A confiabilidade dos dados refere-se à completude e à precisão dos dados como medida de quão consistentes e livres de erros eles permanecem ao longo do tempo e entre diferentes fontes.
Quanto mais confiáveis são os dados, mais confiáveis eles se tornam. A confiança nos dados oferece uma base sólida para extrair insights significativos e tomar decisões bem fundamentadas, seja na pesquisa acadêmica, na análise de negócios ou em políticas públicas.
Dados imprecisos ou não confiáveis podem levar a conclusões incorretas, modelos defeituosos e tomadas de decisão inadequadas. É por isso que cada vez mais empresas estão introduzindo os diretores de dados— um número que dobrou entre as principais empresas de capital aberto entre 2019 e 20211.
Os riscos de dados ruins combinados com as vantagens competitivas de dados precisos significam que as iniciativas de confiabilidade de dados devem ser a prioridade de todos os negócios. Para que essas iniciativas tenham sucesso, é fundamental entender o que envolve a avaliação e a melhoria da confiabilidade — o que, em grande parte, está relacionado à observabilidade dos dados— e, a partir disso, definir responsabilidades e metas claras de aprimoramento.
A implementação da observabilidade de dados de ponta a ponta ajuda as equipes de engenharia de dados a garantir a confiabilidade em todo o stack, identificando, solucionando e resolvendo problemas antes que eles se espalhem.
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Medir a confiabilidade de seus dados exige a análise de três fatores principais:
A validade dos dados é determinada pela sua formatação e armazenamento corretos e pela sua capacidade de medir o que se propõe a medir. Por exemplo, se você estiver coletando novos dados sobre um determinado fenômeno do mundo real, os dados só serão válidos se refletirem com precisão esse fenômeno e não forem influenciados por fatores externos.
A integridade dos dados identifica se algo está faltando nas informações. Embora os dados possam ser válidos, eles ainda podem estar incompletos se campos críticos não estiverem presentes que possam alterar o entendimento de alguém sobre as informações. Dados incompletos podem levar a análises tendenciosas ou incorretas.
A unicidade dos dados verifica a existência de duplicidades no conjunto de dados. Essa unicidade é importante para evitar representação excessiva, o que levaria a resultados imprecisos.
Para dar um passo adiante, algumas equipes de dados também analisam vários outros fatores, incluindo:
Medir a confiabilidade dos dados é essencial para ajudar as equipes a construir confiança em seus conjuntos de dados e identificar possíveis problemas desde o início. Testes de dados regulares e eficazes podem ajudar as equipes de dados a identificar rapidamente os problemas para determinar a origem do problema e tomar medidas para resolvê-lo.
A confiabilidade de dados e a qualidade de dados são conceitos intimamente relacionados. A qualidade de dados refere-se a quão bem um conjunto de dados atende aos critérios definidos para padrões como precisão, completude, validade, consistência, unicidade, atualidade e adequação à finalidade. É um termo mais amplo que captura muitos aspectos da integridade e utilidade dos dados.
A confiabilidade de dados, por outro lado, concentra-se mais especificamente na consistência e na segurança dos dados ao longo do tempo — em particular, se você pode ou não confiar que eles produzirão resultados precisos quando usados repetidamente ou em diferentes cenários.
A confiabilidade e a validade dos dados abordam dois aspectos distintos da qualidade dos dados.
No contexto de gerenciamento de dados, ambas as qualidades desempenham um papel crucial para garantir a integridade e a utilidade dos dados em questão.
Embora a confiabilidade e a validade dos dados estejam relacionadas, elas não são intercambiáveis. Por exemplo, você pode ter um processo de coleta de dados altamente confiável (que forneça resultados consistentes e repetíveis), mas se os dados coletados não forem validados (não estiverem em conformidade com as regras ou os formatos exigidos), o resultado final ainda será de dados de baixa qualidade.
Por outro lado, você pode ter dados perfeitamente válidos (atendendo a todas as regras de formato e integridade), mas se o processo de coleta desses dados não for confiável (ele fornece resultados diferentes a cada medição ou observação), a utilidade e a confiabilidade desses dados se tornam questionáveis.
Para manter a confiabilidade dos dados, um método consistente para coletar e processar todos os tipos de dados deve ser estabelecido e rigorosamente seguido. Para a validade dos dados, protocolos rigorosos de validação de dados devem ser implementados. Isso pode incluir itens como verificações de tipo de dados, verificações de faixa, verificações de integridade referencial e outros. Esses protocolos ajudarão a garantir que os dados estejam no formato certo e cumprirão todas as regras necessárias.
Todas as iniciativas de confiabilidade de dados apresentam problemas e desafios consideráveis em muitas áreas de pesquisa e análise de dados, incluindo:
A forma como os dados são coletados pode afetar muito a sua confiabilidade. Se o método utilizado para recolher dados for falho ou tendencioso, os dados não serão fiáveis. Além disso, erros de medição podem ocorrer no ponto de coleta de dados, durante a entrada de dados ou quando os dados estão sendo processados ou analisados.
Os dados devem ser consistentes ao longo do tempo e em diferentes contextos para serem confiáveis. Dados inconsistentes podem surgir devido a mudanças nas técnicas de medição, definições ou nos sistemas usados para coletar dados.
Erro humano é sempre uma fonte potencial de não confiabilidade. Isso pode ocorrer de várias maneiras, como entrada de dados incorreta, codificação de dados inconsistente e interpretação incorreta dos dados.
Em alguns casos, o que está sendo medido pode mudar com o tempo, causando problemas de confiabilidade. Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina que prevê o comportamento do consumidor pode ser confiável quando é criado, mas pode se tornar impreciso à medida que o comportamento subjacente do consumidor muda.
Práticas inconsistentes de governança de dados e falta de administração podem resultar em falta de responsabilidade pela qualidade e confiabilidade dos dados.
Quando as fontes de dados mudam ou passam por atualizações, elas podem prejudicar a confiabilidade dos dados, principalmente se os formatos de dados ou estruturas mudarem. A integração de dados de diferentes fontes de dados também pode levar a problemas de confiabilidade de dados em sua plataforma de dados moderna.
Registros duplicados ou entradas podem levar a imprecisões e distorcer os resultados. Identificar e lidar com duplicatas é um desafio para manter a confiabilidade dos dados.
Garantir a confiabilidade de seus dados é um aspecto fundamental do gerenciamento sólido de dados. Aqui estão algumas práticas recomendadas para manter e melhorar a confiabilidade dos dados em toda a pilha de dados:
A observabilidade de dados é sobre entender a integridade e o estado dos dados em seu sistema. Inclui uma variedade de atividades que vão além de apenas descrever um problema. A observabilidade de dados pode ajudar a identificar, solucionar e resolver problemas de dados em quase tempo real.
É importante ressaltar que a observabilidade dos dados é essencial para se antecipar a problemas de dados ruins, que estão no centro da confiabilidade dos dados. Olhando mais a fundo, a observabilidade de dados engloba atividades como monitoramento, alerta, acompanhamento, comparações, análises, registro, acompanhamento de SLA e linhagem de dados, todos trabalhando juntos para entender a qualidade de dados de ponta a ponta, incluindo confiabilidade de dados.
Quando bem feito, a observabilidade de dados pode ajudar a melhorar a confiabilidade dos dados, possibilitando a identificação antecipada de problemas, para que toda a equipe de dados possa responder mais rapidamente, entender a extensão do impacto e restaurar a confiabilidade.
Ao implementar práticas e ferramentas de observabilidade de dados, as organizações podem aumentar a confiabilidade dos dados, garantindo que eles sejam precisos, consistentes e confiáveis ao longo de todo o seu ciclo de vida. Isso é fundamental em ambientes orientados por dados, nos quais dados de alta qualidade podem impactar diretamente a business intelligence, as decisões baseadas em dados e os resultados da empresa.
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1 Value-creating chief data officers: Cementing a seat at the top table. Strategy+Business, a PwC publication, 7 de dezembro de 2022.
