Por Bruno Pereira (*)

Sejamos honestos. “Preparação de dados” não é exatamente o tema mais entusiasmante do mundo da tecnologia. Muitas vezes soa como o equivalente digital, a lavar a louça — uma tarefa necessária, aborrecida, que temos de fazer antes de desfrutar da refeição (ou, neste caso, das análises). Mas aqui está a verdade: num mundo cada vez mais afogado num oceano de dados, a outrora modesta tarefa de preparar esses dados já não é apenas um passo preliminar; está a tornar-se rapidamente a base crítica sobre a qual se sustenta toda a análise de dados e tomada de decisão bem-sucedida. O futuro dos dados não passa apenas por modelos maiores ou dashboards mais sofi sticados; passa, fundamentalmente, por ter os dados certos, mais rapidamente e de forma mais efi ciente. E as tendências que estamos a ver não são apenas melhorias incrementais — representam uma mudança verdadeiramente revolucionária.

Durante demasiado tempo, cientistas e analistas de dados gastaram uma quantidade absurda de tempo a lidar com dados desorganizados — limpando, transformando e integrando. As estimativas variam, mas muitos concordam que esse trabalho consumia entre 60 a 80% do tempo. Não era apenas ineficiente; era um desperdício colossal de conhecimentos que poderiam ser aplicados em análises reais e inovação.

1. Automação e Inteligência Artificial  - Felizmente, a cavalaria chegou sob a forma de Automação e Inteligência Artificial. E não se trata apenas de automatizar cliques repetitivos; ferramentas com IA conseguem detetar outliers de forma proativa, sugerir imputações para valores em falta e até recomendar passos ótimos de transformação com base no contexto e em padrões anteriores. O potencial para reduzir erros humanos é enorme, mas, mais importante ainda, o aumento de efi ciência é verdadeiramente libertador. Isto não é apenas uma melhoria técnica; é uma aceleração fundamental de todo o pipeline de dados.

2. Preparação de Dados em Tempo Real - Mas acelerar não basta se estivermos a reagir às notícias de ontem. O crescimento da IoT, das redes sociais e de fontes de streaming exige insights imediatos. É aqui que a preparação de dados em tempo real se torna indispensável. A capacidade de processar e transformar dados à medida que são gerados — muitas vezes na periferia da rede — permite às empresas reagir instantaneamente a mudanças no mercado, ameaças à segurança ou anomalias operacionais. Imagine personalizar a experiência de um cliente no momento em que o seu comportamento muda, ou impedir uma transação fraudulenta antes de ser concluída. Não se trata apenas de decisões mais rápidas; trata-se de agilidade e capacidade de resposta empresarial antes impensáveis. Ferramentas de processamento de fluxo, como o Apache Kafka, e paradigmas de edge computing alimentam esta transformação, convertendo a preparação de dados de um processo em lote para um fluxo contínuo.

3. Preparação de Dados Self-Service - Uma das tendências mais impactantes é a transição para a Preparação de Dados Self-Service. Durante anos, os utilizadores de negócio dependiam das equipas de IT ou dados para obter a informação necessária, enfrentando longos tempos de espera e obstáculos de comunicação. Agora, plataformas intuitivas integradas em ferramentas de BI, ou soluções autónomas de wrangling de dados, permitem que utilizadores não técnicos acedam, limpem e transformem dados por conta própria. Esta democratização dos dados é crucial. Liberta a inovação em toda a organização, permitindo que especialistas de domínio — que melhor compreendem o contexto dos dados — os explorem e preparem segundo as suas necessidades, sem precisarem de um curso em informática. Também reduz a dependência, acelera o tempo até ao insight e promove uma cultura mais orientada a dados desde a base.

4. Preparação de Dados para Modelos de Machine Learning - À medida que o Machine Learning passa de curiosidade académica para motor central dos negócios modernos, a Preparação de Dados para Modelos de ML ganha protagonismo. Pode-se ter o algoritmo mais sofisticado do mundo, mas se lhe fornecermos dados de má qualidade, os resultados também serão maus. Preparar dados para ML — limpeza meticulosa, engenharia de features, normalização, aumento de dados — é essencial para a precisão e desempenho do modelo. Felizmente, ferramentas como o AutoML automatizam grande parte deste processo complexo, permitindo que os cientistas de dados se concentrem na construção e interpretação dos modelos, em vez de tarefas manuais repetitivas. A qualidade dos dados dita diretamente a qualidade dos modelos — e esta área específica da preparação de dados é inegociável para quem quer tirar partido da IA de forma eficaz.

5. Integração com Big Data e Computação na Cloud - A integração fluida entre big data e computação na cloud sustenta todas estas tendências. O volume e variedade dos dados atuais exigem infraestruturas escaláveis e flexíveis. As capacidades de preparação de dados estão cada vez mais embutidas diretamente nas plataformas de big data e nos ambientes cloud, permitindo que as transformações ocorram onde os dados se encontram. Isto minimiza movimentos ineficientes de dados e aproveita a elasticidade da cloud para lidar com cargas de trabalho massivas. Os data lakes, outrora meros repositórios, tornam-se agora áreas de staging onde os dados podem ser preparados de forma eficiente com ferramentas cloud-native poderosas. Esta integração não é apenas conveniente — é essencial para lidar com a escala dos dados modernos.

6. Foco na Qualidade e Governação dos Dados - Por fim, nada disto importa se não pudermos confiar nos dados ou garantir a sua utilização responsável. O crescente foco na Qualidade e Governação dos Dados não é apenas uma dor de cabeça regulatória — é um requisito fundamental para decisões fi áveis e para a confi ança pública. Ferramentas de monitorização e melhoria da qualidade dos dados garantem precisão e consistência, enquanto plataformas de governação asseguram controlo sobre o acesso, utilização e conformidade regulamentar dos dados. Num contexto de regulamentos cada vez mais rigorosos sobre privacidade de dados, como o RGPD, uma governação sólida dos dados não é opcional — é um imperativo legal e ético que a preparação de dados deve apoiar.

Conclusão

A preparação de dados deixou de ser uma tarefa manual escondida nos bastidores. Está a evoluir a um ritmo impressionante, impulsionada pela automação, exigências em tempo real, democratização e pelas necessidades analíticas de tecnologias avançadas como o machine learning. Estas tendências não são isoladas — são forças interligadas que estão a transformar a forma como interagimos com os dados. Para qualquer organização que aspire a ser orientada por dados, abraçar estas mudanças na preparação de dados não é apenas uma opção; é um imperativo estratégico. O herói desconhecido está finalmente a assumir o seu lugar de destaque — e reconhecer o seu papel crítico no desbloqueio do verdadeiro valor dos dados é, talvez, a tendência mais importante de todas.

(*) Head of Server Side Development and Process Optimization na Bliss Applications