Em um mundo cada vez mais movido por informações, a capacidade de tomar decisões rápidas e assertivas tornou-se um diferencial competitivo definitivo.
No centro dessa revolução, o conceito de “dados” deixou de ser abstrato para se materializar em ferramentas essenciais à tomada de decisões estratégicas.
Entre essas ferramentas, o dataset, ou conjunto de dados, destaca-se como a matéria-prima fundamental para soluções de inteligência artificial, machine learning e estratégias de negócios baseadas em dados.
Mas, afinal, o que exatamente é um dataset e como ele se diferencia de um banco de dados (database)?
Se você quer entender esse conceito e descobrir seu impacto nas empresas, siga com a leitura!
O que é um dataset?
Um dataset (conjunto de dados) é, essencialmente, uma coleção organizada de dados. Trata-se de uma base estruturada, preparada especificamente para servir como insumo em tarefas analíticas, estatísticas ou computacionais.
Pense nele como uma tabela grande, similar a uma planilha do Excel ou a uma matriz, onde as informações estão dispostas de forma organizada para facilitar a análise, a pesquisa ou a modelagem estatística.
Embora o termo possa, por vezes, ser usado de forma ampla, na prática de Data Science e Machine Learning, ele se refere a um agrupamento de informações coerente e delimitado, pronto para ser processado por um algoritmo ou analisado por um especialista.
Datasets podem ser construídos a partir de diferentes fontes, como sensores, bancos de dados, formulários online, redes sociais, entre outros, e podem conter dados numéricos, textuais, categóricos ou uma combinação desses formatos.
A estrutura básica do dataset
Na sua forma mais comum e intuitiva (o formato tabular), o dataset possui uma estrutura lógica que o torna facilmente compreensível por humanos e modelos de linguagem. Essa estrutura é composta por três elementos-chave:
- Observações ou registros (linhas): cada linha representa uma ocorrência única, seja ela um cliente, um produto, uma transação de compra ou uma leitura de sensor. Em um dataset de vendas, por exemplo, cada linha corresponde a uma transação individual.
- Variáveis ou características/features (colunas): cada coluna representa um atributo ou característica específica da observação. No exemplo de vendas, as colunas poderiam ser a data da compra, produto vendido, preço, entre outras informações relevantes para a análise.
- Valor (datum): a interseção de uma linha com uma coluna é o dado propriamente dito, ou seja, o valor específico daquela característica para aquela observação particular.
Essa estrutura organizada é o que permite que algoritmos de Machine Learning e ferramentas de análise estatística consigam consumir e interpretar as informações de maneira eficiente, extraindo insights relevantes.
Quais são as principais características e formatos de um dataset?
A utilidade de um dataset está diretamente ligada à sua qualidade e ao seu formato. Para ser considerado de alto valor e gerar previsões confiáveis, um conjunto de dados deve apresentar características essenciais que garantam sua integridade e relevância.
Quatro pilares definem a qualidade de um dataset no contexto da tomada de decisão:
- Coerência semântica: os dados devem seguir um padrão lógico e fazer sentido dentro do contexto de negócio proposto. Por exemplo, uma coluna de “idade” não deve conter valores negativos ou datas de nascimento futuras.
- Completude e tratamento de ausentes: um dataset de alta qualidade apresenta a menor quantidade possível de dados ausentes ou nulos. Quando há dados faltantes, eles devem ser tratados (por exemplo, preenchidos por média, mediana ou removidos) de forma metodológica.
- Precisão e consistência: a informação deve estar correta na fonte e ser consistente em todo o conjunto. Um dado incorreto, como um erro de digitação no preço de um produto, pode levar a análises e modelos de Machine Learning tendenciosos ou completamente equivocados.
- Relevância (Feature Engineering): o conjunto de dados deve conter as variáveis (colunas) necessárias e, idealmente, variáveis criadas (features) que melhorem a capacidade de prever ou explicar a pergunta de negócio.
Os dados podem vir em diversas formas, dependendo de sua fonte e tipo. Saber identificar os formatos é essencial para quem trabalha com Data Science e Engenharia de Dados, pois a escolha do formato impacta diretamente a facilidade de processamento e a portabilidade do dataset entre diferentes ferramentas de análise.
Os formatos mais comuns em projetos são:
CSV (Comma Separated Values)
É, sem dúvida, o formato mais popular e portátil. Trata-se de um arquivo de texto simples, no qual os valores das colunas são separados por um delimitador (geralmente uma vírgula, ponto e vírgula ou tabulação). É leve, fácil de ler, universalmente aceito por softwares de análise e ideal para dados tabulares simples.
JSON (JavaScript Object Notation)
O formato ideal para dados não estruturados ou semiestruturados, como interações de APIs, documentos ou informações aninhadas. Ele armazena dados em pares de chave-valor e é o padrão de comunicação para a maioria dos serviços web modernos, devido à sua flexibilidade.
XLSX/XLS (Planilhas em Excel)
Embora mais pesados e menos eficientes para grandes volumes de dados do que o CSV, os formatos de planilha ainda são amplamente utilizados no ambiente corporativo, especialmente para conjuntos de dados menores e para compartilhamento rápido entre equipes.
XML (Extensible Markup Language)
Um formato que utiliza tags para definir objetos de dados. É menos comum em novos projetos, mas ainda pode ser encontrado em sistemas legados e em algumas integrações de dados governamentais ou industriais específicas.
Qual é a diferença entre dataset e database?
Um erro comum, especialmente para quem está iniciando no universo dos dados, é confundir dataset com database (base de dados ou banco de dados). Embora ambos lidem com dados, existem grandes diferenças relacionadas ao propósito, à estrutura e ao dinamismo de cada um.
Pense em uma analogia de prateleira e biblioteca: o dataset é como um livro específico na prateleira. É uma coleção de dados focada, estruturada para uma análise específica, capturando informações em um determinado ponto no tempo (estático).
Já o database é a biblioteca inteira. É um sistema robusto, desenhado para armazenar, gerenciar, atualizar e recuperar grandes volumes de dados de forma contínua e eficiente. É dinâmico e pode conter inúmeros conjuntos de dados diferentes.
Veja as principais diferenças:
- Propósito: o dataset tem como objetivo principal a análise e a modelagem, sendo a matéria-prima do cientista de dados. Já o database tem como finalidade o armazenamento, a gestão e a segurança de dados transacionais ou operacionais.
- Dinamismo: o database é dinâmico, com dados sendo inseridos, atualizados e excluídos a todo momento (como os registros de um CRM em uso). O dataset, por outro lado, é geralmente estático; trata-se de uma cópia dos dados gerada em um momento específico para fins de análise, e que não muda a menos que um novo snapshot seja criado.
- Estrutura e relações: databases relacionais gerenciam múltiplas tabelas complexamente interligadas. Um dataset, embora possa ser complexo, é frequentemente apresentado como uma tabela única e achatada (flat file), na qual todas as informações relevantes para a análise já foram consolidadas.
Em resumo, o dataset é o resultado da extração de dados brutos (que pode vir de um database, de uma API ou de web scraping), limpos, processados e formatados para servir como insumo ideal para a etapa de análise e Machine Learning.
A importância do dataset nos negócios
Em um ambiente de negócios data-driven, o conjunto de dados é o que transforma suposições em fatos comprováveis e intuição em estratégia, impulsionando a tomada de decisões baseada em dados e a criação de sistemas inteligentes.
A aplicação prática de datasets no ambiente corporativo pode ocorrer em todos os setores, em situações como:
Análise preditiva de mercado
Utilizando datasets históricos de vendas e variáveis externas (como indicadores econômicos), a empresa pode prever a demanda futura por seus produtos, otimizando a produção e o estoque.
Segmentação e personalização
Datasets detalhados contendo informações demográficas, comportamento de compra e histórico de navegação permitem criar segmentos de público muito mais precisos. Isso otimiza campanhas de marketing, direcionando a mensagem certa para o cliente certo, além de personalizar a experiência de uso.
Otimização de processos
Datasets de eficiência operacional (como tempo médio de atendimento, taxa de erros e gargalos de produção) são usados para identificar desperdícios e ineficiências na cadeia de valor, levando à redução de custos e ao aumento da produtividade.
Machine Learning
A função mais crítica do dataset hoje está no campo do Machine Learning, essencial para que as empresas alcancem os benefícios citados anteriormente. Afinal, os algoritmos de ML não aprendem do zero: eles precisam ser “treinados” com grandes volumes de dados de alta qualidade para encontrar padrões e fazer previsões.
Um projeto de ML divide o dataset em partes estratégicas para garantir a robustez do modelo:
- Dataset de treinamento (Training set): é o maior e mais importante. O algoritmo de ML usa esse conjunto para aprender a mapear inputs (características) para outputs (rótulos ou resultados desejados). Se o objetivo é prever a probabilidade de um cliente cancelar um serviço, o modelo aprende com os padrões de centenas de clientes que já cancelaram.
- Dataset de validação (Validation set): utilizado durante o treinamento para ajustar os parâmetros do modelo e prevenir o overfitting (quando o modelo “decora” os dados de treinamento e não consegue generalizar para dados novos).
- Dataset de teste (Test set): conjunto de dados completamente novo, não visto pelo modelo durante o treinamento. É usado para avaliar a performance final do modelo e sua capacidade de fazer previsões precisas com dados do mundo real.
Como identificar, encontrar e selecionar um dataset confiável?
O primeiro passo para qualquer projeto de dados é garantir a qualidade e a relevância do seu dataset. Para isso, é fundamental saber onde e como procurar, seja dentro dos seus próprios sistemas ou em repositórios públicos:
1. Datasets internos
O ponto de partida deve ser sempre dentro de casa. Os datasets internos contêm informações específicas e contextuais sobre o seu próprio negócio, sendo a base para a maioria dos modelos preditivos e análises de desempenho:
- Dados transacionais: incluem registros de vendas, interações com clientes (CRM), logs de serviços e dados de inventário (ERP).
- Dados comportamentais: obtidos a partir de ferramentas de web analytics, logs de servidor e aplicativos móveis, revelando o caminho que o usuário percorre até a conversão.
- Dados de atendimento: datasets de tickets de suporte, chatbots e feedback do cliente, essenciais para análises de sentimento e otimização da experiência.
2. Fontes externas
Para complementar ou iniciar projetos de benchmarking ou análise macro, os datasets externos, muitas vezes públicos, são essenciais. A busca por fontes confiáveis é decisiva para a integridade da sua análise:
- Google Dataset Search: motor de busca do Google voltado especificamente para conjuntos de dados, rastreando conteúdos em toda a web. É um excelente ponto de partida para pesquisas acadêmicas ou de mercado.
- Kaggle Datasets: a plataforma mais famosa do mundo para Data Science oferece um repositório vasto e variado de datasets de alta qualidade, prontos para uso em projetos de Machine Learning, muitos deles oriundos de competições ou da comunidade.
- Portais de Dados Abertos Governamentais: o Dados.gov.br é o Portal Brasileiro de Dados Abertos, uma fonte riquíssima com milhares de conjuntos de dados sobre saúde, educação, economia e mais. Globalmente, o Data.gov (EUA) e o EU Open Data Portal (União Europeia) oferecem repositórios com informações socioeconômicas e ambientais.
- Repositórios acadêmicos e científicos: o UCI Machine Learning Repository é uma coleção clássica e gratuita de datasets para testes de algoritmos, ideal para quem está aprendendo. Já o World Bank Open Data fornece dados globais sobre desenvolvimento e indicadores sociais.
O caminho ideal para acessar dados confiáveis é contar com uma ferramenta parceira que auxilie também na organização desses dados, entregando informações claras e insights acionáveis.
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3. Dica extra: critérios de seleção de dataset externo
Ao selecionar um dataset externo, é fundamental aplicar um filtro rigoroso para evitar problemas na fase de modelagem:
- Licença de uso: verifique se a licença permite o uso comercial, especialmente em projetos corporativos. Dados abertos geralmente são gratuitos, mas podem exigir atribuição (como licenças Creative Commons).
- Documentação (metadata): o conjunto de dados deve vir acompanhado de um dicionário de dados ou documentação explicativa, com detalhes sobre o significado de cada coluna, unidades de medida, período de coleta e metodologia. Nunca utilize um dataset sem documentação clara.
- Atualização e viés: para previsões confiáveis, utilize datasets atualizados. Além disso, verifique se o conjunto de dados não apresenta viés inerente (por exemplo, dados concentrados em uma única etnia ou região), o que pode distorcer os resultados ou levar a decisões discriminatórias.
Dicas práticas: transformando seu dataset em ações
Para líderes de negócios e gestores que não precisam escrever código, a pergunta mais importante não é “qual algoritmo usar”, mas sim “como esse dataset me ajuda a ganhar dinheiro ou reduzir custos?” Abaixo, você confere dicas práticas para usar o poder dos conjuntos de dados:
1. Tenha um objetivo definido
O maior erro é coletar um dataset e depois se perguntar “o que faço com isso?”. A abordagem data-driven começa com a estratégia. Então, antes de abrir qualquer ferramenta, escreva a pergunta de negócio que o dataset precisa responder.
Sua equipe de dados (ou consultores) terá um foco muito mais claro se souber o objetivo final. Em vez de dizer “quero um dataset de clientes”, aprofunde: “Quero um dataset que me ajude a prever quais clientes com mais de 12 meses de contrato têm 70% de chance de cancelar nos próximos 60 dias.”
Isso direciona a coleta e a modelagem para a previsão de churn, por exemplo.
2. Aposte na credibilidade
A credibilidade da sua decisão depende da credibilidade do seu dataset. A análise exploratória de dados (EDA) é o processo de auditoria que garante essa confiança — mesmo que você não a execute pessoalmente.
Sempre pergunte à sua equipe qual é a origem dos dados. Se for um dataset interno, ele veio de um sistema transacional confiável (CRM, ERP) ou foi digitado manualmente em uma planilha? Se for externo, a fonte é uma instituição oficial (governo, Banco Mundial) ou um fórum anônimo?
Exemplo: se seu analista reportar que 30% das linhas do dataset de clientes estão com a coluna ‘renda’ vazia, entenda que esse dataset tem um grande buraco. É mais seguro (e prático) usar um dataset menor, mas 100% completo, do que um gigante cheio de falhas.
3. Use para benchmarking
Seu dataset interno é ótimo para entender o que acontece dentro da sua empresa. Mas, para decisões estratégicas, você precisa do contexto de mercado.
Combine seu dataset interno com conjuntos de dados públicos para validar sua estratégia. Por exemplo: seu dataset mostra que as vendas caíram 10%. Ao cruzar isso com dados públicos de indicadores econômicos ou da concorrência, é possível entender se a queda é geral no setor (problema macroeconômico) ou específica da empresa (problema interno).
Outro exemplo prático: usar um dataset de saúde pública para prever a demanda por produtos relacionados a doenças sazonais. Dados disponíveis no dados.gov.br se tornam indicadores de tendência para decisões de estoque.
4. Foque em ROI
Muitas empresas se afogam tentando usar todos os dados disponíveis. Em vez disso, a abordagem ideal é focar nos datasets que resolvem os problemas mais caros ou geram as maiores oportunidades de receita.
Priorize projetos de dados com base no impacto financeiro. Exemplos:
- Alto custo de solução: criar um dataset para prever o cancelamento de clientes (usando dados de suporte, login, histórico de uso etc.). Uma vez treinado o modelo, o custo de reter um cliente é muito menor do que adquirir um novo.
- Alta oportunidade de receita: usar um dataset de histórico de compras e visualizações para criar um sistema de recomendação. Isso aumenta o ticket médio e a conversão, com impacto direto no faturamento.
5. Aplique como ferramenta de comunicação
Um dataset bem visualizado é uma ferramenta de comunicação mais poderosa do que qualquer apresentação em PowerPoint. Peça sempre à sua equipe que, em vez de mostrar a tabela completa, visualize os dados com gráficos que contem uma história.
Exemplo: “Veja como a variável X (tempo de permanência no site) impacta diretamente a variável Y (probabilidade de compra).” Isso transforma dados em motivação para mudança.
Além disso, use o dataset de teste (a porção separada para validação) como uma “prova de fogo”. Se o modelo de Machine Learning prevê, por exemplo, uma queda de preços com 90% de precisão nesse conjunto, você tem uma base sólida para a decisão.
O dataset não é o fim — é o início de um ciclo contínuo de testes, validações e ajustes.
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