Vamos analisar como funciona um Data wrangling, também conhecido como data munging ou data cleaning, refere-se ao processo de transformar e mapear dados brutos e desorganizados em um formato mais adequado e utilizável para análise.

É uma etapa crítica e frequentemente demorada no ciclo de vida de análise de dados, pois a qualidade dos dados influencia diretamente os resultados e as conclusões extraídas.

O processo de data wrangling envolve várias etapas, que podem incluir:

1. Coleta de dados:

A coleta de dados é a primeira etapa do processo de data wrangling e envolve a obtenção de informações relevantes a partir de diversas fontes. Essas fontes podem incluir bancos de dados, planilhas, arquivos CSV, APIs da web, sensores, registros em tempo real e outras fontes de dados externas.

A coleta de dados pode ser realizada de várias maneiras, dependendo da natureza dos dados e das fontes disponíveis. Algumas técnicas comuns de coleta de dados incluem:

1. Coleta manual:
Nesse método, os dados são inseridos manualmente em uma planilha ou outro formato de armazenamento. Isso pode envolver, por exemplo, preencher um formulário online, fazer anotações em papel ou copiar e colar informações de uma fonte para outra. Embora seja um método simples, ele pode ser demorado e suscetível a erros humanos.

2. Scraping da web:
É uma técnica usada para extrair dados de sites da web. Os dados são extraídos das páginas da web por meio de técnicas automatizadas, como a análise do código HTML/XML da página. O scraping da web é útil quando não há uma API disponível para acessar diretamente os dados ou quando é necessário extrair informações específicas de várias páginas.

3. Acesso a bancos de dados:
Quando os dados estão armazenados em bancos de dados, é necessário estabelecer uma conexão com o banco de dados e executar consultas para obter as informações desejadas. Isso pode ser feito usando linguagens de consulta como SQL (Structured Query Language).

4. Utilização de APIs:
Muitas organizações disponibilizam APIs (Application Programming Interfaces) para acesso a seus dados. As APIs permitem que os desenvolvedores obtenham acesso estruturado aos dados de uma maneira programática. Isso facilita a extração de dados atualizados e a integração com outras aplicações.

5. Sensores e dispositivos:
Com o avanço da Internet das Coisas (IoT), muitos dispositivos e sensores são capazes de coletar dados em tempo real. Isso pode incluir sensores de temperatura, medidores de energia, sensores de movimento, dispositivos de monitoramento de saúde, entre outros. Esses dispositivos podem gerar grandes volumes de dados que precisam ser capturados e processados.

É importante ressaltar que, durante a coleta de dados, é necessário ter em mente questões relacionadas à privacidade e à segurança dos dados. É fundamental garantir que os dados coletados estejam em conformidade com as políticas de privacidade, leis e regulamentos aplicáveis.

Além disso, é importante documentar o processo de coleta de dados, registrando detalhes como fontes, métodos, datas e quaisquer transformações ou processamentos aplicados aos dados durante a coleta. Essa documentação é essencial para a replicação e auditoria do processo posteriormente.

2. Limpeza de dados:

A limpeza de dados é uma etapa essencial no processo de data wrangling, onde os dados brutos são analisados e tratados para corrigir erros, eliminar valores ausentes e inconsistências, e garantir a qualidade e a integridade dos dados. A limpeza de dados é crucial, pois dados desorganizados ou corrompidos podem levar a análises incorretas e conclusões equivocadas. As etapas principais da limpeza de dados incluem:

1. Identificação de erros:
Nesta etapa, os dados são analisados em busca de erros ou inconsistências. Isso pode envolver a verificação de formatos incorretos, valores inválidos, dados incoerentes ou quaisquer problemas que possam afetar a qualidade dos dados.

2. Remoção de valores ausentes:
Valores ausentes são dados que não foram registrados ou estão faltando em algumas observações. A presença de valores ausentes pode afetar a análise, pois eles podem resultar em perda de informações e viés. Nesta etapa, é possível tomar decisões sobre como lidar com os valores ausentes, seja excluindo as observações, preenchendo-os com valores estimados ou aplicando técnicas de imputação de dados.

3. Tratamento de dados duplicados:
Dados duplicados podem ocorrer devido a erros de entrada de dados ou devido à integração de várias fontes de dados. É importante identificar e remover registros duplicados, para evitar distorções nos resultados da análise. A detecção de duplicatas pode ser feita por meio de comparação de campos-chave ou utilizando algoritmos de deduplicação.

4. Correção de erros e inconsistências:
Nesta etapa, erros de digitação, erros de formato ou qualquer outra inconsistência nos dados são identificados e corrigidos. Isso pode envolver a padronização de formatos, a correção de erros de ortografia, a reconciliação de discrepâncias entre dados relacionados e a aplicação de regras de consistência específicas do domínio.

5. Tratamento de outliers:
Outliers são valores extremos que estão significativamente afastados da maioria dos outros valores. Eles podem ser resultado de erros de medição ou indicar padrões ou eventos importantes. É importante avaliar e tratar os outliers adequadamente, seja removendo-os, transformando-os ou considerando-os separadamente na análise.

6. Verificação de consistência referencial:
Em casos em que os dados estão relacionados por meio de chaves estrangeiras ou referências, é essencial verificar a consistência referencial. Isso envolve garantir que as relações entre os dados sejam válidas e não haja violação de integridade referencial.

7. Normalização e padronização:
Durante a limpeza de dados, também é comum normalizar e padronizar os dados. Isso envolve a conversão de formatos, unidades de medida ou escalas para garantir que os dados estejam em uma forma consistente e comparável.

8. Documentação de alterações:
É importante manter um registro claro das alterações realizadas durante a limpeza de dados, incluindo as transformações aplicadas, os valores excluídos ou imputados e as decisões tomadas. Isso ajuda a documentar o processo e facilita a auditoria e a replicação posterior.

A limpeza de dados é uma etapa iterativa e pode exigir várias iterações para garantir que os dados estejam limpos e prontos para análise. É fundamental ter uma compreensão profunda dos dados e do contexto em que eles foram gerados para realizar uma limpeza eficaz.

3. Transformação de dados:

O processo de transformação de dados é uma etapa crucial no data wrangling, que visa remodelar, reestruturar e preparar os dados para análise. A transformação de dados envolve a aplicação de diferentes operações e técnicas para extrair informações relevantes, criar novas variáveis e garantir que os dados estejam em um formato adequado. Algumas das principais etapas e técnicas de transformação de dados incluem:

1. Seleção de variáveis: Nem todas as variáveis disponíveis nos dados brutos são relevantes para a análise. Nesta etapa, é feita a seleção das variáveis que são importantes para os objetivos da análise, descartando aquelas que não são necessárias ou não contribuem significativamente para os insights desejados.

2. Agregação de dados: Em alguns casos, é necessário agregar dados em um nível mais alto para obter informações resumidas ou estatísticas relevantes. Isso pode envolver a agregação de dados em intervalos de tempo diferentes, agrupamento por categorias ou agregação espacial.

3. Criação de variáveis derivadas:
Muitas vezes, é necessário criar novas variáveis a partir das existentes para obter informações mais significativas. Isso pode incluir a aplicação de cálculos matemáticos, combinação de variáveis, criação de índices, normalização, entre outras operações. A criação de variáveis derivadas permite explorar diferentes perspectivas e relações nos dados.

4. Transformação de formatos:
Os dados brutos podem estar em formatos diferentes e nem sempre são adequados para análise direta. Nessa etapa, é necessário converter os dados em um formato consistente e adequado para a análise. Isso pode incluir a conversão de formatos de data e hora, codificação de categorias em valores numéricos ou vice-versa, padronização de unidades de medida, entre outros.

5. Normalização e padronização:
A normalização de dados é usada para ajustar a escala dos dados para que eles estejam dentro de uma faixa específica. Isso é útil quando diferentes variáveis têm escalas diferentes e é necessário compará-las de maneira equilibrada. A padronização envolve transformar os dados para ter média zero e desvio padrão um, tornando-os mais facilmente comparáveis.

6. Tratamento de dados ausentes ou outliers:
Durante a transformação de dados, é importante lidar com dados ausentes ou outliers de forma apropriada. Isso pode envolver a imputação de valores ausentes com base em técnicas estatísticas, remoção de outliers extremos ou aplicação de técnicas específicas para análise de outliers.

7. Redução de dimensionalidade:
Em conjuntos de dados com muitas variáveis, a redução de dimensionalidade pode ser aplicada para simplificar e comprimir os dados, mantendo as informações mais relevantes. Isso pode envolver técnicas como análise de componentes principais (PCA) ou análise de fatores.

8. Padronização de dados de texto:
Se os dados contiverem texto não estruturado, como documentos, tweets ou resenhas, é necessário realizar a limpeza e a padronização do texto. Isso pode envolver a remoção de pontuação, stopwords, lematização, tokenização e outras técnicas de processamento de linguagem natural.

É importante lembrar que as técnicas de transformação de dados podem variar dependendo dos requisitos específicos da análise e do domínio dos dados. É necessário ter um entendimento profundo dos dados e do objetivo da análise para aplicar as transformações corretas. A documentação adequada das transformações aplicadas é fundamental para garantir a rastreabilidade e a replicação dos resultados.

4. Integração de dados em Data Wrangling:

A integração de dados é uma etapa fundamental no processo de data wrangling, onde dados provenientes de diferentes fontes são combinados e integrados em um único conjunto de dados coeso e abrangente. Essa etapa é necessária quando os dados estão dispersos em várias fontes, como bancos de dados, planilhas, arquivos CSV ou outras fontes de dados externas.

A integração de dados pode envolver várias tarefas, incluindo:

1. Identificação de chaves de integração:
Antes de realizar a integração, é necessário identificar chaves de integração comuns entre as fontes de dados. Essas chaves são usadas para relacionar e combinar os dados de maneira correta. As chaves podem ser identificadas com base em campos como IDs únicos, nomes, datas, códigos ou outros atributos que permitam a identificação exclusiva dos registros.

2. Correspondência e combinação de dados:
Uma vez identificadas as chaves de integração, os dados de diferentes fontes podem ser correspondidos e combinados com base nessas chaves. Isso envolve a comparação dos valores das chaves de integração em diferentes conjuntos de dados e a criação de vínculos entre os registros correspondentes.

3. Resolução de conflitos:
Durante a integração de dados, podem ocorrer conflitos entre os valores dos registros correspondentes. Por exemplo, dois conjuntos de dados podem fornecer informações diferentes sobre o mesmo objeto ou entidade. Nesses casos, é necessário tomar decisões sobre qual valor é mais válido ou como combinar as informações de maneira adequada.

4. Tratamento de duplicatas:
Às vezes, a integração de dados pode resultar em registros duplicados. Isso pode acontecer quando há correspondência de múltiplos registros em uma ou mais fontes de dados. Nesse caso, é importante realizar a deduplicação, identificando e removendo registros duplicados para garantir a integridade do conjunto de dados integrado.

5. Padronização de esquemas e formatos:
Durante a integração de dados, também pode ser necessário padronizar esquemas e formatos de dados. Isso envolve a harmonização dos nomes de colunas, a definição de tipos de dados consistentes, a normalização de valores e a padronização de unidades de medida. A padronização facilita a análise posterior e a compreensão dos dados.

6. Fusão de dados hierárquicos:
Em algumas situações, os dados podem estar organizados em estruturas hierárquicas, como dados aninhados ou arquivos JSON/XML. A integração de dados nesses casos envolve a fusão e o desdobramento adequados dessas estruturas hierárquicas para obter um conjunto de dados plano e utilizável.

7. Documentação de transformações e relacionamentos:
Durante a integração de dados, é essencial documentar as transformações realizadas e os relacionamentos estabelecidos entre os dados. Essa documentação auxilia na compreensão dos dados integrados e no rastreamento das etapas de integração realizadas.

A integração de dados pode ser um processo complexo, especialmente quando os dados têm diferentes formatos, esquemas e granularidades. É necessário ter um conhecimento profundo dos dados e uma abordagem cuidadosa para garantir que a integração seja precisa e confiável.

Existem várias ferramentas disponíveis para auxiliar no processo de integração de dados durante o data wrangling.

Vejamos algumas ferramentas populares para integração de dados:

  • Apache Kafka: É uma plataforma de streaming distribuída que permite a integração e o processamento de dados em tempo real. É amplamente utilizado para criar pipelines de dados escaláveis e de baixa latência, possibilitando a ingestão, transformação e entrega de dados entre diferentes sistemas.
  • Apache NiFi: É uma ferramenta de código aberto que facilita o movimento e o processamento de dados entre diferentes sistemas. Ela oferece uma interface visual intuitiva para a criação de fluxos de dados, permitindo a integração de fontes de dados heterogêneas.
  • Talend: É uma plataforma de integração de dados que permite a extração, transformação e carga (ETL) de dados de diversas fontes. Ele fornece uma ampla variedade de conectores para diferentes sistemas e bancos de dados, além de recursos para a limpeza e transformação de dados.
  • Informatica PowerCenter: É uma plataforma de integração de dados que permite a criação de fluxos de dados para extrair, transformar e carregar dados de diferentes fontes. Ele oferece recursos avançados de transformação e limpeza de dados, além de suportar a integração com várias tecnologias de banco de dados e aplicativos.
  • Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS): É uma ferramenta de integração de dados fornecida como parte do Microsoft SQL Server. Ele permite criar pacotes de integração que podem extrair, transformar e carregar dados entre diferentes fontes e destinos.
  • IBM InfoSphere DataStage: É uma plataforma de integração de dados que permite a criação de fluxos de dados para extrair, transformar e carregar dados em ambientes empresariais complexos. Ele oferece recursos avançados de transformação e limpeza de dados, juntamente com recursos de gerenciamento e monitoramento.
  • Pentaho Data Integration: É uma ferramenta de integração de dados de código aberto que oferece recursos completos de ETL. Ele permite extrair dados de várias fontes, transformá-los e carregá-los em um destino desejado. A ferramenta possui uma interface gráfica intuitiva para criar e gerenciar os processos de integração.

Essas são apenas algumas das muitas ferramentas disponíveis no mercado para integração de dados. A escolha da ferramenta depende dos requisitos específicos do projeto, do ambiente tecnológico e do orçamento disponível.

5. Formatação de dados em data wrangling:

A formatação de dados é uma etapa essencial no processo de data wrangling, que envolve a organização e estruturação dos dados de acordo com um formato específico. Essa etapa visa tornar os dados consistentes, legíveis e adequados para análises posteriores. A formatação de dados pode incluir as seguintes tarefas:

1. Conversão de tipos de dados:
Durante a formatação de dados, é necessário garantir que os tipos de dados estejam corretos e coerentes. Isso pode envolver a conversão de dados numéricos, datas, horas, strings e outros tipos de dados para o formato apropriado, garantindo que sejam interpretados corretamente durante as análises.

2. Padronização de valores:
Os valores dos dados podem variar em diferentes formatos, unidades ou escalas. Durante a formatação, é importante padronizar esses valores para garantir consistência e comparabilidade. Isso pode envolver a normalização de escalas, a conversão de unidades de medida ou a padronização de categorias e códigos.

3. Tratamento de espaços em branco:
Os espaços em branco desnecessários nos dados podem causar problemas de integridade e dificultar a análise. Durante a formatação, é comum remover espaços em branco extras, tanto no início quanto no final de strings, bem como tratar valores ausentes ou nulos.

4. Formatação de datas e horas:
Os dados de data e hora podem estar em diferentes formatos e precisam ser padronizados para análise consistente. Isso pode envolver a conversão de datas e horas em um formato padrão, extração de componentes específicos (dia, mês, ano, hora, minuto, segundo), cálculo de diferenças entre datas e horas, entre outros.

5. Normalização de texto:
Quando os dados incluem texto não estruturado, como resenhas ou descrições, é comum aplicar técnicas de normalização para facilitar a análise. Isso pode incluir a remoção de pontuação, caracteres especiais, stopwords (palavras comuns sem significado específico) e a aplicação de stemming ou lematização para reduzir as palavras à sua forma básica.

6. Ajuste de layout:
Durante a formatação, é necessário ajustar o layout dos dados para torná-los consistentes e organizados. Isso pode envolver a reordenação de colunas, renomeação de cabeçalhos, ajuste de largura de colunas, formatação de números para exibição adequada, entre outras ações.

7. Formatação de codificação:
Em alguns casos, os dados podem estar em diferentes formatos de codificação, como UTF-8, ASCII ou ISO-8859-1. Durante a formatação, é importante garantir que a codificação dos dados esteja correta para evitar erros de interpretação.

A formatação de dados é uma etapa flexível e adaptável, dependendo das necessidades e requisitos específicos de cada conjunto de dados. É importante garantir que os dados estejam consistentes, corretos e prontos para análises subsequentes, facilitando assim a compreensão e interpretação dos dados.

6. Validação de dados de data wrangling:

A validação de dados é uma etapa crítica no processo de data wrangling, que visa garantir a qualidade e a integridade dos dados. Essa etapa envolve a verificação e a avaliação dos dados em relação a critérios pré-definidos, como regras de negócio, restrições de integridade, formatos esperados e consistência dos dados. A validação de dados pode ser realizada por meio das seguintes técnicas:

1. Verificação de integridade:
A verificação de integridade envolve a garantia de que os dados estejam completos, não apresentem duplicatas e atendam às restrições e relacionamentos definidos. Isso pode incluir a verificação de chaves primárias, chaves estrangeiras, valores obrigatórios, restrições de unicidade e outras regras de integridade definidas para o conjunto de dados.

2. Verificação de consistência:
A consistência dos dados refere-se à coerência e à lógica dos valores registrados. Durante a validação, os dados são avaliados em busca de inconsistências, como valores fora de faixa, discrepâncias entre diferentes campos relacionados ou contradições lógicas. Essa verificação pode ser feita por meio de comparações, regras específicas ou algoritmos de validação.

3. Verificação de formato:
A verificação de formato envolve a validação dos dados em relação a formatos esperados. Isso pode incluir a verificação de formatos de data, hora, número de telefone, endereço de e-mail, CEP, entre outros. Os dados são avaliados para garantir que estejam em conformidade com o formato correto, seguindo as regras e padrões estabelecidos.

4. Detecção de outliers:
A detecção de outliers é uma técnica para identificar valores anômalos ou discrepantes nos dados. Durante a validação, os dados são analisados em busca de valores que se desviem significativamente da distribuição geral ou dos padrões esperados. A identificação de outliers pode ajudar a identificar erros de entrada de dados, anomalias ou problemas nos dados coletados.

5. Confrontação com fontes externas:
Em alguns casos, os dados podem ser validados por meio da confrontação com fontes externas confiáveis. Isso pode envolver a comparação dos dados com fontes de referência, como bases de dados oficiais, registros públicos ou fontes de dados confiáveis. A comparação permite verificar a precisão dos dados e identificar possíveis discrepâncias.

6. Testes de consistência lógica:
Durante a validação, podem ser realizados testes específicos para avaliar a consistência lógica dos dados. Isso envolve a aplicação de regras e cálculos lógicos para verificar a validade dos dados em relação a relações matemáticas, fórmulas ou lógica de negócios específica.

7. Avaliação da completude:
A completude dos dados refere-se à presença de todos os campos e informações necessários. Durante a validação, é importante verificar se todos os campos obrigatórios estão preenchidos adequadamente e se não há informações ausentes ou nulas sem justificativa.

A validação de dados ajuda a garantir a confiabilidade e a precisão dos dados utilizados nas análises. É uma etapa fundamental para identificar problemas, erros ou inconsistências nos dados e tomar medidas corretivas, como correção, exclusão ou solicitação de novas informações.

7. Documentação de dados de data wrangling:

A documentação de dados desempenha um papel crucial no processo de data wrangling, fornecendo informações detalhadas e contextualizadas sobre os dados utilizados. Essa documentação serve como um registro completo que auxilia na compreensão dos dados, no rastreamento das etapas de manipulação e na garantia da replicabilidade dos resultados. A documentação de dados pode incluir as seguintes informações:

1. Metadados:
Os metadados descrevem informações sobre os dados, como o significado dos campos, a origem dos dados, a estrutura dos conjuntos de dados, a definição dos atributos, as unidades de medida, entre outros detalhes relevantes. Os metadados fornecem um contexto importante para a interpretação e análise dos dados.

2. Dicionário de dados:
Um dicionário de dados é um documento que fornece uma descrição detalhada de cada campo nos conjuntos de dados. Ele inclui informações como nome do campo, tipo de dado, comprimento, formato, regras de validação e exemplos de valores. O dicionário de dados ajuda a garantir que todos entendam claramente o conteúdo e a estrutura dos dados.

3. Proveniência dos dados:
A proveniência dos dados registra informações sobre a origem dos dados, incluindo a fonte de dados, o método de coleta, a data de coleta e qualquer transformação ou processamento realizado nos dados. Essas informações ajudam a entender a confiabilidade dos dados e permitem rastrear sua trajetória desde a origem.

4. Transformações aplicadas:
É importante documentar todas as transformações de dados realizadas durante o processo de data wrangling. Isso inclui detalhes sobre as etapas de limpeza, integração, formatação e qualquer outra modificação realizada nos dados. A documentação das transformações aplicadas permite que outros reproduzam os resultados e compreendam o histórico de manipulação dos dados.

5. Decisões e ações corretivas:
Se durante o processo de data wrangling foram identificados erros, problemas ou decisões tomadas para corrigir os dados, essas informações devem ser documentadas. Isso inclui a descrição dos problemas encontrados, as decisões tomadas para resolvê-los e qualquer ação corretiva aplicada nos dados.

6. Requisitos de privacidade e conformidade:
Se os dados contiverem informações sensíveis ou estiverem sujeitos a requisitos de privacidade e conformidade, é importante documentar as medidas de segurança adotadas para proteger os dados. Isso inclui informações sobre anonimização, criptografia, controle de acesso e conformidade com regulamentos, como o GDPR ou HIPAA.

7. Anotações e observações adicionais:
É recomendável incluir anotações e observações adicionais relevantes nos documentos de documentação de dados. Isso pode incluir observações sobre a qualidade dos dados, limitações, suposições feitas durante a análise, peculiaridades dos dados ou qualquer outra informação útil para compreender e interpretar corretamente os dados.

A documentação de dados é uma prática fundamental para garantir a transparência, a reprodutibilidade e a confiabilidade dos resultados obtidos a partir dos dados. Ela permite que outros analistas e stakeholders entendam o contexto, os desafios e as decisões tomadas durante o processo de data wrangling, promovendo uma melhor compreensão e uso dos dados.