Imagem do autor
 

Ao longo de sua jornada como cientista de dados, você encontrará soluços e os superará. Você aprenderá como um processo é melhor que outro e como usar diferentes processos dependendo da tarefa em questão. 

Esses processos funcionarão lado a lado para garantir que seu projeto de ciência de dados seja o mais eficaz possível e desempenhe um componente-chave em seu processo de tomada de decisão. 

Um processo é o gerenciamento de dados. Vivendo num mundo orientado por dados, a gestão de dados é um elemento importante para as organizações aproveitarem os seus ativos de dados e garantirem que são eficazes. 

É o processo de coletar, armazenar, organizar e manter dados para garantir que sejam precisos, acessíveis para quem precisa deles e confiáveis ​​durante todo o ciclo de vida do projeto de ciência de dados. Tal como qualquer processo de gestão, requer procedimentos apoiados e apoiados por políticas e tecnologias. 

Os principais componentes do gerenciamento de dados em projetos de ciência de dados são:

• Coleta e Aquisição de Dados
• Limpeza e pré-processamento de dados
• Armazenamento de dados
• Segurança e privacidade de dados
• Governança e Documentação de Dados
• Colaboração e compartilhamento

Como você pode ver, existem alguns componentes principais. Pode parecer assustador agora, mas analisarei cada um deles para lhe dar uma visão geral do que esperar como cientista de dados. 

Coleta e Aquisição de Dados

Embora existam muitos dados disponíveis hoje, a coleta de dados ainda fará parte de sua função como cientista de dados. A coleta e aquisição de dados é o processo de coleta de dados brutos de uma variedade de fontes, como sites, pesquisas, bancos de dados e muito mais. Esta fase é muito importante porque a qualidade dos seus dados tem impacto direto no seu resultado. 

Você precisará identificar diferentes fontes de dados e encontrar aquelas que atendam aos seus requisitos. Certifique-se de ter as permissões corretas para acessar essas fontes de dados, a confiabilidade das fontes de dados e o formato estar alinhado ao seu escopo. Você pode coletar os dados por meio de diferentes métodos, como entrada manual de dados, extração de dados e muito mais. 

Ao longo dessas etapas, você deseja garantir a integridade e a precisão dos dados. 

Limpeza e pré-processamento de dados

Depois de ter seus dados, a próxima etapa é limpá-los – o que pode ocupar muito tempo. Você precisará vasculhar o conjunto de dados, encontrar quaisquer problemas e corrigi-los. Seu objetivo final durante esta fase será padronizar e transformar seus dados para que estejam prontos para análise.

A limpeza de dados pode ajudar no tratamento de valores ausentes, dados duplicados, tipos de dados incorretos, valores discrepantes, formato de dados, transformação e muito mais. 

Armazenamento de dados

Depois de limpar seus dados e eles estiverem de boa qualidade e prontos para análise – armazene-os! Você não quer perder todas aquelas horas que dedicou para limpá-lo e colocá-lo no padrão ouro. 

Você precisará escolher a melhor solução de armazenamento de dados para seu projeto e organização, por exemplo, bancos de dados ou armazenamento em nuvem. Novamente, tudo isso será baseado no volume e na complexidade dos dados. Você também pode projetar uma arquitetura que permita recuperação e escalabilidade eficientes de dados.

Outra ferramenta que você pode implementar é o versionamento e arquivamento de dados, que permite manter todos os dados históricos e quaisquer alterações para ajudar a preservar os ativos de dados e o acesso de longo prazo. 

Segurança e privacidade de dados

Todos sabemos como os dados são importantes nos dias de hoje, por isso proteja-os a todo custo! Violações de dados e violações de privacidade podem ter consequências graves e você não quer ter que lidar com esse problema. 

Existem algumas etapas que você pode seguir para garantir a segurança e a privacidade dos dados, como controle de acesso, criptografia, auditorias regulares, gerenciamento do ciclo de vida dos dados e muito mais. Você deseja garantir que qualquer caminho seguido para proteger seus dados esteja em conformidade com os regulamentos de privacidade de dados, como o GDPR. 

Governança e Documentação de Dados

Se você deseja garantir a qualidade e a responsabilidade dos dados durante todo o ciclo de vida dos dados, a governança e a documentação dos dados são essenciais para o seu processo de gerenciamento de dados. Este processo envolve a implementação de políticas, processos e práticas recomendadas para garantir que seus dados sejam bem gerenciados e todos os seus ativos protegidos. O principal objetivo disso é fornecer transparência e conformidade. 

Todas estas políticas e processos devem ser documentados de forma abrangente para fornecer informações sobre como os dados são estruturados, armazenados e utilizados. Isto cria confiança dentro de uma organização e como eles usam os dados para conduzir o processo de tomada de decisão para evitar riscos e encontrar novas oportunidades.

Exemplos de processos incluem a criação de documentação abrangente, metadados, manutenção de uma trilha de auditoria e fornecimento de linhagem de dados. 

Colaboração e compartilhamento

Os projetos de ciência de dados consistem em fluxos de trabalho colaborativos e, com isso, você pode imaginar como isso pode ficar confuso. Você tem um cientista de dados trabalhando no mesmo conjunto de dados em que outro cientista de dados está fazendo uma limpeza adicional. 

Para garantir o gerenciamento dos dados dentro da equipe, é sempre bom comunicar suas tarefas para que não se sobreponham ou que uma pessoa tenha uma versão melhor de um conjunto de dados do que outra. 

A colaboração dentro de uma equipe de ciência de dados garante que os dados sejam acessíveis e valiosos para diferentes partes interessadas. Para melhorar a colaboração e o compartilhamento dentro de uma equipe de ciência de dados, você pode ter plataformas de compartilhamento de dados, usar ferramentas colaborativas como o Tableau, implementar controles de acesso e permitir feedback. 

Ok, agora que examinamos os principais componentes do gerenciamento de dados, criarei uma lista de ferramentas e tecnologias de gerenciamento de dados que podem ajudá-lo no ciclo de vida do seu projeto de ciência de dados. 

Sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS):

• MySQL
• PostgreSQL
• Microsoft SQL Server

Bancos de dados NoSQL:

• MongoDB
• Cassandra

Armazém de dados

• Amazon RedShift
• GoogleBigQuery
• Floco de neve

Ferramentas ETL (Extrair, Transformar, Carregar):

• Apache NiFiName
• Talend
• Apache Spark

Visualização de dados e Business Intelligence:

• Quadro
• Power BI

Controle de versão e colaboração:

• Git
• GitHub

Segurança de Dados e Privacidade:

• Varonis
• Privado

O gerenciamento de dados é um elemento importante do seu projeto de ciência de dados. Veja isso como a base que sustenta o seu castelo. Quanto melhor e mais eficaz for o processo de gerenciamento de dados, melhor será o resultado. Forneci uma lista de artigos que você pode ler para aprender mais sobre gerenciamento de dados.

 
 
Nisha Arya é cientista de dados, redator técnico freelancer e gerente de comunidade da KDnuggets. Ela está particularmente interessada em fornecer conselhos ou tutoriais de carreira em Ciência de Dados e conhecimento baseado em teoria sobre Ciência de Dados. Ela também deseja explorar as diferentes maneiras pelas quais a Inteligência Artificial é/pode beneficiar a longevidade da vida humana. Uma aluna interessada, buscando ampliar seus conhecimentos técnicos e habilidades de escrita, ao mesmo tempo em que ajuda a orientar outras pessoas.
 

• Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
• PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
• PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
• PlatãoESG. Automotivo / EVs, Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
• PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
• ChartPrime. Eleve seu jogo de negociação com ChartPrime. Acesse aqui.
• BlockOffsets. Modernizando a Propriedade de Compensação Ambiental. Acesse aqui.
• Fonte: https://www.kdnuggets.com/data-management-principles-for-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-management-principles-for-data-science