Os dados são um tópico importante no mundo dos negócios atualmente. Mas eles são realmente úteis apenas se forem de alta qualidade. Dados ruins são, na melhor das hipóteses, irrelevantes. Na pior das hipóteses, pode levar as empresas a cometerem erros caros. Em outras palavras, melhorar a qualidade dos seus dados é uma grande oportunidade.

Neste artigo nós explicamos o que é a data quality — ou qualidade dos dados — e como esse conceito se relaciona com as estratégias de business intelligence (BI) na sua empresa para melhorar a experiência do seu cliente e, principalmente a tomada de decisões. Acompanhe!

O que significa data quality?

A data quality é uma maneira complexa de medir as propriedades dos dados de diferentes perspectivas. É um exame abrangente da eficiência, confiabilidade e adequação dos dados dos aplicativos, especialmente os que residem em um data warehouse.

Dentro de uma organização, a qualidade adequada dos dados é vital para os processos transacionais e operacionais, bem como a longevidade dos relatórios de BI. A qualidade dos dados pode ser afetada pela maneira como os dados são inseridos, manipulados e mantidos.

Em outras palavras, as empresas sabem que possuem dados de boa qualidade quando são capazes de usá-los para se comunicar efetivamente com seus públicos, determinar as necessidades e encontrar maneiras eficazes de atender sua base de clientes.

Qual a relação entre data quality e BI?

Como sabemos, a definição de BI é a transformação de dados brutos em informações significativas e acionáveis para melhorar seus negócios.

Quando as empresas contam com dados são de excelente qualidade, o processamento e a análise são facilitados. Isso leva a insights valiosos para melhores tomadas de decisões. Em outras palavras, a data quality é essencial para os esforços de business intelligence.

Como melhorar a qualidade dos seus dados para uma boa estratégia de BI?

Para melhorar o nível de data quality na sua empresa é fundamental adotar uma estratégia que envolva todos os colaboradores. Os passos a seguir podem ser um bom caminho.

Eleve a visibilidade e a importância da qualidade dos dados

A baixa qualidade dos dados tem um custo comercial significativo — em tempo, esforço e precisão. Quantifique o custo de dados ruins e crie um caso de negócios credível que demonstre o impacto negativo dos problemas atuais de qualidade de dados. Ilustre como a qualidade dos dados afeta diferentes partes dos negócios. Isso se torna uma parte essencial da sua justificativa para o porquê de um plano que engloba de forma abrangente a importância da qualidade dos dados ser um imperativo para os negócios.

Formalize a tomada de decisões por meio de um programa de governança de dados

A correção de dados não deve ocorrer no vácuo, nem cada analista deve ter suas próprias regras para corrigir erros. Evite permitir que muitas pessoas tomem decisões pontuais de qualidade de dados que não atendem a um objetivo comercial compartilhado. Conceda autoridade para o desenvolvimento de regras e padrões de negócios com um grupo de governança de dados para tomada de decisões com perspectiva nas áreas de negócios.

Esclareça a responsabilidade pela qualidade dos dados

Desenvolva um processo pelo qual os usuários de negócios possam relatar problemas de qualidade dos dados e, em seguida, trabalhar com administradores de dados para pesquisar a fonte do erro e desenvolver uma resolução.

Como monitorar a qualidade dos dados na sua empresa?

O monitoramento da qualidade dos dados geralmente é realizado por meio de sistemas automatizados de qualidade, gerenciamento ou monitoramento de dados. Normalmente, cada organização define suas próprias métricas de data quality e principais indicadores de desempenho (KPIs).

O monitoramento geralmente é acoplado a um processo de relatório manual ou automatizado, em que os relatórios de desempenho da qualidade dos dados são gerados dentro de um sistema de informações. A maioria dos sistemas de monitoramento de qualidade de dados tem a capacidade de alertar e notificar os administradores de dados sobre eventos de data quality, como não atender aos padrões de qualidade. A partir disso é possível adotar melhorias nas suas estratégias.

Agora que você já conhece a importância da qualidade dos dados para suas estratégias de negócio, leia também o nosso e-book sobre a importância de um Data Warehouse em Business Intelligence!

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.