Qualidade dos Dados: Como garantir dados precisos?
Todos nós já fomos impactados pela baixa qualidade dos dados, seja recebendo um produto incorreto ou uma entrega que não chegou por falhas no registro do endereço.
Garantir a qualidade dos dados é crucial para garantir que as organizações confiem nas informações para orientar suas operações, análises e estratégias.
Isso é especialmente vital em um cenário de dados cada vez mais complexo e interconectado. A qualidade dos dados influência diretamente a eficácia das decisões organizacionais e contribui para a construção de uma base sólida para o sucesso empresarial.
O que é qualidade dos dados?
Qualidade dos dados, Data Quality em inglês, refere-se à medida que um conjunto de dados atende aos requisitos necessários para seu uso pretendido em operações, análises e tomada de decisões.
Aspectos essenciais da qualidade dos dados incluem:
- Precisão: A precisão na qualidade dos dados está relacionada à confiabilidade. Dados precisos são aqueles que refletem com exatidão as características ou propriedades que estão sendo medidos ou observados.
- Confiabilidade: A confiabilidade de dados é o grau de fidelidade de um dado em relação à realidade. Os dados podem ser confiados para suportar as operações e decisões da organização.
- Consistência: Os dados mantêm uma uniformidade lógica e estão livres de contradições internas.
- Atualidade: Os dados estão atualizados e refletem o estado mais recente das informações.
- Relevância: Os dados são aplicáveis e úteis para os propósitos específicos da organização.
- Integridade: Os dados mantêm sua integridade, mesmo quando transferidos ou manipulados.
- Completude: Os dados estão completos, sem informações essenciais ausentes.
Quais os desafios causados pela baixa qualidade de dados?
A baixa qualidade dos dados representa uma série de desafios significativos para as organizações.
Um dos principais problemas decorre da possibilidade de tomada de decisões equivocadas.
Dados imprecisos ou não confiáveis podem levar a decisões operacionais e estratégicas errôneas, afetando negativamente o desempenho geral da empresa.
Outro impacto crítico está na confiança dos clientes. Informações inconsistentes ou desatualizadas sobre os clientes podem resultar em comunicações ineficazes, envios incorretos de produtos e, consequentemente, na perda da confiança.
Esse cenário não apenas prejudica as relações com os consumidores, mas também pode afetar a reputação da marca.
Além disso, a baixa qualidade dos dados pode gerar aumento nos custos operacionais. Inconsistências nos registros podem levar a retrabalho e correções frequentes, consumindo recursos valiosos da empresa.
A reputação da marca também pode ser prejudicada, especialmente quando informações imprecisas afetam produtos ou serviços. Em setores regulamentados, a não conformidade devido a dados incorretos pode resultar em multas e penalidades, representando riscos financeiros adicionais.
Outro desafio associado à baixa qualidade dos dados é a dificuldade em inovação. Para iniciativas de análise de dados, inteligência artificial e aprendizado de máquina, a confiabilidade dos dados subjacentes é crucial. Dados inconsistentes podem comprometer a eficácia dessas iniciativas, limitando a capacidade da empresa de inovar e se manter competitiva.
Como aprimorar os dados de sua empresa?
Aprimorar a qualidade dos dados é fundamental para garantir que as informações nas organizações sejam precisas, confiáveis e utilizáveis. Diversas tecnologias estão disponíveis para auxiliar nesse processo, oferecendo soluções avançadas para a gestão e melhoria contínua dos dados. Abaixo, fornecerei uma visão geral dessas tecnologias:
- Software de MDM (Master Data Management):
- Descrição: Plataformas de MDM unificam e gerenciam dados mestres em toda a organização, garantindo consistência e qualidade.
- Benefícios: Eliminação de duplicatas, padronização, controle de qualidade e integração de dados mestres.
- Exemplo: O software SaaS 4MDG.
- Ferramentas de Qualidade de Dados:
- Descrição: Aplicativos específicos para a limpeza, validação e enriquecimento de dados.
- Benefícios: Identificação e correção de erros, validação de formatos e melhoria geral da precisão dos dados.
- Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML):
- Descrição: Algoritmos de IA e ML podem ser aplicados para automatizar a identificação de padrões, detecção de anomalias e aprimoramento contínuo dos dados.
- Benefícios: Detecção proativa de problemas, automação de tarefas e adaptação a mudanças nos dados.
- Ferramentas de Qualidade de Dados em Tempo Real:
- Descrição: Soluções que monitoram e corrigem dados em tempo real, garantindo consistência imediata.
- Benefícios: Reações rápidas a mudanças nos dados, prevenção de problemas antes que se tornem críticos.
- Blockchain:
- Descrição: A tecnologia de blockchain pode ser usada para criar registros imutáveis de transações, garantindo a integridade dos dados.
- Benefícios: Maior segurança e confiança nos dados, especialmente em setores sensíveis.
- Ferramentas de Automação de Processos:
- Descrição: Automação de fluxos de trabalho para garantir que os processos relacionados a dados sejam executados de maneira consistente.
- Benefícios: Redução de erros humanos, maior eficiência e padronização de processos.
- Soluções de Governança de Dados:
- Descrição: Plataformas que estabelecem políticas, padrões e responsabilidades para garantir a qualidade e a conformidade dos dados.
- Benefícios: Controle centralizado, conformidade regulatória e gestão efetiva de dados.
- Ferramentas de Enriquecimento de Dados:
- Descrição: Soluções que agregam informações externas aos dados internos, melhorando a riqueza e a utilidade.
- Benefícios: Dados mais completos e contextualizados, ampliando a sua aplicabilidade.
A combinação estratégica dessas tecnologias pode proporcionar uma abordagem abrangente para aprimorar a qualidade dos dados em uma organização, atendendo às demandas específicas e promovendo uma gestão de dados eficaz.
Como uma central de cadastros pode contribuir para a melhoria da qualidade dos dados?
Uma central de cadastros desempenha um papel fundamental na melhoria da qualidade dos dados em uma organização.
Primeiramente, ela atua como um ponto centralizado para gerenciar e atualizar as informações cadastrais. Isso significa que os dados são consolidados em um único local, facilitando o controle e a padronização.
Além disso, a central de cadastros implementa processos rigorosos de validação e verificação de dados. Isso inclui a verificação de consistência, formatos corretos e a detecção de possíveis duplicatas. Ao estabelecer regras e validações, a central de cadastros reduz a entrada de dados inconsistentes e imprecisos.
Outra contribuição significativa é a atualização constante das informações. Uma central de cadastros garante que os dados estejam sempre alinhados com as mudanças nos clientes, fornecedores e parceiros. Isso não apenas mantém a precisão, mas também ajuda a evitar problemas decorrentes de dados desatualizados.
Além disso, ao implementar controles de acesso e permissões, a central de cadastros garante que apenas usuários autorizados possam fazer alterações nos dados. Isso reduz a possibilidade de manipulações indevidas e preserva a integridade das informações.
Por fim, uma central de cadastros promove a automação de processos. Isso significa que tarefas repetitivas e suscetíveis a erros podem ser automatizadas, reduzindo significativamente as chances de inconsistências nos dados. A automação também acelera o tempo de resposta e a eficiência operacional.
O que é um software de MDM e como pode contribuir para melhorar os dados?
Um software de MDM (Master Data Management) é uma plataforma projetada para gerenciar e organizar os dados mestres de uma organização.
Os dados mestres representam informações fundamentais e compartilhadas em toda a empresa, como clientes, fornecedores, produtos e outros elementos essenciais. O objetivo principal do MDM é garantir a consistência, a precisão e a integridade desses dados em todos os sistemas e processos.
Ao contribuir para melhorar os dados, um software de MDM oferece diversas funcionalidades:
- Consolidação e Centralização: Unifica os dados mestres dispersos em diferentes sistemas e departamentos, criando uma fonte única e centralizada. Isso elimina duplicatas, inconsistências e discrepâncias.
- Padronização e Normalização: Aplica regras e padrões para garantir que os dados estejam formatados de maneira consistente. Isso inclui a validação de formatos, codificações e outras diretrizes predefinidas.
- Controle de Qualidade: Implementa verificações de qualidade para identificar e corrigir problemas nos dados, como erros de digitação, valores ausentes ou informações desatualizadas.
- Sincronização e Atualização Automática: Mantém os dados atualizados em tempo real, garantindo que qualquer alteração feita em um sistema seja refletida em toda a organização.
- Gestão de Fluxo de Trabalho: Define processos e fluxos de trabalho para aprovação e modificação dos dados, assegurando que as atualizações sigam procedimentos adequados.
- Segurança e Controle de Acesso: Gerencia quem pode visualizar, modificar ou excluir dados, garantindo a segurança e a privacidade das informações.
- Integração com Outros Sistemas: Permite a integração com sistemas existentes na empresa, garantindo a interoperabilidade e a consistência entre diferentes plataformas.
- Auditoria e Rastreabilidade: Registra alterações nos dados, fornecendo uma trilha de auditoria para rastrear quem fez o quê e quando, promovendo a transparência.
Ao adotar um software de MDM, as organizações conseguem aprimorar a qualidade dos dados, reduzir erros, otimizar processos e, consequentemente, tomar decisões mais informadas e estratégicas.
Aprenda um pouco mais sobre data quality.
Conforme a pesquisa “ The 2018 Global Data Management Benchmark Report”, aproximadamente, 91% das empresas brasileiras utilizam os dados na construção de suas estratégias de negócios.
A pesquisa identificou, que apesar da imensa maioria das empresas entenderem que os dados são fundamentais para a elaboração das estratégias, a maioria ainda tem dificuldade de implementar ferramentas práticas para garantir a qualidade dos dados.
Para apoiar nessa jornada elaboramos um e-book com os principais aspectos da gestão da qualidade dos dados. Faça o downlod aqui.
Como o 4MDG pode apoiar sua gestão da qualidade dos dados mestres?
O 4MDG é uma solução abrangente de Master Data Management (MDM) projetada para oferecer suporte à gestão da qualidade dos dados mestres.
Com uma abordagem robusta e recursos avançados, a plataforma desempenha um papel crucial na garantia de dados precisos, consistentes e confiáveis em toda a organização.
Veja como o 4MDG pode apoiar efetivamente a gestão da qualidade dos dados mestres:
Há muita informação e pouco conteúdo, todos querem o resultado providenciado pelos dados precisos, porém poucos querem se esforçar na busca do dado correto.
Onde há desafios existem muitas oportunidades. Leve a gestão da qualidade de dados para sua empresa e ganhe destaque na sua organização.
É isso! Bons negócios
