Qualidade dos Dados

O que é qualidade de dados?

Qualidade de dados refere-se à condição de uma coleção de dados com base em vários fatores. Um conjunto de dados com alta garantia de qualidade é considerado adequado para atender às necessidades da empresa. Isso significa que os dados são precisos, relevantes, únicos e atualizados. Dados de baixa qualidade geralmente são desorganizados, inconsistentes, incompletos e vulneráveis a falhas de segurança.

O gerenciamento da qualidade de dados garante que os padrões e procedimentos de qualidade sejam implementados com sucesso e continuem ao longo do processo de dados. Inclui o perfilamento dos dados e seu estado atual, relatando metas e erros de dados, reparando dados corrompidos e enriquecendo dados futuros monitorando-os a longo prazo. 

Software de qualidade de dados analisa conjuntos de dados usando inteligência artificial para identificar dados impróprios, inconsistentes e incompletos, enquanto adere aos padrões da empresa.

Ferramentas de qualidade de dados também permitem que as empresas automatizem a identificação de anomalias, realizem medidas preventivas para preservar a qualidade, implementem funções de limpeza automatizadas e ofereçam modificação e padronização. Algumas empresas integrarão plataformas de gerenciamento de dados para otimizar a forma como organizam e movimentam seus dados.

Software de Qualidade dos Dados

Software que menciona qualidade dos dados como recurso ou termo.

ZoomInfo Sales

Anomalo

Monte Carlo

SAP Master Data Governance (MDG)

Soda

Apollo.io

Por que a qualidade de dados é importante?

Os dados são essenciais para empresas que os utilizam para influenciar sua tomada de decisões, fazer mudanças na produção e conduzir análises gerais de gestão de riscos empresariais.

Garantir que a qualidade dos dados esteja em conformidade é mais do que apenas verificar se eles são "bons". Envolve coletar dados de fontes confiáveis, realizar verificações frequentes de garantia de qualidade e manutenção, e usar esses dados de forma eficaz no planejamento empresarial. Dados de alta qualidade ajudam as empresas a melhorar sua confiabilidade e aumentam a qualidade de suas práticas empresariais.

Dados de baixa qualidade podem causar problemas significativos para uma empresa. A seguir, descreve-se como os dados podem impactar negativamente um negócio que não prioriza a qualidade dos dados. 

• Dados de mercado imprecisos farão com que as empresas percam oportunidades de crescimento. 
• Decisões empresariais ruins podem ser tomadas com base em dados inválidos. 
• Dados incorretos de clientes podem criar confusão e frustração para a empresa e o cliente.
• Publicar relatórios falsos de qualidade de dados pode arruinar a reputação de uma marca.
• Armazenar dados de forma inadequada pode deixar as empresas vulneráveis a riscos de segurança. 

Fatores que afetam a qualidade dos dados

Sete fatores principais contribuem para a qualidade dos dados empresariais. Esses fatores ajudam as empresas a determinar quais áreas de dados carecem de qualidade e o que precisa ser abordado para melhorar a qualidade. 

1. Precisão: Quão corretamente os dados refletem a informação que estão tentando retratar.
2. Completude: A abrangência dos dados. Se os dados estão completos, significa que todos os dados necessários estão atualmente acessíveis. 
3. Relevância: Por que os dados são coletados e para que serão usados. Priorizar a relevância dos dados garantirá que o tempo não seja desperdiçado na coleta, organização e análise de dados que nunca serão usados.
4. Validade: Como os dados foram coletados. A coleta de dados deve aderir às políticas existentes da empresa. 
5. Atualidade: Quão atualizados estão os dados. Se os dados da empresa não estão tão atualizados quanto possível, são considerados intempestivos. 
6. Consistência: Quão bem os dados permanecem uniformes de um conjunto para outro.
7. Unicidade: Garante que não haja duplicação dentro dos conjuntos de dados. 

Benefícios da alta qualidade de dados

Boa qualidade de dados não é fácil de garantir, mas os benefícios fazem valer a pena o esforço. Empresas que priorizam a qualidade de seus dados usam esses dados para melhorar a forma como conduzem seus negócios. 

• Melhorar a tomada de decisões tendo os dados mais precisos para tomar decisões eficazes. Dados de qualidade ajudam as empresas a evitar os riscos de tentativa e erro e a se sentirem mais confiantes ao mudar processos empresariais de acordo com as descobertas dos dados. 
• Aumentar a receita entendendo as tendências de mercado e as necessidades dos clientes e agindo sobre elas antes dos concorrentes.
• Editar esforços de marketing para alcançar o público-alvo da maneira mais eficiente. Coletar os dados certos dá às empresas os insights de que precisam para realmente entender seu mercado-alvo. Com essa informação, as empresas podem mudar suas técnicas de marketing para se adequar ao perfil de cliente ideal (ICP). 
  
  Por exemplo, se os dados mostram que um público é menos ativo no Facebook e mais ativo no Twitter, a empresa deve considerar investir mais em campanhas de marketing no Twitter. Isso também promove a satisfação do cliente ao editar campanhas para dar ao público-alvo o que eles estão procurando. 

• Economizar tempo coletando apenas os dados necessários. A qualidade dos dados garante que todos os dados coletados terão um propósito. 
• Aproveitar dados competitivos ganhando insights sobre o setor. Dados de mercado de qualidade não apenas coletarão informações sobre o público-alvo, mas sobre todo o setor. Isso inclui dados sobre concorrentes e o que eles estão fazendo no mercado. As empresas podem usar isso para prever tendências de mercado, ganhar vantagem competitiva e acelerar movimentos empresariais para promover o crescimento. 

Como melhorar a qualidade dos dados

Existem algumas etapas que as empresas podem seguir para identificar a qualidade de seus dados e começar a melhorá-la. 

1. Realizar perfilamento de dados. O perfilamento de dados é um processo que avalia o estado atual da qualidade dos dados de uma empresa. 
2. Determinar como os dados impactam os negócios. As empresas devem realizar testes internos para ver como os dados afetam seus negócios. Os dados podem ajudá-las a entender melhor seu público ou impedi-las de um planejamento de demanda bem-sucedido. Se os dados estão impactando negativamente uma empresa, é hora de abordar a qualidade dos dados e tomar medidas para melhorá-la. 
3. Verificar fontes. Se uma empresa está tentando melhorar a qualidade de seus dados, deve começar do início. As fontes devem ser verificadas quanto à qualidade e segurança dos dados. Se as empresas coletam os dados por conta própria, devem priorizar a experiência do usuário para evitar erros na coleta de dados. 
4. Cumprir as leis de dados. Coletar e armazenar dados de forma incorreta pode colocar as empresas em apuros com a lei. Devem haver diretrizes claras sobre quem pode ver os dados, onde podem ser mantidos e para que podem ser usados. Seguir essas leis de perto também ajuda as empresas a evitar o uso de dados antigos ou incorretos, criando um sistema para removê-los com segurança. 
5. Implementar treinamento de dados. Os dados só melhoram quando usados corretamente. As empresas devem priorizar o treinamento para ajudar as equipes a entender os dados disponíveis e utilizá-los de forma eficaz. 
6. Realizar verificações frequentes de qualidade de dados. Depois de trabalhar tanto para melhorar a qualidade, as empresas precisam continuar esse impulso priorizando o controle de qualidade dos dados e realizando monitoramento consistente dos dados. Isso ajudará a identificar erros comuns e evitar erros baseados em dados antes que se tornem custosos. 
7. Colaborar com especialistas em dados. Em caso de dúvida, as empresas devem contar com aqueles que se especializam em melhorar a qualidade dos dados. Cientistas e analistas de dados podem guiar as empresas em direção a uma maior qualidade de dados e garantir a conformidade ao longo do caminho.

Melhores práticas de qualidade de dados

Existem algumas coisas que as empresas podem fazer para priorizar a qualidade de seus dados. Essas melhores práticas descrevem como manter a qualidade dos dados a longo prazo. 

• Manter a comunicação aberta. Isso inclui comunicar os padrões de qualidade de dados com todos, desde novos funcionários até a liderança da empresa. 
• Documentar tudo. Sempre que um erro ou falha for identificado, as empresas devem criar um registro para garantir que algo dessa natureza não aconteça novamente.
• Utilizar especialistas legais. As empresas podem terceirizar consultoria jurídica para garantir a conformidade com seus procedimentos de qualidade de dados. 
• Proteger dados sensíveis. A última coisa que uma empresa precisa é colocar seus dados nas mãos erradas. As empresas devem investir em medidas de segurança de ponta para seus dados, como mascaramento de dados. 
• Automatizar o máximo possível. O software de dados pode ajudar a minimizar as chances de erro humano. 

Qualidade de dados vs. integridade de dados

Qualidade de dados determina se um conjunto de dados é preciso, completo, relevante, atualizado e único. Garante que os dados em questão estejam na condição adequada para serem usados e confiáveis. A qualidade de dados é um subconjunto da integridade de dados. 

Integridade de dados é o panorama geral que determina o quão valiosos os dados serão na prática. Isso inclui manter os dados para que estejam na condição adequada ao longo de todo o ciclo de vida. Integridade de dados é composta por qualidade de dados, integração de dados, inteligência de localização e enriquecimento de dados. 

A integração de dados fornece insights abrangentes, a inteligência de localização adiciona mais informações sobre onde os dados são coletados, e o enriquecimento de dados analisa os dados para dar-lhes significado. Com todos esses processos trabalhando juntos, a integridade de dados garante que os dados sejam coletados conforme o planejado, protege os dados tanto física quanto logicamente, e evita mudanças que possam comprometer a qualidade e a validade.