Existem várias habilidades cruciais que um analista precisa possuir. Normalmente são definidos os conhecimentos básicos que todos os analistas devem ter, seguidos das especializações que irão distinguir um analista.
A análise de dados é uma dessas habilidades que os analistas de dados devem considerar desenvolver.
Por quê?
Dados não estruturados devemos ser convertidos em dados organizados ou novos dados antes que possa ser usado. Um analisador de dados geralmente executa a análise de dados para converter dados brutos em tipos que são mais fáceis de compreender, usar ou manter.
O que é análise de dados?
A análise de dados envolve ttransformando dados de um formato para outro formato. Quando precisamos ler código de computador e produzir código de máquina, eles são frequentemente usados em compiladores.
Quando os programadores criam código que é executado no hardware, isso ocorre com frequência. SQL motores também incluem analisadores. Uma consulta SQL é analisada por mecanismos SQL antes de ser executada e produzir resultados.
Isso geralmente ocorre no caso de Raspagem da web quando os dados foram retirados de uma página da web por meio de raspagem da web.
Tornar os dados mais fáceis de ler e melhores para análise depois de retirá-los da Web é o próximo passo para garantir que sua equipe possa utilizar os resultados adequadamente.
Quem usar a análise de dados?
Análise de dados, administração de dados e coleta de dados se beneficiam muito da análise de dados, que pode ser realizada por meio de APIs ou bibliotecas.
Um analisador de dados pode ser usado para dividir grandes conjuntos de dados em partes gerenciáveis, extrair dados específicos de fontes não processadas e transformar dados de um único formato para outro.
Por exemplo, um analisador de dados devidamente programado será capaz de transformar os dados presentes em um site HTML em um formato mais legível e compreensível, como CSV.
A análise de dados é empregada regularmente em vários setores, do comércio ao ensino superior, da Big Data para e-commerce. Um analisador de dados bem projetado extrai mecanicamente detalhes importantes de informações não processadas sem a necessidade de trabalho manual.
As informações podem ser utilizadas para comparações de preços, avaliação de mercado e outros fins. Vamos agora examinar a operação de um analisador de dados.
Por que você usaria um analisador de dados?
Um programa conhecido como analisador de dados converte dados de um tipo para outro. Como resultado, um analisador de dados pega os dados conforme a entrada os expande e os exporta em uma nova estrutura.
Analisadores de dados, que podem ser criados em várias linguagens de programação, são a base de um procedimento de análise de dados.
A disponibilidade de várias ferramentas ou APIs para análise de dados deve ser observada. Vejamos um exemplo para compreender melhor como funciona um analisador de dados.
O processador HTML irá então:
- Receba um arquivo HTML como entrada.
- Inspecione o código HTML do documento e salve-o como uma matriz.
- recupere os dados relevantes e analise a string de dados HTML.
Se necessário, expanda, processe ou limpe os dados que lhe interessam durante a análise. Converter os dados processados para um JSON, CSV ou arquivo YAML ou para um banco de dados SQL ou NoSQL.
É importante levar em consideração que a maneira como um analisador de dados analisa os dados e os altera em um formato depende de como o analisador é instruído ou definido. Isso depende das regras que são fornecidas como variáveis de entrada para uma API ou software de análise.
Na instância de um script personalizado, é determinado pela forma como o analisador de dados é codificado. Em ambos os cenários, nenhuma intervenção humana é necessária e os dados são processados automaticamente pelo analisador.
Vamos dar uma olhada em por que a análise de dados é tão essencial.
Benefícios da análise de dados
A análise de dados tem várias vantagens que são aplicáveis em muitos setores. Vamos dar uma olhada nas cinco principais razões pelas quais você deve usar o processamento de dados.
1. Custo-benefício e menos demorado
Você pode economizar muito tempo e esforço automatizando tarefas repetitivas com análise de dados. Além disso, transformar dados em tipos mais legíveis permite que sua equipe compreenda os dados mais rapidamente e execute suas tarefas com mais facilidade.
2. Maior versatilidade de dados
Você pode reutilizar dados que foram analisados e convertidos em uma versão amigável por vários motivos. Resumindo, a análise de dados amplia o escopo de suas operações de dados.
3. Dados de alta qualidade
Normalmente, a conversão de dados para formas mais organizadas requer limpeza e padronização de dados. Isso implica que a análise de dados melhora a qualidade total.
4. Integração de dados simplificada
A análise de dados exige que você possa converter dados de diferentes fontes em um formato exclusivo. Isso permite incorporar várias fontes de dados em um único destino, que pode ser um aplicativo, técnica ou procedimento.
5. Análise de dados aprimorada
Trabalhar com dados organizados simplifica os dados para estudo e análise. Isso também resulta em uma análise mais aprofundada e precisa.
Dificuldades de análise de dados
Lidar com dados pode ser difícil e a análise de dados não é exceção. A explicação para isso é que um analisador de dados deve superar uma série de desafios. Vejamos três desafios a ter em conta.
1. Gerenciando Inconsistências e Erros
Um processo de análise de dados geralmente recebe dados não processados, desorganizados ou semiestruturados como entrada. Como consequência, é provável que existam erros, erros e discrepâncias nos dados de entrada.
Os documentos HTML são uma das fontes mais frequentes desses problemas. Isso se deve ao fato de que a maioria dos navegadores contemporâneos são inteligentes o suficiente para renderizar páginas HTML adequadamente, independentemente de envolverem erros de sintaxe.
Como resultado, suas páginas HTML de entrada podem incluir tags não fechadas, conteúdo HTML inválido para W3C ou apenas caracteres HTML especiais. Analisar esses dados requer um mecanismo de análise inteligente que possa lidar com esses problemas automaticamente.
2. Gerenciando grandes quantidades de dados
A análise de dados consome esforço e recursos do sistema. Como resultado, a análise pode causar problemas de desempenho, principalmente ao lidar com Big Data.
Como resultado, você pode precisar combinar seus dados processados para analisar vários papéis de entrada ao mesmo tempo, bem como economizar tempo.
Por outro lado, isso pode aumentar o consumo de recursos e confusão total. Como resultado, a análise de grandes quantidades de dados é uma tarefa difícil que requer o uso de ferramentas avançadas.
3. Gerenciando vários formatos de dados
Um analisador de dados eficaz deve ser capaz de lidar com uma variedade de dados de entrada e saída. Isso se deve ao fato de que os formatos de dados mudam na mesma proporção que toda a indústria de TI.
Em termos simples, você deve manter seu analisador de dados atualizado e capaz de lidar com vários formatos. Um analisador de dados também deve ser capaz de receber e exportar dados em codificações de vários caracteres.
Você poderá usar dados analisados no macOS e no Windows dessa maneira.
Criar x comprar uma ferramenta de análise de dados
Como deve ser óbvio, a eficácia de um processo de análise de dados é determinada pelo tipo de analisador usado.
Como resultado, a questão de saber se seria preferível deixar a equipe técnica criar um analisador de dados ou simplesmente empregar uma solução comercial existente, como Bright Data, surge.
Desenvolver seu próprio analisador é mais personalizável, mas exige mais tempo e esforço, enquanto comprar um é mais rápido, mas oferece menos opções. Obviamente, a situação é mais complicada do que isso.
Então, vamos tentar descobrir se você deve desenvolver ou comprar um analisador de dados.
Criando um processador de dados
Nesse caso, sua empresa possui uma equipe de desenvolvimento interna capaz de criar um analisador de dados personalizado.
Prós:
- Você pode modificá-lo para atender aos seus requisitos específicos.
- Você possui o código do analisador de dados e tem total autoridade sobre seu desenvolvimento.
- Se usado com frequência, pode ser mais barato no futuro do que comprar um produto pré-fabricado.
Contras:
- É impossível ignorar os custos de desenvolvimento, gerenciamento de programas e hospedagem de servidores.
- Sua equipe de desenvolvedores terá que dedicar uma quantidade significativa de tempo para projetá-lo, construí-lo e mantê-lo.
- Podem surgir problemas de desempenho, principalmente se o plano de gastos para um servidor eficiente for restrito.
Construir uma ferramenta de análise desde o início sempre tem vantagens, especialmente se ela deve satisfazer requisitos particularmente complicados ou específicos.
Ao mesmo tempo, isso exige uma quantidade significativa de trabalho e recursos. Como resultado, você pode não conseguir financiá-lo ou simplesmente não querer que sua equipe altamente qualificada perca tempo desenvolvendo tal ferramenta.
Comprando um processador de dados
Nessa situação, você adquire uma solução comercial que fornece as funções de análise de dados necessárias. Isso geralmente envolve a compra de uma licença de software ou o pagamento de uma pequena taxa por chamada de API.
Prós
- Sua equipe de desenvolvimento não perderá tempo nem recursos com isso.
- Não há segredos e o custo é óbvio desde o início.
- O provedor, e não sua equipe, será responsável pela atualização e manutenção da ferramenta.
Desvantagens
- A ferramenta pode não atender aos seus requisitos futuros.
- Você não tem influência sobre a ferramenta.
- Você pode acabar investindo mais dinheiro do que pretendia.
Comprar um aplicativo de análise é rápido e simples. Você está pronto para começar a analisar os dados após alguns cliques. Ao mesmo tempo, se você optar por uma ferramenta que não é suficientemente avançada, ela pode ficar aquém e não atender às suas necessidades futuras.
Como você acabou de descobrir, a decisão entre construir e comprar é fortemente influenciada por seus objetivos e necessidades.
A resposta mais adequada a essa pergunta seria ter uma ferramenta de negócios que pudesse ajudá-lo a criar um analisador de dados personalizado. Felizmente, ele existe e é conhecido como IDE de raspador de web!
IDE de raspador de web é uma ferramenta de desenvolvedor completa com ferramentas e abordagens de análise pré-construídas. Isso permite reduzir o tempo de desenvolvimento, bem como escalar de forma mais eficaz.
Inclui também Bright Datarecursos de desbloqueio de proxy, permitindo que você raspe a Web de forma privada.
Se isso parece muito complicado, tenha em mente que Bright Data oferece dados como serviço. Você pode perguntar especificamente Bright Data para criar um conjunto de dados personalizado adequado aos seus requisitos.
Isso será fornecido mediante solicitação ou regularmente. Bright Data fornecerá essencialmente os dados da Internet de que você precisa quando precisar, além de garantir velocidade, qualidade e entrega. Isso simplifica ainda mais o processamento de dados!
Links Rápidos:
- O que é agregação de dados?
- Limpeza de dados de CRM
- Raspagem da Web da Wikipédia
- Por que usar a migração de dados?
Considerações Finais: Análise de Dados 2024
A análise de dados permite que você converta instantaneamente dados brutos em um formato mais utilizável. Isso significa economizar trabalho e tempo, além de melhorar a qualidade dos dados.
Como consequência, a análise de dados será mais simples e eficiente. Simultaneamente, a análise de dados apresenta algumas dificuldades, incluindo caracteres especiais e erros nos arquivos de entrada.
Como resultado, criar um analisador de dados eficiente não é uma tarefa simples. É por isso que você deve considerar investir em uma ferramenta comercial de análise de dados, como Bright DataIDE do Web Scraper.
Além disso, lembre-se de que Bright Data tem uma grande coleção de bancos de dados prontos para uso.
