Detector de tipos de dados

• Detecção instantânea de tipos de dados: nosso detector identifica 12 tipos distintos — inteiro, float, booleano, data, data e hora, hora, e-mail, URL, UUID, JSON, nulo e string — para cada coluna da sua entrada CSV ou JSON. Os resultados aparecem na hora com pontuações de confiança por coluna e divisões de tipo.
• Detector de tipos de dados online seguro: toda a detecção de tipos roda localmente no seu navegador. Seus dados CSV, arrays JSON e valores de coluna nunca são enviados a servidor algum ao usar nosso detector online — 100% privado, seguro para dados empresariais sensíveis e dados pessoais.
• Detector de tipos de dados — sem instalação: use nosso detector gratuito diretamente no navegador, sem downloads, plugins nem conta. Cole CSV, JSON ou uma lista simples de valores e obtenha a detecção de tipos na hora — totalmente grátis.
• Geração de tipos SQL e TypeScript: além da detecção, nosso detector gera uma instrução SQL CREATE TABLE e uma interface TypeScript prontas para uso a partir dos resultados das colunas — economizando tempo ao configurar bancos de dados ou definir modelos de dados.

• Design de esquema de banco de dados: cole uma exportação CSV e use nosso detector para obter na hora os tipos de coluna SQL corretos para sua instrução CREATE TABLE — economizando horas de inferência manual de tipos ao projetar um novo esquema.
• Validação de respostas de API: cole um array JSON de uma resposta de API no detector para verificar se os tipos dos campos correspondem ao esquema esperado — detectando incompatibilidades, como strings onde se esperam inteiros, antes de chegarem à produção.
• Configuração de pipelines de dados: antes de importar dados CSV para um data warehouse ou pipeline ETL, use nosso detector para identificar tipos de coluna e detectar valores nulos, tipos mistos e formatos inesperados que podem causar falhas no pipeline.
• Geração de modelos TypeScript: gere uma interface TypeScript a partir de qualquer conjunto CSV ou JSON com um clique. Nosso detector infere os tipos TypeScript corretos — incluindo variantes anuláveis — e produz uma definição de interface pronta para uso.
• Auditoria de qualidade de dados: use as pontuações de confiança e a divisão de tipos do nosso detector para identificar colunas com tipos mistos — por exemplo, uma coluna majoritariamente de inteiros que contém alguns valores de string — indicando problemas de qualidade de dados.
• Migração de planilhas para banco de dados: ao migrar dados de planilhas para um banco relacional, use nosso detector para determinar automaticamente os tipos de coluna corretos, as restrições de nulo e os tipos SQL de cada coluna da sua exportação.

Um detector de tipos de dados é uma ferramenta que analisa os valores de uma coluna e infere o tipo mais provável — como inteiro, float, booleano, data, e-mail ou string. Isso é essencial ao trabalhar com exportações CSV, respostas de API ou dados de planilhas em que os tipos de coluna não são declarados explicitamente. Nosso detector identifica 12 tipos distintos por coluna, calcula uma pontuação de confiança baseada em quão consistentemente os valores correspondem ao tipo detectado e gera sugestões de tipos tanto em SQL quanto em TypeScript — tudo rodando localmente no navegador, sem envio a servidores.

1. Cole seus dados: cole uma tabela CSV (com ou sem linha de cabeçalho), um array JSON de objetos, um array JSON de primitivos ou uma lista simples de valores separados por quebras de linha. O detector identifica automaticamente o formato de entrada e o delimitador.
2. Análise instantânea no navegador: clique em "Detectar tipos de dados" e a ferramenta analisa cada valor de cada coluna inteiramente no seu navegador. Nenhum dado é enviado a servidores. Cada coluna recebe um tipo dominante, pontuação de confiança, divisão de tipos, valores de exemplo e estatísticas numéricas quando aplicável.
3. Copie ou baixe a saída: alterne para as abas de interface TypeScript ou SQL CREATE TABLE para copiar ou baixar o código de esquema gerado. Use-o diretamente na sua migração de banco de dados, modelo ORM ou camada de dados TypeScript.

• Tipos numéricos: inteiros (números inteiros) e floats (números decimais, incluindo notação científica) são detectados separadamente e mapeados para os tipos SQL INTEGER ou DECIMAL(18,6).
• Tipos temporais: datas (ISO 8601 e formatos comuns), datas e horas (com hora e fuso) e horas (HH:MM:SS com AM/PM opcional) são detectados e mapeados para os tipos SQL DATE, TIMESTAMP e TIME.
• Tipos semânticos: endereços de e-mail, URLs e UUIDs são detectados por correspondência de padrões e mapeados para os tipos SQL apropriados (VARCHAR(254), TEXT, UUID) e tipos string do TypeScript.
• Tratamento de nulos: strings vazias e o texto literal "null", "NA", "N/A" e "-" são tratados como valores nulos. Colunas com valores nulos recebem restrição NULL no SQL e tipo união | null no TypeScript.

O detector de tipos de dados usa correspondência de padrões heurística — ele infere tipos a partir de padrões de valores, não de um esquema declarado. Uma pontuação de confiança abaixo de 80% indica uma coluna de tipos mistos, em que os valores não correspondem de forma consistente a um único tipo. Isso costuma sinalizar um problema de qualidade de dados que vale investigar antes de importar para um banco de dados. Em casos ambíguos — como uma coluna contendo apenas "1" e "0" — o detector pode identificar booleano ou inteiro, dependendo do padrão majoritário. Sempre revise a divisão de tipos e os valores de exemplo antes de usar a saída SQL ou TypeScript em produção.