Coleta de Dados: Métodos, Ferramentas e Melhores Práticas

Desafios e soluções da coleta de dados

A coleta de dados em grande escala apresenta desafios técnicos e organizacionais. Uma estratégia e um design deliberados podem ajudar a garantir a precisão, a privacidade e a consistência em diversas fontes.

Algumas áreas comuns com desafios e possíveis soluções são:

1.  Qualidade dos dados

Desafio: dados incompletos, inconsistentes ou duplicados podem ter um impacto significativo na análise e levar a percepções pouco confiáveis.

Solução: Estabeleça padrões de qualidade claros antes mesmo do início da etapa de coleta de dados. Implemente-os por meio de regras de validação, vocabulários controlados e verificações de qualidade automatizadas para que tais padrões sejam atendidos e os erros sejam identificados e corrigidos imediatamente.

2. Privacidade e compliance

Desafio: as regulamentações de privacidade de dados, como GDPR, CCPA e HIPAA, evoluem com o tempo, tornando a navegação por elas um desafio. A coleta de dados pessoais ou sensíveis apresenta riscos.

Solução: aplique os princípios de privacidade desde a concepção (privacy by design) para coletar apenas os dados necessários. Implemente controles de acesso robustos, garanta a concessão de consentimento e proteja as entradas confidenciais por meio de criptografia ou anonimização. Realize auditorias regulares para determinar como e por que as informações são coletadas.

Escalabilidade e desempenho

Desafio: à medida que o volume de dados brutos aumenta, os sistemas precisam ser escalados de forma confiável e em tempo real, sem sacrificar a qualidade.

Solução: Implemente arquiteturas distribuídas e sistemas de armazenamento escaláveis, que também lidem com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Frameworks de processamento de transmissão e implantações de armazenamento em nuvem ajudam a capturar e processar informações sem comprometer o desempenho.

4. Complexidade

Desafio: dados coletados de diversas fontes e sistemas podem ser difíceis de padronizar. Quando os dados vêm de bancos de dados legados, APIs de nuvem e até mesmo plataformas de terceiros, alinhar diferentes formatos, padrões e cadências pode ser muito desafiador.

Solução: Use interfaces e APIs padrão e siga esquemas e frameworks de metadados bem documentados. Organizações que planejam uma integração completa como parte da sua fase de projeto podem padronizar os dados provenientes de diferentes fontes. Isso reduz a complexidade nos processos posteriores.

Fundamentos da coleta de dados

Bons princípios de coleta de dados são sistemáticos, intencionais e focados na qualidade.

Sistemático: coletar dados por meio de processos bem definidos que utilizam métodos reproduzíveis, e não amostragem pontual ou ad hoc.

Proposital: Garanta que os dados possam ser rastreados até um propósito claro, que pode ser relatório operacional, pesquisa ou treinamento de modelos do machine learning.

Foco na qualidade: o objetivo deve ser sempre manter altos padrões de precisão, integridade e consistência, estabelecendo e implementando métricas de qualidade de dados.

Tipos de dados

Estruturados: Ajustam-se a modelos predefinidos. Por exemplo, tabelas relacionais contendo transações de vendas ou estoque.

Semiestruturados: incluem formatos flexíveis como JSON, XML ou logs que contêm informações rotuladas, mas sem esquema fixo.

Não estruturado: Abrange vídeos, texto, imagens e outras formas complexas que exigem métodos especializados de armazenamento e processamento.

Processo de coleta de dados e melhores práticas

O processo de coleta normalmente se desenrola em quatro etapas: planejamento, implementação, garantia de qualidade e documentação. Tratar cada passo intencionalmente garante que os dados permaneçam úteis e confiáveis desde o início.
Sem uma coleta de dados confiável e segura desde o início, todas as percepções e analítica subsequente correm o risco de serem comprometidas.

1. Planejamento

Quais são os principais objetivos e as perguntas de pesquisa específicas? O que os dados devem responder e que valor eles fornecerão? Identifique as principais fontes, métodos de coleta e restrições e estabeleça métricas de sucesso e limites de qualidade de dados. Evidências de programas de dados empresariais mostram que objetivos claros e métricas de sucesso definidas na fase de planejamento levam a uma maior precisão e menor retrabalho ao longo de todo o ciclo de vida dos dados.

Um checklist de planejamento é útil e pode incluir perguntas como:

• Que problema ou decisão estes dados informarão?
• Quais sistemas ou pessoas os geram?
• Com que frequência os dados devem ser atualizados?
• Quais restrições ou regulamentações se aplicam?

Considere executar um teste em pequena escala ou uma prova de conceito para refinar sua abordagem de coleta de dados antes da implantação completa.

2. Implementação

Comece criando as ferramentas certas, como pesquisas ou configuração de acompanhamento. Escolha tecnologias que facilitem a coleta e padronize formatos, convenções de nomenclatura e processos de validação. É importante priorizar medidas de segurança e privacidade, usando transmissão criptografada (HTTPS, SFTP) e credenciais seguras para todas as trocas de dados. Além disso, os fluxos de trabalho automatizados minimizam o erro manual e melhoram a consistência.

3. Garantia e gerenciamento da qualidade

Valide e verifique todos os dados para garantir que sejam confiáveis e detecte quaisquer anomalias o quanto antes, executando scripts de validação, comparando-os com os intervalos esperados e sinalizando outliers. O uso de dashboards ou alertas automatizados ajuda a revelar possíveis problemas assim que os dados são coletados.

• Algumas práticas recomendadas incluem:
• Amostragem regular para monitorar a qualidade
• Verificação cruzada das contagens de origem e destino
• Uso de alertas automatizados para arquivos ausentes ou atrasados
• Registro dos resultados da validação

4. Documentação e Gerenciamento de Metadados

Uma documentação completa fornece transparência e replicabilidade e pode ajudar a garantir que outras pessoas possam interpretar e reutilizar os dados de forma responsável. Trilhas de auditoria e controle de versão permitem que as equipes reproduzam análises e acompanhem a evolução dos dados.

Registre metadados que descrevem:

• Sistemas de origem e proprietários
• Métodos de coleta
• Histórico de versões
• Políticas de acesso aplicáveis

Métodos de coleta de dados

Dependendo da fonte e do volume de dados, diferentes métodos de coleta podem ser apropriados. Elas podem ser agrupadas em quatro categorias principais: primária, secundária, automatizada e em escala empresarial. Cada um serve a propósitos diferentes, dependendo da fonte e do nível de controle.

Coleta de dados primários

São dados coletados diretamente de fontes originais para uma finalidade específica.

Pesquisas e Questionários: pesquisas on-line, em papel ou por telefone. As ferramentas atuais podem incluir Qualtrics, SurveyMonkey, Google Forms e aplicativos móveis como ODK ou KoBoToolbox.

Métodos de observação: observação direta, participante ou estruturada. As ferramentas atuais podem incluir sistemas de gravação de vídeo, software de acompanhamento de tempo e plataformas de analítica comportamental.

Métodos experimentais: Experimentos controlados, testes A/B ou experimentos de campo. As ferramentas atuais podem incluir Optimizely, VWO, software estatístico e frameworks de teste.

Métodos de entrevista: Discussões estruturadas, semiestruturadas ou não estruturadas. As ferramentas atuais podem incluir o Otter.ai, Rev e software de análise qualitativa.

Coleta de Dados Secundários

São informações que foram coletadas para uma finalidade e disponibilizadas para outra.

Fontes de dados internas: Bancos de dados da empresa, sistemas de CRM, logs operacionais e painéis de analítica. As ferramentas atuais podem incluir Fivetran, Airbyte, Segment e mParticle.

Fontes de dados externas: datasets públicos, relatórios do setor, repositories de dados abertos ou dados de terceiros adquiridos. As ferramentas atuais podem incluir plataformas de integração de API, marketplaces de dados e portais de dados governamentais.

Fontes da Web e Digitais: feeds de API, plataformas de mídia social ou web scraping para interações digitais. As ferramentas atuais podem incluir Beautiful Soup, Scrapy, Selenium e frameworks de transmissão como Kafka ou Kinesis.

Coleta de dados automatizada

Esses dados de alto volume são automatizados para fluir ininterruptamente, sem a necessidade de trabalho manual. Métodos automatizados são eficientes, mas pipelines robustos e adaptáveis são necessários para tratamento de erros, armazenamento e evolução do esquema.

Analítica e acompanhamento da Web: métricas como visualizações de página, comportamento do usuário e conversões usando frameworks. As ferramentas atuais podem incluir Google Analytics, Adobe Analytics, Mixpanel, Segment e Amplitude.

Dados de IoT e de sensores: Transmissões de dados contínuas de dispositivos conectados, como sensores industriais, veículos ou wearables. As ferramentas atuais podem incluir AWS IoT, Azure IoT Hub e soluções de edge computing.

Dados gerados pelo sistema: logs capturados automaticamente, métricas de aplicativos e eventos de máquina para monitoramento de desempenho e detecção de anomalias. As ferramentas atuais podem incluir Splunk, ELK Stack, Datadog e New Relic.

Soluções de Coleta de Dados Empresariais

Esses dados são coletados por meio de analítica e relatórios em grande escala em vários sistemas e regiões.

Business Intelligence Integration: data warehousing, sistemas de relatórios e plataformas de analítica reúnem informação para uma percepção unificada. As ferramentas atuais podem incluir plataformas de BI (Tableau, Power BI, Looker), cloud data warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift), Plataformas de dados do cliente (CDPs) e ferramentas de ETL/ELT.

Em um ambiente Databricks, o Delta Lake suporta agregação confiável, enquanto o Unity Catalog fornece governança centralizada. O treinamento em engenharia de dados da Databricks ajuda as equipes a desenvolver as habilidades para projetar, gerenciar e otimizar esses pipelines de dados empresariais.

Aplicações do Mundo Real e Casos de Uso

A coleta de dados impulsiona o progresso. Isso conecta percepções à ação, ajudando toda indústria imaginável a inovar, adaptar-se e atender melhor às pessoas.

Negócios e Marketing: a coleta de dados do cliente impulsiona a segmentação, a personalização e a medição de desempenho. Dados transacionais, comportamentais e demográficos contribuem para uma visão unificada do cliente que ajuda a identificar oportunidades de retenção ou crescimento.

Saúde e Serviços Financeiros: Em indústrias regulamentadas, a coleta de dados precisa e segura sustenta a modelagem de risco, os relatórios e a análise preditiva. Na área da saúde, dados clínicos e gerados por pacientes permitem o acompanhamento da saúde da população e a tomada de decisão baseada em evidências. Em finanças, isso apoia a detecção de fraudes e a transparência regulatória.

Manufatura e IoT: os dispositivos conectados coletam dados continuamente para monitorar o desempenho, prever as necessidades de manutenção e otimizar a produção. A visibilidade em tempo real reduz o tempo de inatividade e aumenta a eficiência.

O futuro da coleta de dados

À medida que a tecnologia evolui, a coleta de dados se torna mais inteligente, mais rápida e mais conectada. Quatro tendências principais estão impulsionando essa mudança: coleta com tecnologia de IA, transmissão em tempo real, computação de borda e coleta de dados unificada.

Tendências Emergentes

Coleta com tecnologia de IA

A inteligência artificial e o machine learning estão mudando a forma como as organizações coletam dados, identificando novas fontes, classificando múltiplas entradas e sinalizando problemas de qualidade antes que se espalhem. Isso já significa menos trabalho manual, coleta mais rápida e resultados mais confiáveis, e a revolução da AI está apenas começando.  

Streaming em tempo real

Os dados agora se movem em uma transmissão constante. Em vez de esperar por uploads agendados, a coleta de dados tempo-real significa que as percepções podem ser geradas quase instantaneamente, para que as organizações possam responder em tempo real à medida que as coisas acontecem.

Edge Computing

Agora que bilhões de dispositivos conectados estão gerando informações a cada segundo, muitos desses dados estão sendo processados exatamente onde são criados: na "edge". O manuseio local reduz o tempo de latência (atraso), as necessidades de largura de banda e melhora a segurança de informações confidenciais.

Coleta de dados unificada

Plataformas unificadas extraem informações de vários sistemas para uma única estrutura compartilhada. Isso facilita gerenciar formatos e consistência e gerenciar a privacidade e o consentimento. Plataformas como a Databricks Data Intelligence Platform unificam dados de transmissão e em lotes, permitindo que as equipes governem e ativem os dados a partir de um único lugar.

Preparando-se para o que vem a seguir

As organizações que estabelecem frameworks de coleta escaláveis e bem governados desde o início tendem a se adaptar mais rapidamente conforme as fontes de dados, as tecnologias e os requisitos de compliance evoluem.

Veja como sua organização pode se preparar para o que vem a seguir:

• Crie arquiteturas flexíveis e escaláveis que possam se adaptar a novas fontes de dados.
• Incorpore verificações de governança e compliance desde o início.
• Invista em treinamento para fortalecer a alfabetização de dados entre as equipes.
• Refine continuamente as políticas de dados à medida que as tecnologias e os regulamentos evoluem.

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre coleta de dados e ingestão de dados?
A coleta de dados refere-se ao processo de localizar e obter dados brutos de várias fontes. A ingestão de dados é a etapa em que os dados coletados são transferidos para sistemas para processamento ou armazenamento posterior. A coleta diz respeito ao que é obtido, enquanto a ingestão diz respeito a como isso é tratado na plataforma da sua organização.

Por que a coleta de dados é importante?
É uma fonte de analítica, relatórios e IA confiáveis. Sem entradas precisas e bem documentadas, todo o processo de extrair percepções confiáveis e acionáveis fica comprometido.

Quais são os principais métodos de coleta de dados?
Alguns dos principais métodos são pesquisas, observação, experimentos, entrevistas, logs do sistema e acompanhamento digital automatizado. Dependendo do tipo de dados e do objetivo, cada método tem suas vantagens.

Como as organizações podem garantir a privacidade e a compliance na coleta de dados?
Elas devem limitar a coleta às informações que são absolutamente necessárias, usar técnicas de minimização e anonimização de dados e seguir as regulamentações locais, como GDPR e CCPA. Como o ambiente regulatório muda muito rapidamente, é importante revisar seus procedimentos regularmente para se manter em conformidade.

Quais desafios surgem ao dimensionar a coleta de dados?
Volume, velocidade e variedade podem sobrecarregar a infraestrutura e os controles de qualidade. Automação, governança e arquitetura escalável ajudam a manter um desempenho e uma confiabilidade sólidos.