Leia esta publicação do blog e torne-se um perito em análise de dados. Aqui, verá:
- O que é a análise de dados?
- O que faz um analisador de dados?
- Benefícios da análise de dados
- Desafios na análise de dados
- Construir vs. comprar uma ferramenta de análise de dados
- Análise de dados de acordo com Bright Data
O que é a análise de dados?
A análise de dados é o processo de transformação de dados de um formato para outro. Em detalhe, a análise de dados é tipicamente utilizada para estruturar dados. Isto significa a conversão de dados não estruturados em dados estruturados ou mais estruturados. Assim, a análise de dados é geralmente realizada por um analisador de dados para converter dados brutos em formatos que sejam mais fáceis de analisar, utilizar ou armazenar.
A análise de dados é feita através de APIs ou bibliotecas e é particularmente útil quando se trata de análise, gestão e coleta de dados. Pode-se usar um analisador de dados para dividir um grande conjunto de dados em pedaços menores, extrair dados específicos de uma fonte em bruto, e converter dados de uma estrutura em outra. Por exemplo, dada uma página HTML, um analisador de dados programado corretamente será capaz de converter os dados contidos no documento num formato mais fácil de ler e compreender, tal como o CSV.
A análise de dados é utilizada diariamente em várias indústrias, das finanças à educação, dos grandes dados ao comércio eletrónico. Um analisador de dados bem feito extrai automaticamente informações relevantes de dados em bruto, sem trabalho manual. Depois estes dados analisados são utilizados para estudos de mercado, comparações de preços e muito mais.
Vamos agora aprender como funciona um analisador de dados.
O que faz um analisador de dados?
Um analisador de dados é uma ferramenta que toma os dados num formato e os devolve noutro. Assim, um analisador de dados recebe dados como entrada, elabora-os, e devolve-os num novo formato como saída. Assim, um processo de análise de dados é baseado em analisadores de dados, que podem ser escritos em várias linguagens de programação. Note-se que existem várias bibliotecas e APIs disponíveis para análise de dados.
Vamos compreender como funciona um analisador de dados através de um exemplo. Em detalhe, vamos assumir que quer analisar um documento HTML. Então, o analisador de HTML…
- Receberá um documento HTML como entrada.
- Lerá o documento e guardará o seu código HTML como uma cadeia.
- Analisará a cadeia de dados HTML para extrair a informação de interesse.
- Elaborará, processará, ou limpará os dados de interesse durante a análise, se necessário.
- Converterá os dados analisados num ficheiro JSON, CSV, ou YAML ou os escreverá numa base de dados SQL ou NoSQL.
Note-se que a forma como o analisador de dados analisa os dados e os converte para um formato muda com base na forma como o analisador é instruído ou definido. Especificamente, isto depende das regras passadas como parâmetros de entrada para uma API ou programa de análise. Ou, no caso de um script personalizado, depende da forma como o analisador de dados é codificado. Em ambos os casos, nenhuma interação humana é necessária, e o analisador processará os dados automaticamente.
Vejamos agora porque é que a análise de dados é tão importante.
Benefícios da análise de dados
A análise de dados tem vários benefícios, aplicáveis em muitas indústrias. Vejamos as razões mais importantes pelas quais se deve adotar a análise de dados.
Tempo e dinheiro poupados
A análise de dados permite-lhe automatizar tarefas repetitivas, poupando-lhe tempo e esforço. Além disso, transformar os dados em formatos mais legíveis significa que a sua equipa será capaz de compreender os dados mais rapidamente e executar as suas tarefas mais facilmente.
Maior flexibilidade de dados
Uma vez analisados os dados e convertidos para um formato amigável com o ser humano, é possível reutilizá-los para diferentes fins. Por outras palavras, a análise de dados aumenta a flexibilidade dos seus processos de dados.
Dados de maior qualidade
Tipicamente, a conversão de dados para formatos mais estruturados requer a limpeza e padronização dos dados. Isto significa que a análise de dados melhora a qualidade geral dos seus dados.
Integração simplificada de dados
A análise de dados encoraja-o a transformar dados de múltiplas fontes para um único formato. Isto ajuda-o a integrar dados diferentes no mesmo destino, que pode ser uma aplicação, algoritmo ou processo.
Análise de dados melhorada
Lidar com dados estruturados torna o estudo e a análise de dados mais fácil. Isto também leva a uma análise mais profunda e mais precisa.
Desafios na análise de dados
Lidar com dados não é fácil, e a análise de dados não é diferente. A razão é que existem vários obstáculos que um analisador de dados é chamado a enfrentar. Vejamos três desafios que deve ter em mente.
Tratamento de Erros e Inconsistências
A entrada para um processo de análise de dados são tipicamente dados brutos, não estruturados, ou semiestruturados. Como resultado, é provável que os dados introduzidos contenham erros, imprecisões e inconsistências. Os documentos HTML são um dos casos mais comuns em que se podem encontrar tais questões. Isto porque a maioria dos navegadores modernos são suficientemente inteligentes para renderizar corretamente páginas HTML, mesmo quando contêm erros de sintaxe. Assim, as suas páginas HTML de entrada podem conter etiquetas não fechadas, conteúdo HTML inválido de acordo com o W3C (World Wide Web Consortium), ou simplesmente caracteres HTML especiais. Para analisar tais dados, é necessário um sistema de análise inteligente que possa resolver automaticamente estes problemas.
Lidar com grandes quantidades de dados
A análise dos dados leva tempo e recursos do sistema. Portanto, a análise pode levar a problemas de desempenho, especialmente quando se trata de Grandes Dados. Por esta razão, poderá ter de paralisar os seus processos de dados para analisar vários documentos de entrada em simultâneo e poupar tempo. Por outro lado, isto aumentaria a utilização de recursos e, consequentemente, a complexidade geral. Portanto, analisar grandes dados não é uma tarefa fácil, e requer ferramentas avançadas.
Gerenciamento de diferentes formatos de dados
Um analisador de dados poderoso deve ser capaz de lidar com vários dados de entrada e saída. Isto acontece porque os formatos de dados evoluem tão rapidamente como toda a indústria de TI. Por outras palavras, precisa de manter o seu analisador de dados atualizado e capaz de lidar com diferentes formatos. Além disso, um analisador de dados deve ser capaz de importar e exportar dados em diferentes codificações de caracteres. Desta forma, poderá utilizar os dados analisados tanto no Windows como no MacOS.
Construir vs. comprar uma ferramenta de análise de dados
Como agora deve ser claro, a eficácia de um processo de análise de dados depende do analisador utilizado. Por conseguinte, vem naturalmente perguntar se é melhor deixar a sua equipa técnica construir um analisador de dados ou simplesmente adotar uma solução comercial existente, como Bright Data.
Construir o seu próprio analisador é mais flexível, mas mais demorado, enquanto comprá-lo é imediato, mas dá-lhe menos controlo sobre ele. Obviamente, a questão é mais complexa do que isso. Portanto, vamos tentar descobrir se é melhor para você construir ou comprar um analisador de dados.
Construir um analisador de dados
Neste cenário, a sua empresa tem uma equipa interna de desenvolvimento que pode construir uma ferramenta de análise de dados personalizada a partir do zero.
Prós
- Pode adaptá-la às suas necessidades específicas.
- É proprietário do código de analisador de dados e tem controlo sobre o seu processo de desenvolvimento.
- Se usado muito, pode ser mais barato a longo prazo do que pagar por um produto pré-construído.
Contras
- O custo de desenvolvimento, gestão de software, e alojamento de servidores não pode ser ignorado.
- A sua equipa de desenvolvimento terá de passar muito tempo a projetá-lo, desenvolvê-lo e mantê-lo.
- Pode haver alguns problemas de desempenho, especialmente se o orçamento para um servidor potente for limitado.
A construção de uma ferramenta de análise a partir do zero tem sempre os seus benefícios, especialmente se precisar de satisfazer requisitos particularmente complexos ou específicos. Ao mesmo tempo, isto requer muito tempo e recursos. Por isso, pode não ter dinheiro ou simplesmente desejar que a sua equipa altamente qualificada não perca tempo a construir tal ferramenta.
Comprar um analisador de dados
Neste caso, compra uma solução comercial que oferece as capacidades de análise de dados que procura. Isto envolve normalmente o pagamento de uma licença de software ou uma pequena taxa por chamada de API.
Prós
- A sua equipa de desenvolvimento não perderá tempo nem recursos para a construir.
- O custo é claro desde o início e não há surpresas.
- O fornecedor atualizará e manterá a ferramenta, não a sua equipa.
Contras
- A ferramenta pode não satisfazer as suas necessidades futuras.
- Não tem controlo sobre a ferramenta.
- Pode acabar por gastar mais dinheiro do que a sua construção.
A compra de uma ferramenta de análise é rápida e fácil. Após alguns cliques, está pronto para iniciar a análise dos dados. Ao mesmo tempo, se escolher uma ferramenta que não seja suficientemente avançada, pode falhar muito rapidamente e não satisfazer os seus pedidos futuros.
Análise de dados de acordo com Bright Data
Como acabou de aprender, a escolha entre construir ou comprar depende muito dos seus objetivos e necessidades. A solução ideal seria ter uma ferramenta comercial para o ajudar a construir o seu próprio analisador de dados personalizado. Felizmente, existe e chama-se IDE para Raspador da Web!
O IDE para Raspador da Web é uma ferramenta completa para programadores que oferece funções e abordagens de análise prontas. Isto permite reduzir o tempo de desenvolvimento e ajuda-o a escalar em conformidade. Além disso, vem com as capacidades de desbloqueio de proxy da Bright Data para lhe permitir raspar a web de forma anónima.
Se isto parecer demasiado complexo, tenha em mente que Bright Data vem com uma oferta de Dados como Serviço. Especificamente, pode pedir à Bright Data que lhe forneça um conjunto de dados personalizado e adaptado às suas necessidades. Este será entregue a pedido ou numa base programada. Basicamente, Bright Data lhe dará os dados da web de que precisa quando precisar, enquanto cuida do desempenho, qualidade e entrega. Isto torna a análise de dados ainda mais fácil!
Conclusão
A análise de dados permite transformar automaticamente os dados brutos num formato que facilita a sua utilização. Isto significa poupar tempo e mão-de-obra, bem como melhorar a qualidade dos dados resultantes. Como resultado, a análise de dados se tornará mais fácil e mais eficaz. Ao mesmo tempo, a análise de dados vem com alguns desafios, tais como caracteres especiais e erros nos ficheiros de entrada. Por conseguinte, construir um analisador de dados eficaz não é assim tão fácil. É por isso que poderá querer comprar uma solução de análise de dados comerciais, tal como o IDE para Raspador da Web de Bright Data. Além disso, não esqueça que Bright Data oferece uma vasta seleção de conjuntos de dados prontos a usar.
