Neste guia, você aprenderá:
- A definição de sourcing de dados
- Os tipos de dados envolvidos no processo de obtenção
- Os diferentes tipos de fontes de dados
- Exemplos populares de obtenção de dados
- Principais preocupações relacionadas à recuperação e ao uso de dados
Vamos começar!
O que é sourcing de dados?
O fornecimento de dados é o processo de identificar e coletar dados de várias fontes para um objetivo específico. Esse é normalmente o primeiro passo em um pipeline de dados, onde os dados coletados são posteriormente processados para atingir um objetivo específico. Durante esse procedimento, é essencial garantir que os dados sejam relevantes, precisos e suficientes para concluir a tarefa.
As empresas dependem da obtenção de dados para uma ampla gama de atividades, incluindo tomada de decisões, Pesquisa de mercado e relatórios. Como você está prestes a aprender, as fontes de dados podem variar amplamente e envolver dados estruturados e não estruturados. Saiba mais em nosso guia sobre dados estruturados x não estruturados.
Tipos de dados na obtenção
Quando se trata de obtenção de dados, é possível distinguir entre dois tipos de dados:
- Dados primários: informações coletadas em primeira mão com um objetivo específico em mente ou para um projeto específico. São altamente adaptados a objetivos de pesquisa específicos para garantir a máxima precisão. Os métodos de coleta de dados primários incluem pesquisas, entrevistas e questionários.
- Dados secundários: informações que já foram coletadas por outras partes. Exemplos incluem relatórios públicos, estudos de pesquisa, artigos acadêmicos e dados de bancos de dados e sites online. Essas informações podem ser acessadas gratuitamente ou mediante o pagamento de uma taxa e reutilizadas para novas análises ou estudos.
Em resumo, os dados primários são originais e coletados diretamente para atender a uma necessidade específica. Já os dados secundários são pré-existentes e reaproveitados para novos objetivos de pesquisa.
Tipos de fontes de dados
Embora existam inúmeras maneiras de recuperar dados, as fontes de dados podem ser amplamente categorizadas em dois tipos principais:
- Fontes internas
- Fontes externas
Essencialmente, os dados podem ser obtidos dentro de uma empresa ou projeto (internos) ou fora deles (externos). Essa é a distinção mais intuitiva e abrangente que você pode aplicar à obtenção de dados.
É hora de nos aprofundarmos nesses dois tipos de fontes de dados!
Fontes internas
Fontes internas referem-se a dados gerados e armazenados dentro de uma organização. Isso inclui dados de registros da empresa, software de CRM, feedback de funcionários, bancos de dados de clientes, relatórios de vendas e muito mais.
As fontes internas podem fornecer dados primários quando coletados especificamente para uma finalidade específica, como por meio de pesquisas internas. Quando esses dados são reutilizados para novos objetivos, como quando alimentam processos de tomada de decisão, eles também podem servir como dados secundários.
Fontes externas
Fontes externas envolvem dados que se originam fora da organização. Geralmente, eles vêm de registros públicos, dados de fornecedores terceirizados e outros Conjuntos de dados externos. Para obter mais informações, leia nosso guia definitivo sobre Conjuntos de dados.
As fontes externas podem fornecer dados primários quando coletados para necessidades específicas, como ao encomendar uma pesquisa aos seus clientes. Elas também podem gerar dados secundários, como ao coletar feedback dos clientes nas redes sociais e usá-lo para fins de marketing.
Como definir uma estratégia eficaz de obtenção de dados
Definir uma estratégia eficaz de obtenção de dados é fundamental para garantir que você esteja coletando as informações certas para seus objetivos. Para ser eficaz, o processo de obtenção de dados deve ser adaptado às suas necessidades e restrições específicas.
Em particular, faça as seguintes perguntas para desenvolver uma estratégia robusta de obtenção de dados:
- Qual é o objetivo da coleta de dados?
- Que tipos de dados são necessários?
- De onde virão os dados?
- Quanto tempo e dinheiro serão necessários para extrair esses dados?
- Como os dados serão coletados?
- Quais são os requisitos de qualidade dos dados?
- Quais são as considerações legais e de privacidade a serem levadas em conta?
- Como os dados serão integrados e utilizados?
- Quais recursos (por exemplo, tecnologias e ferramentas) são necessários?
- Como você medirá o sucesso?
Responder às perguntas acima ajudará você a criar uma metodologia de dados exclusiva que se alinhe aos seus objetivos.
Métodos de obtenção de dados
Analise os exemplos mais conhecidos e práticos de obtenção de dados na era da informação digital atual.
Dados abertos
Dados abertos referem-se a Conjuntos de dados de acesso livre fornecidos por governos, organizações e instituições. Isso geralmente representa um bom ponto de partida para a obtenção de dados.
Os Conjuntos de dados abertos são frequentemente disponibilizados ao público para promover a transparência, a inovação e a pesquisa. Exemplos incluem indicadores econômicos, dados ambientais e estatísticas de saúde. Os dados abertos são valiosos para várias aplicações, especialmente na pesquisa acadêmica. A principal vantagem dos dados abertos é que eles podem ser usados sem restrições.
APIs
As APIs, abreviação de Application Programming Interfaces (Interfaces de Programação de Aplicativos), permitem que os sistemas online se comuniquem entre si através da troca de dados. Muitas empresas e provedores oferecem APIs gratuitas ou pagas que os desenvolvedores podem usar para acessar seus dados em um formato estruturado. Por exemplo, as plataformas de mídia social tendem a fornecer APIs para recuperar informações públicas do perfil do usuário, postagens e interações.
As APIs são uma maneira eficiente de obter e integrar dados programaticamente em seus aplicativos e serviços. Confira nosso guia sobre Scraping de dados vs API.
Scraping de dados
Scraping de dados é o processo de extrair dados de páginas online usando ferramentas de automação de navegador ou analisadores HTML. Esse método de extração de dados é uma maneira poderosa de obter dados que não estão disponíveis por meio de APIs ou bancos de dados públicos. A ideia é conectar-se a um site, navegar por suas páginas e recuperar os dados de interesse diretamente dos documentos HTML.
Para obter mais orientações, consulte nosso artigo introdutório sobre Scraping de dados.
Dados encomendados
A encomenda de dados envolve a contratação de uma empresa terceirizada para coletar dados específicos para você. O provedor de dados projeta uma abordagem eficaz de recuperação de dados, garantindo que o resultado final atenda às suas expectativas.
Após o pagamento por esse serviço, o provedor lida com todos os aspectos da coleta de dados, incluindo questões de conformidade e privacidade. Essa abordagem garante que os dados sejam personalizados e relevantes para suas necessidades específicas.
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Pesquisas personalizadas
Pesquisas personalizadas envolvem fazer perguntas específicas aos participantes para coletar dados com um objetivo claro em mente. Esse método permite que as empresas segmentem públicos específicos para atender a objetivos de pesquisa específicos.
As pesquisas são uma forma valiosa de coletar informações em primeira mão. Elas podem ser direcionadas aos funcionários para obtenção de dados internos ou aos clientes e usuários para obtenção de dados externos. As pesquisas podem ser realizadas por meio de vários canais, incluindo formulários online, entrevistas por telefone ou interações presenciais.
Conjuntos de datos adquiridos
Conjuntos de dados são coleções pré-coletadas de dados que você pode comprar de fornecedores e provedores de dados. Eles abrangem uma ampla variedade de tópicos e podem incluir dados históricos e novos.
A compra de um Conjunto de dados é uma maneira direta de acessar informações prontas para uso, sem o tempo e as despesas de coletá-las você mesmo. Esse método é especialmente útil para obter grandes volumes de informações ou dados que são difíceis de adquirir por outros meios.
Desafios a enfrentar ao obter dados
A obtenção de dados não é tarefa fácil e envolve várias questões que precisam ser abordadas. Vamos explorar todas elas!
Preocupações com a qualidade
Recuperar ou adquirir dados não é suficiente, você também deve garantir sua qualidade. Um componente essencial na qualidade dos dados é detectar e lidar com valores atípicos. Esses são pontos de dados que se desviam significativamente da norma. Se não forem gerenciados adequadamente, os valores atípicos podem distorcer a análise e levar a conclusões imprecisas.
Outro desafio é verificar se há dados ausentes ou incompletos, o que pode comprometer a integridade do seu conjunto de dados. Dados incompletos podem distorcer os resultados e afetar a tomada de decisões. Para evitar esses problemas, você deve implementar processos de limpeza e validação dos dados antes de usá-los.
Questões legais
Todas as empresas entendem que a recuperação inadequada de dados pode levar a consequências legais. Por exemplo, um dos mitos comuns sobre o Scraping de dados é que ele é ilegal. Bem, isso não é verdade!
Contanto que você tenha como alvo dados públicos, cumpra os Termos e Condições e respeite o robots.txt ao fazer Scraping de dados, você não terá problemas. Além disso, ao adquirir dados de fontes ou provedores externos, certifique-se de que os dados sejam coletados de forma legal e ética.
Problemas de privacidade e conformidade
O uso de dados deve estar em conformidade com vários regulamentos e leis. Os dois regulamentos de privacidade mais populares são o GDPR ( RegulamentoGeral de Proteção de Dados) na UE e o CCPA (Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia) nos EUA.
A violação dessas regulamentações de dados pode resultar em multas pesadas e ações judiciais. Para evitar isso, você precisa cumprir os requisitos legais relativos à coleta, armazenamento e compartilhamento de dados. Isso envolve garantir que o uso dos dados seja legal e transparente.
Conclusão
Neste guia, você entendeu o que é sourcing de dados, quais tipos de fontes de dados ele envolve, como realizá-lo e os desafios que ele traz. Em detalhes, você descobriu que existem duas abordagens principais para o sourcing de dados:
- Conectar-se a APIs ou extrair dados por meio de Scraping de dados
- Comprar conjuntos de dados pré-fabricados ou personalizados
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