Qualidade dos dados A gestão de 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 na gestão de dados, incluindo como melhorar a qualidade dos dados e gerenciar riscos.
O que é qualidade de dados?
A qualidade dos dados refere-se ao grau em que os dados são completos, consistentes e precisos. É uma medida de quão bem os dados atendem aos requisitos do 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, é improvável que o resultado atenda às expectativas.
A qualidade dos dados mede a confiabilidade de um conjunto de dados para a tomada de decisões baseadas em dados — ou, em outras palavras, a fidedignidade dos dados.
Por que a qualidade dos dados é importante?
De acordo com GartnerA má qualidade dos dados custa às organizações 12,9 milhões de dólares anualmente e acarreta uma série de consequências negativas, como relações com clientes prejudicadas, decisões de negócios mal informadas e ecossistemas de dados confusos.
Felizmente, a qualidade dos dados está em alta, com cada vez mais empresas focando 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 capitalizar a vantagem competitiva que a melhoria da qualidade dos dados lhes proporcionará — e agora é o momento.
Dimensões da Qualidade dos Dados
As dimensões da 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
Apresentamos aqui alguns casos de uso em diversos setores que demonstram como cada um desses atributos pode afetar as decisões de dados de uma organização. As definições desses seis aspectos podem variar ligeiramente dependendo de quem você perguntar ou em que contexto 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 comprometidas 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 da companhia aérea 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 postais. Se os dados não forem precisos, a promoção não poderá ser entregue aos clientes pretendidos — e a companhia aérea não atingirá seus objetivos com a promoção.
Atualidade — Quão recentes são os dados?
Oportuno significa ter tempo suficiente antes do uso para que as alterações necessárias possam ser feitas.
O departamento de diagnóstico por imagem de um hospital está agendando pacientes para ressonâncias magnéticas. O hospital possui apenas um aparelho de ressonância magnética, e ele está sempre em alta demanda.
Quando os médicos solicitam ressonâncias magnéticas para seus pacientes, os pedidos são encaminhados ao departamento de agendamento. O departamento de agendamento precisa trabalhar com dados o mais atualizados possível para saber sobre cancelamentos ou conflitos de horários. Caso contrário, não será possível otimizar o uso desse recurso escasso da melhor forma. 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 um determinado tipo de registro.
Uma distribuidora de produtos embalados está otimizando suas rotas de entrega. Os dados mostram que um de seus armazéns está localizado em Portland.
Os códigos dos armazéns devem ser consistentes em todos os conjuntos de dados, de modo que, se um conjunto de dados mostrar que o armazém está em Portland, Oregon, outro conjunto de dados relacionado não sugira que o mesmo armazém esteja em Portland, Maine.
Se os dados de localização não forem consistentes, as rotas de entrega serão imprecisas e um dos armazéns ficará sem o estoque necessário para a entrega.
Completude — O conjunto de dados contém algum valor nulo?
Completo significa possuir todos os componentes necessários para uma determinada tarefa ou propósito.
Uma empresa de telecomunicações está analisando chamadas interrompidas para prever a satisfação do cliente e as taxas de cancelamento esperadas. Um número significativo de torres de celular no sudeste perdeu a conexão durante um furacão recente.
Embora o desastre natural tenha causado diversas interrupções de chamadas, os dados dessas torres estão ausentes do conjunto de dados — e esses campos estão vazios. A análise de satisfação do cliente é baseada em dados incompletos.
Como a empresa de telecomunicações não possui parte de seus dados essenciais, a análise resultante estará incorreta, frustrando ou atrasando seus esforços em prol de um atendimento proativo ao cliente para a retenção dos mesmos.
Validade — Os dados estão no formato correto?
A validade dos dados refere-se à consistência dos valores dos dados de acordo com regras e padrões estabelecidos.
Um seguro Uma empresa de seguros está analisando as taxas de sinistros e quer saber quais regiões dos Estados Unidos apresentam maior incidência de determinados tipos de 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… estão usando dados de baixa qualidade.
O campo do CEP deve conter CEPs padrão de cinco dígitos dos EUA. Muitas das entradas têm CEPs de cinco dígitos; algumas têm CEPs de cinco dígitos mais quatro dígitos; e um dos escritórios regionais inseriu incorretamente CEPs como códigos de área após o recebimento de reclamações de danos causados por granizo devido a uma grande tempestade.
Se os analistas utilizarem este conjunto de dados — tal como está — para determinar as tarifas dos próximos cinco anos, irão avaliar incorretamente o risco de granizo para uma região, e essa avaliação afetará todas as tarifas para todos os clientes.
Unicidade — Cada linha representa um identificador individual?
Em alguns conjuntos de dados, os itens de linha de dados devem ser completamente únicos. Quando um serviços financeiros Quando uma instituição atribui números de conta, é fundamental que cada número identifique exclusivamente uma única conta. Se várias contas não relacionadas receberem o mesmo número, será difícil determinar a quem pertence cada conta bancária.
Melhores práticas para qualidade de dados
A gestão da qualidade de dados é uma preocupação fundamental para organizações de todos os setores. Ela pode ter um impacto significativo nos negócios e é importante saber como aprimorá-la. A aplicação das melhores práticas de qualidade de dados garantirá que seus dados sejam precisos, completos, consistentes e oportunos, contribuindo para o sucesso dos objetivos futuros da sua organização.
É importante saber o que é e o que não é qualidade de dados. A qualidade dos dados não é uma coisa só; é uma combinação dos cinco aspectos listados acima, juntamente 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, no geral, ainda podem ser considerados de baixa qualidade.
As organizações precisam das pessoas, dos processos e da tecnologia certos para fornecer a melhor qualidade possível aos 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 de negócios equivocadas e perda de receita.
- Permita que os proprietários dos dados e os donos das empresas definam metas e regras de qualidade dos dados — os profissionais que mais utilizam os dados saberão o que é mais importante para a análise.
- Torne as regras fáceis de entender e use uma linguagem simples para descrevê-las.
- Garanta que as métricas de qualidade dos dados sejam claras e acessíveis para que os profissionais da área possam selecionar 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 se deseja medi-la e monitorá-la, existem muitas ferramentas que podem ajudar. Essas ferramentas podem auxiliar na identificação de problemas e lacunas na qualidade dos dados. Alguns exemplos incluem:
Ferramentas de avaliação da qualidade dos 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 perfis de dados – essas ferramentas usam inteligência artificial (IA) Algoritmos combinados com conhecimento humano para analisar grandes volumes de texto não estruturado e extrair informações relevantes. Isso ajuda as organizações a entender como seus clientes as percebem; se essas percepções estão alinhadas com o que eles gostariam que fossem; e, caso contrário, 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 para conjuntos de dados específicos. Esse rastreamento é essencial para que as organizações:
- entender a saúde de seus dados
- gerenciar dados
- resolver problemas de dados
- Utilize os melhores dados para tomar decisões de negócios.
A 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 aprendizado de máquina. Com a BigID, as organizações podem:
- Monitore ativamente as anomalias nos dados para melhorar a eficiência.
- Analise dinamicamente os dados em constante mudança para obter pontuações relevantes de qualidade de dados.
- Adicionar métricas personalizadas aos conjuntos de dados
- Aplicar indicadores de qualidade de dados em todas as fontes de dados.
- Obtenha insights de 360° para todos os dados (estruturados, não estruturados, semiestruturados, locais, na nuvem e híbridos) para a mais ampla gama de necessidades. cobertura Disponível no mercado — tudo em um estoque unificado.
- Adote medidas para melhorar a precisão, a atualidade, a consistência, a integridade, a validade e a singularidade dos seus dados.
- Adote uma abordagem proativa que crie uma vantagem competitiva e leve a decisões de negócios bem fundamentadas.
- Utilize os dados deles com confiança.
Gerenciar a qualidade dos dados é um desafio na sua organização? Veja como a BigID agrega automação e insights. para gerar melhores resultados para a empresa.
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