Tudo sobre qualidade de Dados

Descubra os componentes fundamentais da qualidade de dados, por que ela é importante para sua empresa e como gerenciar melhor a qualidade de dados.

O que é Qualidade de Dados?

A qualidade dos dados é parte integrante da governança de dados que garante que os dados da sua organização sejam adequados para o propósito. Refere-se à utilidade geral de um conjunto de dados e sua capacidade de ser facilmente processado e analisado para outros usos. O gerenciamento de dimensões de qualidade de dados, como integridade, conformidade, consistência, precisão e integridade, ajuda suas iniciativas de governança de dados, análise e IA/ML a fornecer resultados confiáveis e confiáveis.

O que preciso saber sobre qualidade de dados?

Dados de qualidade são dados úteis. Para serem de alta qualidade, os dados devem ser consistentes e inequívocos. Os problemas de qualidade de dados geralmente são o resultado de mesclagens de banco de dados ou processos de integração de sistemas/nuvem nos quais os campos de dados que devem ser compatíveis não são devidos a inconsistências de esquema ou formato. Dados que não são de alta qualidade podem passar por limpeza de dados para aumentar sua qualidade.

Quais são os benefícios da qualidade de dados?

Quando os dados são de excelente qualidade, eles podem ser facilmente processados e analisados, levando a insights que ajudam a organização a tomar melhores decisões. Dados de alta qualidade são essenciais para análise de nuvem, iniciativas de IA, esforços de inteligência de negócios e outros tipos de análise de dados.

Além de ajudar sua organização a extrair mais valor de seus dados, o processo de gerenciamento de qualidade de dados melhora a eficiência e a produtividade organizacional, além de reduzir os riscos e custos associados a dados de baixa qualidade. A qualidade dos dados é, em suma, a base dos dados confiáveis que impulsionam a transformação digital — e um investimento estratégico na qualidade dos dados será recompensado repetidamente, em vários casos de uso, em toda a empresa.

Quais atividades estão envolvidas no gerenciamento de qualidade de dados?

As atividades de qualidade de dados envolvem a racionalização e validação de dados. Esforços de qualidade de dados geralmente são necessários durante a integração de aplicativos distintos que ocorrem durante atividades de fusão e aquisição, mas também quando sistemas de dados isolados em uma única organização são reunidos pela primeira vez em um data warehouse ou data lake na  nuvem. A qualidade dos dados também é crítica para a eficiência de aplicativos de negócios horizontais, como planejamento de recursos empresariais (ERP) ou  gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) .

Os componentes fundamentais da qualidade de dados

O sucesso do gerenciamento de qualidade de dados é medido por sua confiança na precisão de sua análise, quão bem os dados suportam várias iniciativas e quão rapidamente essas iniciativas entregam valor estratégico tangível. Para atingir todos esses objetivos, suas ferramentas de qualidade de dados devem ser capazes de:

• Suporte a todos os casos de uso: a migração de dados requer métricas de qualidade de dados diferentes das análises de última geração. Evite uma abordagem de tamanho único em favor de uma solução integrada que permite escolher os recursos certos para seus casos de uso específicos. Por exemplo, se estiver migrando dados, primeiro você precisa entender quais dados você possui (criação de perfil) antes de movê-los. Para um caso de uso analítico, você deseja limpar, analisar, padronizar e desduplicar os dados.
• Acelere e dimensione: a qualidade dos dados é igualmente crítica para serviços da Web, lote, big data e cargas de trabalho em tempo real. Ele precisa ser confiável, seguro, controlado e adequado para uso, independentemente de onde reside (local, nuvem) ou de sua velocidade (lote, tempo real, sensor/IoT e assim por diante). Procure uma solução que se adapte a qualquer carga de trabalho em todos os departamentos. Você pode começar concentrando-se na qualidade dos dados em um aplicativo ou processo, usando regras e aceleradores de negócios prontos para uso, além de ferramentas de autoatendimento baseadas em função para criar perfil, preparar e limpar seus dados. Então, quando estiver pronto para expandir o programa, você poderá implantar as mesmas regras de negócios e processos de limpeza em todos os aplicativos e tipos de dados em escala.
• Ofereça uma experiência de usuário flexível: Cientistas de dados, administradores de dados e consumidores de dados têm recursos, conjuntos de habilidades e interesses específicos em trabalhar com dados. Escolha uma solução de qualidade de dados que adapte a experiência do usuário por função para que todos os membros de sua equipe possam atingir seus objetivos sem intervenção de TI.
• Automatize tarefas críticas: o volume, a variedade e a velocidade dos dados corporativos atuais impossibilitam o gerenciamento manual da qualidade dos dados. Uma solução baseada em IA pode avaliar automaticamente a qualidade dos dados e fazer recomendações inteligentes que otimizam tarefas importantes, como descoberta de dados e criação de regras de qualidade de dados em toda a organização.

Dimensões da Qualidade de Dados

A qualidade dos dados opera em seis dimensões principais:

1. Precisão : os dados refletem os objetos e/ou eventos do mundo real que se pretende modelar. A precisão geralmente é medida pela forma como os valores concordam com uma fonte de informação conhecida como correta.
2. Completude : os dados disponibilizam todos os registros e valores necessários.
3. Consistência : os valores de dados extraídos de vários locais não entram em conflito entre si, seja em um registro ou mensagem, ou em todos os valores de um único atributo. Observe que dados consistentes não são necessariamente precisos ou completos.
4. Pontualidade : os dados são atualizados com a frequência necessária, inclusive em tempo real, para garantir que atendam aos requisitos de precisão, acessibilidade e disponibilidade do usuário.
5. Validade : os dados estão em conformidade com as regras de negócios definidas e se enquadram nos parâmetros permitidos quando essas regras são aplicadas.
6. Exclusividade : Nenhum registro existe mais de uma vez no conjunto de dados, mesmo que exista em vários locais. Cada registro pode ser identificado e acessado exclusivamente dentro do conjunto de dados e entre aplicativos.

Todas essas seis dimensões de qualidade de dados são importantes, mas sua organização pode precisar enfatizar algumas mais do que outras para oferecer suporte a casos de uso específicos. Por exemplo, a indústria farmacêutica exige precisão, enquanto as empresas de serviços financeiros devem priorizar a validade.

Exemplos de métricas de qualidade de dados

Algumas métricas de qualidade de dados são consistentes em organizações e setores – por exemplo, que as informações de cobrança e remessa do cliente sejam precisas, que um site forneça todos os detalhes necessários sobre produtos e serviços e que os registros dos funcionários estejam atualizados e corretos.

Aqui estão alguns exemplos relacionados a diferentes setores:

• Métricas de qualidade de dados de saúde
  As organizações de assistência médica precisam de registros de pacientes completos, corretos e exclusivos para conduzir tratamento adequado, cobrança rápida e precisa, gerenciamento de risco e precificação e vendas de produtos mais eficazes.
• Métricas de qualidade de dados do setor público
  As agências do setor público precisam de dados completos, consistentes e precisos sobre constituintes, iniciativas propostas e projetos atuais para entender como estão atingindo suas metas.
• Métricas de qualidade de dados de serviços financeiros
  As empresas de serviços financeiros devem identificar e proteger dados confidenciais, automatizar processos de relatórios, monitorar e corrigir a conformidade regulatória.
• Métricas de qualidade de dados de fabricação
  Os fabricantes precisam manter registros precisos de clientes e fornecedores, ser notificado em tempo hábil sobre problemas de controle de qualidade e necessidades de manutenção e acompanhar os gastos gerais do fornecedor em busca de oportunidades para reduzir os custos operacionais.

Problemas de qualidade de dados

As possíveis ramificações da má qualidade dos dados variam de pequenos inconvenientes a falhas nos negócios. Problemas de qualidade de dados desperdiçam tempo, reduzem a produtividade e aumentam os custos. Eles também podem manchar a satisfação do cliente, prejudicar a reputação da marca, forçar uma organização a pagar multas pesadas por não conformidade regulatória – ou até mesmo ameaçar a segurança dos clientes ou do público. Aqui estão alguns exemplos de empresas que enfrentaram as consequências de problemas de qualidade de dados e encontraram uma maneira de resolvê-los:

• Dados de baixa qualidade ocultam oportunidades valiosas de venda cruzada e venda adicional e deixam a empresa lutando para identificar lacunas em suas ofertas que possam inspirar produtos e serviços inovadores ou permitir que ela entre em novos mercados. Os dados dos clientes da Nissan Europa  não eram confiáveis e estavam espalhados por vários sistemas desconectados, o que tornava difícil para a empresa gerar ofertas personalizadas e direcioná-las de forma eficaz. Ao melhorar a qualidade dos dados, a empresa agora tem uma melhor compreensão de seus clientes atuais e potenciais, o que a ajudou a melhorar as comunicações com os clientes e aumentar as taxas de conversão enquanto reduz os custos de marketing.
• A baixa qualidade dos dados desperdiça tempo e força o retrabalho quando os processos manuais falham ou precisam ser verificados repetidamente quanto à precisão. A CA Technologies  enfrentou a perspectiva de passar meses corrigindo e aprimorando manualmente os dados de contato do cliente para uma grande migração do Salesforce. Ao incorporar a verificação automatizada de e-mail e outras medidas de qualidade de dados no processo de migração e integração, a empresa conseguiu usar uma equipe de migração menor do que o esperado e concluir o projeto em um terço do tempo alocado com dados mensuravelmente melhores.

Quatro etapas para começar a melhorar a qualidade de seus dados

1. Descubra

Você só pode planejar sua jornada de qualidade de dados depois de entender seu ponto de partida. Para fazer isso, você precisará avaliar o estado atual de seus dados: o que você tem, onde residem, sua confidencialidade, relacionamentos de dados e quaisquer problemas de qualidade que tenham.

2. Defina regras

As informações coletadas durante a fase de descoberta moldam suas decisões sobre as medidas de qualidade de dados necessárias e as regras que você criará para atingir o estado final desejado. Por exemplo, você pode precisar limpar e desduplicar dados, padronizar seu formato ou descartar dados anteriores a uma determinada data. Observe que este é um processo colaborativo entre negócios e TI.

3. Aplicar regras

Depois de definir as regras, você as integrará aos seus pipelines de dados. Não fique preso em um silo; suas ferramentas de qualidade de dados precisam ser integradas em todas as fontes e destinos de dados para corrigir a qualidade dos dados em toda a organização.

4. Monitore e gerencie

A qualidade dos dados não é um exercício único. Para mantê-lo, você precisa ser capaz de monitorar e relatar todos os processos de qualidade de dados continuamente, no local e na nuvem, usando painéis, scorecards e visualizações.

Comece a  transformar seus dados em ativos estratégicos

Os dados estão em toda parte e a qualidade dos dados é fundamental para aproveitá-los ao máximo para todos, em todos os lugares. Lembre-se destes princípios ao trabalhar para melhorar a qualidade dos dados:

• Torná-lo uma iniciativa estratégica em toda a empresa.
• Enfatiza a importância da qualidade dos dados para a governança de dados.
• Integre a qualidade de dados em suas operações.
• Colabore com usuários de negócios para contextualizar os dados e avaliar seu valor.
• Estenda a qualidade dos dados para novas áreas (data lakes, IA, IoT) e novas fontes de dados.
• Aproveite o aprendizado de máquina/IA para automatizar tarefas repetitivas, como mesclar registros e correspondência de padrões.

Tudo isso se torna muito mais fácil com a expertise da ATRA, temos consultores especialistas em dados, certificados em diversas plataformas. Fale agora mesmo com a nossa equipe comercial.

Crédito: Informatica.