Assegurar a qualidade dos dados é crucial para que as empresas tomem decisões acertadas, compreendam melhor os seus clientes e mantenham a coerência em toda a organização.
Isto porque os dados são a força motriz das empresas modernas.
Por conseguinte, é imprescindível que os dados sejam corretos, consistentes, completos, pertinentes e fiáveis para planear e executar as estratégias adequadas com base nas informações recolhidas.
No entanto, se os dados forem de má qualidade, podem impactar negativamente as suas decisões, a experiência do cliente e a organização como um todo.
É, portanto, fundamental focar na recolha de dados precisos para o ajudar a criar as estratégias certas para gerir o seu negócio e moldar a jornada do seu cliente.
Neste artigo, abordarei o tema da qualidade dos dados, as suas dimensões e como avaliá-la e melhorá-la.
Vamos começar.
O que significa qualidade de dados?
A qualidade dos dados refere-se ao estado das informações que determina o grau de confiança que se pode depositar num conjunto de dados para fins de tomada de decisões, planeamento e operações. Se um conjunto de dados for de alta qualidade, estará apto para o uso ou propósito a que se destina. Deve ser integral, preciso, fidedigno, facilmente acessível, coerente entre diferentes fontes e apresentado adequadamente quando necessário.
Atualmente, não existe um padrão globalmente aceite para a qualidade dos dados e para a sua validação, uma vez que os requisitos variam de organização para organização e de projeto para projeto. As empresas estabelecem estruturas e políticas para recolher, organizar, gerir e avaliar a qualidade dos dados com base nas suas necessidades específicas.
Em termos práticos, a qualidade dos dados é assegurada através da realização de avaliações e da interpretação de métricas de qualidade de dados, tais como precisão, relevância, consistência, integridade, credibilidade, pontualidade, entre outros. Estas métricas são aplicadas a um conjunto de dados.
As organizações podem usar estas informações para perceber o valor e a pertinência dos dados. Desta forma, podem decidir se devem ou não usar esses dados para o planeamento e implementação do negócio, garantindo que os mesmos agregam valor ao consumidor final.
As várias dimensões da qualidade de dados
A qualidade dos dados possui várias características ou dimensões, que servem como métricas para que os analistas avaliem a qualidade e a utilidade dos dados para os utilizadores. Embora as métricas variem de projeto para projeto e de empresa para empresa, algumas das mais comuns são:
Precisão
Não importa a quantidade de dados que recolha, se eles forem imprecisos, será inútil usá-los nas suas estratégias de negócios. Se o fizer, o resultado pode ser o oposto do que esperava, o que pode diminuir a confiança do cliente na sua organização, nos seus colaboradores e nas suas ofertas.
Por isso, é essencial avaliar a precisão de um conjunto de dados através da implementação de uma estratégia eficaz e sustentável para verificar a sua origem e gerir as informações.
Relevância
Mesmo que os seus dados sejam precisos, não serão úteis se não forem relevantes para as necessidades da sua empresa. A acumulação de dados desnecessários pode sobrecarregar a sua base de dados, desperdiçando tempo e esforço na sua gestão.
Por exemplo, se estiver à procura de maçãs de qualidade, mas tiver laranjas de qualidade, embora estas sejam também de excelente qualidade, o seu objetivo é obter maçãs e não laranjas.
Portanto, os dados têm de ser relevantes. Ao avaliar a qualidade dos dados, verifique primeiro se os mesmos se adequam ao propósito para o qual foram recolhidos. Em caso afirmativo, são de boa qualidade.
Completude
Se continuar a recolher cada vez mais dados sem se certificar de que estão completos, estes podem tornar-se inúteis durante a implementação.
Ao recolher dados, certifique-se de que os mesmos estão completos, incluindo o nome completo de um potencial cliente, e não apenas o primeiro ou último nome, o endereço completo, etc. Não se trata de armazenar informações desnecessárias, mas sim as informações completas e úteis para conduzir a sua estratégia.
Consistência
Dados de alta qualidade não devem contradizer os dados que já possui noutras bases de dados. Se isso acontecer, um dos conjuntos de dados pode estar errado. Dados inconsistentes levam a confusão e avaliações que requerem tempo para encontrar e remover os dados incorretos.
É, portanto, pertinente garantir que os seus dados sejam consistentes em toda a base de dados e na organização. Pode certificar-se de que todos usam o mesmo sistema de software ou integrar e sincronizar ferramentas de dados com o CRM. Desta forma, todos estarão na mesma página para facilitar a colaboração.
Acessibilidade
Mesmo que tenha dados precisos, completos, relevantes e consistentes, estes podem não cumprir o seu propósito se as pessoas ou a equipa certa não puderem aceder aos mesmos. Estes podem ser os seus funcionários, parceiros ou clientes.
Para resolver esta situação, pode identificar as pessoas que necessitam de acesso a um conjunto específico de dados e fornecer-lhes as ferramentas que contêm essas informações. Certifique-se apenas de que podem aceder aos dados facilmente onde e quando for necessário.
Pontualidade
Os dados estão em constante mudança. É possível que um cliente que tinha um determinado número de telefone ou endereço de email já não os utilize, podendo tê-los alterado. Se usar os mesmos dados desatualizados para enviar as suas mensagens promocionais, os seus esforços serão em vão.
Dados desatualizados podem não refletir a realidade atual. Por isso, é fundamental rastrear dados históricos e as alterações ocorridas. Isto ajudará a atualizar os registos com o tempo e a manter a relevância.
Singularidade
Para muitos projetos, como marketing, produção de conteúdos, etc., a singularidade é uma característica indispensável para garantir a qualidade dos dados. A singularidade significa que não existe duplicação de dados ou sobreposição com outros registos. Dados duplicados podem comprometer a sua credibilidade e a confiança do utilizador.
Por isso, certifique-se de que os dados são únicos e adequados ao seu propósito. Os analistas de dados realizam a limpeza de dados para lidar com pontuações baixas de singularidade e garantir que os dados são únicos.
Além dos aspetos mencionados acima, outras dimensões da qualidade dos dados podem incluir a disponibilidade dos dados, a comparabilidade, a flexibilidade, a razoabilidade e a plausibilidade.
Por que a qualidade dos dados é importante?
As organizações esforçam-se por manter dados de alta qualidade para tomar decisões acertadas e informadas e obter bons resultados. Isto traz muitos benefícios para as empresas, incluindo:
- Tomar decisões de negócios melhores e mais rápidas: as organizações modernas precisam avaliar os dados para identificar as necessidades dos clientes. Isto ajudará a criar estratégias adequadas e a ter mais confiança na tomada de decisões de negócios de forma mais rápida e eficaz.
- Melhor colaboração: quando mantém dados consistentes nos seus departamentos e na sua organização, todos terão acesso aos mesmos dados para usar nos seus esforços. Isto irá ajudá-lo a manter-se alinhado com as suas prioridades e a produzir resultados coerentes.
- Compreender melhor os clientes: se forem precisos e fiáveis, os dados do cliente permitirão que os compreenda melhor. Obterá informações mais precisas sobre os seus problemas, necessidades, interesses e desejos. Isto permite-lhe desenvolver melhores ofertas para responder às preocupações dos clientes e construir relacionamentos significativos.
Como avaliar a qualidade dos dados
Dados de má qualidade podem prejudicar uma empresa em termos de reputação, confiança do cliente e outras consequências negativas. Por isso, deve avaliar os dados recolhidos para garantir que são de excelente qualidade e adequados às necessidades do seu negócio. Isto requer que estabeleça processos e métricas específicas para avaliar a qualidade dos dados.
Assim, avalie os seus dados em relação às métricas definidas, analise os resultados e melhore os dados para que cumpram o seu propósito. Vamos analisar como avaliar a qualidade dos dados.
#1 Avaliação subjetiva
Esta avaliação envolve analistas de dados, partes interessadas, etc., para avaliarem a qualidade de um conjunto específico de dados. Com base na sua perceção, podem tomar uma decisão. Por exemplo, se encontrarem um conjunto de dados impreciso, podem removê-lo ou designar outras pessoas para obterem os dados precisos, colocando o projeto em espera até que o problema seja resolvido. Isto significa que a avaliação é subjetiva para um decisor.
#2 Avaliação objetiva
A avaliação objetiva verifica as métricas objetivas registadas num determinado conjunto de dados. Pode avaliar isto com base numa tarefa ou pode depender inteiramente de métricas.
Para estabelecer estas métricas e avaliar os dados objetivos, pode criar indicadores-chave de desempenho (KPI) que correspondam aos seus requisitos. Ao realizar avaliações objetivas, pode medir a qualidade dos dados de três formas:
- A razão simples é o número total de resultados esperados em relação aos resultados possíveis. Normalmente, a razão simples é 0 ou 1, sendo que 1 é o resultado mais desejável/esperado. Esta razão avalia a consistência e a integridade.
- Máximo ou mínimo: Este método pode ajudá-lo a gerir várias variáveis de qualidade de dados. Aqui, o máximo é um número mais flexível e pode representar variáveis como acessibilidade e prazos. Por outro lado, o mínimo é conservador e pode representar variáveis como a precisão.
- Média ponderada: Este é outro método que pode usar em vez do mínimo para perceber como cada variável contribui com o seu valor para a equação.
É assim que pode avaliar a qualidade dos dados para moldar as suas estratégias de negócios. Mas isto não é tudo. Depois de avaliar as métricas de qualidade de dados subjetivas e objetivas, o passo seguinte deverá ser analisar os resultados e tentar melhorar os seus dados para trazer o máximo valor para o seu negócio.
Como melhorar a qualidade dos dados
A análise das métricas de qualidade de dados avaliadas irá ajudá-lo a identificar os dados que não cumprem os critérios ou os KPIs estabelecidos. Desta forma, será mais fácil limpar ou remover esses dados e manter a sua base de dados repleta de dados de qualidade e com valor acrescentado para atingir as suas metas atuais e futuras.
Analise estes métodos para melhorar a qualidade dos dados e mitigar problemas.
- Perfil de dados: este processo pode ajudá-lo a compreender todos os seus ativos de dados para uma gestão eficaz da qualidade dos mesmos. É um passo vital, uma vez que funcionários, partes interessadas e colaboradores têm recolhido e armazenado dados ao longo dos anos. Estes podem ter vários padrões, formatos, formas de armazenamento, etc. Para melhorar a qualidade dos dados, obtenha uma visão completa do que está a lidar (neste caso, os dados) para começar a otimizá-los.
- Correspondência de dados: A correspondência de dados envolve a correlação de dados para detetar redundâncias. Este processo é implementado para garantir que não há casos em que vários dados representem o mesmo significado. Por exemplo, se tiver um registo em nome de um indivíduo com o nome de Johnny Depp, e encontrar outro registo com o nome de John Depp, mas representando a mesma pessoa, isto é redundante. Deve, por isso, remover estes dados para evitar confusão.
- Governança de dados: Governança de dados refere-se a padrões e políticas de dados focados nos KPIs e nos elementos de dados. Os padrões de governança de dados podem também delinear as regras de negócio que as organizações devem seguir para manter a qualidade dos dados.
- Relatórios: Os relatórios de dados envolvem a manutenção de um registo da qualidade e a documentação de problemas conhecidos nos seus dados. Isto ajudá-lo-á a determinar se é necessário realizar mais limpeza e otimização de dados. Pode usar os dados recolhidos na correspondência de dados e na criação de perfis para avaliar os KPIs e gerar relatórios.
- Gestão de ativos digitais (DAM): Os dados podem assumir a forma de ativos digitais, como texto, imagens, vídeos e outros ficheiros. A gestão de ativos digitais ajuda a garantir a qualidade e a relevância dos dados digitais.
- Gestão de dados mestre (MDM): As estruturas MDM são excelentes recursos para ajudar a evitar problemas de qualidade. Isto envolve dados mestre de produtos, locais e partes envolvidas.
Gestão de informações sobre produtos (PIM): Se for um fabricante ou vendedor de mercadorias, deve alinhar os seus KPIs de qualidade de dados. Isto permitirá que os clientes visualizem o item exato que encomendaram em todas as fases, desde a navegação no produto até à entrega e pós-venda. Com o PIM, pode criar uma apresentação padronizada dos dados do produto com todas as informações consistentes e fiáveis.
Integração de dados de clientes (CDI): O CDI exige que organize os dados mestre do cliente recolhidos através do seu sistema CRM, páginas de registo de autoatendimento, redes sociais, etc., numa única fonte de verdade. Desta forma, pode manter a coesão e aumentar a colaboração.
Boas práticas para garantir a qualidade dos dados
Muitas organizações podem pensar que têm os dados da melhor qualidade armazenados na sua base de dados, mas a realidade pode ser diferente. Aqui ficam algumas das melhores práticas para garantir a qualidade dos dados e cumprir todos os requisitos.
- Escolha métricas importantes: Seja específico ao escolher as métricas que pretende avaliar. Selecione e rastreie apenas as métricas que são valiosas no processo de tomada de decisões. Não pode continuar a avaliar tudo o que pode não agregar valor; isso consumirá tempo, recursos e esforço desnecessários.
- Garanta uma única fonte de verdade: É essencial garantir uma única fonte de verdade para todos os seus dados na sua organização. Pode armazenar dados em vários sistemas, como ferramentas de vendas, CRM, etc. Para manter uma única fonte de verdade, deve garantir a consistência em todos os locais. Pode garantir isto através da realização de auditorias.
- Realize auditorias regulares: Mais vale prevenir do que remediar. A realização de auditorias regulares da qualidade dos dados pode permitir identificar problemas rapidamente antes que se agravem. Pode realizar auditorias da qualidade dos dados mensalmente, semanalmente ou trimestralmente, dependendo do seu volume de dados.
- Analise os motivos das falhas: Analisar por que a qualidade dos seus dados falhou ou foi um sucesso é necessário para otimizar as suas estratégias. Aplique os seus esforços bem-sucedidos nas áreas que necessitam de melhorias e resolva problemas. Isto aumentará a sua eficácia na recolha e gestão da qualidade dos dados.
- Invista nos recursos necessários: Investir nos recursos certos para relatórios, análises, formação e outros processos é benéfico para gerir a qualidade dos dados sem esforço. Pode escolher uma única ferramenta que ofereça todos estes recursos ou fazer o acompanhamento dos mesmos separadamente com base nas suas prioridades e necessidades.
- Use software de gestão da qualidade de dados: Para gerir a qualidade de dados com rapidez e eficiência, pode aproveitar o poder da automação. Uma boa ferramenta de gestão da qualidade de dados também o ajudará a tornar os dados facilmente acessíveis. Escolha o software correto para relatórios e análise de dados, como o Centro de Operações, o Talend Open Studio, o OpenRefine, o Dedupely, etc.
Exemplos de gestão da qualidade de dados em vários setores
- Finanças: Empresas que oferecem serviços financeiros realizam a gestão da qualidade de dados para identificar e proteger dados confidenciais, monitorizar e manter a conformidade e automatizar relatórios.
- Fabricação: Os fabricantes fazem isto para manter registos precisos dos seus fornecedores e clientes e atualizá-los periodicamente. Também precisam disto para estarem conscientes dos problemas de qualidade a tempo e para corrigir e otimizar as suas estratégias.
- Instituições de saúde: Estas precisam da gestão da qualidade de dados para manter registos de pacientes precisos e completos. Isto ajuda-as a fornecer cuidados adequados aos pacientes e planos de tratamento, e permite uma faturação e gestão de riscos mais rápidas e corretas.
- Setor público: As organizações do setor público precisam de gestão da qualidade de dados para manter dados completos, precisos e consistentes sobre os seus projetos em curso, funcionários, contratados e outros membros para garantir que atingem os seus objetivos.
Conclusão
A qualidade dos dados é fundamental para as empresas. Os seus dados recolhidos devem ser de alta qualidade em termos de precisão, integridade, relevância, credibilidade e consistência, entre outras características. Isto ajudá-lo-á a tomar as decisões de negócios acertadas, a prestar um bom atendimento aos clientes e a gerir a organização com eficiência.