Como tratar bases do Excel com IA usando o Claude Code

Fala, comunidade tech!

Na terça, 20/10, fizemos a Imersão em Dados e IA com Excel e Claude Code. A proposta era sair do hábito de jogar a planilha num chat e pedir "arruma aí" e montar uma estrutura profissional de tratamento de dados com IA. Para isso, usamos duas bases de um evento fictício, uma de corridas e outra de shows, cheias dos problemas que aparecem no trabalho real.

Primeiro, guarde o dado bruto

Tudo começa numa pasta chamada raw, com os dados na forma mais pura, sem tratamento. Essa camada é imutável: nada do que você fizer depois pode alterar esses arquivos. Na empresa, ela pode ser um servidor, um banco espelhado ou uma pasta de arquivos, e a lógica é a mesma.

Quando abrimos a base de corridas, os problemas apareceram rápido. O mesmo valor estava escrito de jeitos diferentes, havia números com vírgula e com ponto, e campos de valor estavam vazios. Uma base assim não pode ir direto para um dashboard.

Antes de limpar, defina o padrão

Higienizar dados é identificar e corrigir registros incorretos, incompletos ou duplicados. Só que, para padronizar, você precisa saber qual é o padrão. Por isso vem antes o data mapping, o dicionário de dados que documenta o formato esperado de cada coluna e o que conta como erro.

Fica uma dica de entrevista: numa prova técnica com base crua, mexer nos dados antes de mapeá-los costuma tirar pontos.

Para gerar o primeiro mapping, usei só uma amostra de umas 100 linhas, nunca a base inteira. Ele saiu em HTML, bonito para pessoas, mas a versão que guardei foi em Markdown, que dá estrutura ao texto e é o formato que a IA lê melhor. Com HTML, a IA precisa converter o arquivo e gasta mais tokens. O mapping final traz, para cada coluna, o tipo, o valor canônico, se o campo é obrigatório, a transformação, a validação e o que fazer quando o valor está ausente.

Um cuidado importante: nunca coloque dados reais da empresa, como CPF, num chat público. Trabalhe com amostras e, quando der, com modelos locais ou corporativos.

O arquivo que ensina a IA a ler o projeto

No Claude Code, o comando /init cria o CLAUDE.md. No Codex e em outras ferramentas, o equivalente é o AGENTS.md. Esse arquivo descreve as pastas, as convenções de nome e onde ficam os mappings. Sem ele, a IA inventa ou duplica arquivos e scripts.

Ele é a fonte de verdade do projeto. Quando o contexto enche ou você abre uma sessão nova, é nele que a IA se reorienta. Por isso, toda vez que a estrutura muda, ele precisa ser atualizado.

Skills para fazer sempre do mesmo jeito

E se outra pessoa, ou outra IA, criar um mapping? Como garantir o mesmo formato? A resposta é uma skill, um conjunto de instruções, regras e scripts que ensina o agente a fazer uma tarefa sempre igual.

Pedi ao Claude Code, em modo plan, uma skill que recebe um CSV ou XLSX e gera o mapping no nosso formato. Por baixo, ela usa scripts Python com pandas. Rodar um script não gasta tokens, enquanto pedir para a IA refazer o processo do zero gasta. Com a skill, a IA pula a fase de descoberta e vai direto ao trabalho.

Para dados, recomendo a skill local, que só existe naquele projeto, porque cada base pede um tratamento diferente. Também existem a global, disponível em todos os seus projetos, e a compartilhada, usada por várias pessoas.

Base limpa e quarentena

Na higienização, o Claude Code confrontou a base suja com o mapping, usando expressões regulares para validar os campos. Por exemplo, o ID da corrida precisa ser "R-" seguido de exatamente quatro dígitos. A IA escreve e explica a regex, mas quem trabalha com dados precisa entender o conceito.

O resultado separa os registros em duas bases, a limpa e a de quarentena. Na quarentena ficam os que não passaram nas regras, como campo obrigatório vazio ou texto onde deveria haver número. A IA não deve adivinhar o que deveria estar ali, e a análise da quarentena fica com você.

Também mostrei por que não existe skill universal de higienização. Ela reflete a base de hoje e, se as inconsistências mudarem, precisa mudar junto. Economizar tokens às custas de propagar um erro é o barato que sai caro. E dizer "foi a IA" não serve de desculpa, porque a responsabilidade é de quem entrega o dado.

A última palavra é humana

Mesmo a base limpa não vai direto para o dashboard. Pense num castelo com portões. O primeiro gate são os processos feitos pela IA, e o último é sempre a validação humana, que aprova ou rejeita.

Na live, um campo de velocidade média saiu com ponto no lugar da vírgula. A causa estava no mapping, que ainda não tinha essa regra. A correção foi ajustar o mapping e reprocessar. Na prática, você sempre vai voltar ao mapping algumas vezes, e por isso vale testar tudo com amostras significativas antes de rodar a base inteira.}

IA na carreira de dados

Hoje, quem trabalha com dados precisa saber usar IA, e a pergunta mais útil é como usá-la bem dentro da sua área. Para quem está começando, insisti na base: lógica, fundamentos de IA e arquitetura. Sem ela, a IA só faz você errar mais rápido.

E um projeto com essa maturidade, com mapping, skills locais, higienização e quarentena, rende um bom post no LinkedIn e chama atenção numa entrevista.

Para continuar daqui

Na quinta, 22/10, às 19h, tem a Imersão em Programação com Inteligência Artificial no Claude Code, comigo. Vamos usar o Claude Code como copiloto de IA na programação, e quem estiver ao vivo vai ter a chance de garantir uma das bolsas de estudo do DIO PRO Vitalício com condição especial.

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E você, já tratou uma base com IA? Me conta nos comentários.