O processo de desenvolvimento de dados abrange todas as etapas envolvidas na transformação de dados brutos em um recurso utilizável, confiável e perspicaz. É um processo iterativo, o que significa que geralmente envolve ciclos de refinamento e melhoria. As etapas específicas e sua ênfase podem variar dependendo da organização, do tipo de dados e dos objetivos finais, mas geralmente inclui essas fases -chave:
1. Descoberta e compreensão de dados: *
Identificação de dados: Localizar e identificar todas as fontes de dados relevantes. Isso pode incluir bancos de dados, planilhas, APIs, armazenamento em nuvem e muito mais.
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perfil de dados: Examinando os dados para entender sua estrutura, conteúdo, qualidade e possíveis vieses. Isso envolve análise estatística, visualização de dados e identificação de valores ausentes, outliers e inconsistências.
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Avaliação de dados: Avaliando a adequação dos dados para o objetivo pretendido. Isso inclui considerar a integridade dos dados, precisão, consistência e pontualidade.
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Cetação de requisitos: Definindo as necessidades e objetivos específicos para os dados. Que perguntas precisam ser respondidas? Que idéias são desejadas?
2. Preparação e limpeza de dados: *
Limpeza de dados: Abordar problemas de qualidade de dados. Isso pode envolver o manuseio de valores ausentes (imputação ou remoção), correção de erros, remoção de duplicatas e padronizando formatos.
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Transformação de dados: Convertendo dados em um formato adequado para análise. Isso pode incluir conversões de tipo de dados, agregação, normalização e engenharia de recursos (criando novas variáveis a partir das existentes).
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Integração de dados: Combinando dados de várias fontes em uma visão unificada. Isso geralmente envolve a resolução de inconsistências e a garantia da consistência dos dados em diferentes conjuntos de dados.
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Validação de dados: Verificando a precisão e consistência dos dados preparados. Isso pode envolver testes e verificações para garantir a integridade dos dados.
3. Modelagem e design de dados: *
Modelagem conceitual: Definindo a estrutura e os relacionamentos de alto nível dentro dos dados. Isso geralmente usa diagramas de relação de entidades (ERDs) ou outras representações visuais.
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Modelagem lógica: Traduzir o modelo conceitual em um modelo de banco de dados específico, definindo tabelas, colunas e tipos de dados.
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Modelagem física: Projetando a implementação física dos dados, incluindo locais de armazenamento, estratégias de indexação e otimizações de desempenho.
4. Carregamento e integração de dados: *
ETL (Extrato, Transformar, Carregar): Extraindo dados dos sistemas de origem, transformando -os conforme necessário e carregando -os em um sistema de destino (por exemplo, um data warehouse ou data lake).
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ELT (Extrair, Carregar, Transformar): Semelhante ao ETL, mas a transformação ocorre após a carga dos dados no sistema de destino. Essa abordagem pode ser mais eficiente para grandes conjuntos de dados.
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Data Pipelines: Construindo processos automatizados para ingestão, transformação e carregamento de dados. Isso geralmente envolve ferramentas e tecnologias como Apache Kafka, Apache Airflow ou serviços de integração de dados baseados em nuvem.
5. Governança e monitoramento de dados: *
Monitoramento da qualidade dos dados: Rastreando continuamente as métricas de qualidade dos dados para garantir a precisão e a integridade dos dados.
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Gerenciamento de metadados: Rastreando informações sobre os dados, incluindo sua fonte, formato, qualidade e linhagem.
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Segurança de dados e controle de acesso: Implementando medidas para proteger os dados do acesso não autorizado e garantir a conformidade com os regulamentos.
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Versão e rastreamento de dados: Manter um histórico de alterações de dados para facilitar a reversão e a auditoria.
Ferramentas e tecnologias: As ferramentas e tecnologias específicas usadas no processo de desenvolvimento de dados podem variar bastante, mas geralmente incluem:
* bancos de dados
(SQL, NOSQL): Para armazenar e gerenciar dados.
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linguagens de programação (Python, R, SQL): Para manipulação de dados, análise e transformação.
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Ferramentas de integração de dados: Para automatizar pipelines de dados e processos ETL/ELT.
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Ferramentas de visualização de dados: Para explorar e apresentar insights de dados.
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Cloud Platforms (AWS, Azure, GCP): Para hospedar infraestrutura e serviços de dados.
O processo de desenvolvimento de dados é crucial para permitir a tomada de decisões orientada a dados, melhorar a eficiência operacional e obter uma vantagem competitiva. Um processo bem definido e gerenciado garante que os dados sejam confiáveis, acessíveis e prontamente disponíveis para análise e insights.
