Solucionando o problema de dados inconsistentes com Data Analytics Solucionando o problema de dados inconsistentes com Data Analytics

Solucionando o problema de dados inconsistentes com Data Analytics

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Os dados das empresas são considerados bens valiosos e estratégicos. Mas, para que tenham realmente valor precisam ser extraídos, analisados e efetivamente utilizados para melhorar os processos de gestão, isso também pode ser chamado de Data Analytics.

Para isso, é preciso contar com as tecnologias certas, que fazem toda a mensuração de forma automática e segura. Os profissionais também precisam entender a importância deste trabalho e aplicar os dados nos momentos de tomada de decisão. 

Para otimizar seu negócio, é preciso constantemente medir a maturidade dos dados e buscar melhorias na qualidade dos dados trabalhados. Os dados dos seus relatórios são confiáveis? 

Veja neste artigo dicas para minimizar dados inconsistentes ou incorretos nos bancos de dados da sua empresa.

Data Analytics: A importância da análise de dados 

Análise de dados é um conjunto de abordagens quantitativas e qualitativas para obter informações valiosas dos dados. Envolve processos que incluem extrair dados e categorizá-los para derivar vários padrões, relações, conexões e outras idéias valiosas. Com acesso aos dados corretos é possível ter insights inovadores que promovam mudanças nos processos das empresas. 

Com o auxílio de uma ferramenta de  Business Intelligence (BI) é possível unificar e automatizar as informações vindas dos diversos sistemas utilizados pela empresa como o CRM (Customer Relationship Management), o ERP (Enterprise Resource Planning) ou qualquer outro sistema legado. 

Para garantir uma análise eficiente de dados é preciso reduzir o risco de uma coleta de dados pobres. Entre os erros mais comuns para se ter uma coleta de dados de baixa qualidade incluem-se:

1. Falha no rastreio dos dados
Usar recursos para detectar a origem dos seus dados é fundamental para garantir a veracidade e qualidade da análise. Assim, a empresa pode descobrir com mais precisão a procedência da informação. Isso evita erros de duplicidade, relevância e inconsistências.

2. Falha na verificação
Para garantir a autenticidade dos dados, a empresa precisa fazer verificações automatizadas e, até mesmo, manuais de modo a conferir se a informação disponibilizada está correta. Ainda após a coleta da informação, é preciso validar a metodologia aplicada na análise com o uso de fórmulas e instrumentos específicos para o método utilizado.

3. Dados ultrapassados
A constante atualização é fundamental para garantir a qualidade da informação. Em algumas situações os dados registrados no passado são importantes para criar gráficos de tendências e fazer análises preditivas. 

4. Má configuração das ferramentas de software
Esta é uma da principais causas para a falha na coleta de dados. Até mesmo erros simples, como a habilitação de um recurso oferecido pela ferramenta, podem afetar os atributos da análise. 

5. Ausência de recursos necessários
Prejudicial também é a ausência de recursos que devem ser integrados aos mecanismos de análise. São eles que ajudarão na interpretação dos dados e na veracidade da informação. Ou mesmo, identificar falhas nos sistemas da organização.

6. Baixo volume de dados
Sem dados suficientes é impossível realizar uma análise coerente. Uma pesquisa de mercado feita com mil participantes, por exemplo, oferece resultados bem mais precisos do que uma análise com 100. Daí, talvez a empresa tenha de complementar o estudo com dados vindos por outros mecanismos. 

Tratamento e higienização dos dados

Depois de coletar as informações necessárias para a análise, vem o tratamento e a higienização de dados, ou seja, segmentar, organizar e limpar os dados. Abaixo, veja as melhores práticas para esse processo:

  • Identificar e eliminar dados duplicados
  • Padronizar as informações
  • Recuperar informações ausentes
  • Validar as informações
  • Higienizar os dados

Como garantir qualidade nos dados

O Data Analytics utiliza várias ferramentas que podem ser implantadas com sucesso para analisar dados e obter informações valiosas. Os desafios computacionais e de manipulação de dados enfrentados em escala significam que as ferramentas precisam ser capazes de trabalhar com esses tipos de dados.

O advento do big data mudou a análise para sempre, transformando drasticamente os requisitos para extrair significado dos dados corporativos. 

No mundo dos bancos de dados relacionais, os administradores geravam facilmente relatórios sobre o conteúdo dos dados para uso comercial, mas forneciam pouca ou nenhuma inteligência comercial ampla. 

Foi por isso que eles empregaram data warehouses. Mas, geralmente, os data warehouses não conseguem lidar com a escala de big data, de maneira econômica.

Embora os data warehouses sejam um tipo de data analytics, as ferramentas de data analytics são mais dinâmicas quando o desafio é analisar dados de grande volume, variedade e velocidade.

Os bons dados devem ter consistência e não ambiguidades. Dados de qualidade são fáceis de serem processados e analisados. Eles acabam levando a insights que ajudam a organização a tomar melhores decisões.

Além disso, se eles conseguem satisfazer os objetivos propostos para o uso a ser feito também são considerados de qualidade. 

Também abordamos este tema em outra publicação, sobre como o uso dos dados pode acelerar o crescimento da sua empresa.

Para extrair dados confiáveis é preciso seguir os 6 pilares de qualidade:

  1. Consistentes – Os dados precisam ser consistentes. As informações devem estar padronizadas em todas as fontes de dados. Se houver conflitos, uma fonte deverá ser escolhida como a principal ou ambas serão utilizadas até que a fonte com a informação incorreta seja identificada e corrigida.
  2. Precisos – Os dados precisam refletir a realidade da empresa. Informações representam o verdadeiro valor ou estado de uma organização. Dados incorretos como datas de nascimento ou endereços de clientes desatualizados prejudicam a empresa. 
  3. 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.
  4. Acessíveis –  Os dados devem estar acessíveis aos analistas. Não apenas ter as permissões, mas também as ferramentas apropriadas que tornam os dados utilizáveis e analisáveis.
  5. Pontuais – Este aspecto está relacionado à latência. Ou seja, o tempo em que o dado é gerado até ser disponibilizado para a tomada da decisão.
  6. Completos – Certifique-se de que os dados estejam completos. Desde um pequeno registro como, por exemplo, o sobrenome de um cliente até os registros de compras de um fornecedor que não foram salvos no banco de dados.

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