Limpeza de dados: como tratar duplicados e inconsistências

Toda base de dados que existe há algum tempo acumula sujeira: clientes cadastrados duas vezes, telefones em formatos variados, cidades escritas de jeitos diferentes, campos obrigatórios vazios. A limpeza de dados é o trabalho de identificar e corrigir esses problemas para que a base volte a ser confiável.

Problemas mais comuns

• Duplicidades: o mesmo cliente, produto ou fornecedor cadastrado mais de uma vez.
• Formatos inconsistentes: datas, telefones, documentos e endereços em padrões diferentes.
• Variações de escrita: "São Paulo", "Sao Paulo", "SP", "S. Paulo".
• Campos vazios que deveriam estar preenchidos.
• Valores impossíveis: datas no futuro, quantidades negativas, idades implausíveis.
• Registros obsoletos, que não representam mais a realidade.

Roteiro de limpeza

1. Faça uma cópia de segurança

Antes de qualquer alteração, preserve a base original. Limpeza envolve decisões que podem precisar ser revistas.

2. Perfil dos dados

Analise a base para entender a situação: quantos registros, quantos campos vazios, quais valores aparecem em cada campo, quantas possíveis duplicidades. Esse diagnóstico orienta as prioridades.

3. Padronize formatos

Converta datas, documentos, telefones e textos para um padrão único. Remova espaços extras, padronize maiúsculas e minúsculas e trate acentuação de forma consistente.

4. Identifique duplicidades

Use regras de comparação:

• Correspondência exata por campos únicos, como documentos.
• Correspondência aproximada por nome, endereço e outros campos, para encontrar variações.

Casos de alta confiança podem ser tratados automaticamente. Casos ambíguos devem ser revisados por alguém que conheça os dados.

5. Consolide registros

Ao unir duplicados, defina regras para escolher qual informação prevalece: o dado mais recente, o mais completo ou o de uma fonte considerada oficial. Atualize as referências em outros sistemas, como pedidos ligados ao registro removido.

6. Trate valores inválidos

Corrija quando for possível identificar o valor correto. Quando não for, marque o registro para revisão em vez de inventar um valor.

7. Registre o que foi feito

Documente as regras aplicadas e as alterações realizadas. Isso permite auditoria e repetição do processo no futuro.

Evitando que os problemas voltem

Limpar uma base sem mudar a forma como os dados entram é resolver o problema temporariamente. Para manter a qualidade:

• Validações na entrada: formatos obrigatórios, verificação de documentos, listas de opções.
• Busca antes de cadastrar: o sistema alerta quando já existe um registro parecido.
• Integrações em vez de digitação: dados que vêm de outro sistema não precisam ser redigitados.
• Monitoramento periódico: indicadores de qualidade alertam quando a sujeira volta a crescer.

Atenção aos dados pessoais

Durante a limpeza, aproveite para revisar se todos os dados pessoais armazenados ainda são necessários. A LGPD orienta a manter apenas o que tem finalidade definida.

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