O que é qualidade de dados?

Os padrões de qualidade de dados garantem que as empresas estejam tomando decisões baseadas em dados para atingir suas metas de negócios. Se os problemas de dados, como dados duplicados, missing values, valores discrepantes, não forem abordados adequadamente, as empresas aumentarão o risco de resultados comerciais negativos. De acordo com um relatório da Gartner, a má qualidade de dados custa às organizações uma média de 12,9 milhões de dólares por ano ¹. Como resultado, ferramentas de qualidade de dados surgiram para mitigar o impacto negativo associado à má qualidade de dados.

Quando a qualidade de dados atende ao padrão para o uso pretendido, os consumidores de dados podem confiar. Essa confiança permite que eles aprimorem a tomada de decisão, levando a novas estratégias de negócios ou à otimização de estratégias existentes. No entanto, quando um padrão não é atendido, as ferramentas de qualidade de dados fornecem valor, ajudando as empresas a diagnosticar problemas de dados subjacentes. Uma análise de causa raiz permite que as equipes corrijam problemas de qualidade de dados de forma rápida e eficaz.

A qualidade de dados não é apenas uma prioridade para as operações diárias. À medida que as empresas integram a inteligência artificial (IA) e a tecnologia de automação em seus fluxos de trabalho, os dados de alta qualidade serão fundamentais para a adoção efetiva dessas ferramentas. Como diz o velho ditado, "entra lixo, sai lixo", e esse princípio também vale para algoritmos de aprendizado de máquina. Se o algoritmo estiver aprendendo a prever ou classificar dados ruins, podemos esperar que ele produza resultados imprecisos.

Qualidade de dados, integridade de dados e perfilamento de dados estão todos inter-relacionados. A qualidade de dados é uma categoria mais ampla de critérios que as organizações usam para avaliar seus dados quanto à precisão, completude, validade, consistência, unicidade, atualidade e adequação à finalidade.

A integridade dos dados concentra-se em um subconjunto desses atributos, especificamente precisão, consistência e completude. Também aborda esse conceito sob a perspectiva da segurança de dados, implementando mecanismos de proteção para evitar a corrupção de dados por agentes mal-intencionados.

O perfilamento de dados, por outro lado, concentra-se no processo de avaliação e limpeza de dados para manter os padrões de qualidade dentro da organização. Essa prática também pode abranger a tecnologia que dá suporte a esses processos.

A qualidade de dados é avaliada com base em diversas dimensões, que podem variar de acordo com a fonte da informação. Estas dimensões são usadas para categorizar métricas de qualidade de dados:

• Completude: esta métrica representa a quantidade de dados que são utilizáveis ou completos. Se houver uma alta porcentagem de valores ausentes, isso pode levar a uma análise com viés ou enganosa, se os dados não forem representativos de uma amostra de dados típica.
• Unicidade: essa medida leva em consideração a quantidade de dados duplicados em um conjunto de dados. Por exemplo, ao analisar os dados de clientes, você deve esperar que cada cliente tenha um ID distinto.
• Validade: essa dimensão mede a quantidade de dados que correspondem ao formato exigido por quaisquer regras de negócios. A formatação geralmente inclui metadados, como tipos de dados válidos, intervalos, padrões e outros.
• Atualidade: essa dimensão refere-se à prontidão dos dados em um período de tempo esperado. Por exemplo, os clientes esperam receber um número de pedido imediatamente após terem feito uma compra, e esses dados precisam ser gerados em tempo real.
• Precisão: essa dimensão se refere à correção dos valores dos dados com base na “fonte da verdade” acordada. Como pode haver diversas fontes que relatam a mesma métrica, é importante designar uma fonte de dados primária. Outras fontes de dados podem então ser usadas para confirmar a precisão da fonte primária. Por exemplo, ferramentas podem verificar se cada fonte de dados está tendendo na mesma direção para aumentar a confiança na precisão dos dados.
• Consistência: essa dimensão avalia registros de dados de dois conjuntos de dados diferentes. Como mencionado anteriormente, várias fontes podem ser identificadas para relatar uma única métrica. O uso de diferentes fontes para verificar tendências e comportamentos de dados consistentes permite que as organizações confiem em quaisquer insights praticáveis de suas análises. Essa lógica também pode ser aplicada em relação aos relacionamentos entre os dados. Por exemplo, o número de funcionários em um departamento não deve exceder o número total de funcionários em uma empresa.
• Adequação à finalidade: por fim, a adequação à finalidade ajuda a garantir que o ativo de dados atenda a uma necessidade comercial. Essa dimensão pode ser difícil de avaliar, especialmente com conjuntos de dados novos e emergentes. Estas métricas ajudam as equipes a realizar avaliações de qualidade de dados em toda a organização para avaliar até que ponto os dados são informativos e úteis para uma finalidade específica.

Estas métricas ajudam as equipes a realizar avaliações de qualidade de dados em toda a organização para avaliar até que ponto os dados são informativos e úteis para uma finalidade específica.

Ao longo da última década, os desenvolvimentos em nuvem híbrida, inteligência artificial, Internet das Coisas (IoT) e edge computing levaram ao crescimento exponencial de big data. Como resultado, a prática de gerenciamento de dados mestres (MDM) tornou-se mais complexa, exigindo mais responsáveis pela gestão de dados e controles rigorosos para garantir uma boa qualidade de dados.

As empresas dependem da gestão da qualidade de dados para apoiar suas iniciativas de análise, como dashboards de business intelligence. Sem essa supervisão, pode haver consequências devastadoras, até mesmo éticas, dependendo do setor (por exemplo, saúde). As soluções de qualidade de dados existem para ajudar as empresas a maximizar o uso de seus dados e têm gerado benefícios, como:

• Melhores decisões de negócios: dados de alta qualidade permitem que as organizações identifiquem indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir o desempenho de vários programas, o que permite que as equipes os melhorem ou desenvolvam de forma mais eficaz. As organizações que priorizam a qualidade de dados sem dúvida terão uma vantagem sobre seus concorrentes.
• Processos de negócios aprimorados: bons dados também significam que as equipes podem identificar onde há falhas nos fluxos de trabalho operacionais. Esse requisito se aplica ao setor de cadeia de suprimentos, que depende de dados em tempo real para determinar o estoque e a localização adequados após o envio.
• Aumento da satisfação do cliente: a alta qualidade de dados fornece às organizações, especialmente às equipes de marketing e vendas, um insight incrível de seus clientes-alvo. São capazes de integrar diferentes dados em todo o funil de vendas e marketing, o que lhes permite vender seus produtos de forma mais eficaz. Por exemplo, a combinação de dados demográficos e comportamento na web pode informar como as organizações criam suas mensagens, investem seu orçamento de marketing ou contratam suas equipes de vendas para atender clientes existentes ou potenciais.