Case: Análise de inconsistências em bases de dados de transações

Como referenciar este texto: ‘Case: Análise de Inconsistências em Bases de Dados de Transações’. Rodrigo Terra. Publicado em: 23/12/2024. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/dados/case-analise-de-inconsistencias-em-bases-de-dados-de-transacoes/.

Objetivo

Este projeto tem como foco a validação e a integridade de uma base de dados fictícia relacionada a transações de vendas. A análise busca identificar inconsistências nos dados, como valores nulos, duplicados e referências inválidas, oferecendo sugestões para aprimorar a confiabilidade das informações.

Metodologia

A metodologia adotada para este trabalho utiliza ferramentas robustas de análise de dados, incluindo:

• Linguagem Python: Principais bibliotecas utilizadas: Pandas, para manipulação e análise dos dados.

• Fonte de dados: Os arquivos foram armazenados em um repositório do GitHub para carregamento dinâmico e reprodutibilidade.

• Métodos: Aplicação de técnicas de validação cruzada entre tabelas de transações, produtos e locais, além de detecção de inconsistências por meio de funções nativas do Pandas.

Processo de Análise

• Carregamento dos Dados:

  • O arquivo principal foi carregado diretamente de um repositório no GitHub. Três abas foram processadas: transações, produtos e locais.

• Exploração Inicial:

  • Visualização das primeiras linhas de cada dataframe para compreensão do formato e conteúdo dos dados.

• Validação de Consistência:

  • Verificação de valores nulos: Identificação de campos obrigatórios ausentes.

  • Detecção de duplicatas: Avaliação de registros repetidos que podem comprometer a precisão das análises.

  • Validação de referências cruzadas: Checagem de produtos e locais cadastrados nas tabelas principais.

Resultados Encontrados

A análise identificou problemas significativos:

• Valores Nulos: Presença de lacunas em campos essenciais como produtos e locais.

• Registros Duplicados: Existência de duplicatas na tabela de transações.

• Referências Inválidas: Produtos e locais mencionados em transações sem correspondência nas tabelas de referência.

Sugestões de Correção

• Tratar Valores Nulos:

  • Implementar validações obrigatórias na entrada de dados.

  • Preencher lacunas com valores padrão ou excluir registros comprometidos.

• Corrigir Produtos e Locais Inválidos:

  • Revisar as tabelas de referência e garantir consistência entre elas.

  • Automatizar validação para evitar referências incorretas.

• Automatizar Processos:

  • Adotar sistemas de entrada de dados com validação automática baseada nas tabelas de referência.

• Governança de Dados:

  • Estabelecer políticas claras de qualidade e revisões periódicas.

  • Documentar fluxos e padrões de dados.

Conclusão

O diagnóstico realizado forneceu uma visão clara sobre as deficiências nos dados analisados, servindo como base para melhorias. Implementar as sugestões destacadas garantirá uma base de dados mais consistente e confiável para futuras análises.

Para ver e/ou baixar o notebook deste projeto, basta clicar aqui.

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