As ações que fazem par
te do Dataprep começam pela extração de dados, que podem ter diferentes fontes de origens, como a base de dados, planilhas ou APIs, que criam conjuntos abrangentes.
E o impacto do Dataprep para essa visão guiada de dados pode ser exemplificada por um número: de acordo com estudo realizado pela Harvard Business Review, apenas 3% dos dados atendem os requisitos básicos de qualidade. Ou seja, limpar os dados, padronizá-los e manter sua qualidade é crucial, independente do processo.
Como você tem feito para preparar os seus dados? Fazemos algumas recomendações!
Clique aqui e veja como utilizá-lo
