Qualidade dos Dados: sua empresa utiliza dados confiáveis?

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Você confia na qualidade dos dados usados pela sua empresa?

 

Mesmo com todos os gráficos, diagramas e painéis de ótima aparência que os executivos utilizam hoje em dia nas paredes da diretoria e nas telas de seus dispositivos móveis, há uma pergunta incômoda no fundo de suas mentes: posso confiar nesses dados que eu estou vendo aqui?

Uma empresa que reformula os seus processos internos para um modelo de negócio orientado por dados busca otimizar as suas atividades e melhorar os resultados conquistados, certo? Mas para que isso aconteça é essencial que seja feito um investimento na qualidade dos dados trabalhados. Sem isso, todos os novos processos perdem o seu propósito.

Ao longo deste artigo vamos ajudá-lo a entender se a sua empresa utiliza dados confiáveis para embasar a tomada de decisão. Confira!

 

O que podemos entender por “qualidade dos dados”?

 

Muito se fala sobre a qualidade dos dados, mas o que será que isso realmente representa na prática? Os dados de qualidade são dados úteis – que são marcados pela consistência e ausência de ambiguidades. Quando os dados são de excelente qualidade, podem ser facilmente processados ​​e analisados, levando a insights que ajudam a organização a tomar melhores decisões.

Outra forma de definir se os dados são de alta qualidade é avaliar se eles conseguem satisfazer os requisitos do uso pretendido. Ou seja, as empresas sabem que têm dados de boa qualidade quando são capazes de usá-los para alcançar os objetivos propostos inicialmente no projeto.

Essa definição de qualidade de dados é ampla o suficiente para ajudar as empresas com diversos produtos, mercados e missões a entender se seus dados estão dentro dos padrões.

Aspectos adicionais de dados que as organizações podem usar para determinar se seus dados satisfazem seu uso pretendido incluem consistentes, precisos, definidos. pontuais, completos.

Consistentes

Os dados precisam estar de acordo. Por exemplo, um endereço de e-mail para um cliente específico em uma fonte de dados corresponde ao endereço de e-mail do mesmo cliente em outra fonte de dados. Caso existam conflitos, uma fonte deve ser considerada a fonte mestra ou ambas são usadas até que a fonte com a informação falha seja compreendida e corrigida.

 

Precisos

Refletem a realidade da entidade? Valores representam o verdadeiro valor ou estado de uma entidade. Por exemplo, um termômetro mal calibrado, uma data de nascimento incorreta e um endereço de cliente desatualizado, todos representam dados imprecisos.

 

Definidos

Cada um dos campos de dados tem um significado bem definido e não ambíguo. Campos bem conhecidos, acompanhados por um dicionário de dados ajudam na qualidade.

 

Acessíveis

Um analista tem que ter acesso aos dados. Isso não apenas cobre somente as permissões, mas também as ferramentas apropriadas que tornam os dados utilizáveis e analisáveis.

 

Pontualidade

Está relacionado a latência. Ou o tempo em que o dado é gerado até ser disponibilizado para a tomada da decisão.

 

Completos

Não podem existir dados incompletos. Isso desde um pedaço pequeno de um registro único, como por exemplo o sobrenome de um cliente, até todo o registro de compras de um fornecedor que não foi salvo no banco de dados.

 

Qual o custo de uma análise de dados pobre?

Se o uso de dados de qualidade pode garantir que a empresa alcance os seus objetivos, uma análise feita com base em dados pobres pode ser muito ineficiente ou então levar o gestor a tomar decisões equivocadas. O custo a ser pago pelas falhas no tratamento da qualidade dos dados pode ser muito alto.

Veja quais são os principais impactos negativos causados por uma análise de dados pobre:

 

Oportunidades de negócio perdidas

Entender o comportamento e os hábitos de compras dos clientes é muito importante para as empresas, certo? É com base em uma análise de qualidade que essas informações podem ser organizadas para criar ótimas oportunidades de negócio. Os dados incorretos abrem a probabilidade de tomar decisões de negócios ruins. Muitas dessas escolhas podem se traduzir diretamente em oportunidades perdidas.

Sem dados precisos sobre os clientes, uma organização não consegue atingir as metas de receita. A má qualidade dos dados afeta com mais frequência a capacidade de alcançar clientes e atender às suas necessidades. Isso prejudica os esforços para manter registros precisos, incluindo históricos de compras, e, portanto, pode levar a oportunidades de vendas perdidas.

 

Baixa produtividade

Imagine todo o tempo que é gasto pelos funcionários para processar dados incompletos ou reavaliar análises equivocadas por conta da baixa qualidade das informações. Essas são situações que comprometem não só a produtividade dos profissionais que lidam diretamente com o processamento dos dados, mas também para todos os colaboradores que utilizam essas informações no dia a dia de trabalho.

A qualidade dos dados pode facilmente se tornar um problema generalizado que afeta toda a organização. Trata-se de um ciclo vicioso que aumenta a necessidade do trabalho manual e gera insegurança na tomada de decisão – afetando a produtividade da empresa.

 

Danos para a reputação da empresa

A qualidade dos dados reflete diretamente na qualidade da experiência entregue ao consumidor. Ao coletar dados relevantes e compreender melhor como você pode gerar um impacto positivo, você também consegue construir uma boa reputação no mercado, certo? Porém, a situação oposta é igualmente possível.

A má qualidade dos dados é um problema que prejudica a sua reputação. As organizações que fazem suposições sobre o estado de seus dados experimentam ineficiências operacionais, custos excessivos e não conseguem entregar toda a satisfação necessária ao cliente. Com efeito disso, a reputação da empresa pode ser abalada pelas opiniões dos seus consumidores.

 

Como garantir a qualidade dos dados?

Ressaltamos ao longo do artigo toda a importância da qualidade dos dados, certo? Mas como será que você pode garantir que os dados usados pela sua empresa tenham uma boa qualidade? Separamos algumas dicas que vão ajudá-lo:

 

Defina quais são os dados realmente úteis

Seja para ajudar a gerência a tomar melhores decisões mais rapidamente ou para ajudar a equipe responsável pela produção a ser mais ágil, seus dados precisam ser úteis. Portanto, você tem que definir quais são os dados que realmente são necessários para gerar informações relevantes.

 

Construa uma equipe responsável pela qualidade de dados

A coleta de dados de qualidade requer pessoas. Por essa razão, você precisa construir uma equipe que tenha a capacidade de manter a integridade dos dados. Defina responsabilidades, estruture processos e garanta que esses profissionais realmente entendem quais são os dados mais importantes para serem analisados.

 

Não elimine dados de forma desnecessária

Este é provavelmente o erro mais simples (e possivelmente o mais fácil) de se fazer. Muitos relatórios podem ficar comprometidos pela falta de informações completas – o que ocorre quando os dados são eliminados de forma precoce. Quando você encontrar dados indicando algo positivo, certifique-se de não perder nenhum fator que forneça uma perspectiva mais realista.

 

Entenda a margem de erro

De um modo geral, quanto mais dados você tiver, maior será a margem de erro. Embora seja difícil aceitar a realidade de que os dados nem sempre são perfeitos, saber disso possibilitará que você identifique armadilhas, aproveite seu sucesso e resolva os problemas rapidamente – mesmo antes que eles aconteçam. No final, saber que há uma margem de erro é a melhor maneira de continuar melhorando a qualidade dos dados em vez de deixá-los estagnar.

 

Padronize os processos

Definir políticas sobre a padronização de dados é outro passo crucial para a qualidade dos dados. Padrões ajudam a melhorar as comunicações – permitindo que todos consigam se entender de maneira rápida e completa, com um mínimo de confusão. Isso também pode ser aplicado no momento de comunicar seus dados ao público.

 

A sua empresa trabalha com dados confiáveis?

Ao longo deste artigo falamos sobre a importância da qualidade dos dados para a realização de análises realmente eficientes. Com base nessas informações, você consegue avaliar se a sua empresa trabalha com dados confiáveis? Essa é uma reflexão fundamental para otimizar a relação da empresa com a gestão de dados.

Será que a sua empresa é madura o suficiente em relação ao uso de dados nas tomadas de decisão? Descubra respondendo o nosso teste!

 

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