Texto:

Com o crescimento da adoção de tecnologias no mundo todo, o setor corporativo também foi impactado no que diz respeito ao 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.

Com isso, surge a busca por soluções inteligentes que sustentem a manipulação dessas informações. Afinal, o processo de manter a qualidade de dados é fundamental para a tomada de decisão e ações estratégicas dentro das empresas. 

Quer entender mais como isso funciona? Continue lendo e descubra!

Entenda melhor o contexto da qualidade de dados 

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

Isso significa dizer que há certo caminho até que um dado possa ser usado como informação relevante. Do contrário, pode acontecer de o processo resultar em uma análise de registros indevida e até mesmo prejudicial aos negócios da empresa.

Portanto, podemos dizer que a qualidade de dados depende de alguns critérios, que medirão sua performance considerando suas diferentes características. Inclusive, para que essa métrica seja feita de forma eficiente, há alguns fatores que podem ser analisados. Veja no próximo tópico.

As 6 dimensões da qualidade de dados

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

  • completude: é preciso que os dados sejam completos, ou seja, que não deixem de lado informações relevantes.
  • consistência: mesmo que o registro e dados seja feito em locais diferentes, os dados devem ser iguais.
  • conformidade: há padrões estabelecidos que devem ser seguidos para que os dados sejam registrados.
  • precisão: a necessidade de informações corretas e atualizadas é indiscutível.
  • disponibilidade: é preciso poder acessar um dado de forma ágil sempre que necessário.
  • integridade: a origem dos dados é de suma importância, visto que isso impacta na confiabilidade deles. Ou seja, é preciso saber se não sofreram erros ou foram fraudados.

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. 

As preditivas são uma forma de pensar a previsão de tendências considerando um determinado fator. Já as não-preditivas podem 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 dados resulta em ações e estratégias de marketing mais assertivas, uma vez que informações deturpadas ou equivocadas serão eliminadas. Além disso, essa qualidade 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. Então, quanto mais qualidade nos registros, maior é a assertividade.

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 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 dados 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 dados. 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, dados 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 informações 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 e manipulação.

Melhorar a completude de dados (Completude)

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

Por fim, manter a qualidade de dados é investir em práticas que contribuem para o crescimento da sua empresa. E é exatamente por isso que o Grupo Toccato se tornou referência no mercado de Business Intelligence. Afinal, nosso foco é criar soluções de negócio que transformam os dados das organizações.

Quer saber como isso é possível? Conheça mais sobre o Grupo Toccato e veja os benefícios!