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A qualidade dos dados

Graças ao nosso algoritmo proprietário K.Refine, auditamos, limpamos e reconciliamos os dados antes de chegarem aos painéis. É o que se chama uma refinaria de dados: entram as suas fontes em bruto e sai um dado limpo e rastreado.

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Um dado fiável, venha de onde vier

K.Refine

Limpeza dos dados

O K.Refine propõe as correções e você revê-as antes de as aplicar.

  • Espaços, maiúsculas, variantes e números invulgares
  • Cada correção que conserva torna-se uma regra para as linhas novas
  • Nenhum modelo de linguagem, nenhum crédito de IA

Valor único

Desduplicação

Uma coluna de valor único descarta os duplicados desde a importação.

  • Maiúsculas, acentos e espaços ignorados
  • Duas escritas de um mesmo valor detetadas: «Lyon Est» e «LYON-EST»

Ligação entre tabelas

Cruzamento de dados

Ligue duas tabelas como com um PROCV, por uma a cinco colunas comuns.

  • Comparação flexível: maiúsculas, acentos e espaços ignorados
  • Um ensaio anuncia quantas linhas correspondem antes de ligar

Regras

Regras de qualidade de dados que se aplicam sozinhas

Escreva uma regra uma vez: corrige cada linha nova, seja introduzida à mão, importada ou escrita por um fluxo de trabalho.

  • Testada em todas as linhas antes de ser executada
  • Cada execução reverte-se a partir do histórico

Como o K.IOP limpa os seus dados, em 5 passos

  1. Importar

    Excel, CSV ou um fluxo de trabalho

  2. Analisar

    O K.Refine deteta o que não bate

  3. Rever

    Conserve ou descarte cada proposta

  4. Aplicar

    Cada correção torna-se uma regra

  5. Difundir

    Os painéis, os alertas e a IA leem a tabela limpa

O K.Refine face às outras ferramentas de limpeza de dados

Passámos os mesmos ficheiros por cada ferramenta, com a respetiva versão limpa célula a célula. O K.Refine repara quase metade dos erros, sem quase nada estragar, em menos de um segundo.

Critério K.RefineK.IOP OpenRefineCódigo aberto Raha + BaranInvestigação universitária rapidfuzzBiblioteca Python
Erros reparados 48 %6 269 de 13 0366%77359%7,7343%371
Células corretas estragadas 58de 96 496Nenhumacada grupo revisto à mão1,0592,254
Tempo por ficheiro Menos de 1 sDe 1 a 17 smais a revisãoDe 40 s a 2 minCerca de 1 s
O que é preciso fornecer-lhe As colunas ligadasopcional, declaradas no K.IOPUma revisãode cada grupo de valores20 linhas corrigidas à mãoAs colunas a tratare um limiar de semelhança
Sem código SimSimNãoscript PythonNãoscript Python
Corrige as linhas novas Em cada linhasem voltar a lançar nadaÀ mãorepetindo o históricoVoltando a lançá-losobre todo o ficheiroVoltando a lançaro script

Banco de ensaio K.IOP de 28 e 29 de outubro de 2026: 8 ficheiros e 13 036 erros, entre eles quatro conjuntos públicos da investigação (hospital, flights, beers, rayyan). K.Refine com as ligações entre colunas declaradas no K.IOP; alguns destes ficheiros serviram para o afinar. As marcas citadas pertencem aos respetivos proprietários.

Determinista por conceção, sem modelo de linguagem, e os seus dados não saem dos nossos servidores.

Cada execução de uma regra fica registada e pode ser revertida. Os seus números apoiam-se em regras, não em suposições.

Modelo de linguagem
Nenhumzero créditos de IA consumidos
Por análise
200,000linhas e 30 colunas
Reversível
50,000linhas por execução de regra

Casos de uso comuns

  • Reconciliação ERP face a ficheiros

    Cruze os dados do ERP e os ficheiros do terreno para eliminar os desvios e os duplicados.

  • Fiabilização dos dados de fornecedores

    Normalize e verifique os catálogos de fornecedores em vários formatos antes de qualquer decisão.

  • Preparação para um posto de comando

    Alimente um posto de comando operacional com um dado já limpo e reconciliado.

Perguntas frequentes sobre a qualidade dos dados

O que garante que um número apresentado está certo?

Cada execução de uma regra fica registada e contabilizada, do ficheiro de origem ao número apresentado. As regras estão escritas, e o teste mostra-as antes de qualquer aplicação.

Como são detetados os duplicados?

Marque uma coluna como valor único: na importação conserva-se a primeira linha e descartam-se as que repetem o seu valor. As maiúsculas, os acentos e os espaços em volta são ignorados. Sem coluna única, todas as linhas são importadas.

Pode-se experimentar uma transformação sem a aplicar?

Sim. «Testar» mostra a regra sobre 50 linhas, antes e depois, com as linhas afetadas. Não se escreve nada enquanto não a executar.

O que é uma regra de limpeza?

Uma regra seleciona linhas segundo critérios e depois escreve um valor, ou o resultado de uma fórmula, numa ou em várias colunas. Nada muda enquanto não for executada. Em modo automático, aplica-se a cada linha acrescentada ou alterada, e cada execução pode ser revertida a partir do histórico.

A limpeza dos dados utiliza IA?

Não. O K.Refine é um algoritmo sem modelo de linguagem, que não consome nenhum crédito de IA. A IA só intervém se você a solicitar: escrever uma fórmula, propor uma regra, analisar uma tabela.

Pode-se ligar duas tabelas como com um PROCV?

Sim. Uma coluna ligada traz um valor de outra tabela por um a cinco critérios, sem ter em conta as maiúsculas, os acentos nem os espaços, e mantém-se atualizada a cada escrita. Depois de uma importação, o K.IOP propõe a ligação quando se desenha uma chave comum.

Que volume de dados o K.Refine pode analisar?

Até 200 000 linhas e 30 colunas por análise. O número de tabelas e de linhas por tabela depende do seu plano.

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Antes e depois da fiabilização

  1. Ligar

    Integrações

    As fontes chegam tal como estão: ERP, API, ficheiros, sistemas antigos, sem migração.

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  2. Fiabilizar

    A qualidade dos dados

    O K.Refine limpa, desduplica e reconcilia os dados entre os dois.

  3. Governar

    Painéis de controlo

    O dado fiabilizado alimenta os indicadores, os alertas e o assistente de IA.

    Descobrir os painéis de controlo

Rastreabilidade e reversibilidade. Cada execução de uma regra fica no histórico da tabela e reverte-se até 50 000 linhas.

Veja a qualidade dos dados nos seus próprios ficheiros

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  • Execuções reversíveis
  • Nenhum modelo de linguagem