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Se você já trabalhou com grandes quantidades de dados ou interagiu com equipes técnicas, provavelmente já ouviu falar em análise de dados. Mas o que isso significa?
Simplificando, a análise de dados refere-se à conversão de dados de um formato para outro para torná-los mais fáceis de entender e usar. Faça seu próprio analisador ou compre um.
A análise de dados é o processo de pegar dados brutos em seu formato original e convertê-los em um formato mais organizado e legível. Imagine receber um quebra-cabeça gigante - você tem todas as peças, mas, a menos que sejam organizadas de maneira significativa, você não consegue ver o quadro geral. A análise ajuda a resolver esse quebra-cabeça.
A análise de dados é crítica porque permite que as empresas extraiam insights úteis de dados não estruturados ou confusos, como arquivos HTML, logs ou e-mails. Sem análise, analisar este material é como tentar ler uma língua estrangeira que você não entende.
Existem várias maneiras de analisar os dados, dependendo do formato com o qual você está trabalhando. Algumas das técnicas mais comuns incluem:
Tokenização: divisão de dados em tokens menores e gerenciáveis.
Análise baseada em árvore: Este método é particularmente útil para arquivos HTML e XML, construindo os dados em uma estrutura hierárquica.
Existem muitas ferramentas populares disponíveis para análise de materiais. Alguns exemplos incluem Python BeautifulSoup para web scraping, analisador JSON e analisador XML. Cada ferramenta tem suas vantagens, dependendo do formato do material.
Ao fazer análise de dados, é importante reconhecer os diferentes tipos de dados com os quais você trabalhará:
Dados estruturados: dados bem organizados (como um banco de dados).
Dados não estruturados: dados em formato bruto e não estruturado (por exemplo, e-mail, mídia social).
Dados semiestruturados: Dados que possuem uma determinada estrutura, mas não estão totalmente organizados (por exemplo, HTML, XML).
A análise manual de dados envolve a escrita de scripts personalizados para extrair os dados necessários. Embora isso seja flexível, é trabalhoso e demorado.
As ferramentas automatizadas, por outro lado, são mais rápidas e eficientes. Eles podem analisar grandes quantidades de dados rapidamente, mas podem não ter opções de personalização, especialmente para conjuntos de dados mais específicos.
Se você optar por construir seu próprio analisador, terá controle total sobre sua funcionalidade e personalização. É ideal se suas necessidades de dados forem complexas ou exclusivas. No entanto, a desvantagem é que a construção de um analisador consome muitos recursos, exigindo uma equipe de desenvolvimento qualificada e manutenção contínua.
Optar por adquirir uma ferramenta de análise economiza tempo e esforço porque tudo já é construído e mantido por terceiros. Isso é especialmente útil se sua empresa não tiver recursos para gerenciar uma solução interna. No entanto, pode custar mais no longo prazo e não ter a flexibilidade dos analisadores personalizados.
A análise de dados é amplamente utilizada em vários setores. Dois casos de uso comuns incluem:
Extração de dados de comércio eletrônico: analise dados de plataformas de varejo on-line para extrair nomes de produtos, preços e disponibilidade.
Web scraping para obter inteligência competitiva: as empresas geralmente analisam os sites dos concorrentes para analisar estratégias de preços e produtos.
É crucial implementar mecanismos de tratamento de erros ao analisar dados. Por exemplo, o que acontece se as informações estiverem incompletas ou formatadas incorretamente? Validar a entrada antes do processamento evita esses problemas.
Se o seu analisador for muito lento, poderá se tornar um gargalo para suas operações. Para evitar isso, use algoritmos eficientes e técnicas de processamento paralelo para acelerar o processo de análise.
A análise de dados é um processo importante que ajuda as empresas a transformar dados não estruturados em insights valiosos. Sua decisão de criar um analisador ou adquirir uma solução pronta para uso depende das necessidades e dos recursos do seu negócio.
Embora a construção ofereça maior flexibilidade, requer tempo e investimento significativos, enquanto a compra de uma solução é rápida e eficiente, mas pode não atender a todas as suas necessidades de personalização.
