Cultura em Dados

Encontre guias, boas práticas, dicas, estudos de caso e orientações que ajudam a organizar, analisar e usar dados de forma prática, transparente e estratégica. Aproveite para praticar suas habilidades e desenvolver análises mais robustas e assertivas!

Na Enap, usamos o PostgreSQL para armazenar dados de forma estruturada e facilitar consultas rápidas.
Banco de dados
Ainda são muito utilizadas para organizar e compartilhar dados e informações. Por isso, é essencial adotar boas práticas para manter a organização e a integridade dos dados ao utilizá-las.
Planilhas

Embora o uso de planilhas não seja o ideal para grandes volumes de dados — por limitar a escala e o controle de versões —, elas ainda são muito utilizadas para organizar e compartilhar dados e informações. Por isso, é essencial adotar boas práticas para manter a organização e a integridade dos dados ao utilizá-las.

  • Estrutura Padronizada: Utilize um formato consistente, com colunas bem definidas.
  • Nomeclatura Clara: Utilize nomes descritivos para colunas e arquivos, evitando abreviações confusas.
  • Evite mesclar Células, parágrafos, espaços desnecessários e caracteres especiais: Isso dificulta a análise automatizada e a importação para bancos de dados.
  • Utilize formatos adequados: Datas devem estar no formato padronizado (YYYY-MM-DD) e números devem ser tratados corretamente.
  • Validação de Dados: Utilize regras para evitar erros de digitação, como listas suspensas e formatação condicional.

Trabalhar com banco de dados traz mais escala, segurança e organização do que planilhas.

Na Enap, usamos o PostgreSQL para armazenar dados de forma estruturada e facilitar consultas rápidas.

Com SQL, extraímos informações. Com ferramentas como Python e R, conseguimos manipular e visualizar os dados. Também é essencial adotar boas práticas para garantir a segurança e a consistência no uso dos bancos de dados.

  • Modelagem de Dados:
    • Defina os relacionamentos entre tabelas (normalização) para evitar redundâncias e inconsistências.
  • Chaves Primárias e Estrangeiras:
    • Utilize chaves primárias para identificar registros únicos e chaves estrangeiras para manter integridade referencial.
  • Backups Regulares:
    • Sempre mantenha cópias de segurança para evitar perda de informações.
  • Controle de Acessos:
    • Defina permissões para garantir que apenas usuários autorizados possam modificar dados críticos.
  • Monitoramento e Auditoria:
    • Registre logs de alterações para rastrear modificações.

A Enap incentiva o uso de ferramentas modernas para manipulação e análise de dados, como Power BI, Python, R, Databricks, DTB e Metabase. Essas tecnologias nos ajudam a criar dashboards interativos, realizar análises estatísticas avançadas e construir modelos preditivos, tornando o trabalho com dados mais ágil, acessível e estratégico para a tomada de decisões.

  • Python
    • Utilize bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib tornam mais fácil manipular e visualizar dados. O Jupyter Notebook ajuda a documentar análises e experimentos de forma prática, e o SQLAlchemy facilita a conexão com bancos de dados.
  • R
    • Use a ferramenta poderosa para análise estatística e visualização de dados. Pacotes como ggplot2 e dplyr otimizam a análise e a apresentação de resultados.
  • PowerBi
    • Trabalhe com a ferramenta para visualizar dados, o PowerBI, que oferece recursos avançados para criar e compartilhar dashboards interativos.
  • Dbt
    • Utiliza e ferramenta para transformar dados (Data Build Tool) através de querys em SQL que permitem engenheiros e analistas de dados manipular seu Data Warehouse com mais eficiência.
  • Metabase
    • Utilize a ferramenta para visualizar dados que permite criar e compartilhar dashboards e consultas predefinidas.

Documentar os dados é essencial para que eles sejam bem compreendidos, reutilizados e confiáveis ao longo do tempo. Sem uma documentação adequada, os dados podem ficar inconsistentes e difíceis de interpretar. Exemplos de Documentação Essenciais:

  • Dicionário de Dados
    • Contém informações sobre cada campo de um conjunto de dados, incluindo nome, tipo de dado, descrição e relações entre tabelas.
  • Manual de Uso dos Dados
    • Explica como os dados devem ser utilizados, incluindo regras de negócio, formatos esperados e processos de atualização.
  • Registro de Metadados
    • Descreve a origem, a periodicidade e os responsáveis pela manutenção dos dados.