Foi esta a sua Meta para 2016? Automatizar a preparação de dados e gastar mais do seu tempo em análise de dados [Novo E-book]

"Eu gasto muito tempo pesquisando bancos de dados, adicionando fórmulas e exportando para planilhas. Minha resolução de Ano Novo é minimizar minha preparação de dados e maximizar meu tempo e esforço na análise de dados reais. "

Se você não conseguiu ainda cumprir esta resolução veja como podemos ajudar:

Enquanto seus amigos estavam planejando se divertir, fazer dieta e exercitar mais, você estava resolvendo trabalhar de forma mais inteligente e economizar tempo fazendo menos tarefas repetitivas. E você ainda disse:

"Eu gostaria de diminuir as tarefas de preparação de dados desagradáveis como acessar, limpar, normalizar e mesclar conjuntos heterogêneos de dados". É, você foi certamente sincero sobre o que consome muito do seu tempo a cada dia como um analista de dados.

E quem poderia culpá-lo? No mundo ideal, você poderia automatizar todas essas tarefas de preparação de dados e dar-se tempo para gastar na análise real dos dados.

Pense como sua empresa pode se beneficiar ao se tornar direcionada ao consumo dos dados. Mas o que está faltando para você cumprir sua resolução? Acabamos de publicar um novo e-book para examinar os 4 obstáculos da preparação de dados em detalhes. Vou abordar alguns dos destaques neste e nos próximos posts.

  1. Muitas fontes de dados, ferramentas e processos manuais - Analistas de dados tem muitos problemas. A maioria tem problema demais: muitas fontes de dados, muitas ferramentas e muitos processos manuais que levam muitas horas.
  2. Ampla variedade de fontes de dados - Quanto mais dados você tiver, melhor embasada é sua decisão, mas isso significa reunir dados de fontes variadas. Você pode conseguir o que deseja de um banco de dados relacional enquanto dorme, mas os dados não estruturados de um banco NoSQL podem estar completamente fora do seu controle. E se você confiar apenas em scripts para tratar os dados, então você já está na fronteira irregular da preparação de dados.
  3. Muitas ferramentas - Suponha que você precise usar uma ferramenta fornecida pelo fornecedor para acessar dados de um aplicativo corporativo. Em seguida, você escreve scripts para obter dados de um data warehouse. Então, você usa ferramentas especiais para dados não estruturados em uma fonte NoSQL. Ficar trocando entre os conjuntos de ferramentas e reconciliar diferentes resultados delas é cansativo e atrasa a preparação dos dados.
  4. Demasiados processos manuais - Você já teve mais automação do que você precisava? É provável que não. A automatização do processo de mesclagem de dados para painéis e relatórios periódicos ajuda a livra-lo da preparação de dados e a liberá-lo para executar trabalhos analíticos de alto valor.

Novo e-book: As 4 principais barreiras da preparação de dados

A maioria dos analistas como você gasta de 40 a 60 por cento do seu tempo na preparação de dados. Se você resolve focar mais tempo na análise dos dados e menos na preparação dos mesmos você está no caminho certo. Dê uma olhada no nosso novo e-book, “Os 4 obstáculos da preparação de dados”, para obter mais informações sobre as barreiras que você enfrentará e as maneiras de superá-las.

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