Comparação dos melhores softwares e fornecedores para a limpeza de dados
Para que qualquer sistema de software ou processo organizacional funcione sem entraves, a qualidade dos dados subjacentes é igualmente importante, se não mais, quando comparada com os próprios sistemas técnicos e plataformas de software que dependem desses dados para garantir a continuidade e a precisão das operações empresariais.
Infelizmente, porém, a disponibilidade e a capacidade das organizações para manter a qualidade dos dados e melhorá-la não têm acompanhado o ritmo quando comparadas com outras tecnologias.
Desde 2021, logo após o primeiro anúncio público da plataforma de IA conversacional ChatGPT e a subsequente apresentação de sistemas autônomos capazes de executar autonomamente uma infinidade de tarefas, o debate sobre a qualidade dos dados voltou a estar na ordem do dia.
Isto é particularmente verdade, uma vez que as empresas se aperceberam de que mesmo os melhores sistemas baseados em tecnologia são inúteis ou apresentam resultados imprecisos quando os dados subjacentes estão incompletos, duplicados, não são fiáveis e não estão sincronizados com outros sistemas de gestão de dados.
O gráfico abaixo mostra um aumento no número de pesquisas realizadas por utilizadores que procuram explorar serviços e ferramentas de limpeza de dados para garantir o cumprimento contínuo dos limites de qualidade dos dados.
Com o objetivo de fornecer as informações adequadas a compradores, profissionais de aquisição, equipas de gestão de dados e de GTM, este artigo reúne algumas das principais plataformas de limpeza de dados, classificadas, em termos gerais, nas seguintes categorias.
- Software de limpeza de dados de CRM
- Software de limpeza de dados ERP
- Limpeza de dados de colaboradores e de recursos humanos
- Limpeza pontual de dados [Personalizada]
Os requisitos #1, #2 e #3 acima referidos são comuns e recorrentes, especialmente na ausência de estruturas de governação de dados adequadas.
No entanto, os #4 são requisitos de limpeza de dados únicos e pontuais, de natureza personalizada e que, normalmente, não são recorrentes, uma vez que são abordados numa base por projeto.
Além disso, esta lista irá incluir uma vasta gama de plataformas de ferramentas de limpeza de dados, incluindo ferramentas ETL, software de limpeza específico, plataformas de código aberto, software de preparação de dados, etc.
Além disso, uma vez que «limpeza de dados» é um termo abrangente, as ferramentas descritas neste artigo são avaliadas em função das suas capacidades em:
- Normalizar registos de dados, convertendo-os de um formato não estruturado para um formato estruturado
- Validação de dados
- Enriquecimento de registos de dados
- Desduplicação
- Integração com conjuntos de dados e sistemas tecnológicos relacionados
Ferramentas de limpeza de dados de CRM
A maioria das empresas com receitas superiores a um milhão de $ recorre, normalmente, a um sistema de CRM. O objetivo do CRM é registar as etapas percorridas pelos potenciais clientes, leads, oportunidades e clientes ao longo do ciclo de conversão e dotar as equipas de vendas, marketing e operações dos dados adequados.
Alguns CRM chegam mesmo a recolher dados sobre parceiros e as relações entre estes, os potenciais clientes e as contas-alvo.
No entanto, estes dados perdem qualidade ao longo do tempo, uma vez que a duplicação, a falta de informação e as associações erradas de dados são comuns nas equipas de comercialização e de negócios, e as melhores práticas em matéria de gestão de dados nem sempre são respeitadas.
Openprise
A Openprise apresenta-se como uma plataforma de orquestração e automatização de dados concebida para ajudar as empresas a gerir, limpar e unificar os seus dados nos sistemas de marketing, vendas e operações.
O principal argumento de venda do software é a integração perfeita com vários sistemas de entrada no mercado (GTM), incluindo CRM, ERP, plataformas de dados de clientes (CDPs), plataformas de publicidade e outras ferramentas de terceiros destinadas à divulgação e à recolha de informações.
A imagem abaixo ilustra como a OpenPrise apoia as equipas de Operações de Receitas, Marketing de Desempenho e as equipas empresariais com dados claros, precisos e fiáveis.
Em termos gerais, eis algumas das suas principais capacidades.
- Eliminação de duplicados ao nível dos contactos e das contas – recorrendo a endereços de e-mail, domínios de sites, padrões semânticos e intervenção humana
- Validação de endereços de e-mail e números de telefone para eliminar valores inválidos
- Normalização de moradas, códigos postais,
- Dedução de dados de localização a partir de números de telefone
- Dedução de dados relativos à cidade ou ao estado a partir do código postal, ou vice-versa
- Padronização de valores e formatos – por exemplo: maiúsculas iniciais nos nomes, letras minúsculas nos endereços de e-mail, etc.
- Também é possível preencher os valores em falta através da integração de soluções de inteligência de contactos de terceiros
Para além da limpeza de dados, a Openprise também oferece algumas soluções para atribuir leads através de um sistema de pontuação e encaminhá-los para o responsável adequado.
Comentários:
Datablist
O DataBlist apresenta-se como uma ferramenta prática de qualidade de dados e preparação de listas, destinada a equipas que lidam regularmente com conjuntos de dados em folhas de cálculo, tais como listas de contactos, registos de clientes, catálogos de produtos ou leads gerados por eventos.
A plataforma centra-se, principalmente, em ajudar os utilizadores empresariais a limpar, estruturar e normalizar grandes volumes de dados sem necessidade de apoio informático, de qualquer tipo de script técnico ou de programação complexa.
A sua força reside na disponibilização de um espaço de trabalho familiar, em formato de grelha, onde os utilizadores podem rever rapidamente os registos, aplicar correções e harmonizar valores antes de carregar os dados em sistemas de CRM, de marketing ou operacionais.
A imagem abaixo mostra como o Datablist deteta as duplicatas e outras anomalias nos conjuntos de dados
Em termos gerais, o DataBlist oferece um conjunto de funcionalidades práticas que ajudam as equipas a limpar e preparar listas antes de as transferirem para os seus sistemas operacionais.
- Deteta duplicados em nomes, endereços de e-mail, números de telefone e campos relativos à empresa, permitindo aos utilizadores rever e fundir registos de forma organizada.
- Assinala endereços de e-mail inválidos, formatos de telefone incorretos e valores obrigatórios em falta, para reduzir os erros de importação nos sistemas de CRM e de marketing.
- Normaliza as maiúsculas e minúsculas, os formatos de números de telefone e de e-mail, bem como outros campos inconsistentes nas listas importadas.
- Suporta o enriquecimento baseado em pesquisa e regras simples para preencher estados, classificações ou campos relacionados em falta.
- Divide endereços longos, corrige combinações incorretas de cidade e código postal e associa os códigos postais aos estados.
- Ajuda a mapear e a alinhar colunas ao consolidar listas provenientes de parceiros, eventos ou sistemas mais antigos.
- Permite transformações em massa e atualizações condicionais com uma etapa de pré-visualização para evitar substituições acidentais.
- Utilizado como camada de preparação para garantir que os dados sejam introduzidos no Salesforce, no HubSpot, nas ferramentas de divulgação, nos sistemas de aquisição e nas plataformas de relatórios de forma organizada e consistente.
De um modo geral, a plataforma proporciona às equipas operacionais e de RevOps um ambiente prático para analisar, corrigir e estruturar os seus dados, de modo a que estes sejam transferidos sem problemas para os sistemas que deles dependem.
Comentários:
Limpeza dos dados mestre do ERP
Um sistema ERP é normalmente utilizado sobretudo por grandes empresas e é muito menos comum do que um sistema CRM.
Normalmente, um sistema ERP não coexiste com um CRM, uma vez que já abrange a maior parte dos objetivos de um sistema CRM. No entanto, isso pode não ser necessariamente o caso.
Um sistema ERP tem também um âmbito muito mais vasto e nem sequer pode ser comparado com um CRM.
Os sistemas ERP e EAM gerem todas as funções, incluindo o planeamento da produção, os recursos humanos, a gestão financeira e a contabilidade, para além das operações específicas relacionadas com a comercialização.
Estes sistemas são normalmente utilizados em empresas onde o volume total de registos é, em geral, bastante elevado e disperso, o que torna o processo de limpeza de dados muito mais complexo.
Os tipos de limpeza de dados variam de tempos a tempos.
- Limpeza de dados «materiais»
- Limpeza dos dados mestre de «Cliente»
- Limpeza dos dados dos «fornecedores»
- Limpeza dos dados relativos aos «Serviços»
- Limpeza dos dados relativos aos «ativos fixos»
Verdantis MDM Suite
A Verdantis é especializada em soluções de software empresarial, nomeadamente para organizações com um elevado volume de ativos. A suite MDM da Verdantis é um software concebido especificamente para gerir a qualidade dos dados mestre em domínios de dados específicos dos dados de produção.
O software é treinado com registos de dados específicos dos setores abaixo indicados e utiliza IA com capacidade de ação para corrigir lacunas na qualidade dos dados em todos os domínios de dados mestre.
Os dois módulos disponíveis na suíte Verdantis MDM são o Harmonize e o Integrity;
Harmonizar: Este módulo centra-se na normalização, limpeza e enriquecimento de registos de dados mestre legados, recolhendo-os não só dos sistemas ERP ou EAM, mas também de várias fontes não estruturadas, como faturas de fornecedores, listas de materiais de ativos e fontes de informação de terceiros, como a D&B, a ZoomInfo, etc.
Integridade: Tal como o nome sugere, o Integrity é um módulo que dá resposta à governança de dados mestre, abrangendo os mesmos domínios de dados acima mencionados. Este módulo integra-se com sistemas ERP de ambiente único ou múltiplo, pilhas de dados mestre ou sistemas EAM para criar um processo e gerir cada registo de dados mestre diretamente na própria fonte.
O módulo «Integridade» foi concebido para garantir que:
- O tempo necessário para a criação de um registo de dados mestre é drasticamente reduzido
- A precisão e a exaustividade (integridade) do conjunto de dados principal são mantidas à medida que os registos são criados de forma contínua
A ideia subjacente aos dados mestre, aos sistemas ERP e à excelência operacional, em geral, é reduzir o tempo de execução das tarefas; a introdução de dados e a gestão dos mesmos são funções que exigem muitos recursos, especialmente em termos de capital humano.
Para reduzir esta situação, o Integrity sincroniza-se com outros módulos empresariais e valida a criação de registos em tempo real – assinalando possíveis duplicados e informações obrigatórias em falta.
Além disso, vai um passo além e recorre a agentes de IA para preencher automaticamente as informações em falta a partir de fontes externas verificadas, como catálogos de fornecedores, bases de dados, software de análise de dados e até mesmo listas atualizadas de sítios Web.
O vídeo abaixo mostra como o Integrity funciona no âmbito da suíte de MDM da Verdantis para gerir a criação de registos e controlar os registos de dados mestre da empresa de forma contínua.
Ataccama ONE
A Ataccama é uma plataforma unificada de gestão de dados concebida para empresas que pretendem reunir a gestão de dados mestre (MDM), a qualidade dos dados, a governação e a automatização num único sistema.
A sua oferta principal, o Ataccama ONE, é uma solução integrada que suporta não só a gestão de dispositivos móveis (MDM), mas também a criação de perfis de dados, a observabilidade, a linhagem de dados, os dados de referência e a automatização baseada em IA com agentes.
O vídeo abaixo irá guiá-lo através das principais funcionalidades do funcionamento do Ataccama:
O Ataccama ONE está estruturado em torno de funcionalidades modulares, sendo as duas mais destacadas:
– Qualidade dos dados e observabilidade: O módulo automatiza a análise de perfis de dados, as verificações de qualidade baseadas em IA e a monitorização em tempo real. Deteta anomalias, sugere correções e facilita a limpeza e o enriquecimento de dados em todos os principais domínios de dados.
– Gestão de dados mestre: O módulo MDM cria registos mestres controlados e fiáveis em todos os domínios. Integra-se com sistemas ERP e sistemas empresariais para gerir a criação, o enriquecimento, a aprovação e a publicação, recorrendo a processos unificados de correspondência e deduplicação para manter um registo de referência consistente e fiável.
O objetivo deste módulo é bastante simples:
Reduzir o tempo e o trabalho manual necessários para criar ou atualizar registos mestre
Mantenha os dados precisos, completos e devidamente validados
Proporcione uma visibilidade clara sobre quem alterou o quê e quando, recorrendo ao rastreio da origem e ao acompanhamento das aprovações
Para que isto funcione, o Ataccama ONE verifica todos os registos novos ou recebidos em tempo real. Se faltar alguma informação, se houver duplicações ou se o formato estiver incorreto, o sistema assinala o problema antes de os dados serem guardados nos sistemas a jusante.
A Ataccama colabora com empresas dos setores BFSI, das telecomunicações, farmacêutico e público, contando com clientes de destaque como a Aviva, a UniCredit, a T-Mobile, a Roche e a Philip Morris International.
Comentários:
SAP MDG
A SAP é, sem dúvida, a pioneira e a primeira empresa a adotar a gestão de dados mestre em ERP. O MDG, abreviatura de «governança de dados mestre», foi lançado pela SAP em 2010 e responde às necessidades das empresas no que diz respeito à manutenção da qualidade dos dados mestre.
Um dos principais argumentos de venda do SAP MDG é o suporte do ecossistema na extração e compilação de dados a partir de sistemas específicos da SAP. Os utilizadores podem extrair dados diretamente ou integrar o MDG com os seus sistemas SAP ERP, EAM, SAP PM e toda uma vasta gama de software nativo da SAP.
Dito isto, existem algumas limitações no SAP MDG que dificultam a sua implementação pelas empresas para satisfazer as suas necessidades em matéria de dados mestre.
- Funcionalidades limitadas de IA e automatização
Com o modo «Central Governance» no SAP S/4HANA (Feature Pack Stack 2) e nas edições para nuvem privada, o MDG suporta comandos em linguagem natural para efetuar alterações nos campos e pode gerar automaticamente resumos das alterações.
A SAP lançou o Joule, um assistente/copiloto de IA generativa concebido para as aplicações na nuvem da SAP. Baseia-se em dados empresariais, suporta linguagem natural e possui capacidades autónomas de «agente».
Apesar destes anúncios, os casos de utilização práticos das funcionalidades específicas de IA no SAP MDG parecem ser limitados, à data da redação deste artigo.
Embora os agentes de IA estejam a ser promovidos, no MDG a autonomia agênica (ou seja, agentes com capacidade de tomada de decisão totalmente autónoma no MDG) continua a ser, de certa forma, limitada. Por exemplo, o Lista de funcionalidades do G2 mostra que, no que diz respeito à «IA agênica – Execução autónoma de tarefas / Planeamento em várias etapas / Aprendizagem adaptativa», «não há dados suficientes».
- As integrações com sistemas externos à SAP podem tornar-se complexas e dispendiosas
Dependendo da natureza da atividade e do setor, os requisitos relativos aos dados mestre em qualquer empresa dependem em grande medida do «domínio de dados» em questão.
Uma empresa com operações que envolvem um elevado volume de ativos, por exemplo, necessitará de capacidades avançadas de limpeza de dados nos domínios dos materiais, do ativo fixo (equipamento) e dos fornecedores.
Da mesma forma, uma empresa especializada em «SaaS» ou «Serviços» pode necessitar de capacidades avançadas de limpeza de dados nos domínios de dados «serviços» e «clientes».
Para desenvolver estas capacidades e recuperar dados, um sincronização bidirecional é necessário e isto pode revelar-se bastante complexo e dispendioso no caso de sistemas que não sejam da SAP.
- O desenvolvimento de domínios personalizados é complexo
O SAP MDG oferece um forte suporte pronto a utilizar para domínios-chave de dados mestre, tais como Parceiro de Negócios, Material e Finanças.
No entanto, quando as organizações precisam de gerir domínios de dados adicionais ou específicos do setor — por exemplo, Ativos, Projetos, Localizações ou Equipamento —, deparam-se frequentemente com uma complexidade significativa na implementação.
- Funcionalidades integradas limitadas de análise da qualidade dos dados
Embora o SAP MDG ofereça regras de validação e derivação de dados, carece de algoritmos avançados de limpeza ou correspondência de dados.
As empresas podem necessitar do SAP Data Services (BODS), do SAP Information Steward ou de ferramentas de terceiros (como a Informatica ou a Trillium) para uma verdadeira limpeza, enriquecimento e deteção de duplicados dos dados.
Exemplo: A deteção de «clientes duplicados» com ligeiras variações nos nomes pode exigir o recurso a um motor externo de controlo de qualidade dos dados.
Categoria | Pontos fortes | Limitações |
Integração | Excelente domínio do ambiente SAP | Apresenta limitações com sistemas que não são da SAP |
Governança de dados | Fluxos de trabalho e funções robustos | Pode causar estrangulamentos no processo |
Qualidade dos dados | Validações básicas | Não dispõe de funcionalidades avançadas de limpeza nem de IA |
Personalização | Altamente flexível | Complexo e demorado |
Custo e esforço | Fiabilidade de nível empresarial | Custo total de propriedade (TCO) elevado e tempo de configuração |
Experiência do utilizador | Melhorado com o Fiori | Continua a ser complexo para os utilizadores ocasionais |
Comentários:
Ferramentas de ETL/Transformação de Dados
O software ETL é excelente para a limpeza de dados não estruturados, especialmente no caso de tarefas pontuais em que não existem estruturas baseadas em aprendizagem ou modificadores de dicionário.
ETL significa simplesmente «Extract, Transform & Load» (Extrair, Transformar e Carregar). Em termos simples, o software extrai dados de várias fontes de terceiros, seja através de ligações API, seja através de integrações prontas a utilizar.
O próximo passo é a transformação. Nesta fase, o esquema da tabela e os formatos estão finalizados, de modo a que se prestem a uma análise mais aprofundada.
Esta é também a fase durante a qual os dados são limpos, enriquecidos, validados e deduplicados.
Praticamente todos os programas de ETL mais populares dispõem de algum tipo de funcionalidade de limpeza de dados, com uma interface gráfica de utilizador intuitiva que facilita a limpeza dos dados sem exigir muitos conhecimentos técnicos.
A limpeza é realizada através de vários métodos, na sua maioria executados por engenheiros de dados, analistas ou gestores de dados.
Algumas das técnicas utilizadas são descritas em pormenor a seguir.
1. Utilização de fórmulas do tipo SQL na interface gráfica (GUI) –
Fórmulas como
A instrução SELECT DISTINCT customer_id, email, name FROM customers; pode ser utilizada para eliminar duplicados com correspondência exata. O GROUP BY é outra expressão SQL utilizada para identificar semelhanças e lacunas num conjunto de dados.
Dependendo do grau de complexidade dos dados, também podem ser utilizados algoritmos avançados de Lógica Difusa para identificar quase-duplicados
2. Regras de validação de dados – Os formatos de data, os valores numéricos, as regras dos menus suspensos, etc., são configurados de forma a eliminar inconsistências
3. Tratamento de valores em falta – Os valores nulos ou em falta são igualmente assinalados e, subsequentemente, enriquecidos ou rejeitados.
4. Algumas ferramentas ETL também dispõem de funcionalidades integradas para ligar fontes de dados externas com o objetivo de preencher os campos em falta
5. Normalização – Converter formatos inconsistentes numa convenção padrão. Por exemplo: usd ou USD para $ ou
6. Validação de valores atípicos – Definir regras para identificar valores que se situem muito fora dos intervalos esperados. O conhecimento específico do domínio também é importante neste contexto para definir níveis mínimos e máximos; é igualmente possível definir limites de comprimento de caracteres para diferentes propriedades, podendo os valores atípicos ser posteriormente analisados e rejeitados, enriquecidos ou adicionados a um fluxo de trabalho.
Carregamento – Por fim, os dados limpos e transformados podem ser carregados no sistema de destino, como um armazém de dados ou um lago de dados, onde podem ser analisados ou utilizados para a elaboração de relatórios.
Aqui estão algumas ferramentas de transformação para a limpeza de dados
AWS Glue
O AWS Glue é um serviço ETL totalmente gerido oferecido pela Amazon Web Services.
Já abordámos em pormenor a forma como as ferramentas ETL podem automatizar todo o processo de centralização de dados num data lake, após a consolidação de dados provenientes de várias fontes.
O AWS Glue funciona de forma semelhante, na medida em que foi concebido para ajudar os utilizadores a preparar e transferir dados entre vários repositórios de dados diferentes, para que estes possam ser utilizados para análise, aprendizagem automática e desenvolvimento de aplicações, sem terem de gerir servidores ou infraestruturas complexas.
Entre outros aspetos que são detalhados abaixo, o AWS Glue é a escolha ideal para utilizadores que procuram integrações nativas no ecossistema da Amazon [S3, RDS, Redshift, Athena, Lake Formation, CloudWatch].
Segue-se um vídeo que mostra como o Zoho DataPrep pode ser utilizado para a limpeza e transformação de dados:
O que distingue o AWS Glue?
– Perfilagem de dados: Os «Crawlers» do AWS Glues analisam de forma autónoma fontes de dados (por exemplo: S3, RDS, Redshift), entre outras, para inferir modelos de dados, esquemas de tabelas e tipos de dados, bem como para lidar com variações de formato (CSV, Parquet). Esta tarefa é frequentemente realizada manualmente noutras ferramentas ETL mais antigas.
Vantagem: Integração rápida de dados desorganizados ou semiestruturados com uma definição manual mínima do esquema.
– Qualidade e análise de perfis de dados integradas (Glue Data Quality): O Glue inclui agora funcionalidades de qualidade dos dados que permitem definir regras e restrições (por exemplo, «sem valores nulos na chave primária», «valor entre 0 e 100») e validar automaticamente os conjuntos de dados.
Vantagem: Monitorização contínua da qualidade dos dados integrada diretamente no processo de limpeza.
– Flexibilidade do código (Python + Spark): Os utilizadores podem agora criar lógicas de limpeza personalizadas utilizando o PySpark ou scripts em Python diretamente no Glue Studio. O Glue também suporta transformações personalizadas e limpeza baseada em ML, tais como a correspondência de entidades ou a deteção de valores atípicos, utilizando o AWS Glue ML Transforms.
Vantagem: Os programadores beneficiam tanto da automatização como do controlo total em cenários complexos de limpeza de dados.
– Vantagens em termos de custos e manutenção: Como o Glue é uma solução sem servidor, os utilizadores e as organizações pagam apenas pelo tempo de processamento utilizado pelos trabalhos, pelo que não há realmente necessidade de manter servidores ETL ou uma infraestrutura de limpeza de dados.
Vantagem: Custo de propriedade mais baixo para operações de limpeza de dados contínuas ou em grande escala.
Alguns aspetos do AWS Glue a ter em conta (com soluções alternativas)
Apesar das várias vantagens e benefícios do AWS Glue, é importante compreender que não se trata de uma solução milagrosa e que os comentários dos utilizadores incluem alguns relatos de desempenho abaixo do esperado
Latência de início da tarefa
As tarefas do Glue podem demorar entre 2 e 5 minutos só para arrancar, porque a AWS precisa de iniciar um ambiente Spark gerido (especialmente na primeira tarefa do dia). Isto pode tornar o Glue inadequado para cargas de trabalho ETL de baixa latência ou em tempo real.
Em alternativa, os utilizadores podem recorrer a tarefas do Glue Streaming para pipelines em tempo quase real.
Outra alternativa pode consistir em utilizar recursos de computação persistentes (por exemplo, AWS EMR ou Glue para o Ray) nos casos em que os tempos de arranque são críticos
Desvio do esquema e dados complexos
Embora os DynamicFrames ajudem, o Glue por vezes interpreta mal os tipos de dados (por exemplo, números inteiros como cadeias de caracteres) ou não consegue inferir corretamente as alterações no esquema aninhado. Isto significa que as tarefas a jusante podem falhar ou produzir resultados inconsistentes.
Como técnica de mitigação, pode-se
- Valide manualmente a inferência do esquema no Catálogo de Dados do Glue.
- Utilize classificadores personalizados para formatos de ficheiro não padrão.
- Implementar o controlo de versões do esquema e as regras de validação de dados.
Depuração e Observabilidade
A depuração de tarefas do Spark no Glue pode ser difícil, uma vez que os registos são armazenados no CloudWatch, mas podem ser muito detalhados e difíceis de analisar. Isto significa que a resolução de problemas relacionados com a lógica de transformação ou com a qualidade dos dados demora mais tempo.
Em alternativa, os utilizadores podem:
– Utilize o Glue Studio para a criação visual de tarefas e a pré-visualização de dados
– Ativar marcadores de tarefas e métricas para depuração incremental
– Utilizar pontos finais de desenvolvimento para testes iterativos (embora possam ser dispendiosos).
Comentários:
Matillion
Ao contrário de muitas ferramentas tradicionais de ETL na nuvem, que se centram principalmente na orquestração de pipelines ou em fluxos de trabalho orientados para o desenvolvimento, a Matillion posiciona-se como uma «Nuvem de Produtividade de Dados», com o objetivo de ajudar as equipas empresariais a criar, automatizar e gerir pipelines em grande escala, sem necessidade de uma experiência aprofundada em programação.
O seu apelo deve-se, em grande parte, à sua forte integração com armazéns de dados modernos na nuvem, como o Snowflake, o Databricks, o Redshift e o BigQuery, nos quais oferece processamento «pushdown» nativo para melhorar o desempenho.
O Matillion foi concebido para equipas que movimentam, preparam e transformam frequentemente grandes conjuntos de dados e que necessitam de uma ferramenta que combine fluxos de trabalho visuais com capacidade de extensão.
Embora se apresente como uma solução «low-code», continua a oferecer flexibilidade suficiente para que as equipas de engenharia personalizem os pipelines utilizando Python ou SQL, sempre que necessário.
A Matillion oferece integrações diretas com mais de 150 fontes, incluindo bases de dados, ferramentas SaaS, armazenamento na nuvem e fluxos de mensagens.
O vídeo abaixo mostra como a tela visual do Matillion pode ser utilizada para importar dados de várias aplicações na nuvem para o Snowflake e aplicar etapas de transformação através de arrastar e largar.
Assim que os dados são importados, os componentes de transformação do Matillion ajudam os utilizadores a gerir o mapeamento, a deduplicação, as regras de validação e as etapas de enriquecimento. A maioria destes componentes já vem pré-configurada, o que facilita a criação de um fluxo escalável sem ter de programar manualmente cada etapa.
A ferramenta também suporta a orquestração de tarefas, a programação, a integração contínua e a entrega contínua (CI/CD) e painéis de monitorização para equipas que gerem vários pipelines em simultâneo.
Algumas armadilhas
Embora o Matillion seja uma ferramenta poderosa para as equipas de dados na nuvem, existem algumas limitações que os utilizadores frequentemente referem:
Consome muitos recursos em transformações de grande dimensão: Uma vez que o Matillion depende fortemente da transferência de dados para armazéns na nuvem, uma lógica SQL deficiente ou transformações não otimizadas podem resultar em custos de computação elevados nos armazéns. Alguns utilizadores referem que o ajuste do desempenho se torna uma tarefa recorrente.
Curva de aprendizagem mais íngreme do que a anunciada: Apesar de ser comercializado como uma solução «low-code», muitos utilizadores referem que compreender o comportamento do armazém na nuvem, as dependências das tarefas e os componentes de transformação requer conhecimentos sólidos de SQL e experiência prática.
Preocupações relativas aos preços: Sites de avaliações como o G2 referem que o modelo de preços baseado no consumo da Matillion pode aumentar rapidamente para organizações que atualizam frequentemente o seu pipeline.
Em termos gerais, o Matillion é mais adequado para empresas de média a grande dimensão com armazéns de dados na nuvem já estabelecidos e equipas capazes de gerir tanto fluxos de trabalho visuais como otimizações baseadas em SQL.
Comentários:
Zoho DataPrep
Ao contrário de outras ferramentas de normalização de dados ETL desta lista, o Zoho DataPrep é amplamente promovido como uma solução «sem código» para ligar e compilar dados de várias fontes e criar Pipelines ETL mais rapidamente, através da implementação de modelos de IA geral.
A Zoho, para quem ainda não sabe, é uma gigante indiana do setor do software, com vários produtos de software B2B que abrangem áreas como CRM, contabilidade, gestão de recursos humanos e gestão de inventário. Por isso, é de supor que saibam uma ou duas coisas sobre limpeza de dados, especialmente no que diz respeito a dados de clientes e de inventário.
O Zoho DataPrep oferece integrações «prontas a usar» com mais de 70 fontes diferentes para reunir os dados brutos num único local, incluindo armazéns de dados, software empresarial, pastas em unidades de disco e armazenamento na nuvem.
O vídeo aqui apresentado mostra como a interface intuitiva de arrastar e largar do ZohoDataPrep pode ser utilizada para extrair e combinar dados de 70 fontes de dados diferentes.
A fusão de dois conjuntos de dados pode ser realizada utilizando qualquer uma das funções de junção integradas e, na fase «Transformar», é possível aplicar lógicas de validação, deduplicação e fusão, bem como etapas de enriquecimento.
Embora seja possível utilizar o software como uma solução sem código, é imprescindível possuir competências em gestão de dados e conhecimentos técnicos sobre a gestão de conjuntos de dados de grande dimensão para utilizar este software de limpeza de dados.
Algumas armadilhas
Existem alguns casos em que o ZohoDataPrep pode não ser a solução ideal.
- As limitações inerentes à capacidade são uma das principais razões. Isto é referido no próprio relatório da Zoho Documentação sobre «Limitações». Por exemplo, o número máximo de colunas # está limitado a 400 e o tamanho máximo para importação a partir de ficheiros locais e de outros formatos é de 100 MB.
Isto torna o software adequado apenas para operações de limpeza de dados de pequena a média dimensão.
- Algumas avaliações de utilizadores provenientes de fontes como o G2 e o portal da Comunidade da Zoho referem que o software apresenta «erros» no que diz respeito à gestão de diferentes tipos de dados.
Várias instâncias de campos importados com os formatos «Data» ou «Lista suspensa» foram importadas como «TEXTO»
Scrub.AI
A Scrub.AI distingue-se das ferramentas convencionais de ETL ou de preparação de dados ao centrar-se especificamente na limpeza automatizada de dados e na melhoria da qualidade através de regras baseadas em IA.
Enquanto a maioria das plataformas ETL exige uma combinação de configuração manual e criação de regras, a Scrub.AI posiciona-se como um sistema de autoaprendizagem que identifica e corrige automaticamente problemas de qualidade dos dados em grande escala.
A plataforma é utilizada principalmente por equipas que trabalham com conjuntos de dados relativos a clientes, fornecedores, produtos e transações, nos quais a remoção de duplicados, a normalização de atributos e a deteção de anomalias são essenciais.
Utiliza modelos de IA treinados com conjuntos de dados específicos do setor para classificar automaticamente os campos, detetar discrepâncias e recomendar correções com intervenção humana mínima.
A plataforma integra-se com várias bases de dados e aplicações na nuvem de uso comum e permite aos utilizadores importar ficheiros simples, folhas de cálculo ou fluxos de API diretamente para um espaço de trabalho unificado.
O fluxo de limpeza do Scrub.AI assenta na criação automatizada de perfis, em transformações baseadas em IA, na deteção de padrões e em etapas de enriquecimento.
O sistema destaca agrupamentos duplicados, valores em falta, formatos incorretos e estruturas de atributos inconsistentes. Os utilizadores podem aceitar, rejeitar ou modificar qualquer recomendação gerada pela IA durante a fase de revisão.
Algumas armadilhas
Embora o Scrub.AI ofereça rapidez e automatização, há situações em que a plataforma pode revelar-se insuficiente:
Controlo limitado sobre a lógica subjacente: Os utilizadores avançados referem, por vezes, que a abordagem baseada em IA oculta demasiado do que a ferramenta está realmente a fazer. Ao lidar com conjuntos de dados complexos, os utilizadores podem desejar maior transparência ou a possibilidade de anular os pressupostos a nível do sistema.
Depende dos dados de treino: Uma vez que a ferramenta depende em grande medida de modelos de IA pré-treinados, a sua precisão varia consoante o setor. O feedback da comunidade sugere que a plataforma apresenta um bom desempenho com dados de clientes ou fornecedores, mas pode ter dificuldades com atributos altamente técnicos ou específicos de um determinado domínio.
Não é a solução ideal para ficheiros muito grandes ou fluxos de trabalho ETL completos: O Scrub.AI é, acima de tudo, uma solução de limpeza de dados, não uma ferramenta completa de orquestração ou de pipeline. As equipas que necessitem de planeamento, controlo de versões, integrações em toda a pilha ou orquestração poderão ter de combiná-lo com outras ferramentas.
O Scrub.AI é mais adequado para organizações que necessitam de uma melhoria da qualidade dos dados com o apoio da IA, mas que não necessitam de uma plataforma completa de ETL ou MDM.
Conclusão
A escolha de uma ferramenta de limpeza de dados já não se resume apenas a corrigir registos incorretos; trata-se de construir uma base de dados capaz de acompanhar o ritmo acelerado a que as empresas operam atualmente.
A solução adequada deve ajudar as equipas a passar de limpezas periódicas para um fluxo constante e fiável de informação precisa que apoie o planeamento, as aquisições e as operações diárias. À medida que as organizações crescem, esta mudança torna-se essencial.
Uma abordagem estruturada à limpeza de dados, apoiada pela automação inteligente, garante que os dados mestre se mantêm fiáveis, reduz os atrasos operacionais e, em última análise, reforça todos os sistemas que deles dependem.
