Qualidade de dados: Por que é importante e como melhorá-la
Investimentos na qualidade de dados são fundamentais para que as organizações se tornem cada vez mais orientada por dados.
A qualidade de dados, muitas vezes referenciada como Data Quality, é um conceito fundamental que impacta diretamente o gerenciamento (inserção, manutenção e compartilhamento de dados), as análises (estatísticas e exploratórias), a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina, a exibição de resultados, entre outros processos relevantes das organizações.
Conheça um pouco mais sobre qualidade de dados e seus principais aspectos e pilares, além de setores nos quais a qualidade de dados é crucial.
O que é qualidade de dados?
Qualidade de dados é um conceito que indica o quanto as fontes de dados atendem às demandas de informação das áreas de negócio.
A qualidade de dados é um aspecto importante dentro do universo de Inteligência Artificial e Data Analytics e está conectada com alguns importantes pilares: acurácia, completude, conformidade, pontualidade, consistência e integridade.
Quais os pilares da qualidade de dados?
Estes pilares trazem garantias para que os dados possam ser utilizados no propósito desejado dentro das unidades de negócio, possibilitando a geração de insights e tomada de decisão. Os pilares destacados são:
- A acurácia dos dados avalia se estes refletem corretamente o objeto do mundo real ou um evento sendo descrito, estando livres de erros;
- A completude dos dados verifica se estes estão completos e não apresentam valores faltantes, quando se analisa os campos de fato necessários. Por exemplo, o nome e sobrenome de um cliente são obrigatórios, mas o nome do meio é opcional, desta forma, um registo pode ser considerado completo, mesmo que o nome do meio não esteja disponível.
- A conformidade verifica se os dados estão seguindo um conjunto de definições-padrão, como tipo de dados, tamanho e formato. Por exemplo, se a data de nascimento de uma pessoa está no formato “dd/mm/yyyy”;
- A pontualidade está ligada à disponibilidade do dado quando este é esperado e necessário, estando pronto para consumo no momento certo.
- A consistência dos dados avalia se os dados disponíveis em todos os bancos de dados são coerentes e não têm contradições, avaliando se eles estão em harmonia com outras fontes de dados ou sistemas relacionados.
- A integridade dos dados refere-se à garantia de que os dados permaneçam completos e inalterados ao longo do tempo, mantendo sua exatidão e confiabilidade.
Qual a importância de ter dados com qualidade?
A qualidade de dados desempenha um papel fundamental em diversas áreas e setores das empresas, sendo de extrema importância para a tomada de decisões, eficiência operacional, redução de custos, satisfação do cliente, conformidade regulatória, inovação e geração de insights.
Investimentos na melhoria da qualidade dos dados são fundamentais para que as organizações se tornem um ambiente cada vez mais orientado por dados. Quando os dados seguem os princípios de acurácia, completude, conformidade, pontualidade, consistência e integridade algumas ações se tornam ainda mais eficientes:
- A tomada de decisões precisas e confiáveis pode ser garantida por uma boa gestão de qualidade dos dados. Quando temos dados imprecisos, incompletos ou inconsistentes, as decisões baseadas neles podem ser equivocadas ou ineficazes;
- A eficiência e produtividade é obtida a partir de dados de alta qualidade. A partir de dados corretos e completos, evita-se a necessidade de correções e retrabalho posterior, facilitando a localização e o acesso rápido às informações necessárias, agilizando as atividades diárias e aumentando a eficiência operacional;
- A redução de custos pode ser alcançada ao evitarmos uma baixa qualidade dos dados, pois ao permitirmos erros nos dados, estes erros podem levar a decisões equivocadas, perda de oportunidades de negócio, retrabalho, entre outras implicações. Investimentos em qualidade dos dados evitam custos desnecessários, gerando retorno sobre o investimento a médio e longo prazo;
- A satisfação do cliente em lidar com dados de alta qualidade são um elemento chave para atingir uma boa relação entre clientes e empresas. O acesso a informações precisas e atualizadas permite às empresas personalizar as interações e entender as necessidades dos clientes, fornecendo um serviço de qualidade;
- As leis de acesso e proteção de dados são regulamentações que as empresas são obrigadas a cumprir, visando normas específicas sobre a qualidade e segurança dos dados. A qualidade dos dados também atua nesta direção, contribuindo no cumprimento dessas regulamentações, garantindo a precisão, integridade e confiabilidade dos dados, cumprindo requisitos legais e regulatórios e evitando penalidades e sanções;
- A qualidade de dados é um dos motores da inovação e vantagem competitiva, pois fornece informações confiáveis e precisas, de forma que as organizações podem identificar insights e tendências de mercado, prevendo demandas futuras e desenvolvendo produtos e serviços inovadores.
Como avaliar a Qualidade de Dados de uma empresa?
Realizar uma avaliação da qualidade dos dados deve ser uma ação contínua e que precisa seguir um conjunto de etapas, a fim de analisar e medir a qualidade dos dados disponíveis. Neste sentido, temos dois tipos de avaliação de dados possíveis: a objetiva e a subjetiva.
A avaliação de qualidade dos dados pode variar dependendo do contexto e das necessidades específicas da empresa, sendo importante adaptar o processo de avaliação às métricas e necessidades da empresa.
Avaliações de dados objetivas e subjetivas podem ser vistas como avaliações complementares e quando utilizadas em conjunto permitem uma compreensão mais abrangente sobre a qualidade dos dados.
Quais os principais pontos em uma avaliação da Qualidade dos Dados?
De forma geral, os principais pontos que devem estar contidos em uma avaliação da qualidade de dados são:
- A definição de critérios de qualidade é importante para estabelecer critérios e requisitos de qualidade para os dados, identificando os aspectos essenciais da qualidade dos dados como: acurácia, completude, conformidade, pontualidade, consistência e integridade, definidos com base nas necessidades e objetivos da empresa.
- Uma seleção de amostras representativas de dados pode ser útil para avaliar de forma mais eficiente os dados em questão e fornecer uma visão geral da qualidade geral dos dados.
- Realização de análises exploratórias para verificar a presença de valores faltantes, erros de formatação, inconsistências e outras anomalias nos dados, utilizando técnicas estatísticas e visualizações de dados para identificar padrões e tendências.
- Validação da precisão e completude dos dados em relação às fontes originais ou a critérios de referência estabelecidos, comparando os dados com fontes confiáveis ou utilizando técnicas de amostragem para validar a precisão e a completude dos dados.
- Aplicação de regras e validações para verificar a conformidade dos dados, envolvendo a verificação de integridade referencial, consistência de formato, validação de domínio ou aplicação de regras de negócios específicas.
- Análise da relevância dos dados em relação aos objetivos e necessidades da empresa, incluindo a identificação de dados obsoletos, dados duplicados ou dados irrelevantes que podem afetar a qualidade e a utilidade dos dados.
- Documentação de resultados e proposição de melhorias da avaliação de qualidade dos dados, destacando os pontos fortes e fracos, identificando áreas que precisam ser melhoradas e propondo ações corretivas ou de melhoria (limpeza, padronização, enriquecimento e/ou implementação de controles e processos).
- Monitoramento contínuo da qualidade dos dados implementando mecanismos de monitoramento para acompanhar regularmente a qualidade dos dados, garantindo que ações de melhoria sejam tomadas e mantidas, de forma que os dados permaneçam confiáveis e úteis ao longo do tempo.
Leia também: O que é Data-Driven Design e como implementá-lo em estratégias
Avaliação Objetiva ou Subjetiva? O que é melhor para minha empresa?
A avaliação de dados objetiva e avaliação de dados subjetiva são duas abordagens utilizadas para avaliação dos dados. Apesar de serem distintas, podem ser utilizadas de forma complementar para garantir uma avaliação mais robusta dos dados que temos disponíveis.
O que fazer para avaliar objetivamente os dados?
- Utilização de critérios claros como métricas específicas, geralmente definidas previamente, para avaliar a qualidade dos dados. As métricas visam avaliar os pilares da qualidade de dados: precisão, completude, consistência, integridade referencial, entre outros.
- Mensuração quantitativa utilizando métricas numéricas ou estatísticas, onde podemos, por exemplo, calcular a taxa de erros, o percentual de valores faltantes ou a proporção de dados inconsistentes.
- Análise automatizada através de ferramentas e técnicas automatizadas para analisar os dados e aplicar as métricas definidas previamente, envolvendo o uso de algoritmos, scripts e/ou softwares especializados para realizar a análise e fornecer resultados.
Note que a avaliação objetiva visa a utilização de critérios claros, métricas assertivas e preza pela automação do processo.
O que fazer para avaliar subjetivamente os dados?
Por outro lado, a avaliação de dados subjetiva pode ser realizada das seguintes formas:
- Destacar percepções e interpretações dos usuários de dados para avaliar a qualidade dos dados, incluindo a análise e a opinião de especialistas e/ou usuários com conhecimento e experiência no domínio dos dados.
- Uma avaliação qualitativa compreendendo a qualidade dos dados com base em características subjetivas como: relevância, confiabilidade percebida, usabilidade e adequação para determinado propósito. Essas avaliações geralmente não são mensuráveis quantitativamente.
- A análise manual realizada com intermédio de avaliadores revisando e analisando os dados de acordo com suas percepções e conhecimentos, envolvendo uma revisão de amostras dos dados, entrevistas com usuários e/ou especialistas e a discussão de questões relacionadas à qualidade dos dados.
Como vimos, a avaliação subjetiva visa a utilização de critérios mais humanizados, sem necessariamente utilizar métricas e/ou algum processo de automação na avaliação. Dessa forma, as avaliações sozinhas podem não trazer uma percepção completa dos qualidade dos dados, priorizando somente o viés técnico ou humano, por isso juntas podem ser uma ferramenta avaliativa mais coerente com relação aos dados.
Leia também: 5 passos para implementar uma cultura de dados na sua empresa.
O que fazer se os dados não tiverem boa qualidade?
Melhorar a qualidade dos dados é um processo contínuo e envolve uma combinação de um processo de avaliação e melhoria contínua através de atividades e abordagens práticas. Fontes de dados mal organizadas, com registros que possuem erros de preenchimento, valores faltantes dentre outros problemas, podem causar sérios danos às análises conduzidas pelas empresas.
Como melhorar a qualidade dos dados?
Para melhorar a qualidade dos dados alguns pontos são muito importantes:
- Estabelecer critérios e objetivos para a qualidade dos dados, com base nas necessidades, requisitos e objetivos da empresa.
- Coletar dados corretamente, baseando-se em precisão e completude ao longo de todo o processo de aquisição, podendo ser através de formulários ou sistemas de entrada de dados, inserindo validações e controles para minimizar erros e garantir que todas as informações relevantes sejam capturadas.
- Realizar limpeza de dados de forma a identificar e corrigir erros, inconsistências e valores faltantes e duplicados nos dados. Realizar a padronização de formatos, a correção de erros de digitação e o preenchimento de valores faltantes com base em lógica ou fontes externas confiáveis.
- Validar e verificar os dados para garantir sua precisão e integridade, incluindo a validação de domínio, a verificação de integridade referencial, a reconciliação de dados entre sistemas diferentes e a comparação com fontes confiáveis ou critérios estabelecidos.
- Padronizar a estrutura dos dados levando em conta o formato e a nomenclatura, de forma a garantir consistência, facilitando a comparação, a análise e a integração dos dados de diferentes fontes.
- Enriquecer dados com informações adicionais de fontes externas confiáveis, utilizando dados demográficos, geográficos, de terceiros ou outras informações relevantes que possam melhorar a qualidade e a utilidade dos dados.
- Implementar controles de qualidade dos dados, definindo responsabilidades claras, implementação de fluxos de trabalho para revisão e aprovação dos dados, monitoramento regular da qualidade dos dados e a realização de auditorias periódicas.
- Promover a conscientização e a cultura de qualidade de dados através de cursos, palestras e conversas com membros da empresa, destacando a importância da qualidade dos dados, incentivando a responsabilidade individual e coletiva pelos pilares da qualidade de dados.
- Investir em tecnologias e ferramentas para ajudar na melhoria da qualidade dos dados, através de sistemas de gerenciamento de dados, ferramentas de limpeza e validação de dados, soluções de integração e automação de processos.
- Monitorar e revisar regularmente as bases de dados e as áreas/setores que alimentam e fazem uso desses dados, para identificar possíveis problemas relacionados à geração/consumo de dados dentro da empresa por parte dos usuários .
Como a Qualidade de Dados impacta o cliente final?
A qualidade de dados desempenha um papel crucial em muitos cenários, desde a tomada de decisões até a pesquisa científica. Algumas áreas do conhecimento são dependentes de dados de boa qualidade para que os resultados finais sejam os mais assertivos possíveis. Por exemplo:
- Na Medicina de precisão a qualidade dos dados é fundamental para o desenvolvimento de tratamentos personalizados. Ao analisar informações genéticas, histórico médico e outros dados relevantes de pacientes, os médicos podem tomar decisões mais informadas sobre o diagnóstico e o tratamento. A falta de qualidade nos dados pode levar a diagnósticos incorretos ou escolhas de tratamento inadequadas.
- Para a previsão do tempo as agências meteorológicas dependem de uma ampla gama de dados, como dados de satélite, observações de estações meteorológicas e dados oceânicos, para prever o clima com precisão. Se os dados forem imprecisos ou incompletos, as previsões meteorológicas podem ser menos confiáveis, o que pode ter impactos significativos nas operações diárias, como no transporte, na agricultura e na gestão de desastres naturais.
- Com relação a detecção de fraudes financeiras, as instituições financeiras utilizam técnicas de aprendizado de máquina para detectar padrões e identificar transações suspeitas que possam indicar fraudes. A qualidade dos dados é crucial nesse processo, pois qualquer imprecisão ou falta de integridade nos dados pode levar a falsos positivos ou falsos negativos na detecção de atividades fraudulentas.
- Para realizar a análise de clientes para campanhas de Marketing, as empresas utilizam dados de clientes para estratégias de marketing e tomada de decisões comerciais e dependem da qualidade dos dados para segmentar adequadamente o público-alvo, personalizar campanhas de marketing e tomar decisões informadas. Dados imprecisos ou desatualizados podem levar a estratégias ineficientes e perda de oportunidades de negócios.
Como o MJV Lens pode ajudar na Qualidade de Dados da sua empresa?
Nosso time de Cientistas, Arquitetos e Engenheiros de Dados possuem larga experiência com relação a avaliação da Qualidade de Dados obtida através dos inúmeros projetos executados para grandes empresas ao longo dos últimos anos.
Compreendendo as necessidades de nossos clientes, estamos sempre alertas para compor as melhores práticas com relação ao armazenamento, disponibilização e utilização de dados nos mais diversos segmentos da indústria, propondo soluções construídas unicamente para cada cliente.