Processo de aperfeiçoamento dos dados, uma forma de avaliar o grau de confiabilidade e precisão das informações utilizadas por uma empresa, basicamente, é disso que se trata o Data Quality.

Ao traduzirmos o termo para o português, teremos algo como “Qualidade dos Dados”. Isso, por si só, já é suficiente para compreender um pouco mais esse conceito. Para o sucesso de um negócio nos dias de hoje, sua aplicação é fundamental.

Neste artigo, apresentaremos os principais pontos em relação ao assunto. A leitura é interessante e, por isso, merece toda a sua atenção. Confira!

O que é Data Quality?

A elaboração, inserção, manipulação e armazenamento de dados precisa ser feita com qualidade: este é o objetivo do Data Quality. Para isso, a empresa precisa fazer regularmente a atualização e validação desses registros, de modo a evitar que fiquem obsoletos ou inconsistentes. Para assegurar que os dados estarão em conformidade com as regras de negócio da empresa, são consideradas as seguintes métricas:

  • completude dos dados;
  • conformidade, diz respeito à padronização dos dados;
  • consistência;
  • precisão;
  • duplicidade;
  • integridade.

Dois outros conceitos importantes relacionados com Data Quality são Data Quality Assurance e Data Profiling. O primeiro significa garantia da qualidade de dados e tem por objetivo verificar inconformidades nos registros. Já o segundo é a ferramenta usada pelo Data Quality Assurance para fazer essa verificação.

Qual a importância do Data Quality na organização?

Dados assegurados e validados são essenciais para o bom andamento dos trabalhos da empresa, sejam eles administrativos, estratégicos ou operacionais. É por esse motivo que ao Data Quality é tão importante, pois a qualidade das informações pode ser definitiva para o crescimento do negócio.

Tendo como exemplo a cadeia de suprimento, um nível elevado de Data Quality está intimamente associado à boa gestão do estoque. Considerando a lógica das vendas e a relevância do fornecimento e da distribuição, é fácil de entender o quão negativo pode ser a falta de qualificação dos dados.

Quais são os benefícios obtidos?

Para fortalecer a importância do Data Quality, mostraremos, a seguir, alguns dos seus principais benefícios.

Fundamenta as análises preditivas e não-preditivas

As informações são a base para todo e qualquer tipo de análise dentro de uma organização, podendo ser preditivas e não-preditivas. O primeiro grupo tem como propósito a previsão de tendências a partir de determinados fatores, enquanto o segundo visa identificar o que está acontecendo no momento em um ou mais setores da companhia, por exemplo.

O Data Quality fundamenta as análises preditivas e não-preditivas, aumentando a qualidade dos “exames” do entendimento sobre a realidade e as possibilidades de futuro.

Proporciona ações de marketing mais assertivas

Um dos problemas que afetam a análise de dados fornecidos por ferramentas como o Google Analytics é a questão do volume. Nesse sentido, a quantidade de informações é tão grande que é praticamente impossível não existir erros ou inconsistências.

Entretanto, com a aplicação do Data Quality, esse montante pode ser reduzido, de modo a fornecer apenas os dados que realmente importam. Para o marketing, isso é indispensável, até mesmo para a criação de campanhas mais assertivas.

Contribui para melhores tomadas de decisão

A “vantagem final” do Data Quality é simples: sua contribuição para melhores tomadas de decisão. Definir novos investimentos, cortar gastos, aprimorar processos, estabelecer estratégias e determinar as formas pelas quais as operações serão feitas, enfim, o auxílio dos dados de verdadeira qualidade é enorme.

A observação a salientar, aqui, é que tomar decisões baseadas em elementos inconsistentes é uma escolha arriscada, podendo resultar em grandes problemas para o negócio.

Como aplicar o Data Quality na empresa?

O ponto inicial do Data Quality está em levantar qual problema de negócio precisa ser resolvido, para que as etapas subsequentes tenham sucesso. Apresentamos a seguir um passo a passo que te ajudará na implementação da qualidade de dados.

Uso de soluções tecnológicas

Soluções tecnológicas integradas são indispensáveis no Data Quality. Isso porque permitem uma melhor interpretação dos dados, de modo que os relatórios gerados sirvam como um bom norte para a tomada de decisão e mitigação de qualquer fonte de desperdício ou ineficiência dentro da empresa.

Escolha de uma metodologia de análise

A metodologia empregada é algo que depende os objetivos que a empresa deseja alcançar. Para que esse escolha seja a melhor possível, é importante contar com a ajuda de profissionais com conhecimentos em Big Data, pois os mecanismos de validação variam de acordo com a metodologia.

Fazer pesquisas

Pesquisas são uma boa prática que ajuda na otimização da análise de dados. Isso ocorre porque a pesquisa possui foco na resolução específica do negócio, sendo que a elaboração deve ser feita com o auxílio de profissionais com conhecimento em pesquisa e desenvolvimento.

Identificar dados duplicados

Dados duplicados ou inconsistentes podem ocorrer com frequência, principalmente em planilhas e documentos preenchidos manualmente. O uso de um sistema integrado identifica e exclui essas duplicidades, de modo a evitar que eles sejam replicados com o passar do tempo.

Padronizar os dados

A padronização é responsável pela leitura e interpretação correta dos dados. Para isso, são feitos procedimentos como agrupamento e segmentação dos registros, além da eliminação de tudo aquilo que não terá utilidade futura. Por fim, são feitas algumas edições, no intuito de concluir a padronização dos dados.

Recuperar dados ausentes

Uma coisa que pode acontecer é o preenchimento de formulários de maneira incompleta ou inconclusiva. Se isso acontecer, é preciso recuperar esses registros, do contrário, o Data Quality pode ficar comprometido. Entrar em contato com o proprietário dos dados ou acessar arquivos de backup são duas formas de recuperar informações ausentes ou inconclusivas.

Higienizar e validar os dados

O objetivo da higienização é eliminar algumas “sujeiras” no dado, como acentuação, espaço em branco e caracteres especiais. Assim, a formatação do registro possibilita a validação, que pode ocorrer de forma automática ou manual.

Para concluir, cabe deixar claro que as consequências da não-qualidade das informações podem ser realmente graves. Dependendo do caso, podem levar a empresa para o buraco.

Em vista disso, certifique-se de que esse tipo de qualificação exista na companhia. Como? A resposta: utilizando metodologias adequadas, ferramentas e soluções tecnológicas, realizando testes e pesquisas, etc.

Se gostou deste artigo, veja por que a análise de dados é a forma ideal para as tomadas de decisão!

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.