O tratamento de dados em bancos de dados é uma etapa crucial para garantir a qualidade e confiabilidade das análises e aplicações. Neste artigo, exploraremos as principais técnicas e ferramentas utilizadas no tratamento de dados, abordando desde a identificação de problemas comuns, como dados inconsistentes, valores ausentes e problemas de formatos, até a aplicação de funções importantes do SQL, como UPPER, LOWER, SUBSTRING, entre outras. Ao compreender a importância do tratamento de dados, você estará apto a realizar projetos mais robustos e confiáveis, fundamentais para análises precisas e assertivas.

A importância do tratamento de dados

O tratamento de dados é uma etapa essencial em projetos de bancos de dados e análise de dados. Existem motivos principais que tornam o tratamento de dados essencial:

  • Dados inconsistentes: é comum receber fontes de dados com problemas de consistência, como valores duplicados, dados contraditórios e abreviações diferentes para a mesma informação.
  • Valores ausentes: bases de dados frequentemente contêm células vazias que precisam ser tratadas por meio da remoção da linha/coluna, atribuição de um valor padrão etc.
  • Problemas com formatos: é necessário padronizar formatos de dados, como separadores de casas decimais e formatos de datas.
  • Qualidade dos dados: os dados podem conter erros de digitação, outliers e dados duplicados ou desatualizados.
  • Regras de negócio: em alguns casos, os dados precisam passar por transformações orientadas por regras de negócio, como classificação de clientes por faixas de renda.

Tratamento de textos com UPPER e LOWER

O tratamento de textos com letras maiúsculas e minúsculas mescladas é comum. Para padronizar esses textos, podemos aplicar as funções UPPER e LOWER do SQL.

  • A função UPPER transforma todas as letras do texto em maiúsculas.
  • A função LOWER utiliza somente minúsculas.
  • Padronização de dados: é possível uniformizar os dados aplicando UPPER e LOWER e escolher o padrão mais adequado para os textos.
  • Atualização de coluna: é viável atualizar a própria coluna para padronizar os dados em minúsculo ou maiúsculo.

Transformação de Textos em SQL

No contexto do SQL, a transformação de textos é uma tarefa fundamental para garantir a consistência e a qualidade dos dados. Duas funções essenciais para esse fim são a UPPER e a LOWER, que permitem padronizar a formatação dos textos, facilitando análises precisas.

  • As funções UPPER e LOWER são valiosas para padronizar a formatação de textos em SQL.
  • A consistência na formatação dos textos é crucial para análises precisas.
  • O uso de UPPER e LOWER no SQL permite a padronização da caixa alta e caixa baixa dos textos.

Identificação e Tratamento de Valores Nulos

A presença de valores nulos em registros de um banco de dados é um problema comum que pode impactar diretamente as análises realizadas. É essencial identificar e tratar esses valores ausentes para garantir a integridade dos dados.

  • Valores nulos podem impactar diretamente as análises realizadas em bancos de dados.
  • A presença de valores nulos pode resultar de falhas na coleta ou digitação dos dados, campos opcionais não preenchidos pelos usuários ou informações ainda não fornecidas.
  • O SQL oferece recursos úteis, como a cláusula WHERE e a função COALESCE, para identificar e tratar valores nulos em registros.

Extraindo Partes de Strings com SUBSTRING

No SQL, a função SUBSTRING é uma ferramenta poderosa para extrair partes específicas de strings, o que é útil para filtrar e organizar dados. Essa função permite extrair trechos de texto com base em índices e comprimentos, contribuindo para a limpeza e a filtragem dos dados.

  • A função SUBSTRING no SQL é útil para extrair partes específicas de strings, contribuindo para a organização e filtragem dos dados.
  • É possível utilizar a função SUBSTRING para extrair trechos de texto com base em índices e comprimentos específicos.
  • A extração de partes específicas de strings com SUBSTRING contribui para a limpeza e organização dos dados.

Limpeza e Tratamento de Dados Textuais

Além das transformações básicas com UPPER, LOWER e SUBSTRING, a limpeza de dados textuais frequentemente demanda a execução de tarefas adicionais, como a remoção de espaços em branco, substituição de caracteres especiais e correção de erros de ortografia. No SQL, funções como TRIM, REPLACE e TRANSLATE são úteis para realizar essas operações.

  • A limpeza de dados textuais no SQL frequentemente demanda a execução de tarefas adicionais, como a remoção de espaços em branco e a substituição de caracteres especiais.
  • Funções como TRIM, REPLACE e TRANSLATE são úteis para realizar operações de limpeza e tratamento de dados textuais no SQL.
  • A correção de erros de ortografia e a remoção de caracteres especiais são parte essencial da limpeza de dados textuais.

Padronização de Formatos de Data e Hora

Além das transformações de textos, a padronização de formatos de data e hora é crucial para garantir a consistência e a integridade dos dados. No contexto do SQL, é possível utilizar funções específicas para formatar e padronizar informações de data e hora, contribuindo para análises mais precisas.

  • A padronização de formatos de data e hora é crucial para garantir a consistência e integridade dos dados.
  • No SQL, é possível utilizar funções específicas para formatar e padronizar informações de data e hora, contribuindo para análises mais precisas.
  • A formatação e padronização de informações de data e hora são essenciais para garantir a consistência e integridade dos dados.

Padronização de datas e horas

A padronização de datas e horas é essencial para facilitar análises temporais, comparações e cálculos envolvendo datas. Felizmente, o SQL e a maioria das linguagens de programação possuem bibliotecas robustas para converter strings de datas e horas em objetos padronizados.

  • Exemplos de formatos comuns de data e hora, como 01/05/2022, 01-05-2022, 2022-05-01 para datas e 10:30, 10:30:00, 10:30:00.000 para horas.
  • Uso de funções como CONVERT e CAST no SQL Server para padronizar datas em formatos desejados.
  • Importância de ter uma coluna separada com a data/hora já formatada para evitar repetir o processo de conversão.

Identificação de outliers e dados duplicados

Além dos tratamentos mais estruturais, é fundamental identificar inconsistências nos dados, como outliers e registros duplicados.

  • Compreensão do conceito de outliers e como eles podem impactar a análise de dados.
  • Utilização de consultas SQL para identificar valores atípicos e duplicatas em conjuntos de dados.
  • Importância de detectar casos extremos ou duplicados para avaliar a qualidade dos dados e potenciais problemas.

Importância da documentação do tratamento

Documentar todas as transformações, limpezas e padronizações aplicadas é crucial para o tratamento de dados.

  • Benefícios da documentação do tratamento de dados, como reprodução fácil do tratamento em caso de necessidade e auxílio na compreensão das ações realizadas.
  • Registros das regras de negócio e decisões tomadas durante o tratamento de dados.
  • Garantia de transparência e qualidade no trabalho realizado por meio da documentação das transformações.

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Conclusão

O tratamento de dados em bancos de dados não é apenas uma etapa preliminar, mas um processo fundamental que requer cuidado, boas práticas e constante avaliação da qualidade dos dados. Investir tempo nessa fase do projeto é garantir bases sólidas para análises confiáveis e resultados precisos. Esperamos que este guia prático sirva como um recurso valioso para implementar processos eficientes de tratamento de dados em seus projetos.