O que é confiabilidade de dados?

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 equivocadas, modelos defeituosos e decisões ruins. É por isso que cada vez mais empresas estão nomeando Chief Data Officers — um número que dobrou entre as maiores empresas de capital aberto entre 2019 e 2021¹.

Os riscos dos dados ruins, combinados com as vantagens competitivas dos dados precisos, significam que as iniciativas de confiabilidade dos dados devem ser prioridade em todas as empresas. 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 de observabilidade de dados de ponta a ponta ajuda as equipes de engenharia de dados a garantir a confiabilidade dos dados em toda a pilha de dados, identificando, solucionando e resolvendo problemas antes que problemas de dados ruins tenham a chance de se espalhar.

Medir a confiabilidade de seus dados exige a análise de três fatores principais:

A validade dos dados é determinada se eles são armazenados e formatados da maneira correta e se estão medindo o que se pretende medir. Por exemplo, se você estiver coletando novos dados em um fenômeno específico do mundo real, os dados só serão válidos se refletirem precisamente esse fenômeno e não estiverem sendo influenciados por fatores estranhos.

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 singularidade dos dados verifica se há duplicatas no conjunto de dados. Essa singularidade é importante para evitar representações excessivas, que seriam imprecisas.

Para dar um passo adiante, algumas equipes de dados também analisam vários outros fatores, incluindo:

• Se e quando a fonte de dados foi modificada
• Quais alterações foram feitas nos dados
• Com que frequência os dados foram atualizados
• De onde vieram os dados originalmente
• Quantas vezes os dados foram usados

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.

Uma plataforma de dados moderna é suportada não apenas pela tecnologia, mas também pelo DevOps, DataOps e metodologias ágeis. Embora DevOps e DataOps tenham propósitos completamente diferentes, ambos se assemelham à filosofia ágil, que é projetada para acelerar os ciclos de trabalho dos projetos.

O DevOps se concentra no desenvolvimento de produtos, enquanto o DataOps se concentra na criação e manutenção de um sistema de arquitetura de dados distribuídos que agrega valor aos negócios a partir dos dados.

Ágil é uma filosofia de desenvolvimento de software que promove velocidade e eficiência, mas sem eliminar o fator “humano”. Ela dá ênfase a conversas presenciais como forma de maximizar a comunicação, ao mesmo tempo que valoriza a automação como meio de reduzir erros.

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.

• A confiabilidade dos dados se concentra na consistência e repetibilidade dos dados em diferentes observações ou medições.Essencialmente, dados confiáveis devem produzir resultados iguais ou muito semelhantes cada vez que uma determinada medição ou observação é repetida.Trata-se de garantir que os dados estejam estáveis e consistentes ao longo do tempo e em diferentes contextos.
  
  
• A validade dos dados, no sentido de validação de dados, diz respeito à precisão, estrutura e integridade dos dados.Garante que todos os novos dados sejam formatados corretamente, estejam em conformidade com as regras necessárias e que sejam precisos e livres de corrupção.Por exemplo, uma coluna de data deve ter datas e não caracteres alfanuméricos.Dados inválidos podem levar a uma variedade de problemas, como erros de aplicativos, resultados incorretos de análise de dados e qualidade geral de dados ruim.

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:

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:

1. Padronize a coleta de dados: estabeleça procedimentos claros e padronizados para a coleta de dados.Isso pode ajudar a reduzir a variação e garantir a consistência ao longo do tempo.
   
   
2. Formar coletores de dados: os indivíduos que coletam dados devem ser treinados adequadamente para entender os métodos, ferramentas e protocolos para minimizar os erros humanos.Eles devem estar cientes da importância de dados confiáveis e das consequências de dados não confiáveis.
   
   
3. Auditorias regulares: as auditorias regulares de dados são essenciais para detectar inconsistências ou erros que possam afetar a confiabilidade.Essas auditorias devem ter como objetivo encontrar erros, mas também identificar as causas básicas dos erros e implementar ações corretivas.
   
   
4. Use instrumentos confiáveis: use ferramentas e instrumentos que tenham sido testados quanto à confiabilidade.Por exemplo, se você estiver usando o processamento de transmissão, teste e monitore transmissões de eventos para garantir que os dados não sejam perdidos ou duplicados.
   
   
5. Limpeza de dados: empregue um processo rigoroso de limpeza de dados. Isso deve incluir a identificação e o tratamento de valores discrepantes, valores ausentes e inconsistências. Use métodos sistemáticos para lidar com dados ausentes ou problemáticos.
   
   
6. Manter um dicionário de dados: um dicionário de dados é um repositório centralizado de informações sobre dados, como tipos de dados, significados, relacionamentos com outros dados, origem, uso e formato.Ele ajuda a manter a consistência dos dados e garante que todos usem e interpretem os dados da mesma maneira.
   
   
7. Garantir a reprodutibilidade dos dados: documentar todas as etapas de coleta e processamento de dados garante que outros possam reproduzir seus resultados, o que é um aspecto importante da confiabilidade.Isso inclui fornecer explicações claras das metodologias usadas e manter o controle de versão para dados e códigos.
   
   
8. Implementar governança de dados: boas políticas de governança de dados podem ajudar a melhorar a confiabilidade dos dados.Isso envolve ter políticas e procedimentos claros sobre quem pode acessar e modificar dados e manter registros claros de todas as alterações feitas em conjuntos de dados.
   
   
9. Backup e recuperação de dados: faça backup regular dos dados para evitar a perda de dados.Além disso, garanta que haja um sistema confiável para a recuperação de dados em caso de perda 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 ciclo de vida dos dados. Isso é especialmente crucial 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.