O que é análise de dados: um guia para iniciantes

Você tem certeza de que os dados com os quais está trabalhando são precisos?

A análise de dados pode parecer apenas mais uma etapa em seu fluxo de trabalho, mas é crucial para obter resultados confiáveis. Se você gosta de pesquisar na web para sua empresa ou explorar um novo projeto pessoal, a forma como você analisa os dados pode criar ou prejudicar seus resultados.

Para aqueles que tomam decisões baseadas em dados, fazer a análise correta não se trata apenas de coletar dados, mas de descobrir insights que impulsionam seu trabalho. Este guia aborda os fundamentos da análise de dados, com dicas práticas para garantir que seus dados coletados sejam precisos e úteis. Também exploraremos se devemos criar seu próprio analisador ou investir em uma ferramenta pronta. Se você é novo nisso ou quer aprofundar seus conhecimentos, este guia tem tudo o que você precisa.

O que é análise de dados?

Você pode ter ouvido o termo “análise de dados” da sua equipe técnica ou de desenvolvimento. A análise de dados consiste simplesmente em pegar informações específicas de uma fonte de dados que você coletou (como por meio de web scraping), converter dados e organizá-los em um formato estruturado.

Esse processo envolve examinar e extrair informações específicas de uma fonte de dados, como um site, banco de dados ou plataforma de mídia social.

Por exemplo, se você receber dados brutos em HTML, um analisador de dados converteria esse código HTML em algo mais fácil de usar, como um arquivo CSV, facilitando muito a leitura, a análise e o armazenamento.

Como funciona um analisador de dados?

A análise de dados envolve analisar uma sequência de dados (como texto) e dividi-la em suas partes constituintes, que geralmente são chamadas de tokens. Esses tokens são então categorizados e organizados de acordo com regras ou estruturas predefinidas, conforme as instruções.

Aqui está um resumo simples de como isso funciona:

• Receber entrada: o analisador começa coletando os dados, sejam eles um documento HTML de um web scrape, um arquivo de log ou qualquer outra forma de dados brutos.
• Leia e armazene: Ele lê os dados recebidos e os armazena como uma string. Essa string contém todas as informações, mas ainda está em um formato não estruturado.
• Tokenização: a cadeia de dados brutos é então dividida em partes menores ou tokens. Podem ser palavras, números ou qualquer segmento identificável nos dados.
• Extrair informações: o analisador identifica e extrai os dados necessários desses tokens. É aqui que o analisador identifica exatamente o que você precisa dos dados brutos, como campos ou valores específicos.
• Processar e limpar: se necessário, os dados extraídos são processados ou limpos durante a análise. Essa etapa pode envolver a remoção de caracteres indesejados, a normalização de formatos ou a aplicação de regras para garantir a consistência.
• Conversão e saída: Finalmente, os analisadores transformam e convertem dados em um formato estruturado, como JSON ou CSV, ou os gravam em um banco de dados SQL/NoSQL. Esses dados formatados agora estão prontos para análise ou uso adicional em seus aplicativos.

Todo esse processo é conduzido pelas regras predefinidas ou pelo código personalizado do analisador, permitindo que ele seja executado automaticamente sem exigir intervenção manual. Também é importante observar que um analisador de dados é uma ferramenta flexível. Ele não está vinculado a nenhum formato de dados único e pode ser personalizado para lidar com uma variedade de formatos, dependendo da tarefa em questão.

Benefícios da análise de dados

A análise de dados traz várias vantagens importantes, especialmente quando se trata de gerenciar e analisar grandes volumes de dados. Veja como a análise eficaz de dados pode fazer a diferença em seus projetos:

Tempo e dinheiro economizados

Sejamos realistas: ninguém quer perder tempo com tarefas repetitivas que podem ser automatizadas. A análise de dados faz exatamente isso. As ferramentas de análise de dados automatizam tarefas repetitivas, economizando tempo e esforço da sua equipe. Ele transforma rapidamente dados brutos em formatos fáceis de ler, acelerando os fluxos de trabalho e cortando custos.

Maior flexibilidade de dados

Os dados analisados são muito versáteis. Você pode reutilizá-lo para análise, imagens ou até mesmo aprendizado de máquina, tornando-o valioso em diferentes projetos.

Dados de maior qualidade

Dados limpos e precisos não são negociáveis. Ao analisar seus dados, você não está apenas organizando-os, mas também melhorando sua qualidade. A análise limpa seus dados, eliminando erros e inconsistências. Isso leva a uma melhor análise e a decisões mais inteligentes com dados confiáveis.

Construindo versus comprando uma ferramenta de análise de dados

A decisão de criar ou comprar uma ferramenta de análise de dados depende de suas necessidades e situações específicas. Se você tiver requisitos e recursos exclusivos, a construção oferece mais controle e personalização. Mas se você busca uma solução rápida e econômica com menos esforço, comprar uma ferramenta existente pode ser a melhor opção.

Vamos ver qual pode ser o melhor para você...

Construindo um analisador de dados

Essa seria uma boa opção se sua empresa tivesse sua própria equipe de desenvolvimento que pudesse ajudar a criar seu próprio analisador do zero. Além disso, você deve criar um analisador de dados se tiver necessidades específicas que não possam ser atendidas pelas ferramentas de análise existentes no mercado.

Vantagens de criar seu próprio analisador

• Personalização: Crie uma ferramenta personalizada para suas necessidades exclusivas, com integração perfeita e recursos específicos.
• Controle: Controle total sobre recursos e atualizações, permitindo adaptações rápidas à medida que sua empresa muda.
• Escalabilidade: Projete com o crescimento em mente, garantindo que a ferramenta seja dimensionada à medida que sua empresa se expande.

Contras de criar seu próprio analisador de dados

• Altos custos iniciais: Investimento inicial significativo em tempo, dinheiro e desenvolvedores.
• Manutenção: Manutenção contínua, correções de erros e atualizações aumentam os custos operacionais.
• Complexidade: Construir do zero pode ser complexo e desafiador, especialmente sem desenvolvedores experientes.

Comprar um analisador de dados

Os analisadores de dados são sua melhor escolha se você precisar de uma solução de análise de dados rápida e fácil e se não tiver os recursos para criar e manter um analisador personalizado.

Vantagens de comprar analisadores de dados:

• Implementação rápida: Pronto para uso imediato, permitindo que você comece a analisar os dados imediatamente.
• Econômico: Mais acessível no curto prazo, com preços escaláveis que atendam às suas necessidades.
• Suporte e atualizações: Acesso ao suporte técnico e atualizações regulares, com o fornecedor cuidando da segurança e dos novos recursos.

Contras de comprar analisadores de dados:

• Personalização limitada: Pode não atender perfeitamente às suas necessidades, exigindo que você ajuste seus processos.
• Dependência do fornecedor: Você confia no fornecedor para obter atualizações e suporte.
• Preocupações com a escalabilidade: As ferramentas prontas para uso podem não ser escaladas tão facilmente, potencialmente gerando custos adicionais ou trocando ferramentas no futuro.

Casos de uso de análise de dados

Devido à flexibilidade da análise de dados, ela é usada em diferentes setores. Aqui estão alguns aplicativos reais e casos de uso de análise de dados:

Captura de dados na web para pesquisa de mercado:

A análise de dados é um processo muito importante para as empresas que exploram a web. Por exemplo, uma empresa pode estar lidando com muitos dados sobre tendências de mercado, preços de concorrentes ou avaliações de clientes. Um analisador de dados ajuda na conversão de dados não estruturados (da web scraping) em dados estruturados. Isso ajuda a empresa a obter insights para suas decisões estratégicas.

Análise do arquivo de log para monitoramento do sistema:

Em TI e cibersegurança, a análise de dados ajuda a filtrar os arquivos de log para identificar erros ou ameaças à segurança, facilitando a manutenção dos sistemas funcionando sem problemas.

Processamento de dados financeiros:

Bancos e instituições financeiras confiam em técnicas de análise de dados para organizar dados diários não estruturados, desde preços de ações até transações, para uma análise rápida e precisa.

Processamento de linguagem natural (PNL):

A análise de dados é fundamental em aplicativos de PNL, como chatbots ou análise de sentimentos, dividindo a linguagem para que as máquinas possam entender e responder naturalmente.

Gerenciamento de produtos de comércio eletrônico:

As plataformas de comércio eletrônico usam a análise de dados para padronizar as informações de produtos de diferentes fornecedores, garantindo listagens consistentes e precisas para uma melhor experiência de compra.

Migração de dados entre sistemas:

Quando as empresas atualizam o software, a análise de dados ajuda a transferir informações do sistema antigo para o novo, garantindo que nada seja perdido no processo.

Considerações finais

Agora que você aprendeu o que é análise de dados, pode ver como ela está se tornando cada vez mais relevante para empresas e setores que lidam com grandes quantidades de dados. O processo de análise de dados ajuda a tomar decisões bem informadas e aumenta a eficiência e a precisão em seus projetos

Todos nós queremos dados mais limpos e confiáveis nos quais possamos confiar. Considerando todos os fatores, é importante considerar se você deseja criar seu próprio analisador de dados ou comprar um. Se você está lidando com grandes quantidades de dados, ter desenvolvedores qualificados para criar e gerenciar um analisador de dados é um fator importante a ser considerado. Mas se você precisa de algo mais simples e menor, desenvolver o seu próprio pode ser o caminho a percorrer.

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