O que é precisão de dados?

A precisão dos dados refere-se ao grau em que um dado reflete seu valor verdadeiro no mundo real. Dados precisos são corretos, precisos e sem erros.
 

A precisão dos dados é uma dimensão central da qualidade dos dados, além de integridade, consistência, pontualidade, exclusividade, validade e outras métricas dos dados. Como tal, alcançar a precisão dos dados é um aspecto significativo do gerenciamento de qualidade de dados, uma coleção de práticas para otimizar os dados de uma organização em todas as dimensões de qualidade.

Manter a precisão dos dados envolve identificar e corrigir erros, aplicar regras de validação de dados e implementar uma forte gestão de dados. Políticas, padrões e procedimentos claros para coleta, propriedade, armazenamento, processamento e uso de dados contribuem para manter a alta precisão dos dados.

Quando os dados são precisos, proporcionam uma base confiável para a tomada de decisões baseada em dados, seja impulsionando modelos de aprendizado de máquina ou orientando campanhas de marketing. Por outro lado, dados imprecisos podem levar a decisões de negócios inadequadas, redução da satisfação do cliente, ineficiências operacionais e perdas financeiras.

Embora a precisão de dados sempre tenha sido importante, alcançá-la tornou-se imperativa no clima empresarial baseado em dados de hoje. Dados precisos podem garantir que quaisquer resultados sejam confiáveis e fidedignos, levando a vários benefícios, como:

• Eficiência operacional
• Conformidade regulamentar
• Resultados de IA de qualidade
• Satisfação do cliente

Dados precisos ajudam as organizações a tomar decisões informadas e baseadas em fatos. Com dados confiáveis, a tomada de decisões e o planejamento de negócios têm mais probabilidade de serem eficazes e adequados aos indicadores-chave de desempenho (KPIs). Por outro lado, dados ruins prejudicam a confiabilidade das decisões e podem ter efeitos negativos nas operações.

Dados imprecisos e incompletos podem colocar as organizações em risco de não conformidade com várias regulamentações e normas do setor. Por exemplo, nos serviços financeiros, regulamentações como a Lei Sarbanes-Oxley e o Acordo de Basileia III exigem que as organizações garantam a precisão e a integridade de seus dados financeiros. O não cumprimento pode resultar em penalidades significativas, maior rigor nas auditorias e danos à reputação.

A qualidade dos dados (incluindo imprecisões) é a parte “lixo” da expressão conhecida “lixo entra, lixo sai”, frequentemente usada para descrever modelos de IA e seus dados de treinamento. Dados ruins levam a saídas incorretas de algoritmos e modelos de IA, diminuindo a eficácia dos sistemas de IA, e podem corroer a confiança do usuário e dos interessados, criando obstáculos para iniciativas futuras.

A importância da precisão dos dados é evidente em setores como saúde, serviços financeiros e manufatura. Informações desatualizadas ou discrepâncias de dados nesses setores podem pôr em risco a segurança dos pacientes, contribuir para a instabilidade financeira ou levar a produtos de baixa qualidade. Esses resultados podem precipitar consequências adicionais, como perda financeira ou danos à reputação da marca.

A precisão dos dados e a integridade dos dados são conceitos de gerenciamento de dados independentes, mas relacionados. Ambos desempenham papel crucial na seleção de dados de alta qualidade nos quais as organizações podem confiar para tomada de decisões, planejamento e operações de negócios.

O conceito de integridade dos dados concentra-se em manter a precisão, a integridade e a consistência dos dados durante todo o ciclo de vida dos dados, mesmo quando estes são transferidos entre sistemas ou manipulados para diversos fins. Muitas vezes, é alcançado por meio de técnicas de detecção e correção de erros.

A precisão dos dados, um dos principais contribuintes para a integridade dos dados, ajuda a garantir que os pontos de dados individuais estejam corretos e representem as entidades do mundo real que eles pretendem descrever.

Há várias maneiras de os dados se tornarem imprecisos. Algumas das causas mais comuns são:

• Erro humano: erro humano (erros tipográficos, dados mal colocados ou valores incorretos) introduzidos durante processos manuais, como entrada de dados, é a principal causa de imprecisões de dados.
  
  
• Erros do sistema: bancos de dados mal projetados ou mantidos, bugs, software desatualizado ou outras causas de downtime podem afetar a confiabilidade dos dados.
  
  
• Informações desatualizadas: dados atualizados ajudam a garantir que os dados sejam relevantes para fins de análise ou tomada de decisão. Informações desatualizadas podem levar a conclusões incorretas.
  
  
• Registros duplicados: entradas de dados duplicadas (ou registros redundantes) exageram pontos de dados ou tendências específicos, o que pode distorcer a análise.
  
  
• Dados incompletos: um conjunto de dados incompleto pode não conter todos os registros necessários, com valores ausentes ou lacunas que afetam a qualidade da análise.
  
  
• Dados inconsistentes: valores de dados isolados ou incompatíveis em diferentes conjuntos de dados ou sistemas podem contribuir para dados imprecisos (como formatos de data inconsistentes).
  
  
• Dados com viés: dados que contêm vieses históricos e sociais dificultam a produção de resultados precisos.
  
  
• Coleta de dados ruim: os problemas de qualidade de dados podem se originar na coleta de dados quando os métodos são tendenciosos ou inconsistentes, as ferramentas de coleta não funcionam corretamente ou a fonte de dados é de baixa qualidade.

Medir métricas de qualidade de dados (precisão, integridade, consistência, pontualidade, exclusividade ou validade) é uma prática fundamental de gerenciamento de qualidade de dados. Sem medição, é difícil identificar áreas de melhoria. O monitoramento regular da precisão dos dados pode ajudar as organizações a detectar alterações e tomar medidas corretivas antes que as imprecisões afetem os negócios.

Para precisão de dados, a medição envolve avaliar a correção dos dados ou o grau em que os dados estão livres de erros e quão bem representam entidades do mundo real. A medição ocorre por meio de vários métodos, como validação de dados, verificação e comparação com quaisquer “fontes de verdade” conhecidas.

Há vários métodos e processos que uma organização pode usar para ajudar a garantir e manter dados precisos, incluindo:

• Auditoria de dados
• Limpeza de dados
• Perfil de dados
• Validação de dados
• Integração de dados
• Observabilidade de dados
• Governança de dados

Auditorias de dados regulares ajudam as empresas a conhecer, analisar, classificar, monitorar e visualizar seus ambientes de dados. Esse processo pode descobrir possíveis riscos, inconsistências ou imprecisões.

Também chamada de limpeza de dados ou depuração de dados, a limpeza de dados é o processo de identificação e correção de erros em conjuntos de dados brutos. As técnicas de limpeza de dados são padronização, deduplicação e validação. Normalmente, o processo começa com uma avaliação dos dados (criação de perfis de dados).

Também conhecida como arqueologia de dados, a criação de perfis de dados ajuda as organizações a conhecerem melhor a qualidade dos dados. O processo emprega vários métodos para fazer avaliações e resumir dados e, em seguida, avaliar sua condição em relação aos padrões de qualidade de dados. A criação de perfis de dados é especialmente benéfica para big data.

A validação de dados envolve a verificação da precisão e a qualidade dos dados antes de serem usados. O processo para validar dados pode incluir verificação de erros, inconsistências e problemas de integridade de dados.

O processo de integração de dados combina e harmoniza dados de fontes díspar, ajudando as organizações a superar desafios relacionados a silos e inconsistências de dados. HÁ várias ferramentas de integração de dados disponíveis que usam automação para agilizar o processo.

A observabilidade de dados ajuda as organizações a conhecer a integridade de seus dados e seu estado em todo o ecossistema de dados. Inclui atividades que vão além do monitoramento tradicional para identificar, solucionar e resolver problemas de dados quase em tempo real.

A gestão de dados pode ajudar a garantir a precisão dos dados por meio da criação de frameworks que apoiem uma administração robusta de dados e um forte processo de gerenciamento de dados de ponta a ponta.