O impacto da Qualidade de Dados no seu Negócio

Dando continuidade à nossa Série Dado é Tudo, vamos abordar o tema: Dado é Qualidade!

Atualmente as empresas se preocupam cada vez mais em aumentar a eficiência no processo da coleta, tratamento, manutenção e atualização de dados, devido à importância dos mesmos e os verdadeiros impactos que podem causar aos negócios. Se você fizer uma busca no Google com as palavras “dado é qualidade” virá aproximadamente 11 milhões de páginas e se buscar em inglês “data quality” virão mais 70 milhões de páginas, já por esta busca dá para você imaginar o quanto a qualidade de dados é muito importante.

Os profissionais que trabalham no mercado com dados sabem da importância da qualidade de dados e o quanto é difícil atualizar e mantê-los a todo momento.

As equipes de marketing e tecnologia ainda trataram os dados dos clientes com muita liberdade durante muito tempo. As empresas coletavam dados dos clientes, ostensivamente sem troca de alguma reciprocidade de valor. Mas ao longo dos anos, o tratamento de dados, da captura sem autorização, à análise para o uso dos mesmos, tornou-se muito liberal. Como resultado disto, clientes, consumidores e legisladores estão pedindo cada vez mais mudanças nos direitos do uso de seus dados pelas empresas.

As empresas precisam adotar uma política na governança de dados que é um processo multifuncional e que requer colaboração entre marketing, vendas, gestão de tecnologia, equipes de análise de dados e até jurídica. As sugestões de todos deste grupo é a única maneira de uma empresa projetar e implementar uma política de governança de dados que garanta a conformidade com os princípios de gerenciamento e uso dos dados.

Como a privacidade se tornando cada vez mais crítica em marketing, as empresas devem pensar sobre os seus clientes, leads e os dados dos mesmos. Atualmente as práticas de governança de dados pelos marqueteiros e as regras que orientam como os dados dos clientes devem ser coletados, armazenados, transferidos e gerenciados. Como cada empresa usa e descarta os dados dos clientes é algo desconhecido dos mesmos e isso suscita insegurança aos clientes ao passarem seus dados no mercado.

Como o panorama dos dados evoluem com os avanços tecnológicos e permitem o anonimato de dados digitais, a proliferação de dados que pessoalmente podem ser identificados, a questão que surge nas organizações é de como os dados devem ser tratados.

Só que para uma empresa atingir um alto grau em qualidade de dados, vários elementos deverão ser levados em consideração: o tipo de dado estruturado, semiestruturado ou desestruturado, os conceitos, as metodologias, as técnicas de modelagem, tratamento, periodicidade, hierarquias, uso, maneabilidade e governança.

Mas afinal o que é a qualidade de dados?

Falamos muito sobre a importância da qualidade dos dados e suas ramificações nos negócios, mas ainda precisamos definir o que é. A qualidade dos dados não é necessariamente dados desprovidos de erros. Os dados incorretos são apenas uma parte da equação de qualidade de dados.

A maioria dos especialistas assume uma perspectiva mais ampla. Larry English diz que: “A tecnologia de qualidade de dados atual faz relativamente bem o que faz. Infelizmente, as tecnologias se concentram no perfil, na avaliação e na limpeza de dados (scrap e rework), que são custos causados por informações de baixa qualidade. Não há valor na medida do IQ-Information Quality. Isso simplesmente lhe dá a extensão do problema”.

A correção de dados também é um item de custo, por permitir que o processo atual continue produzindo informações defeituosas.

De acordo com Wayne W. Eckerson no relatório “Achieving Business Success through a Commitment to High Quality Data” qualidade de dados é a base para atingir sucesso nos negócios.

Em qualquer caso, a maioria cita vários atributos que caracterizam coletivamente a qualidade dos dados:

  1. Precisão: os dados representam com precisão a realidade ou uma fonte verificável
  2. Integridade: a estrutura de dados e relações entre entidades e atributos é mantida de forma consistente
  3. Consistência: os elementos de dados são consistentemente definidos e entendidos
  4. Totalidade: os dados imprescindíveis e necessários estão presentes
  5. Validade: os valores de dados se enquadram em limites aceitáveis ​​definidos pelo negócio
  6. Disponibilidade: os dados estão disponíveis quando necessário
  7. Acessibilidade: os dados são facilmente acessíveis, compreensíveis e utilizáveis

Os itens de 1 a 5, cinco primeiros atributos geralmente pertencem ao conteúdo e estrutura dos dados, e cobrem uma amplitude de violação que são mais comumente associados à dados de baixa qualidade: erros de entrada de dados, regras comerciais incorretas, registros duplicados e ausentes ou valores de dados incorretos, etc.

Mas os dados sem defeito são inúteis se o pessoal que trabalha com o BI não consegue entender ou acessar os dados em tempo hábil. Os itens 6 e 7, são dois atributos sobre usabilidade e utilidade dos dados, e eles são melhor avaliados através de entrevistas e pesquisa de negócios junto as equipes das empresas.

Os usuários de dados sabem que dados são necessários e os mesmos podem ter algum defeito. É quase impossível garantir que todos os dados atendam aos critérios acima em 100 por cento, na verdade, pode não ser necessário tentar realizar este feito gigantesco. Os dados não precisam ser necessariamente perfeitos e simplesmente precisam atender aos requisitos das equipes e/ou aplicações que os mesmos utilizam nos seus negócios.

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Escrito por: Janine Avancini