Qualidade dos dados tornou-se uma parte essencial de qualquer negócio. É um ativo valioso que as organizações precisam aproveitar e proteger. Organizações de todos os setores enfrentam desafios cada vez mais complexos de gerenciamento de dados, incluindo como melhorar a qualidade dos dados e gerenciar riscos.
O que é qualidade de dados?
A qualidade dos dados é o grau em que os dados são completos, consistentes e precisos. É uma medida de quão bem os dados atendem aos requisitos de seu uso pretendido.
As organizações tomam decisões com base em dados — e essas decisões são tão boas quanto os dados em que se baseiam. Se uma empresa toma uma decisão com base em dados de baixa qualidade, o resultado provavelmente não atenderá às expectativas.
A qualidade dos dados mede o quão confiável um conjunto de dados é para tomar uma decisão baseada em dados — ou, em uma palavra, a confiabilidade dos dados.
Por que a qualidade dos dados é importante?
De acordo com GartnerA baixa qualidade dos dados custa às organizações $12,9 milhões por ano e traz consigo uma série de consequências negativas relacionadas, como relacionamentos prejudicados com os clientes, decisões comerciais mal informadas e ecossistemas de dados confusos.
Felizmente, a qualidade dos dados está chegando ao fim, com cada vez mais empresas se concentrando em como ela pode impulsionar melhores decisões de negócios. Este ano, a Gartner prevê que o monitoramento da qualidade dos dados baseado em métricas aumentará em impressionantes 60%.
As organizações podem aproveitar a vantagem competitiva que a melhoria da qualidade dos dados lhes dará — e agora é a hora.
Dimensões de Qualidade de Dados
As dimensões de qualidade dos dados são as características dos dados que determinam sua qualidade. Essas dimensões podem ser agrupadas em seis categorias:
- Precisão
- Pontualidade
- Consistência
- Completude
- Validade
- Singularidade
Aqui estão alguns casos de uso em vários setores que demonstram como cada um desses atributos pode afetar as decisões de dados de uma organização. As definições desses seis aspectos podem variar um pouco dependendo de quem você perguntar ou em que contexto eles estão sendo aplicados, mas aqui está como os definimos:
Precisão — Os dados estão corretos?
Preciso significa que as informações coletadas estão corretas e não foram contaminadas por erro humano ou mau funcionamento da máquina durante a coleta, processamento, armazenamento, análise ou transmissão.
Uma companhia aérea quer promover uma liquidação de verão. O departamento de marketing enviará materiais promocionais com códigos de desconto para clientes que voaram nos últimos três anos.
A comunicação com o cliente depende de ter informações de contato precisas — neste caso, endereços de e-mail ou de correspondência. Se os dados não estiverem corretos, a promoção não poderá ser entregue aos clientes pretendidos — e a companhia aérea não atingirá suas metas com a promoção.
Atualidade — Quão recentes são os dados?
Oportuno significa ter tempo suficiente antes do uso para que as alterações possam ser feitas conforme necessário.
O departamento de imagem de um hospital está agendando pacientes para ressonâncias magnéticas. O hospital tem apenas um aparelho de ressonância magnética, e a demanda é sempre alta.
Quando os médicos solicitam ressonâncias magnéticas para seus pacientes, as solicitações são encaminhadas para o departamento de agendamento. O departamento de agendamento deve trabalhar com dados o mais atualizados possível para saber sobre planos cancelados ou conflitos de agendamento. Caso contrário, não será possível otimizar o uso de um recurso escasso para o melhor resultado possível. atendimento ao paciente.
Consistência — Os dados são os mesmos em todos os conjuntos de dados relacionados?
Consistente significa que tipos semelhantes de registros sempre contêm elementos semelhantes de um registro para outro dentro de qualquer tipo de registro.
Um distribuidor de produtos embalados está otimizando rotas de entrega. Os dados mostram que um armazém fica em "Portland".
Os códigos de depósito devem ser consistentes em todos os conjuntos de dados, de modo que, se um conjunto de dados mostrar que o depósito está em Portland, Oregon, outro conjunto de dados relacionado não sugira que o mesmo depósito esteja em Portland, Maine.
Se os dados de localização não forem consistentes, as rotas de entrega serão imprecisas e um dos armazéns perderá seu suprimento de entrega.
Completude — O conjunto de dados tem algum valor nulo?
Completo significa ter todos os componentes necessários para uma determinada tarefa ou propósito.
Uma empresa de telecomunicações está analisando chamadas perdidas para prever a satisfação do cliente e as taxas de rotatividade esperadas. Um número significativo de torres de celular no sudeste perdeu a conexão durante um furacão recente.
Embora o desastre natural tenha causado a queda de várias chamadas, os dados dessas torres estão ausentes no conjunto de dados — e esses campos estão vazios. A análise de satisfação do cliente se baseia em dados incompletos.
Como a empresa de telecomunicações não possui parte de seus dados essenciais, a análise resultante será incorreta, frustrando ou atrasando seus esforços em direção ao atendimento proativo ao cliente para retenção de clientes.
Validade — Os dados estão no formato correto?
Validade de dados refere-se à consistência dos valores de dados de acordo com regras e padrões estabelecidos.
Um seguro A operadora está analisando as taxas de sinistros e quer saber quais regiões dos Estados Unidos apresentam maior incidência de determinados sinistros. Os analistas estão usando o histórico de eventos com endereços e CEPs para prever sinistros futuros, o que os ajudará a definir as taxas para os próximos cinco anos — mas... eles estão usando dados de baixa qualidade.
Espera-se que o campo de código postal contenha códigos postais padrão dos EUA, de cinco dígitos. Muitas das entradas têm códigos postais de cinco dígitos; algumas têm códigos postais de cinco dígitos + quatro dígitos; e um dos escritórios regionais inseriu incorretamente os códigos postais como códigos de área após receberem solicitações de cobertura de granizo de uma grande tempestade.
Se os analistas usarem esse conjunto de dados — como está — para determinar as taxas dos próximos cinco anos, eles avaliarão incorretamente o risco de granizo para uma região, e essa avaliação afetará todas as suas taxas para todos os clientes.
Exclusividade — Cada linha representa um identificador individual?
Em alguns conjuntos de dados, os itens de linha de dados devem ser completamente exclusivos. Quando um serviços financeiros Quando uma instituição atribui números de conta, é fundamental que cada número de conta identifique exclusivamente uma conta. Se várias contas não relacionadas receberem o mesmo número, será difícil determinar quem é o proprietário da conta bancária.
Melhores práticas de qualidade de dados
A gestão da qualidade de dados é uma grande preocupação para organizações de todos os setores. Ela pode ter um impacto significativo nos seus negócios e é importante saber como melhorá-la. A aplicação das melhores práticas de qualidade de dados garantirá que seus dados sejam precisos, completos, consistentes e oportunos para o sucesso dos objetivos futuros da sua organização.
É importante saber o que é qualidade de dados e o que não é. Qualidade de dados não é uma coisa só; é uma combinação dos cinco aspectos listados acima, combinados com a forma como eles interagem entre si. Por exemplo, se você tiver dados precisos e consistentes, mas seus registros estiverem incompletos (ou seja, você não tiver todas as informações), seus dados, em geral, ainda podem ser considerados de baixa qualidade.
As organizações precisam das pessoas, dos processos e da tecnologia certos para entregar a melhor qualidade para seus dados. Para implementar um programa eficaz:
- Faça da qualidade dos dados uma prioridade para a organização.
- Entenda como dados imprecisos, desatualizados, inconsistentes, incompletos, inválidos e redundantes podem levar a análises incorretas, decisões comerciais equivocadas e perda de receita.
- Permita que proprietários de dados e empresários definam metas e regras de qualidade de dados — os profissionais que mais usam os dados saberão o que é mais importante para análise.
- Torne as regras fáceis de entender e use uma linguagem simples para descrevê-las.
- Torne as medições de qualidade de dados claras e disponíveis para que os profissionais de dados selecionem os dados da mais alta qualidade.
- Definir, estabelecer e implementar padrões em toda a empresa.
Ferramentas de Gestão da Qualidade de Dados
Se você deseja melhorar a qualidade dos seus dados ou medi-los e monitorá-los, existem diversas ferramentas que podem ajudar. Essas ferramentas podem ajudar a identificar problemas e lacunas na qualidade dos dados. Alguns exemplos incluem:
Ferramentas de Avaliação da Qualidade de Dados – essas ferramentas permitem que os usuários criem relatórios que avaliam seus conjuntos de dados com base em regras ou diretrizes específicas (por exemplo, padrões do setor). Elas também podem fornecer feedback sobre o que pode ser melhorado em cada conjunto de dados para que atendam aos padrões apropriados.
Ferramentas de criação de perfil de dados – essas ferramentas usam inteligência artificial (IA) Algoritmos combinados com expertise humana para analisar grandes volumes de texto não estruturado e extrair informações relevantes deles. Isso ajuda as organizações a entender como seus clientes as percebem; se essas percepções estão alinhadas com o que eles gostariam que elas tivessem; se não, por quê?
Melhore a qualidade dos dados com o BigID
A qualidade dos dados é medida de acordo com várias dimensões que os proprietários dos dados podem rastrear e monitorar por conjunto de dados específico. Esse rastreamento é essencial para que as organizações:
- entender a saúde dos seus dados
- gerenciar dados
- resolver problemas de dados
- use os melhores dados para decisões de negócios
O BigID ajuda a dimensionar e automatizar a medição e o gerenciamento da qualidade de dados, transformando um problema complexo e trabalhoso em uma solução gerenciável baseada em ML. Com o BigID, as organizações podem:
- Monitore ativamente anomalias de dados para melhorar a eficiência
- Crie perfis dinâmicos de dados em constante mudança para derivar pontuações de qualidade de dados relevantes
- Adicionar métricas personalizadas aos conjuntos de dados
- Aplicar pontuações de qualidade de dados em todas as fontes de dados
- Obtenha insights de 360° para todos os dados (estruturados, não estruturados, semiestruturados, no local, na nuvem e híbridos) para a mais ampla cobertura disponível no mercado — tudo em um inventário unificado
- Tomar medidas para melhorar a precisão, atualidade, consistência, integridade, validade e exclusividade dos seus dados
- Adote uma abordagem proativa que crie uma vantagem competitiva e leve a decisões empresariais bem informadas
- Use seus dados com confiança
Gerenciar a qualidade dos dados é um desafio na sua organização? Veja como o BigID adiciona automação e insights para levar a melhores resultados comerciais.
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