O que é a Data Quality e porque ela é importante pro seu negócio
Ser uma empresa Data Driven com certeza se tornou um grande assunto no mundo dos negócios e tecnologia, fez com que muitas empresas mudassem o rumo de suas tomadas de decisões, hoje grande maioria das empresas tem um ecossistema de dados construído, mas será que apenas ter um conceitos como Cloud, IA, Data Lakes, Data Mesh etc.. realmente é tudo que importa para você ter uma boa tomada de decisão?
"O tempo de inatividade dos dados pode custar às empresas mais de milhões de dólares por ano, para não mencionar a confiança do cliente. De fato, a ZoomInfo descobriu em 2019 que uma em cada cinco empresas perdeu um cliente devido a um problema de qualidade de dados" - Barr Moses
Muitas empresas estão focadas em utilizar as Ferramentas mais faladas, as famosas "Modern Data Stacks" do mercado o que não está errado desde que seja realizado de uma forma objetiva, por isso hoje trago um tema que é muito importante e que a cada dia que passa vem sendo mais falado e colocado em prática
A Qualidade dos dados está se tornando cada vez mais importante nas empresas e no mundo, a má qualidade dos dados pode levar as empresas a erros drásticos de tomadas de decisões, como resultado as empresas devem priorizar a qualidade dos dados para garantir a precisão de seus dados e maximizar seu potencial de sucesso
Os Dados são essenciais porque afeta a eficiência e a precisão de decisões e até mesmo erros financeiro como as decisões baseadas em ROI's, a má qualidade dos dados faz a empresa tomar decisões baseadas em informações incorretas ou desatualizadas, isso pode fazer com que as empresas tomem decisões que não refletem com a precisão as condições atuais do mercado, resultando em oportunidade perdidas e erros que podem fazer a empresa perder muitas oportunidades no mercado atual
O que também é importante nesse tema é que para as empresas isso também pode e deve afetar as experiências do usuário já que isso pode causar pedidos incorretos, informações imprecisas e atrasos no atendimento do cliente
Com tudo isso, chegamos a conclusão que a qualidade dos dados é importante para as empresas porque afeta sua capacidade de se manter competitiva no mercado atual, as empresas que hoje não tem um bom sistema de dados construído não conseguem aproveitar as oportunidades e responder rapidamente a mudanças do mercado
Para garantir a qualidade dos dados as empresas devem investir em processo de garantia de qualidade, os processo de garantia de qualidade envolvem a verificação da precisão e integridade dos dados, além disso as empresas devem investir em ferramentas de gerenciamento de dados para garantir que os dados sejam armazenados com segurança e possam ser acessados com rapidez e precisão.
Data Quality na Prática
A qualidade dos dados pode ser usada na prática para garantir a precisão e a integridade dos dados
Isso pode ser feito implementando medidas de qualidade de dados, como data validation, data cleansing, data profiling, and data monitoring.
Data Profiling: A criação de perfil de dados é um processo usado para examinar dados em um data lake para entender melhor os dados e como eles estão estruturados.
Data Cleansing: A limpeza de dados é um processo usado para remover ou corrigir dados imprecisos, incompletos ou redundantes de um banco de dados ou data warehouse.
Data Validation: A validação de dados é um processo usado para garantir que os dados em um banco de dados ou data warehouse sejam precisos, completos e válidos.
Data Visualization: A Visualização de Dados é um processo usado para representar visualmente os dados para entender melhor os dados e seus relacionamentos.
Data Quality Scorecards: Scorecards de qualidade de dados são usados para medir a precisão, abrangência e validade dos dados.
Data Auditing: A Auditoria de Dados é um processo usado para avaliar a qualidade dos dados em um banco de dados ou data warehouse.
Data Governance: Governança de dados é um processo organizacional usado para garantir que os dados sejam gerenciados e usados adequadamente.
Bom o assunto ainda é recente, qual será o futuro do Data Quality para vocês?
Até breve!
Referencia: Data Quality Fundamentals: A Practitioner’s Guide to Building Trustworthy Data Pipelines(Data Quality Fundamentals [Book] (oreilly.com))