Dataprep: saiba como o serviço de preparação de dados do Cloud pode impulsionar sua estratégia
Muito se fala sobre o que é possível fazer com dados, como análises, algoritmos e dashboards. Mas antes disso, os dados precisam ser preparados e transformados para que sejam eliminados possíveis erros e inconsistências. O problema é que essa etapa inicial, que envolve limpeza e preparação, gasta, em média, cerca de 80% do tempo dos analistas de dados.
Graças à interface intuitiva do Dataprep, serviço de preparação de dados do Google Cloud Platform, esse processo pode ser realizado de maneira ágil, bastante visual e sem a necessidade de códigos.
Conheça o serviço que viabiliza a exploração e preparação de dados em questão de minutos e facilita a detecção de anomalias e erros.
Como funciona o Dataprep?
O Dataprep é um serviço de análise de dados na nuvem, sem servidor, que permite a exploração visual, limpeza e preparação de dados estruturados e não estruturados para análise, criação de relatórios e processamento de machine learning.
A ferramenta online permite trabalhar em qualquer escala, sem necessidade de infraestrutura para implementar ou gerenciar, já que é hospedada na nuvem do Google. Por meio do Dataprep, as equipes de marketing podem importar dados, corrigir dados inconsistentes, transformar e agregá-los.
Com o serviço, você pode preparar grandes volumes de dados para conduzir iniciativas como treinar modelos de machine learning, estudar análises visuais e potencializar consultas interativas para impulsionar a obtenção de insights. E, para facilitar a vida de quem lida diariamente com montanhas de dados, os processos ETL são realizados sem que seja preciso escrever qualquer código.
Quais as vantagens de usar o Dataprep?
– Preparação inteligente de dados: à medida que os dados são inseridos na interface visual totalmente intuitiva, a ferramenta automaticamente sugere a transformação ideal. Após o usuário definir a sequência de transformações, o Dataprep utiliza o Cloud Dataflow para processar conjuntos de dados estruturados e não estruturados. Tudo é realizado com apenas alguns cliques, sem a necessidade de escrever qualquer código.
– Rapidez na detecção de anomalias e foco na análise: uma vez inseridos os dados e definida a sequência de transformações, as possíveis junções e a detecção de anomalias (como valores ausentes, discrepâncias e elementos duplicados) são conduzidas de forma automática. Ou seja, você consegue avançar na demorada etapa de criação do perfil dos dados e se concentrar na análise.
– Escalonamento sem servidor: o Dataprep é um serviço operado pela Trifacta e baseado na solução Trifacta Wrangler, líder no setor de preparação de dados. O Google trabalha com a Trifacta para eliminar a necessidade de instalação de software e gastos com licenciamento e oferecer aos usuários um serviço totalmente gerenciado, que pode ser escalonado conforme a demanda de preparação de dados – que é cada vez maior nas empresas.
– Integração com outras ferramentas da GCP: com o Dataprep é muito simples importar dados estruturados e não estruturados do Google Cloud Storage e BigQuery para explorar, limpar e preparar dados para análise. Posteriormente, é possível exportar os dados refinados para essas soluções para armazenamento, análise, visualização ou machine learning.
Como extrair o máximo do Dataprep?
Como vimos, o Dataprep é a solução de analytics da Google Cloud Plataform que permite realizar preparação, limpeza e enriquecimento de dados com apenas alguns cliques, liberando as equipes para o que realmente interessa: a análise e exploração dos dados.
Para usufruir de todos os benefícios da nuvem do Google, é fundamental contar com um parceiro certificado e capacitado para configurar e ajustar adequadamente a infraestrutura que será necessária para realizar os processos de ETL, que por sua vez precisam ser construídos de acordo com a necessidade de cada negócio.
A Predicta é certificada não apenas para gerenciar o Google Cloud Platform, mas também o Google Marketing Platform e integrar todas as estratégias, desde o planejamento até a organização dos dados das iniciativas digitais.
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