Qualidade de dados: o que é e qual a importância para negócios?

A análise de dados é uma etapa importante em qualquer processo decisório dentro de uma empresa. Mas, para que tais informações sejam relevantes e possam garantir retornos positivos para o negócio, é essencial que a organização se certifique da qualidade de dados. Isso significa consultar a procedência dos fatos, verificar a composição dos elementos, avaliar a consistência das informações disponíveis, entre outros procedimentos.

O uso de softwares e ferramentas possibilitou a empresas de todos os portes o acesso a informações de forma rápida e dinâmica. Estratégias baseadas em dados precisos são comprovadamente mais efetivas que ações não fundamentadas em nenhum tipo de análise.

Entretanto, a mera disponibilidade dos dados não garante a assertividade da informação, tampouco revela de forma clara a solução para o problema de negócios da empresa. Além de assegurar a origem dos elementos da análise, é preciso escolher a metodologia adequada para estudar e interpretar os dados e obedecer todos os processos do framework — ou seja, do fluxograma de processos — escolhido. Para isso, deve-se respeitar todas as etapas da análise, desde a coleta de informações à validação dos resultados obtidos.

Existem inúmeros modelos de frameworks e metodologias de análise que podem ser utilizados pela empresa de modo a garantir soluções aos seus problemas. Mas, para alcançar um resultado satisfatório, é imperativo investir na qualidade de dados — mesmo que isso signifique realizar uma nova coleta de informações a partir de pesquisas, testes, estudos recentes e relatórios obtidos com o apoio de novas tecnologias implementadas dentro da organização.

Neste artigo, vamos esclarecer exatamente o que é a qualidade de dados e destacar sua importância para as empresas. Além disso, também vamos explicar como assegurar que os objetos de estudos sejam pertinentes e confiáveis para a análise.

Boa leitura!

O que é qualidade de dados

Qualidade de dados, ou data quality, como o mercado define, é o valor atribuído às propriedades da informação disponibilizada. A qualidade de dados é determinada a partir da forma como tais elementos foram elaborados, inseridos, manipulados e armazenados.

Dentro de uma organização, a qualidade de dados é essencial para os processos transacionais, operacionais e estratégias de marketing e negócios. Por isso, é importante que a empresa mantenha sua base sempre atualizada e valide as informações disponíveis de tempos em tempos.

Um método utilizado para assegurar a eficiência e confiabilidade dos dados é o Data Quality Assurance – ou “garantia da qualidade de dados”, em tradução livre. Esse procedimento consiste em examinar os dados disponíveis e averiguar se existem inconsistências ou anomalias por meio de data profiling, um processo de examinação dos dados disponíveis. Além disso, também consiste em “limpar” os dados, removendo ou acrescentando informações, de modo a melhorar a qualidade e possibilitar uma leitura e interpretação mais fluida.

Após a coleta, conferência e validação dos dados, já é possível realizar análises eficientes que auxiliarão em diversas ações da empresa. A seguir, vamos explicar como a qualidade de dados pode influenciar nas estratégias da organização.

Qual a importância da qualidade de dados

Informações asseguradas e validadas são vitais para o bom funcionamento das atividades da empresa, sejam elas operacionais, administrativas ou estratégicas. A qualidade de dados é importante em diversos cenários e pode ser definitiva para o sucesso do negócio.

Confira abaixo como a qualidade de dados pode afetar os rumos da organização:

Fundamenta as análises preditivas e não-preditivas

Os dados são a base para todos os tipos de análises dentro de uma empresa, sejam elas preditivas — ou seja, que têm como objetivo prever tendências a partir de determinado fator, como o crescimento estimado da empresa dentro de um período de três anos — ou não-preditivas, como identificar qual período obteve o melhor faturamento dentro dos doze meses anteriores, ou constatar o desempenho e a produtividade de um dos setores de dentro da empresa.

Uma análise baseada em dados deturpados pode prejudicar seriamente o resultado desse estudo e, consequentemente, o futuro da empresa. Além disso, a escolha de uma metodologia de análise inadequada também pode afetar a qualidade e veracidade das respostas obtidas.

É importante, também, que antes de escolher uma metodologia de análise para solucionar determinado problema, que a empresa obedeça todas as etapas do framework escolhido. Um dos modelos mais utilizados para a análise de dados é o Cross Industry Standard Processing for Data Mining (CRISP-DM), que pode ser livremente traduzido como “padrão de processamento de indústrias cruzadas para mineração de dados”. Trata-se de uma metodologia desenhada especialmente para a exploração de grandes volumes de dados e sua aplicação é cada vez mais recorrente em projetos de big data.

Auxilia nas estratégias de marketing

Existe uma série de ferramentas disponíveis online que podem auxiliar a empresa a desenhar suas estratégias de marketing — o Google Analytics, por exemplo, é uma das principais delas. Entretanto, com a quantidade de informações disponíveis por esses instrumentos, é praticamente impossível que não existam erros ou inconsistências.

Um dos principais problemas que podem afetar a análise das informações fornecidas por esses recursos, por exemplo, é a origem e motivação dos acessos no site da empresa. Muitas vezes, apesar do grande volume de visitas, tais empreendimentos não obtêm leads verdadeiros, ou seja, clientes em potencial. Isso porque parte desses acessos podem ser de usuários que não representam o público-alvo da empresa.

Até mesmo acessos internos podem prejudicar a análise de desempenho das estratégias de marketing digital, já que dão a falsa impressão de que o negócio está recebendo leads reais, quando na verdade representam visitas de funcionários da própria empresa.

Esse exemplo ilustra perfeitamente a importância da qualidade de dados. Para obter resultados mais precisos, é importante que a empresa filtre os acessos internos para que eles não tenham impacto na análise de resultados. Além disso, rastrear a origem dos acessos também é uma medida importante para entender quais ações estão trazendo bons resultados para a empresa.

Quando tais cuidados são aplicados, a organização conta com informações mais confiáveis que poderão auxiliar em diversas estratégias de marketing e negócios, mesmo aquelas que não serão executadas no âmbito digital, como um evento promocional ou a inauguração de uma nova unidade em outra cidade.

Ajuda na tomada de decisões

Os dados são uma das principais ferramentas utilizadas na tomada de decisões dentro de uma organização. Eles podem auxiliar a empresa a definir novos investimentos, corte de gastos, otimizar processos, entre outras operações.

Entretanto, de nada adianta ter informações disponíveis se a procedência dos dados é ultrapassada ou não foi devidamente validada. Basear decisões importantes em cima de elementos inconsistentes é uma medida arriscada e que, em alguns cenários, pode colocar o futuro da empresa em jogo.

Quais são as melhores práticas para análise de dados

Para garantir a qualidade de dados, a empresa pode adotar algumas medidas para assegurar a genuinidade das métricas disponíveis. É claro que tudo dependerá do problema de negócios apresentado e da utilidade que os dados podem oferecer dentro de determinado cenário. Ainda assim, estas são algumas das melhores práticas para uma obter respostas precisas com a análise de dados:

Escolher um framework e uma metodologia de análise adequados

Conforme explicado anteriormente, é muito importante que o estudo respeite todas as etapas do fluxograma de processos escolhido. Embora o CRISP-DM atenda a diversos segmentos de atuação, a escolha do framework pode variar conforme a indústria, os objetivos da empresa, as soluções almejadas, entre outros fatores.

A escolha da metodologia de análise também é fundamental para a qualidade de dados e dependerá das soluções que a empresa busca para o seu negócio. Existem diversos modelos que podem ser aplicados na análise de dados e cada um deles possui um método de validação diferente. Por isso, é importante que a empresa conte com especialistas em big data para identificar a melhor metodologia e fazer as previsões desejadas com um alto índice de certeza.

Utilizar ferramentas e soluções tecnológicas

Uma análise de dados certeira depende do auxílio de determinadas ferramentas e, além disso, pode apresentar respostas mais assertivas se contar com o apoio de soluções integradas — como um sistema de gestão. Esses instrumentos são capazes de auxiliar na interpretação dos dados e, ainda, oferecem relatórios que podem agregar informações ricas à análise.

É importante, no entanto, que as ferramentas estejam corretamente configuradas. Além disso, a atualização periódica de tais recursos também é importante para assegurar a qualidade de dados, bem como o suporte de profissionais capacitados que possam auxiliar na aquisição e leitura dos dados.

Efetuar testes A/B

Essa é uma alternativa às empresas que fornecem pouca ou nenhuma informação para a solução do seu problema de negócios.

Os testes A/B consistem basicamente em comparar duas versões de um experimento para entender suas diferenças, seja na performance, no funcionamento ou comportamento dos objetos de estudo.

Atualmente, a técnica é mais utilizada em campanhas de marketing digital, mas a prática já é conhecida há mais de 100 anos e pode ser aplicada em análises preditivas.

Realizar pesquisas

Outra forma de coletar dados é efetuando pesquisas com o auxílio de ferramentas desenhadas especialmente para essa finalidade. Assim, a empresa é capaz de otimizar a análise de dados, já que as pesquisas são elaboradas com o foco voltado para a solução do problema de negócios.

Vale ressaltar que a construção, o direcionamento e a conclusão da pesquisa devem ser feitos em conjunto com a empresa e especialistas em pesquisa e desenvolvimento.

Quais são os principais prejuízos provocados pela baixa qualidade de dados

Dados inconsistentes podem trazer danos sérios à empresa — e não apenas na tomada de decisões, como também no cotidiano da organização. Os problemas podem ir além das deliberações equivocadas e atingir até mesmo os funcionários e clientes da companhia.

Abaixo, explicamos como os dados de baixa qualidade podem causar danos à empresa:

Afeta a saúde financeira da empresa

Sem dúvidas, esta é uma das principais consequências de uma análise mal executada. Uma decisão baseada em dados inconclusivos pode levar a investimentos de alto risco que não trarão o retorno esperado. Ou, ainda, pode refletir em prazos imprecisos que prejudicam a operação da empresa e, por consequência, o seu faturamento.

Toda tomada de decisão deve ser administrada com cuidado, especialmente quando envolve um grande volume de recursos financeiros. Por isso, é importante que a análise não apenas conte com dados conclusivos, como inclua variáveis que possam antecipar problemas e soluções.

Prejudica a produtividade e o desempenho da organização

Vamos supor que uma empresa tenha que prever sua demanda futura para entender se possui mão de obra e suporte suficiente para atender um número superior de pedidos.

Uma conclusão equivocada pode prejudicar a produtividade dos funcionários, agora sobrecarregados com o novo volume de trabalho. Essa queda de rendimento resultará, consequentemente, no baixo desempenho da empresa — que terá que pausar suas estratégias de crescimento ou contratar e capacitar mais pessoal, de modo a recuperar o prejuízo causado pela decisão.

Traz problemas de segurança

Uma falha na base de dados da empresa pode afetar seriamente seus procedimentos de segurança. Por isso, é importante que o cadastro das informações passe por verificações periódicas, de modo a garantir a proteção necessária da organização e dos seus clientes. Qualquer atividade suspeita deve ser monitorada pela equipe de TI, de modo que a empresa possa tomar as devidas providências.

Afeta os consumidores da empresa

Como consequência dos problemas provocados pela baixa qualidade de dados, os consumidores da empresa também poderão ser atingidos, direta ou indiretamente, pela má administração da informação ou mesmo pelas decisões tomadas pela empresa. Assim, o empreendimento corre o risco, ainda, de perder sua clientela fiel por conta de tais falhas.

Quais são as causas comuns para a má qualidade de dados

Existe uma série de cuidados que a empresa deve tomar para garantir a qualidade de dados e, portanto, uma análise eficiente. Tais cuidados não eliminam a necessidade de uma verificação posterior, mas podem reduzir o risco de uma coleta de dados pobre.

Abaixo, listamos os erros mais comuns para se ter uma coleta de dados de baixa qualidade:

Falha no rastreio de dados

Utilizar recursos capazes de detectar a origem dos seus dados é uma ação fundamental para garantir a veracidade e qualidade da análise. Assim, a empresa é capaz de detectar com maior precisão a procedência da informação, evitando eventuais erros de duplicidade, relevância e inconsistências.

Falha na verificação

Para assegurar a autenticidade dos dados, é importante que a empresa realize verificações automatizadas e, até mesmo, manuais de modo a conferir se a informação disponibilizada está correta. O rastreio contribui para essa conferência, já que possibilita identificar a origem dos dados, mas ele não é o único método que garante a qualidade da informação.

Conferências periódicas, emissão de relatórios de desempenho e outras variáveis podem acrescentar à qualidade de dados. Ainda, mesmo 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.

Dados ultrapassados

Outra causa comum que resulta em uma análise pobre é a utilização de dados ultrapassados. Em um universo cada vez mais tecnológico e mutável, a atualização é fundamental para garantir a qualidade da informação.

É claro que, em determinados cenários, as informações registradas no passado são importantes para desenhar gráficos de tendências e realizar análises preditivas. Ainda assim, efetuar novas pesquisas e acrescentar outras variáveis à equação da análise são medidas essenciais para certificar a propriedade dos dados.

Má configuração das ferramentas de software

Uma das principais causas para a falha na coleta de dados é a má configuração das ferramentas de software utilizadas para reunir as informações. Mesmo erros simples, como a habilitação de um recurso oferecido pela ferramenta, podem afetar os atributos da análise. Portanto, é imprescindível que a empresa tome cuidado tanto na implementação de tais recursos na organização quanto na atualização das ferramentas.

Ausência de recursos necessários

Tão ou mais crítico quanto a má configuração das ferramentas de software é a ausência de recursos que devem ser integrados aos mecanismos de análise. A implementação desses instrumentos auxiliará na interpretação dos dados e pode atestar a veracidade da informação — ou, ainda, identificar falhas nos sistemas utilizados dentro da organização.

Baixo volume de dados

É impossível realizar uma análise coerente quando não há informações suficientes para efetuar o estudo. Uma pesquisa de mercado realizada com mil participantes, por exemplo, oferece resultados bem mais precisos do que uma análise com somente cem constituintes. Nesses casos, pode ser que a empresa tenha que complementar o estudo com informações obtidas por meio de outros mecanismos, como um teste A/B, por exemplo.

Como realizar o tratamento e higienização de dados

Após a empresa ter obtido todas as informações necessárias para sua análise, algumas medidas devem ser realizadas de modo a “lapidar” os dados, tornando-os mais assertivos. Esse procedimento é denominado tratamento e a higienização de dados, e consiste basicamente em segmentar, organizar e limpar os dados. Abaixo, listamos as melhores práticas para esse processo:

Identificar e eliminar dados duplicados

Esse é um procedimento básico para evitar uma análise inconsistente. Falhas técnicas e humanas podem, eventualmente, multiplicar a mesma informação disponibilizada. Por isso, é importante que a empresa tenha sistemas que possam facilitar a identificação de dados duplicados, de modo a excluir ou unificar a informação.

Padronizar as informações

Para facilitar a leitura e interpretação dos dados, é importante que as informações estejam padronizadas e de acordo com determinados critérios. Isso inclui segmentar e agrupar as informações, descartando aquelas que não são relevantes para a análise, e uniformizar os dados, realizando algumas edições para melhorar a organização geral do documento.

Recuperar informações ausentes

É muito provável que alguns dados estejam incompletos. É comum, por exemplo, que dados provenientes do preenchimento de cadastros online não contemplem algumas informações — ou, ainda, que os dados fornecidos sejam inconclusivos. Nesses casos, é importante que a empresa tente recuperar as informações por meio de backups, tentativas de contato, atualizações, entre outros procedimentos.

Validar as informações

Trata-se de realizar uma verificação por meio de mecanismos automatizados ou manuais. Isso pode incluir desde a confirmação de um e-mail por um link enviado para a conta cadastrada à validação por outras ferramentas de apoio integradas.

Higienizar os dados

Esse procedimento consiste em eliminar espaços em branco, acentuações, traços e caracteres especiais, efetuando uma verdadeira “limpeza” de modo a facilitar a leitura e a formatação dos dados.

Por que sua empresa deve prezar pela qualidade de dados

A qualidade de dados é tão — ou mais! — importante para uma análise precisa quanto o volume de informações disponíveis. Afinal de contas, o embasamento em cima de relatórios inconclusivos é uma medida impetuosa e arriscada para a empresa que pode prejudicar seriamente a saúde financeira da organização. Além disso, as estruturas internas também podem ser afetadas pelas decisões tomadas pela diretoria com base em análises inconsistentes, prejudicando, assim, a produtividade dos setores da empresa e o desempenho das operações.

A segurança da empresa e dos seus consumidores também entra em jogo quando existe uma falha na base de dados, já que pode cegar a organização para alertas importantes. Ainda, há o risco de perder clientes quando não se conta com análises certeiras que permitem implementar melhorias dentro da organização.

Por outro lado, a empresa conta com dados de qualidade quando dispõe de uma série de benefícios. Uma análise eficiente é capaz de prever problemas e antecipar as soluções necessárias. Além disso, a disponibilidade de informações ricas também pode identificar oportunidades de mercado, permitindo que a empresa tenha um melhor embasamento para suas estratégias de marketing e negócios. Isso permite uma tomada de decisões mais certeira, reduzindo o risco iminente de cada medida adotada.

Por isso, é importante que toda análise de mercado obedeça aos procedimentos necessários, que incluem desde o tratamento dos dados à escolha do melhor framework e metodologia de análise. Entretanto, é importante que a empresa adote processos que possam garantir a qualidade de dados, como: rastrear a origem das informações, realizar verificações e atualizações periódicas, e implementar, configurar e integrar ferramentas de apoio para a análise de dados. Além disso, complementar o estudo com pesquisas de mercado e testes A/B também pode trazer resultados mais certeiros para a análise. Eles auxiliarão na interpretação das informações já disponibilizadas.

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