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Tips - Higienização de Dados - Data Scrubbing - Data Cleansing




O que é a Higienização de Dados?

A Higienização de Dados, nada mais é do que uma limpeza na base de dados. É um processo de alteração ou remoção dos dados incorretos, incompletos, mal formatados, ou duplicados que estejam na base de dados.

Organiza os dados de uma empresa num modelo de negócios específico tal como bancos, seguradoras, varejo, telecomunicações, e transportes. A companhia cria ou compra ferramentas de higienização e as 'esfrega'  na sua base de dados para analisá-los sistematicamente usando regras, algoritmos e tabelas de consulta. 

Normalmente, uma ferramenta de banco de dados inclui programas de lavagem que são capazes de corrigir uma série de tipos específicos de erros, como a adição de códigos postais em falta ou encontrar registros duplicados. 

Quando um 
administrador de banco de dados utiliza uma ferramenta de lavagem de dados, pode economizar uma quantidade significativa de tempo, sendo menos dispendioso do que corrigir os erros manualmente.

Vantagens em manter os dados higienizados:

Acelera a entrega de informações críveis,

Incorpora qualidade aos dados,

Reduz erros dispendiosos, impede a propagação de dados ruins, corrige os erros na origem,

Mantém os dados atuais e precisos com uma auditoria regular,

Padroniza os dados de várias fontes,

Reduz a redundância dos dados corporativos para dar suporte a relatórios mais precisos, além das análises e das decisões de negócio.

Adiciona valor aos dados existentes, gerando e / ou acrescentando informação a partir de outras fontes.

Tags: 
data, scrubbing, cleansing, raw data, source data, atomic data, data-driven decision management (DDDM), data-driven disaster, synthetic backup, data governance,DG, fixed data, data hygiene, data quality

A&A - Dados ou Informações?



Empresas em todo o mundo estão permeadas de dados oriundos de diversas fontes distintas e apesar do fácil acesso a estes, têm dificuldades em obter as necessárias informações para suas relevantes tomadas de decisões.

Não é menos verdade, nem tão pouco raro, o fato de que em muitas reuniões a maioria dos diretores, e/ou gerentes presentes estejam munidos de 
informações
 pouco relevantes ou totalmente irrelevantes. É certo que têm acesso aos seus próprios dados de A a Z
, mas estes estão completamente desprovidos de conteúdo útil. Geralmente tais amontoados de dados não contém nem a abrangência necessária e tão pouco a diversidade apropriada, que lhes propiciem dinamicidade na análise.

Em alguns casos as corporações têm acesso a uma megabase de 
dados distribuidos nos seus servidores, não raramente reunidos sob os acrônimos: 
BIDW (Datawarehouse) e cubos OLAP (online analytical processing)

informação, [algo que realmente agregue, aponte, antecipe, ou mesmo complemente] decisões é muito preciosa e deve ser obtida de forma rápida e exata.

Quando a questão é reunir informações de diferentes países, traduzindo-as nas 
estratégias e objetivos das suas respectivas companhias, os executivos têm deparado-se com um enorme desafio para a grande maioria deles, isso em todo o mundo. Não é difícil que os KPIs (Indicadores de Performance) definidos corporativamente não estejam alinhados com as suas estratégias.

A diversidade de 
bases de dados nas quais as informações se encontram são muito variáveis. O verdadeiro desafio ocorre no momento de consolidá-las em Dashboards e Scorecards por exemplo. Estas precisam ser reunidas de modo coerente e sucinto. 


No caso dos Balanced Scorecards (BSCs), estes oferecem aos executivos as ferramentas para atingirem o sucesso na obtenção de suas informações. Esta importante ferramenta sim, traduz a missão e a estratégia das suas empresas num conjunto abrangente de medidas de desempenho que servem como base para o sistema de medição e gestão estratégica, perseguindo os objetivos financeiros, incluindo os vetores de desempenho desses objetivos.

O grande dilema é: M
esmo cercado por dados de todas as origens, como posso obter informações relevantes para tomar minhas decisões?
 Tags: A&A, dados, informações

ACCESS Tips - Campo Auto Numérico - Creating an AutoNumber field from code - VBA, DAO, DDL e SQL



Existem 2 caminhos para acrescentarmos um campo cujo o conteúdo seja autonumerado:

Um dos modos é fazê-lo através do comando SQL DDL Create Table, e o outro é o modo como abordaremos neste artigo usando VBA e DAO para adicionar um campo em uma tabela pré-existente.

Antes de continuar, um pequeno parênteses, deixe seus comentários para este post.  

A função abaixo, desenvolvida por Dev Ashish, serve para efetuar tal ação em qualquer tabela na qual tenhamos a necessidade de inserirmos um campo numerado.

Function fCreateAutoNumberField (ByVal strTableName As String, ByVal strFieldName As String) As Boolean
    Dim db As DAO.Database
    Dim fld As DAO.Field
    Dim tdf As DAO.TableDef

    On Error GoTo ErrHandler

    Set db = Application.CurrentDb
    Set tdf = db.TableDefs(strTableName)
    
    '   Primeiro criamos um campo com o tipo = Long Integer
    Set fld = tdf.CreateField(strFieldName, dbLong)
    
    With fld
        '   Adicionamos o dbAutoIncrField para efetuar chamadas ao Jet que sozinho efetuará a autonumeração do campo
        Let .Attributes = .Attributes Or dbAutoIncrField
    End With
    
    With tdf.Fields
        .Append fld
        .Refresh
    End With
    
    Let fCreateAutoNumberField = True
    
ExitHere:
    Set fld = Nothing
    Set tdf = Nothing
    Set db = Nothing
    Exit Function
ErrHandler:
    Let fCreateAutoNumberField = False
    
    With Err
        MsgBox "Erro: " & .Number & vbCrLf & .Description, _
            vbOKOnly Or vbCritical, "CreateAutonumberField"
    End With

    Resume ExitHere
End Function


Ei, Ok! tudo bom, tudo legal, mas e quanto a primeira opção? Não chorem, coloquei-a mais abaixo:

Para criar uma tabela com um campo com AutoNumeração e PrimaryKey, além de um campo chamado MyText com o tipo TEXTO e comprimento de 10, insira a instrução a seguir na janela de consulta de definição de dados e, em seguida, executar a consulta.

CREATE TABLE Table1 _
(Id COUNTER CONSTRAINT PrimaryKey PRIMARY KEY, _
MyText TEXT (10))


Tags: VBA, autonumber, increment, Dev Ashish, counter

VBA Tips - Arquivos de Log - Log Files



Então, os arquivos de logs são úteis para os mais diversos propósitos.

  • Como posso registrar todos usuários que acessam as minhas planilhas, guardando o nome e horário em um arquivo texto num servidor?
Function LogInfo (LogMessage As String)
    Const LogFileName As String = "
C:\Bernardes\wbLog.log"
    Dim FileNum As Integer
   
    Let FileNum = FreeFile                                      ' Próximo número do Arquivo.
   
    Open LogFileName For Append As #FileNum    ' Cria o arquivo se ele não existir.

    Print #FileNum, LogMessage                              ' Se o arquivo existir grava a informação do final deste.

    Close #FileNum                                                  ' Fecha o arquivo.
End Function

Podemos efetuar chamadas a essa função assim que abrirmos a planilha.

Private Sub Workbook_Open()
    Call LogInfo (ThisWorkbook.Name & " opened by " & Application.UserName & " " & Format(Date, "yyyy-mm-dd hh:mm"))
End Sub

Arquivos criados como Log podem ser lidos por quaisquer aplicativos capacitados para ler arquivos texto. Por exemplo: Notepad, TextPad, Write, Word e Excel.

Também é possível lermos o conteúdo dos arquivos de log com o VBA, abaixo segue um exemplo:

Function DisplayLastLogInfo()
    Const LogFileName As String = "C:\Bernardes\wbLog.log"

    Dim FileNum As Integer, tLine As String

    Let FileNum = FreeFile
    
    Open LogFileName For Input Access Read Shared As #f ' Abre o arquivo para leitura.
    
    Do While Not EOF(FileNum)
        Line Input #FileNum, tLine ' Lê a linha do arquivo.
    Loop 
    
    Close #FileNum
    
    MsgBox tLine, vbInformation, "Última informação do Log:"
End Function

Sub DelLogF (FullFileName As String)
    On Error Resume Next ' ignora possíveis erros
    
     Kill FullFileName 
    
     On Error Goto 0 
End Sub

DelLogF "C:\Bernardes\wbLog.log"



Tags: VBA, Excel, log, auditory, txt, Notepad, TextPad, Write, Word

BIG DATA: Google - Como apropriar-se da BIG DATA?




O que é o fenômeno chamado BIG DATA?



Que uso temos feito do grande volume de dados disponibilizado e em formação?

Por exemplo, os números da Google são alucinantes!

São 620 milhões de visitantes por dia, 20 petabytes de informações processadas por dia, pouco menos de 20 mil funcionários em todo o mundo, uma média de 60 mil celulares com Android vendidos por dia e 270.000 palavras escritas no blogger.com por minuto, incluindo este que estás a ler...

Certamente, os números são além da imaginação!


O Pingdom reuniu todas as suas pesquisas, e também de terceiros, para nos trazer estes números enormes do uso da internet em 2012:

2,4 bilhões de usuários de internet em todo o mundo

2,2 bilhões de usuários de e-mail no mundo

144 bilhões de e-mails enviados por dia

68,8% desse e-mail é spam

1,2 trilhão de pesquisas no Google em 2012

2,7 bilhões de Likes por dia no Facebook

175 milhões de tweets enviados por dia, em média, durante o ano

40,5 anos – idade média de um usuário do Facebook

37,3 anos – idade média de um usuário do Twitter

634 milhões de sites em todo o mundo

51 milhões de sites adicionados durante o ano

246 milhões de registros de nome de domínio feitos em todos os domínios de nível superior






Tags: Google, 
Pingdom




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