Não é novidade que os dados são fundamentais e de extrema importância para a tomada de decisões estratégicas por parte das empresas. É com base neles que uma companhia define suas estratégias, lançamento de produtos, campanhas de marketing, investimentos, analisa o comportamento do consumidor, gerencia seus indicadores, etc. Porém, para que todas essas analises sejam assertivas e seguras, estes dados devem possuir características que garantam sua integridade e confiabilidade. Em resumo, esses dados devem possuir qualidade. Mas o que seria qualidade dos dados ou data quality? Neste artigo vamos conhecer um pouco melhor sobre esse conceito e seus principais fundamentos.
De um modo geral a qualidade dos dados é a medida de algumas condições referentes a este dado. Leva em conta fatores como consistência, confiabilidade, precisão, integridade e atualidade, é importante para garantir que os mesmos sejam precisos, consistentes e uteis. Também indica o valor atribuído a um determinado dado e se o mesmo é relevante e satisfaz as necessidades e demandas de um determinado projeto ou área de negócio. Este conceito possui algumas variações, já que o valor de determinada informação pode variar conforme a necessidades especificas de cada caso e empresa.
Portanto, é necessário uma análise prévia que leve em conta algumas informações como histórico, particularidades dos dados, especificidade da empresa e dos requisitos de negócios de forma a determinar o que seria um dado de qualidade que atenda todos os requisitos.
A preocupação com a qualidade dos dados tem aumentado conforme as empresas se tornam data-driven, e as informações se tornam mais valiosas e ligadas diretamente as operações dos negócios. Dados de qualidade permitem gerar análise e insights que geram valor e impulsionam negócios.
De modo contrário, a baixa qualidade nos dados podem gerar consequências negativas para uma empresa. Levando a análises imprecisas, falhas operacionais, erros na tomada de decisões estratégicas e aumento nos custos. Em estimativa recente, a IBM calculou que o problema com a qualidade dos dados nos EUA gera um custo anual aproximado de US$3,1 trilhões. E que, em média, custe as empresas entre 15% a 25% de sua receita anual para corrigir e contornar erros e problemas de negócios causados por dados incorretos.
Mas então, como podemos medir e avaliar a qualidade dos dados??
Não é exatamente uma tarefa simples. Devemos utilizar algumas métricas e indicadores para auxiliar nessa análise. Um dos métodos mais utilizados consiste em avaliar os seguintes fatores: Consistência, precisão, relevância, cobertura e atualidade.
· Precisão: está ligada a confiabilidade dos dados. Visa garantir que os dados presentes no sistema estão corretos, se estão completos e se são consistentes. Por exemplo, um campo idade no cadastro de um cliente. Se informado pelo próprio cliente, pode ter inconsistência, erros de digitação. No caso de um campo que seja obtido por meio da data de nascimento, por exemplo, já é possível esperar um nível maior de precisão desse dado.
· Consistência: indica a uniformidade dos dados, garantindo que os dados não estejam sujeitos a grandes alterações ou erros. Também está ligada a possibilidade de conferência desses dados e sua integridade. Por exemplo, dados extraídos de fontes diferentes podem ter regras diversas, gerando inconsistências. Podendo ocasionar em valores ausentes, presença de caracteres especiais, etc.
· Relevância: indica o quanto de informação útil e relevante se tem sobre um determinado tema. É importante que os dados sejam relevantes para as análises que se propõem. Por exemplo, a cor do cabelo de um cliente cadastrado pode ser relevante? Depende, caso a informação tenha importância para a análise em questão, então sim, será um dado relevante. A relevância de um dado vai depender da realidade de cada empresa.
· Cobertura: indica o volume de dados disponíveis para uso. Para uma análise assertiva, é importante ter uma base com informações confiáveis e em quantidade suficiente. Para tanto, é preciso que os dados sejam coletados de todos os locais possíveis e estejam disponíveis. Por exemplo, dados de vendas devem estar disponíveis em todos os PDV e canais (físico e digital), sob o risco da falta de algum informação afetar a análise.
· Atualidade: se refere ao quão recente e atualizado é um dado. É importante garantir que os dados estejam sempre atuais. Assim podem refletir com exatidão aquilo que está sendo analisado no momento. Por exemplo, dados demográficos da década de 1970 podem não fazer sentido para uma empresa que iniciou suas atividades no ano de 2012. Dados atualizados são aqueles que são suficientes para necessidade de análise da empresa.
O valor do dado não está nele em si, mas sim naquilo que se faz com ele. E para isso, é preciso ter qualidade nos dados. É importante avaliar constantemente essa qualidade, seja por meio da verificação de erros (digitação, dados ausentes, formatação) para confirmar se as amostras estão no padrão desejado. Ou ainda por meio de analises estatísticas com o intuito de identificar padrões e desvios.
Os dados devem ser constantemente testados, para observar se estão corretos e em conformidade com as especificações esperadas. Também devem ser avaliados se estão dentro de limites esperados, se as regras estão corretas e qual a fonte de onde esses dados são extraídos.
Para garantir a qualidade e corrigir possíveis problemas, alguns processos são possíveis de serem utilizadas.
Podemos realizar a limpeza desses dados, removendo os em duplicidade, incompletos ou irrelevantes. Padroniza-los, convertendo para um formato comum (datas, nomes, códigos), tratar os valores ausentes, seja excluindo ou utilizando técnicas de interpolação com base em alguma regra de negócio. Corrigir erros de digitação, tratar caracteres especiais ou sobreposição de colunas.
Assim garantindo que esses dados sejam confiáveis, uteis e relevantes. Podendo servir de base para a elaboração de análises e projetos que irão nortear de forma assertiva, a tomada de decisão por parte da empresa. Gerando resultados positivos e retorno sobre os investimentos. Com isso, podemos concluir o qual vital e importante é manter uma boa qualidade de dados. Podendo ser a diferença entre uma decisão acertada que vai gerar lucro ou uma decisão equivocada, que pode gerar custos.
Referências:
https://blog.tecnospeed.com.br/qualidade-de-dados/