Ao utilizar este site, você concorda com a Política de Privacidade e os Termos de Uso.
Aceitar

Credited

Portal de conteúdos confiáveis

  • Notícias24h
  • Finanças
  • Economia
  • Carreira
  • Negócios
  • Tecnologia
Pesquisar
  • Animais
  • Automóveis
  • Casa e Decoração
  • Ciência
  • Educação
  • Entretenimento
  • Gastronomia
  • Guia de Compras
  • Marketing Digital
  • Mensagens
  • Nomes e Apelidos
  • Relacionamentos
  • Saúde
  • Significados
  • Símbolos e Emojis
  • Telecomunicações
  • Utilidades
  • Ferramentas
  • Contato
  • Política de Privacidade
  • Termos de Uso
  • Glossários
  • Web Stories
Notificação
Redimensionador de fontesAa

Credited

Portal de conteúdos confiáveis

Redimensionador de fontesAa
  • Finanças
  • Economia
  • Carreira
  • Negócios
  • Tecnologia
Pesquisar
  • Notícias
  • Categorias
    • Finanças
    • Economia
    • Carreira
    • Negócios
    • Tecnologia
    • Marketing Digital
    • Automóveis
    • Educação
    • Casa e Decoração
    • Guia de Compras
    • Entretenimento
    • Relacionamentos
    • Saúde
    • Gastronomia
    • Animais
    • Telecomunicações
    • Significados
    • Utilidades
    • Mensagens
    • Nomes e Apelidos
    • Símbolos e Emojis
    • Web Stories
    • Glossários
  • Ferramentas
Siga-nos
PUBLICIDADE

Página Inicial > Glossários > N

NIVELAMENTO DE DADOS

Escrito por Redator
Publicado 20 de março de 2025, às 08:53
Compartilhar
5 min de leitura

Nivelamento de Dados: O Que É?

Nivelamento de dados, no contexto da tecnologia da informação, refere-se ao processo de harmonização e padronização de dados provenientes de diferentes fontes, sistemas ou formatos. O objetivo principal é garantir a consistência, a qualidade e a usabilidade dos dados, permitindo que sejam integrados e utilizados de forma eficaz em análises, relatórios e outras aplicações.

Por Que o Nivelamento de Dados É Importante?

A importância do nivelamento de dados reside na sua capacidade de eliminar inconsistências e ambiguidades que podem surgir quando dados de diferentes origens são combinados. Sem o nivelamento adequado, as análises podem ser imprecisas, as decisões podem ser baseadas em informações errôneas e a eficiência operacional pode ser comprometida. Imagine, por exemplo, dados de clientes armazenados em diferentes sistemas com variações nos formatos de endereço ou nomes. O nivelamento garante que esses dados sejam unificados e representados de forma consistente.

CONTINUA APÓS A PUBLICIDADE

Processo de Nivelamento de Dados

O processo de nivelamento de dados geralmente envolve as seguintes etapas:

  • Identificação das Fontes de Dados: Mapeamento de todas as fontes de dados relevantes que precisam ser integradas.
  • Análise da Qualidade dos Dados: Avaliação da precisão, completude, consistência e validade dos dados em cada fonte.
  • Definição de Padrões de Dados: Estabelecimento de formatos, convenções e regras para representar os dados de forma consistente.
  • Transformação dos Dados: Conversão dos dados para o formato padrão, incluindo limpeza, correção de erros e resolução de conflitos.
  • Validação dos Dados Nivelados: Verificação da precisão e consistência dos dados após a transformação.
  • Monitoramento Contínuo: Implementação de processos para garantir que os dados permaneçam nivelados ao longo do tempo.

Técnicas e Ferramentas para Nivelamento de Dados

Existem diversas técnicas e ferramentas disponíveis para auxiliar no processo de nivelamento de dados. Algumas das mais comuns incluem:

CONTINUA APÓS A PUBLICIDADE
  • Data Profiling: Análise exploratória dos dados para identificar padrões, anomalias e inconsistências.
  • Data Cleansing: Remoção de erros, duplicações e dados irrelevantes.
  • Data Standardization: Conversão dos dados para um formato padrão.
  • Data Matching: Identificação de registros que se referem à mesma entidade em diferentes fontes de dados.
  • Ferramentas ETL (Extract, Transform, Load): Softwares que automatizam o processo de extração, transformação e carregamento de dados.
  • Master Data Management (MDM): Soluções para gerenciar e manter uma versão única e confiável dos dados mestres da organização.

Benefícios do Nivelamento de Dados

Os benefícios do nivelamento de dados são numerosos e impactam positivamente diversas áreas da organização. Alguns dos principais benefícios incluem:

RECOMENDADO PARA VOCÊ

Observação em campo
Near-field communication (NFC)
No-carrier signal
  • Melhoria na Qualidade dos Dados: Dados mais precisos, completos e consistentes.
  • Tomada de Decisão Mais Informada: Análises mais precisas e confiáveis.
  • Aumento da Eficiência Operacional: Redução de erros e retrabalho.
  • Melhoria na Experiência do Cliente: Informações mais precisas e personalizadas.
  • Conformidade Regulatória: Facilidade no cumprimento de normas e regulamentos.

Nivelamento de Dados e a Integração de Sistemas

O nivelamento de dados é crucial para a integração de sistemas, especialmente em ambientes complexos com múltiplas aplicações e fontes de dados. Ao garantir que os dados sejam consistentes e compatíveis, o nivelamento facilita a troca de informações entre os sistemas, permitindo uma visão unificada dos dados e uma melhor coordenação das atividades.

Desafios no Nivelamento de Dados

Apesar dos seus benefícios, o nivelamento de dados pode apresentar alguns desafios, como:

  • Complexidade dos Dados: Dados complexos e heterogêneos podem dificultar o processo de nivelamento.
  • Volume de Dados: Grandes volumes de dados podem exigir recursos computacionais significativos.
  • Mudanças nos Dados: A evolução constante dos dados pode exigir atualizações frequentes nos processos de nivelamento.
  • Resistência à Mudança: A implementação de novos padrões de dados pode encontrar resistência por parte dos usuários.

Nivelamento de Dados e Data Governance

O nivelamento de dados está intimamente ligado à governança de dados, que define as políticas, os processos e as responsabilidades para garantir a qualidade e a integridade dos dados. Uma estratégia de governança de dados eficaz deve incluir o nivelamento de dados como um componente essencial.

CONTINUA APÓS A PUBLICIDADE

O Futuro do Nivelamento de Dados

Com o crescente volume e variedade de dados, o nivelamento de dados se torna cada vez mais importante. As tecnologias de inteligência artificial e machine learning estão sendo utilizadas para automatizar e otimizar o processo de nivelamento, tornando-o mais eficiente e preciso. A tendência é que o nivelamento de dados se torne cada vez mais integrado aos processos de negócio, permitindo que as organizações aproveitem ao máximo o valor dos seus dados.

Compartilhe este artigo
Facebook Whatsapp Whatsapp Telegram
PUBLICIDADE

Você também pode gostar

Nacionalização

Nulidade do Crédito

Normas de Crédito Consciente

Novação

Nivelamento do Farol

Natural Language Generation (NLG)

Nutrição Financeira

Netmask

Siga-nos
2020 - 2025 © Credited - Todos os direitos reservados.
  • Contato
  • Política de Privacidade
  • Termos de Uso
  • Glossários
  • Web Stories