Data Quality: o que é e como adotar em sua organização

By Juliana Monaco
19 dez 2018
Big Data, OpenGalaxy

Dentro de qualquer organização, a qualidade dos dados é vital para os processos operacionais, podendo ser afetada diretamente pela maneira como os dados são inseridos, manipulados e mantidos

Para enfrentar com sucesso os desafios da nossa era baseada em dados e aproveitar ao máximo as oportunidades que ela oferece, as empresas devem buscar a mais alta qualidade de dados.

O que é Data Quality?

Data Quality é o processo contínuo de controle de qualidade que torna os dados armazenados em sua organização confiáveis e consistentes, garantindo que você possa minimizar os riscos e custos associados à má qualidade dos dados e tomar decisões mais inteligentes.

Esse processo envolve seis etapas:

Data Quality: o que é e como adotar em sua organização

  1. Descoberta: leitura e mapeamento dos dados
  2. Regras: definição de regras de qualidade
  3. Higienização e padronização: limpeza e organização dos dados
  4. Enriquecimento: melhoria dos dados a partir de fontes externas
  5. Identificação de registro único: união de informações de um domínio com várias origens
  6. Monitoramento: verificação contínua dos dados baseada nas regras estabelecidas

Os dados são considerados de alta qualidade na medida em que são adequados para os fins que as empresas desejam aplicá-los. Em plena era da informação, nada mais importante que a garantia de que seus dados estejam corretos, precisos, consistentes, completos e no tempo certo.

Veja também: como implementar e gerenciar plataformas de dados de forma rápida

Como adotar a prática de Data Quality?

Para garantir a qualidade dos dados, é necessário estar atento a algumas definições:

Precisão

Dados precisos transmitem informações legítimas sobre a clientela de uma empresa. Se houver erros nos dados, o contato com os clientes se torna impraticável e é extremamente difícil atingir um público maior.

Relevância

Os dados não devem ser apenas precisos, mas também relevantes para as necessidades e propósitos de um negócio. Dados irrelevantes ocupam um grande espaço na base, além de impedirem que as principais metas do cliente sejam identificadas no relatório e na análise.

Completude

A qualidade dos dados também é definida por sua integridade. Para obter uma visão completa das necessidades do cliente, bem como manter canais abertos de comunicação, uma empresa deve ter dados que incluam todas as informações pertinentes atualizadas sobre os clientes.

Capaz de ser entendido

Essa é a chave para manter a qualidade dos dados. Bancos de dados massivos cheios de dados são inúteis se o relatório e a modelagem não puderem entender o que os dados dizem sobre seus usuários e como alcançá-los de forma mais eficiente.

Melhore sua qualidade de dados

Dados de alta qualidade podem significar a diferença entre alta lucratividade e uma empresa que mal consegue sobreviver.

Quais as vantagens do Data Quality?

Garantir a qualidade dos dados é essencial pelos seguintes motivos:

  • Obter informações precisas e oportunas para lidar com prestação de contas e serviços.
  • Obter informações imediatas para lidar com a eficácia do serviço.
  • Ajudar a priorizar e garantir a utilização efetiva de recursos.

Com um bom nível de Data Quality, é possível que a organização tenha uma ferramenta de análise dessas informações e, assim, consiga tirar proveito de todos os dados existentes para a descoberta de insights, o suporte a tomada de decisão e outros benefícios que a ferramenta de Business Intelligence gera ao negócio.