Garantir a qualidade dos dados é importante para que as empresas tomem as decisões certas, entendam melhor seus clientes e mantenham a consistência em toda a organização.
A razão é que os dados impulsionam as empresas modernas.
Portanto, precisa ser correto, consistente, completo, relevante e confiável para planejar e executar as estratégias corretas com base nos dados coletados.
Mas se os dados forem ruins, podem afetar significativamente suas decisões, a experiência do cliente e a organização.
Portanto, você deve se concentrar em coletar os dados corretos para ajudá-lo a criar as estratégias certas para administrar seus negócios e moldar a jornada do seu cliente.
Neste artigo, discutirei a qualidade dos dados, suas dimensões e como medi-la e melhorá-la.
Vamos começar.
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O que é qualidade de dados?
A qualidade dos dados é o estado dos dados que informa o quão confiável um conjunto de dados deve ser considerado na tomada de decisões, planejamento e operações. Se um conjunto de dados for de alta qualidade, ele deve se adequar ao uso ou propósito pretendido. Deve ser completo, preciso, confiável, de fácil acesso, consistente com diferentes fontes e apresentado adequadamente quando necessário.
Atualmente, não existe um padrão globalmente aceito de qualidade de dados e formas de validá-lo, uma vez que os requisitos diferem de uma organização para outra e de um projeto para outro. As empresas criam estruturas e políticas para coletar, organizar, gerenciar e determinar a qualidade dos dados com base em suas necessidades específicas.
Praticamente, a qualidade dos dados é assegurada através da realização de avaliações e da interpretação de métricas de qualidade de dados, como precisão, relevância, consistência, integridade, credibilidade, cronograma, etc. um conjunto de dados.
As organizações podem usar essas informações para entender o valor e a relevância dos dados. Assim, eles podem decidir se devem ou não usar esses dados para o planejamento e implementação do negócio, garantindo que ele deve agregar valor ao consumidor final.
Dimensões da qualidade de dados
A qualidade dos dados possui várias características ou dimensões, que são as métricas utilizadas pelos analistas para medir a qualidade e a utilidade dos dados para os usuários. Embora muitas métricas diferem de projeto para projeto e de empresa para empresa, algumas das mais comuns são:
Precisão
Não importa quantos dados você colete, se forem imprecisos, não adianta usá-los em suas estratégias de negócios. Porque se você fizer isso, o resultado pode ser o oposto do que você poderia ter desejado. Isso pode reduzir a confiança do cliente em sua organização, funcionários e ofertas.
Portanto, é essencial avaliar a precisão de um conjunto de dados empregando uma estratégia eficaz e sustentável para verificar sua origem e gerenciar os dados.
Relevância
Mesmo que seus dados sejam precisos, não será útil se não forem relevantes para o que você precisa para sua empresa. Ter dados desnecessários também pode sobrecarregar seu banco de dados, desperdiçando seu tempo e esforço para gerenciá-lo.
Por exemplo, você está procurando maçãs de qualidade, mas tem laranjas de qualidade. Embora seja uma fruta de excelente qualidade, procura-se maçãs, não laranjas.
Portanto, os dados precisam ser relevantes. Portanto, ao avaliar a qualidade dos dados, verifique primeiro se os dados são relevantes para servir ao seu propósito de coletá-los. Se sim, é de boa qualidade.
Completude
Se você continuar coletando cada vez mais dados sem pensar se estão completos, eles podem se tornar inutilizáveis durante a implementação.
Portanto, ao coletar dados, certifique-se de que estejam completos, como o nome completo de um lead, não apenas o nome ou sobrenome, o endereço completo etc. Isso não significa armazenar informações desnecessárias, mas as informações completas e úteis para conduzir sua estratégia.
Consistência
Dados de alta qualidade não devem contradizer os dados que você já manteve em outros bancos de dados. Porque se isso acontecer, um deles pode estar errado. Dados inconsistentes levam à confusão e avaliação, o que leva tempo para encontrar e remover os dados errados.
Portanto, é pertinente garantir que seus dados sejam consistentes em todo o banco de dados e na organização. Você pode fazer com que todos usem o mesmo sistema de software ou integrem e sincronizem ferramentas de dados com o CRM. Dessa forma, todos estarão na mesma página para facilitar a colaboração.
Acessibilidade
Mesmo que você tenha dados precisos, completos, relevantes e consistentes, eles podem não servir ao propósito se as pessoas ou a equipe certa não puderem acessá-los. Eles podem ser seus funcionários, parceiros ou clientes.
Para fazer isso, você pode identificar pessoas que precisam de acesso a um conjunto de dados específico e capacitá-las com ferramentas que contêm esses dados. Apenas garanta que eles possam acessá-lo facilmente onde e quando precisarem.
Pontualidade
Os dados mudam constantemente. Não é necessário que um cliente que costumava ter um número de telefone ou e-mail específico ainda o tenha; eles podem ter mudado. E se você usar os mesmos dados desatualizados para enviar suas mensagens promocionais, seus esforços serão em vão.
Dados desatualizados podem não representar o cenário atual. Portanto, é crucial rastrear dados históricos e alterações. Isso ajudará você a atualizar os registros com o tempo e a permanecer relevante.
Singularidade
Para muitos projetos, como marketing, produção de cópias, etc., a exclusividade é uma característica obrigatória da qualidade dos dados. A exclusividade significa que não há duplicação de dados ou sobreposição com outros registros. Dados duplicados podem comprometer sua credibilidade e confiança do usuário.
Portanto, certifique-se de que os dados sejam únicos e adequados ao seu propósito. Os analistas de dados realizam limpeza de dados para lidar com pontuações baixas de exclusividade para garantir a exclusividade.
Além do acima, outras dimensões de qualidade de dados podem incluir disponibilidade de dados, comparabilidade, flexibilidade, razoabilidade e plausibilidade.
Por que a qualidade dos dados é importante?
As organizações se esforçam para manter dados de alta qualidade para tomar as decisões corretas e informadas e observar os retornos. Isso oferece muitos benefícios para as empresas, incluindo:
- Tome decisões de negócios mais rápidas e melhores: as organizações modernas devem avaliar os dados para determinar as necessidades dos clientes. Isso o ajudará a criar estratégias adequadas e a ter mais confiança na tomada de decisões de negócios com mais rapidez e eficácia.
- Melhor colaboração: quando você mantém dados consistentes em seus departamentos e organização, todos terão acesso aos mesmos dados para usar em seus esforços. Isso ajudará você a se manter alinhado com suas prioridades e produzir resultados coesos.
- Entenda melhor os clientes: se precisos e confiáveis, os dados do cliente permitem que você entenda melhor seus clientes. Você obterá insights mais próximos sobre seus pontos problemáticos, necessidades, interesses e necessidades. Ele permite que você desenvolva melhores ofertas para atender às preocupações dos clientes e construir relacionamentos significativos.
Como medir a qualidade dos dados
Dados de má qualidade podem prejudicar uma empresa em relação à reputação, confiança do cliente e outras consequências prejudiciais. Portanto, você deve avaliar os dados coletados para garantir que sejam de excelente qualidade e adequados às necessidades do seu negócio. Isso requer que você estabeleça processos e métricas específicos para medir a qualidade dos dados.
Portanto, avalie seus dados em relação às métricas definidas, analise os resultados e melhore os dados para atender ao seu propósito. Vamos entender como medir a qualidade dos dados.
#1 Avaliação Subjetiva
Essa avaliação envolve analistas de dados, partes interessadas, etc., para avaliar a qualidade de um conjunto de dados específico. Com base em sua percepção, eles podem tomar uma decisão. Por exemplo, se eles encontrarem um conjunto de dados impreciso, eles podem removê-lo ou designar outras pessoas para obter os dados precisos e colocar o projeto em espera até que isso seja resolvido. Isso significa que a avaliação é subjetiva para um tomador de decisão.
#2 Avaliação objetiva
A avaliação objetiva verifica as métricas objetivas registradas em um determinado conjunto de dados. Você pode avaliar isso com base na tarefa ou pode ser completamente dependente de métricas.
Para estabelecer essas métricas e avaliar dados objetivos, você pode criar indicadores-chave de desempenho (KPIs) que correspondam aos seus requisitos. E ao realizar avaliações objetivas, você pode medir a qualidade dos dados de três maneiras:
- Razão simples é o número total de resultados esperados para resultados possíveis. Normalmente, a razão simples é 0 ou 1, onde 1 é o resultado mais desejável/esperado. Essa proporção mede a consistência e a integridade.
- Max ou min: Este método pode ajudá-lo a gerenciar várias variáveis de qualidade de dados. Aqui, o máximo é um número mais flexível e pode representar variáveis como acessibilidade e cronogramas. Por outro lado, o min é conservador e pode representar variáveis como acurácia.
- Média ponderada: Este é outro método que você pode usar no lugar de min para entender como cada variável entrega seu valor na equação.
É assim que você pode medir a qualidade dos dados para moldar suas estratégias de negócios. Mas este não é o fim. Depois de avaliar as métricas de qualidade de dados subjetivas e objetivas, seu próximo passo deve ser analisar os resultados e se esforçar para melhorar seus dados para trazer o máximo valor ao seu negócio.
Como melhorar a qualidade dos dados
A análise das métricas de qualidade de dados avaliadas ajudará você a identificar dados que não atendem aos critérios ou KPIs. Dessa forma, será mais fácil limpar ou remover esses dados e manter seu banco de dados abastecido com dados de qualidade e valor agregado para atender às suas metas atuais e futuras.
Veja esses métodos para melhorar a qualidade dos dados e mitigar problemas.
- Perfil de dados: esse processo pode ajudá-lo a entender todos os seus ativos de dados para um gerenciamento eficaz da qualidade dos dados. É vital, pois funcionários, partes interessadas e colaboradores coletaram e armazenaram dados ao longo dos anos. Ele pode ter vários padrões, formatos, armazenamento e assim por diante. Portanto, para melhorar a qualidade dos dados, obtenha uma visão completa do que você está lidando (aqui dados) para começar a agilizá-lo.
- Correspondência de dados: A correspondência de dados envolve a correlação de dados para encontrar redundância. Isso é feito para garantir que não haja instâncias em que vários dados representem o mesmo significado. Por exemplo, se você tiver um registro em nome de um indivíduo, dizendo Johnny Depp. Agora, se você encontrar outro registro com o nome de John Depp, mas representando o mesmo indivíduo, é redundante. Portanto, você deve remover esses dados para evitar confusão.
- Governança de dados: governança de dados significa padrões e políticas de dados para se concentrar em KPIs e elementos de dados. Os padrões de governança de dados também podem delinear as regras de negócios que as organizações devem seguir para manter a qualidade dos dados.
- Relatórios: os relatórios de dados envolvem a manutenção de um registro de qualidade e a documentação de problemas conhecidos em seus dados. Isso o ajudará a determinar se você precisa realizar mais limpeza e otimização de dados. Você pode usar os dados coletados da correspondência de dados e criação de perfil para medir KPIs e gerar relatórios.
- Gerenciamento de ativos digitais (DAM): Os dados podem estar na forma de ativos digitais, como texto, imagens, vídeos e outros arquivos. Isso ajuda a garantir a qualidade e a relevância dos dados digitais.
- Master Data Management (MDM): as estruturas MDM são excelentes recursos para ajudar a evitar problemas de qualidade. Isso envolve dados mestre de produto, local e partido.
Gerenciamento de informações do produto (PIM): Se você for um fabricante ou vendedor de mercadorias, deverá alinhar seus KPIs de qualidade de dados. Isso permitirá que os clientes visualizem o item exato que pediram em todas as etapas, desde a navegação do produto até a entrega e o pós-venda. Assim, com o PIM, você pode criar uma apresentação padronizada dos dados do produto com todas as informações consistentes e confiáveis.
Integração de dados do cliente (CDI): O CDI exige que você organize os dados mestre do cliente coletados por meio de seu sistema CRM, páginas de registro de autoatendimento, mídia social etc., em uma única fonte de verdade. Dessa forma, você pode manter a coesão e aumentar a colaboração.
Práticas recomendadas de qualidade de dados
Muitas organizações podem pensar que têm os dados de melhor qualidade mantidos em seu banco de dados, mas a história pode ser diferente. Então, aqui estão algumas das melhores práticas para garantir a qualidade dos dados e marcar todas as caixas.
- Escolha métricas importantes: você deve ser específico ao escolher as métricas que deseja avaliar. Selecione e rastreie apenas as métricas que são valiosas no processo de tomada de decisão. Você não pode continuar avaliando tudo que pode não agregar valor; consumirá desnecessariamente tempo, recursos e esforço.
- Garanta uma única fonte de verdade: é essencial garantir uma única fonte de verdade para todos os seus dados em sua organização. Você pode armazenar dados em vários sistemas, como ferramentas de vendas, CRM, etc. E para manter uma única fonte de verdade, você deve ser consistente em todos os lugares. Você pode garantir isso realizando auditorias.
- Realize auditorias regulares: é melhor prevenir do que remediar. Auditorias regulares de qualidade de dados podem permitir que você identifique problemas rapidamente antes que eles se tornem um problema maior. Você pode realizar auditorias de qualidade de dados mensalmente, semanalmente ou mensalmente com base em seu volume de dados.
- Analise os motivos das falhas: Analisar por que a qualidade dos seus dados falhou ou se tornou um sucesso é necessário para otimizar suas estratégias. Aplique seus esforços bem-sucedidos em áreas que precisam de melhorias enquanto soluciona problemas. Isso aumentará sua eficácia na coleta e gerenciamento da qualidade dos dados.
- Invista nos recursos necessários: Investir nos recursos certos para relatórios, análises, treinamento e outros processos é benéfico para gerenciar a qualidade dos dados sem esforço. Você pode escolher uma única ferramenta que oferece todos esses recursos ou acompanhá-los separadamente com base em suas prioridades e necessidades.
- Use software de gerenciamento de qualidade de dados: para gerenciar a qualidade de dados com incrível velocidade e eficiência, você pode aproveitar o poder da automação. Uma boa ferramenta de gerenciamento de qualidade de dados também o ajudará a tornar os dados facilmente acessíveis. Portanto, escolha o software certo de relatório e análise de dados, como Centro de OperaçõesTalend Open Studio, OpenRefine, Dedupely, etc.
Exemplos de gerenciamento de qualidade de dados em todos os setores
- Finanças: As empresas que oferecem serviços financeiros realizam o gerenciamento de qualidade de dados para identificar e proteger dados confidenciais, monitorar e manter a conformidade e automatizar relatórios.
- Fabricação: os fabricantes fazem isso para manter registros precisos de seus fornecedores e clientes e atualizá-los periodicamente. Eles também precisam disso para estar cientes dos problemas de qualidade a tempo e corrigir e otimizar suas estratégias.
- Instituições de saúde: precisam de gerenciamento de qualidade de dados para manter registros de pacientes precisos e completos. Isso os ajuda a fornecer cuidados adequados ao paciente e planos de tratamento e permite cobrança e gerenciamento de riscos mais rápidos e corretos.
- Setor público: As organizações do setor público precisam de gerenciamento de qualidade de dados para manter dados completos, precisos e consistentes sobre seus projetos atuais, funcionários, contratados e outros constituintes para garantir que eles atinjam seus objetivos.
Conclusão
A qualidade dos dados é vital para as empresas. Portanto, seus dados coletados devem ser de alta qualidade em termos de precisão, integridade, relevância, credibilidade e consistência, entre outras características. Ele o ajudará a tomar as decisões de negócios corretas, atender bem os clientes e administrar a organização com eficiência.