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Desmistificando o Data Quality: 4 pilares do gerenciamento dos dados de qualidade

Para aqueles que ainda não estão familiarizados, Data Quality é um termo em inglês que se refere ao nível de qualidade dos dados armazenados. Na prática, deve garantir o acesso a informações confiáveis, seguras e sempre atualizadas, a serem examinadas por ferramentas de análise para a descoberta de novas oportunidades.

Por dados, entende-se tanto tudo que é fornecido pelo consumidor, como registro de compras, histórico de produtos consumidos, lista de favoritos, elementos necessários para o frete e avaliações, quanto dados internos do site, como fotos e descrições dos produtos.

À medida que as organizações coletam mais dados, o gerenciamento da qualidade se torna mais importante. Afinal, os dados trazem força para a operação organizacional, e sua governança, alinhada à cultura da empresa e às ferramentas tecnológicas mais atuais, ajuda a fornecer resultados que são precisos e úteis.

A qualidade dos dados não é medida como boa ou ruim, mas é metrificada de acordo com o objetivo da operação. Por exemplo, em alguns processos, uma lista de marketing com 5% de nomes duplicados e 3% de endereços incompletos pode ser aceitável. Contudo, o ideal é sempre buscar e exigir níveis mais altos.

A implementação do tratamento de dados na sua empresa

O tratamento de dados de qualidade ainda é uma prática pouco explorada pelo mercado, pois exige um processo de aprovação e validação antes de entrar para o banco de dados único da empresa.

O primeiro passo é entender que há um longo caminho a ser percorrido até que dados brutos adquiram relevância. Para isso, é necessário torná-los mensuráveis, precisos, consistentes e confiáveis. Portanto, as preocupações iniciais na implementação devem ser o armazenamento, a clareza e a administração das informações.

O gerenciamento dos dados proporciona um processo específico para melhorar a adequação, tornando a análise mais completa e facilitando tomadas de decisão. Seu uso envolve a aplicação, o armazenamento e a gestão de informações relevantes que darão o direcionamento para a adoção das próximas soluções tecnológicas.

Também auxilia na organização de processos operacionais, administrativos e estratégicos, uma vez que ajuda a identificar vulnerabilidades, anomalias e imprecisões, facilitando a mitigação de erros e a execução de modelos preditivos, essenciais para projetos de transformação.

Em seguida, deve-se implementar a governança de dados, ou seja, uma área na empresa responsável pela aprovação e manutenção das regras de validação e qualidade. Essa equipe deve ter certeza de que a carga dos dados do ERP (sigla para Enterprise Resource Planning, sistema de gestão com acesso fácil, integrado e confiável aos dados de uma empresa) será adaptada para aplicação das regras.

Além disso, é necessário o investimento em um bom sistema de inteligência de negócios para ajudar a extrair todo o potencial das informações armazenadas, transformando-as em oportunidades para crescer e se destacar no mercado.

Os 4 pilares do gerenciamento dos dados de qualidade

Veja a seguir os 4 pilares que você precisa conhecer antes de implementar o gerenciamento de dados na sua empresa:

Pessoas

A tecnologia é eficiente, mas ela só funciona de maneira correta quando existem pessoas pensando por trás. Como a supervisão humana é essencial, é necessário criar um time formado por gerentes de programa, gerentes de mudança organizacional e analistas de negócios e dados. Neste caso, todos devem ser focados diretamente no gerenciamento e na conferência dos sistemas.

Estratégias

O ciclo de vida dos dados envolve uma revisão detalhada, comparando-os e contrastando-os com seus próprios metadados. Ao executarem os modelos estatísticos e verificarem a sua qualidade, as empresas desenvolvem um ponto de partida dentro do processo e estabelecem um padrão de melhoria da qualidade das informações.

Definição

O terceiro pilar envolve regras de qualidade. Essas devem ser criadas e definidas com base em objetivos e exigências comerciais. São as regras comerciais e técnicas com as quais os dados devem estar em conformidade para que sejam considerados viáveis. O desenvolvimento de regras de qualidade é essencial para o sucesso da operação. Afinal, são elas que detectarão e evitarão que dados comprometidos infectem a saúde de todo o conjunto.

Assim como os anticorpos, que detectam e corrigem vírus dentro de nossos corpos, as regras de qualidade de dados corrigirão as inconsistências entre dados valiosos. Quando unidas às ferramentas online de Business Intelligence, as regras podem ser fundamentais para prever tendências e relatar análises.

Análise

As análises dos dados surgem a partir da interpretação dos relatórios, processo no qual há o registro e a remoção dos dados comprometidos. Isso deve ser projetado para seguir como um processo natural de aplicação das regras. Uma vez identificadas e capturadas as exceções, elas devem ser agregadas para que os padrões de qualidade possam ser estabelecidos.

Os dados capturados devem ser modelados e definidos com base em características específicas (por exemplo, por regra, por data, por fonte). Uma vez que esses dados sejam contados, eles podem ser conectados a um software de relatório que ateste o estado de qualidade e as exceções que existem dentro de um painel de controle. Se possível, também devem ser implementadas soluções tecnológicas automatizadas e on-demand, para que as informações do painel de controle possam aparecer em tempo real.

Vantagens de adotar essa prática

Quais as vantagens de levar a qualidade de dados para sua empresa? Confira a seguir:

  • Integração de dados;
  • Menor chance de dados duplicados;
  • Aumento na precisão de sistemas e relatórios;
  • Redução no tempo de conformidade;
  • Operações mais refinadas.

Agora que você já conhece melhor o processo de data quality e sua implementação, será mais fácil adotar essa tecnologia e conquistar novas oportunidades!

O post Desmistificando o Data Quality: 4 pilares do gerenciamento dos dados de qualidade apareceu primeiro em E-Commerce Brasil.

Na próxima semana farei mais um review com depoimento e resenha sobre Desmistificando o Data Quality: 4 pilares do gerenciamento dos dados de qualidade. Espero ter ajudado a esclarecer o que é, como usar, se funciona e se vale a pena mesmo. Se você tiver alguma dúvida ou quiser adicionar algum comentário deixe abaixo.

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