Como criar um dicionário de dados com ajuda da IA

Um dicionário de dados com ajuda da IA descreve o significado das colunas antes de alguém começar a calcular. Ele registra o que cada campo representa, quais valores aceita e como interpretar situações incompletas.

A IA pode organizar esse documento e apontar ambiguidades, mas o significado precisa ser confirmado por quem conhece a origem da base. Nosso exercício usa uma tabela fictícia de solicitações de suporte, sem dados de clientes reais.

Comece pela unidade de cada registro

Escreva o que uma linha representa: uma solicitação aberta, uma interação ou um cliente. Três linhas do mesmo cliente podem significar três solicitações, não três pessoas diferentes.

Esse detalhe muda contagens, taxas e perguntas posteriores. Antes de compartilhar a amostra, confira quais campos são necessários para a tarefa e remova identificadores que não ajudam a explicar o formato.

No exemplo, cada linha é uma solicitação, identificada por um código próprio. A data de abertura pertence ao pedido, enquanto a categoria descreve o assunto informado na triagem.

Monte uma primeira ficha de coluna

Use a tabela abaixo como rascunho inicial. Os valores são inventados para mostrar como uma mesma definição pode incluir formato, unidade e uma regra de ausência.

Campo	Significado	Regra proposta
solicitacao_id	Identificador da solicitação	Texto obrigatório e único
aberta_em	Data de abertura	Data no formato AAAA-MM-DD
duracao_min	Duração do atendimento	Número em minutos; vazio é não registrado
categoria	Assunto da solicitação	Lista de categorias aprovadas

As boas práticas de dados do W3C tratam de metadados que ajudam a entender e reutilizar uma base. O dicionário aplica essa ideia a cada coluna, junto das decisões específicas da sua equipe.

Não defina uma lista de categorias apenas copiando todos os textos encontrados. Um erro de digitação frequente continua sendo um problema a corrigir, não uma categoria aprovada automaticamente.

Peça à IA perguntas antes de completar lacunas

Forneça uma amostra pequena e explique o contexto de coleta. Solicite definições preliminares com uma distinção visível entre informação confirmada e hipótese.

Ajude a criar um dicionário para esta tabela fictícia de suporte.
Cada linha representa uma solicitação, não um cliente.
Para cada coluna, proponha significado, tipo, unidade, valores permitidos e regra de ausência.
Separe o que foi informado do que precisa de confirmação.
Não invente listas oficiais, prazos ou regras de preenchimento.
Liste perguntas para o responsável pela coleta.

Se a IA deduzir que uma duração vazia significa atendimento não iniciado, peça a evidência. A ausência também pode resultar de falha na exportação, coleta opcional ou um evento ainda em andamento.

Resolva as ambiguidades com a origem

Pergunte quem preenche o campo, em qual momento e com que objetivo. A resposta pode revelar que “data” significa abertura em um relatório e encerramento em outro.

Registre explicitamente se uma informação é obrigatória em todas as linhas ou apenas em certas situações. Essa decisão evita transformar uma exceção legítima em um erro de qualidade.

Quando duas equipes usam o mesmo nome com sentidos diferentes, mantenha nomes distintos ou uma explicação de escopo. Unificar rótulos não deve apagar uma diferença importante do processo.

Valide o documento contra exemplos

Escolha algumas linhas e veja se outra pessoa consegue interpretá-las usando apenas o dicionário. Inclua um valor ausente, um registro atípico e uma categoria que exige esclarecimento.

O critério de conclusão é simples: cada coluna tem significado verificável, e as dúvidas remanescentes estão identificadas. Uma descrição elegante que não permite distinguir ausência de zero ainda está incompleta.

Evite três atalhos comuns

Não confunda tipo técnico com significado: “número” não informa se o campo mede dinheiro, minutos ou quantidade. Não copie regras de outra base só porque as colunas têm nomes parecidos.

Também evite editar o dicionário sem registrar a mudança correspondente na coleta. Guarde responsável, versão e data de revisão para que uma análise antiga possa ser interpretada no contexto correto.

Antes de iniciar cálculos, use o guia de preparação de CSV para IA e confira se o arquivo respeita as definições aprovadas.

Perguntas frequentes

O que é um dicionário de dados?

É um documento que explica o significado dos campos, seus formatos, unidades e regras de interpretação.

A IA pode descobrir sozinha o significado de cada coluna?

Ela pode propor hipóteses e perguntas. As definições precisam ser confirmadas por quem conhece a coleta.

Como validar o dicionário?

Peça a outra pessoa para interpretar exemplos, incluindo ausências e casos atípicos, usando somente as definições aprovadas.