Data Cleaning: como limpar sua base de dados?

Sabemos que a rotina de quem trabalha com análise de arquivos é complexa. Frequentemente há um grande número de informações para tratar, sendo necessário definir aquelas que são mais estratégicas e como utilizá-las. Mas já ouviu falar em Data Cleaning?

Alguns processos podem facilitar o dia a dia desses profissionais e também entregar mais assertividade e resultados. Esse é um deles!

Então hoje vamos abordar a limpeza de registros, mostrando a você a produtividade que isso pode te trazer e a diferença que ela faz para qualquer negócio, principalmente para você que precisa lidar com uma infinidade de dados diariamente.

O que é Data Cleaning?

Data Cleaning é uma forma de limpar e validar informações dentro de um grande conjunto coletado. Assim, eles se tornam realmente acionáveis e úteis para o negócio.

Isso porque muitos arquivos captados nem sempre significam muita coisa.

Essa informação precisa ter qualidade e ser atualizada. Por isso, de tempos em tempos se recomenda fazer uma limpeza de dados. Nela se verifica o que está correto e o que não pode ser utilizado.

Quais os benefícios de limpar a base de dados? 

Um dos maiores benefícios de fazer a limpeza de base de dados é ter uma gestão de dados mais assertiva.

O Data Cleaning traz vantagens nesse aspecto. Ele “limpa” os registros que não servem mais, que estão em duplicidade, errados ou são antigos, deixando somente uma base sólida de informações para a companhia usar quando precisar.

Entre os benefícios, estão:

• Economia de tempo na hora de agir, pois você não perde horas com arquivos desatualizados.
• Maior eficiência nas operações, já que sua base está sempre pronta para ser acionada e convertida em resultados e retorno financeiro.
• Diferencial competitivo, pois seu banco de registro estará mais robusto e assim a organização terá condições de aproveitar essas informações em tempo hábil sempre que tiver que tomar uma decisão ou realizar uma ação com melhor timing.
• Conversão de leads mais eficiente, uma vez que as estratégias já são direcionadas com mais eficiência e sucesso ao potencial cliente certo, sem perder tempo e esforços com prospecção sobre uma base com dados equivocados, que não conferem, apenas para citar uma hipótese.
• Redução de custos e otimização de tempo de equipes, pelos mesmos motivos mencionados acima.

É preciso realizar essa limpeza sempre que se percebe que o seu negócio começa a perder tempo com informações obsoletas e incorretas. Mas agir preventivamente é a melhor opção. Por isso, o ideal é ter um sistema instituído para se fazer isso continuamente.

Como fazer a limpeza de dados? 

Agora que você já sabe a importância do Data Cleaning, vamos pensar em como dá para implementar esse aliado na companhia em que atua!

Confira!

Defina um case de negócios para a limpeza estratégica de dados

A primeira atitude que pode ser tomada é definir um case de negócios para que sua limpeza estratégica de dados se baseie.

Se o seu desafio for mostrar à diretoria da empresa, por exemplo, a necessidade de se garantir esse trabalho, um case irá ajudar a demonstrar o valor da prática.

Levante também possíveis informações do quanto a organização vem perdendo com arquivos mal avaliados. A equipe comercial demora muito para localizar um lead viável e com isso muitas horas no telefone são gastas sem retorno?

Endereços estão incorretos e eventuais correspondências enviadas voltam ou não chegam aos destinatários por essa razão? Caso alguma situação como essa esteja ocorrendo na empresa, é o momento de repensar o que vem sendo feito.

Crie um plano para melhorar a qualidade dos dados

Na sequência, é preciso listar o que precisa mudar para que os dados tenham mais qualidade.

Defina um plano, desde a captação desses registros, até a manutenção deles periodicamente em seu sistema.

Para isso, vale lembrar que uma solução de tecnologia pode ajudar muito. Para que assim, não se tenha que fazer tudo manualmente, como falaremos adiante. Dessa forma não se demora tanto e também não se corre tanto risco de erros e falhas.

Aposte na padronização durante a coleta de dados

Padronizar dados no momento da coleta ajuda a ter uma base com parâmetros lógicos para aplicar filtros e fazer limpeza.

Desse modo, é possível aumentar a consistência das informações e sua homogeneidade, para até mesmo trabalhar com algoritmos e Machine Learning ou automatizar funções no processo de análise e geração de relatórios às áreas de negócio.

Selecione técnicas de limpeza de dados

Estudar as técnicas que podem ser implementadas para fazer a adequada limpeza de informações é essencial.

Entre elas pode estar deletar dados que sejam irrelevantes.

Além disso, podem incluir corrigir erros de digitação – que implicariam em equívocos e má percepção dos clientes na hora de automatizar funções, como substituir nomes em um e-mail padrão a ser disparado – e preencher lacunas que não estejam completadas em um banco de arquivos que segue um modelo.

Limpe os dados diretamente no armazenamento em nuvem

Para tornar tudo mais simples, faça a limpeza já na própria nuvem.

Isso otimiza seu tempo e garante que você tenha menos esforço ao executar a limpeza, pois ao contrário de um banco de registro convencional, o banco em nuvem não tem o problema de reindexar dados, atualizando já em tempo real o que for necessário, com mais facilidade e agilidade.

Use um software para otimizar processos de limpeza de dados

Por fim, é muito aconselhado que você use um software para otimizar o processo de limpeza de informações. Isso trará simplicidade ao seu dia a dia e mais confiança na realização desse trabalho.

Nesse contexto, o Qlik é uma solução que permite obter maior assertividade com a gestão da informação, pois reúne uma série de funcionalidades que possibilitam organizar os dados e fazer mapeamento, o que traz maior consistência e confiabilidade aos arquivos, auxiliando na associação e utilização deles em valores de campo de uma análise.

Assim, o Data Cleaning também ajuda a empresa a ter maturidade de dados e estar melhor preparada para desafios. 

Conseguiu compreender melhor o que é Data Cleaning? Aproveite e veja também como gerar análises de dados dinâmicas e surpreendentes com mais facilidade!