Entenda a importância de melhorar sua qualidade de dados!

Com o crescimento da adoção de tecnologias no mundo todo, o setor corporativo também foi impactado no que diz respeito ao excessivo volume de informações geradas pelas empresas. Ao mesmo tempo em que isso demonstra importância para o negócio, também implica em um maior cuidado para manter a qualidade de dados em dia.

Com isso, surge a busca por soluções inteligentes que sustentem a estruturação desses registros. Afinal, o processo de manter um padrão nos arquivos internos da companhia é fundamental para a tomada de decisão e ações estratégicas dentro das startups.

Quer saber mais sobre como manter uma boa qualidade nos dados organizacionais pode transformar sua corporação? Acompanhe mais a seguir: 

Entenda melhor o contexto da qualidade de dados 

A qualidade de dados ou “Data Quality” está ligada diretamente ao Business Intelligence (BI). Este, por sua vez, tem como proposta transformar arquivos registrados em insights relevantes para as ações do negócio. Dessa forma, trata-se de um processo que coleta, organiza, analisa, compartilha e monitora informações.

Dados errados podem trazer diversos problemas para a instituição, como dificuldades na tomada de decisão e direcionamentos estratégicos equivocados. Por esse motivo, eles são tão indispensáveis para o sucesso organizacional. 

Veja no próximo tópico as principais dimensões para considerar a relevância das informações dentro do seu negócio.

As 6 dimensões da qualidade de dados

Os fatores mais comuns para medir a qualidade de dados são:

Completude

A dimensão da completude se refere à extensão em que os registros estão presentes e abrangem todas as informações necessárias. Isso significa que os arquivos devem ser coletados e armazenados de forma abrangente, sem lacunas ou omissões significativas. 

Esse fator também conta com a garantia de que todos os campos necessários estão preenchidos. Além disso, de que não há informações ausentes que possam comprometer a análise ou o seu uso.

Consistência

A consistência diz respeito à uniformidade e à harmonização dos dados em toda a sua estrutura. Isso implica que os arquivos devem estar livres de contradições, duplicações e discrepâncias. 

Essa dimensão também envolve a padronização dos formatos, unidades de medida e convenções utilizadas nos registros. Pensando nisso, manter esse ponto é fundamental para permitir a integração e a comparação eficaz das informações em diferentes sistemas e fontes.

Conformidade

A dimensão da conformidade aborda a aderência dos dados a regras, regulamentos e políticas estabelecidos. Ou seja, eles precisam estar em conformidade com padrões de qualidade e governança definidos, bem como com as leis federais. 

Precisão

A precisão refere-se à exatidão e à confiabilidade das informações. Isso implica que eles devem ser corretos e representar fielmente a realidade que pretendem retratar. 

Esse ponto envolve a validação e a verificação dos dados em relação a fontes confiáveis. Erros e imprecisões podem levar a decisões errôneas e análises incorretas, o que mostra a relevância desse fator.

Disponibilidade

A dimensão da disponibilidade discorre sobre a acessibilidade e prontidão dos arquivos quando necessário. Isso faz com que os registros estejam disponíveis para uso quando requeridos, sem atrasos ou interrupções significativas. 

Ela também aborda a capacidade de recuperação em caso de falhas ou interrupções no sistema. Essa é uma segurança importante para sustentar a continuidade das operações e a tomada de decisões oportunas.

Integridade

Por fim, a integridade está ligada no estado geral dos dados em termos de sua completude, consistência e precisão ao longo do tempo. 

Como consequência, os registros devem ser mantidos protegidos contra alterações, corrupção ou perda não autorizada. A dimensão envolve a implementação de mecanismos de controle e segurança para garantir que os arquivos permaneçam confiáveis e não sejam comprometidos ao longo do ciclo de vida. 

Por que investir na gestão da qualidade de dados? 

Investir em uma boa gestão da qualidade de dados é fundamental para manter as informações asseguradas e válidas para cuidar da saúde do negócio. Além disso, são vitais para traçar melhorias para o funcionamento das atividades internas, como em relação ao modo de operação da empresa e questões administrativas e estratégicas.

A importância de manter a qualidade de dados está ligada a como as informações podem ser úteis e contribuir para alcançar um melhor desempenho do negócio. Assim, é um processo que:

Fundamenta as análises preditivas e não-preditivas

Os dados embasam as análises da empresa, sejam elas preditivas ou não-preditivas. 

O primeiro é uma forma de pensar a previsão de tendências considerando um determinado fator. Já o segundo pode identificar o período que proporcionou um melhor desempenho da empresa ou constatar a evolução dos setores, por exemplo.

Auxilia nas estratégias de marketing

A qualidade de registros resulta em ações e estratégias de marketing mais assertivas, uma vez que informações deturpadas ou equivocadas serão eliminadas. 

Além disso, esse fator vai influenciar diretamente em resultados mais precisos, visto que as informações colhidas serão filtradas. Ou seja, é um processo importante para ações direcionadas e eficientes.

Ajuda na tomada de decisões

Com o foco na qualidade de dados, tomar decisões delicadas para o negócio se torna um processo mais confiável. Isso porque as informações colhidas são vitais para a tomada de decisão dentro da empresa e podem impactar diretamente no resultado de uma ação.

Maior lucro empresarial

Investir na gestão da qualidade dos dados pode resultar em um aumento significativo no lucro empresarial. 

Lembre-se: dados de qualidade fornecem insights valiosos sobre os clientes, concorrência e outras variáveis essenciais para o sucesso do negócio. 

Com essa precisão, as empresas podem identificar oportunidades de mercado, segmentos lucrativos, necessidades dos consumidores e ajustar suas estratégias e operações para maximizar os lucros.

Produtividade e otimização de etapas

A gestão da qualidade das informações desempenha um papel crucial na melhoria da produtividade e na otimização das etapas de negócios. Eles permitem uma melhor compreensão dos processos internos, fluxos de trabalho e áreas que precisam ser aprimoradas. 

Ao identificar ineficiências, gargalos e etapas desnecessárias com base nos arquivos, as instituições podem tomar medidas para otimizar suas operações e maximizar a eficiência.

Coloque em prática: confira 6 ações para melhorar a qualidade de dados 

Agora que você já entendeu a importância de investir na qualidade de dados dentro da sua empresa, veja como ela funciona na prática:

Definir padrões de dados (Conformidade)

É preciso que haja um padrão com o propósito de facilitar tanto a leitura quanto a interpretação dos dados. Isso é possível com base em alguns critérios de segmentação, agrupamento, descarte de informações irrelevantes e uniformização de registros de forma organizada e eficiente.

Regras de qualidade de dados (Integridade) (Conformidade)

Já essa etapa é usada para determinar filtros para a entrada ou análise dos arquivos. As regras são desenvolvidas com base no tipo de dado que será gerado, o que vai especificar critérios de registro, como o padrão de formato válido. 

Por exemplo, se um formulário solicita o número de telefone do cliente e ele informa isso com dígitos a mais do que a regra pede, o dado se torna inválido.

Análise de Outliers (Integridade) (Conformidade)

Outliers são os pontos fora da curva, ou seja, registros que se distanciam da normalidade e podem prejudicar a análise. Por isso, é preciso identificá-los definindo um intervalo aceitável para que os valores que fogem do esperado sejam apontados. 

Integração de sistemas (Precisão) (Disponibilidade)

A integração serve para conectar sistemas e compartilhar arquivos de origens diferentes. É um processo que permite que os sistemas gerem determinadas ações em relação aos dados. Mais do que isso, resulta em maior precisão nas informações, considerando a maior agilidade na atualização dos registros.

Higienização de dados (Integridade) (Precisão) (Consistência)

Com base nos critérios de integridade, precisão e consistência, a higienização de dados diz respeito à eliminação daquilo que não é útil, como espaços em branco, caracteres especiais, traços, acentuações, entre outros. Ou seja, é feita uma limpeza para facilitar a leitura dos registros.

Melhorar a completude de dados (Completude)

Dados faltosos podem gerar falhas de integração ou coleta de arquivos ineficientes. Assim, para realizar as análises necessárias, é preciso de ações que melhorem a completude da base, visto que as informações precisam sustentar o resultado esperado.

Dica extra: Conte com a Toccato

Contar com as soluções da Toccato pode ser um diferencial fundamental no processo de aprimorar a qualidade geral dos dados da sua organização. 

A Toccato oferece uma ampla gama de serviços e tecnologias especializadas em gestão de registros. Essas soluções foram pensadas justamente para auxiliar na coleta, preparação e catalogação de arquivos. Assim, idéias e insights são transformadas em informações estratégicas para os gestores.

Ao contar com a Toccato, as startups podem se beneficiar de uma melhor tomada de decisão, uma vez que terão acesso a informações confiáveis e relevantes. Isso proporciona uma base sólida para análises precisas e estratégicas, convertendo-se em rentabilidade e em receita para a organização.

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