Limpeza de Dados (Data Cleaning): Como Padronizar Informações em 2026

Dados sujos são o novo "lixo". Se o seu banco de dados tem 5 formas diferentes de escrever o mesmo nome de cidade, seus relatórios de vendas por região estarão errados. Data Cleaning é a arte de higienizar a base para que ela seja útil.

O Princípio GIGO

Garbage In, Garbage Out (Lixo entra, Lixo sai). Se a entrada de dados não for padronizada, a saída (Dashboard) será inútil.

Como o Jestor mantém o dado limpo

É aí que o Jestor se destaca:

Campos Estruturados: Em vez de deixar o usuário digitar o estado, use uma lista suspensa (Dropdown) obrigatória. Isso elimina erros de digitação.
Automação de Formatação: O usuário digitou o telefone sem DDD? Uma automação corrige o formato automaticamente.
Deduplicação: O sistema avisa: "Este cliente já existe", impedindo cadastros duplicados.

Perguntas Frequentes (FAQ)

E os dados antigos? Você pode exportar, limpar no Excel e reimportar, ou usar scripts no Jestor para limpar em massa. Conheça oJestor.

Como evitar "sujeira" futura? Restringindo a liberdade de digitação em campos críticos (Select vs Text Input).

A IA ajuda? Sim, a IA pode analisar a base e sugerir correções de padronização.

Conclusão

Com o Jestor, é possível automatizar fluxos, conectar áreas e criar sistemas internos do seu jeito, tudo sem código e com o suporte da IA.

Conheça o Jestor e descubra como levar a gestão da sua empresa a um novo nível de eficiência e integração.

Internal SLA Monitoring: How to Ensure Inter-Department Deadlines in 2026

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Monitoramento de SLA Interno: Como Garantir Prazos Entre Áreas em 2026

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Operational Efficiency: How to Measure and Improve Your Ratio in 2026

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Eficiência Operacional: Como Medir e Melhorar seu Ratio em 2026

O Índice de Eficiência Operacional responde a uma pergunta simples: quanto custa para manter a luz acesa em relação ao que entra? $$Eficiência = \frac{Despesas Operacionais}{Receita Total}$$ Quanto menor o número, mais eficiente a empresa. A batalha pela margem Empresas inchadas têm índices altos (gastam muito para vender pouco)