A importância da qualidade de dados em projetos de BI

A qualidade de dados é um fator-chave para obter sucesso na gestão de uma empresa. Afinal, grande parte das decisões importantes são tomadas de acordo com os dados que foram coletados e posteriormente analisados.

Se os dados são ruins, os relatórios e as decisões serão igualmente ruins e poderão prejudicar as análises da empresa. Entretanto, se eles forem limpos – termo utilizado quando há qualidade de dados -, as chances de sucesso são muito maiores. Isso porque eles são confiáveis e permitem uma análise muito mais precisa de todo o ambiente do negócio.

Abaixo, explicaremos o que é qualidade de dados e mostraremos algumas maneiras de autenticá-los. Abordaremos, ainda, sobre os problemas comuns que podem ser evitados no momento em que há preocupação efetiva com as informações que são registradas.

O que é qualidade de dados?

Qualidade de dados é o valor atribuído às informações que são disponibilizadas. Ela pode ser determinada pela forma com que foram elaboradas, inseridas, manipuladas e até armazenadas.

É essencial elevar as taxas de dados limpos em projetos de Business Intelligence (BI) porque são eles que norteiam as decisões e mudanças de processos. Por este motivo, as empresas precisam revisar e atualizar suas bases com frequência.

Quando há muitos dados incompletos, incorretos, imprecisos ou mesmo irrelevantes, pode ser necessário realizar um processo de limpeza ou lavagem de dados, que consiste em atualizar o que for possível e excluir aquilo que for irrelevante.

Apesar de dificilmente ser possível obter dados 100% limpos, esse processo de higienização ajuda a melhorar a qualidade das informações para torná-los o mais adequado possível para o uso.

Existem alguns fatores que autenticam a qualidade de dados, ou seja, que demonstram que se tratam de dados limpos. Falaremos sobre eles a seguir!

6 maneiras de metrificar a qualidade de dados

1. Completude

Um banco de dados com ausência de informações não é algo incomum. Porém, se o que está faltando é essencial, a integridade da qualidade de dados é questionável.

Por exemplo, ao cadastrar um cliente, o campo de nome é considerado de preenchimento obrigatório. Caso ele não conste, aquele registro se torna irrelevante. Entretanto, se for adicionado o nome, mas o cargo, que é opcional, for deixado em branco, o cadastro pode ser considerado completo e, portanto, limpo.

2. Conformidade

Os dados estão de acordo com os padrões estipulados como ideal? É importante manter uma conformidade de formato, estrutura e nomenclatura para facilitar o compartilhamento e gerenciamento interno.

3. Precisão

Esse é um dos fatores mais importantes na qualidade de dados. Isso porque informações incompletas, ortografia incorreta, dados desatualizados, entre outras falhas, podem desencadear em análises imprecisas.

Em projetos de Business Intelligence (BI), isso pode causar grandes prejuízos. Portanto, é importante ter precisão ao registrar os dados para que seja possível validar a sua qualidade.

4. Oportunidade

Quando dados estão limpos, significa que, além de corretos, estão atualizados. Isso pode gerar oportunidades de negócio e novas vendas. Por exemplo, ao manter o cadastro de um cliente sempre em dia, é possível saber quando e o que foi a sua última compra e, assim, procurá-lo após um período pré-determinado ou oferecer algo complementar.

5. Consistência

Quando uma empresa possui mais de um sistema, as informações que constam em todas devem ser as mesmas. Caso um dos bancos de dados demonstre que determinado cliente está ativo e em outra ferramenta ele aparecer como inativo, há inconsistência de informações e o processo deve ser reavaliado.

6. Integridade

Integridade consiste em possuir dados válidos, que podem ser rastreados e conectados entre si. Por exemplo, ao realizar uma venda, no cadastro devem constar as informações pessoais do cliente e da venda em si. Ou seja: o que ele adquiriu, quanto gastou, entre outros. Quando há somente as informações do cliente ou vice-versa, o registro não é considerado válido e pode, inclusive, gerar duplicidades posteriormente.

De que forma a má qualidade de dados pode prejudicar as empresas

Para serem considerados de qualidade, os dados devem estar adequados para serem utilizados em planejamentos, análises e tomadas de decisão. Portanto, precisam ser isentos de defeitos e de fácil interpretação.

Quando os dados não seguem essas regras, o futuro da empresa pode ser prejudicado. Imagine a seguinte cena: o CEO esteja analisando os números referentes ao faturamento para avaliar qual equipe está com melhor desempenho. Se os dados estão deturpados, o resultado não vai condizer com a realidade e uma equipe pode ser valorizada, ou o contrário, sem merecer.

As informações incorretas podem levar a gerência a definir novos investimentos, cortes de gastos e ampliações de forma equivocada.

A má qualidade de dados também pode causar danos à estratégia de marketing. Dependendo da ferramenta utilizada, o volume de informações é muito grande – mas nem sempre retrata aquilo que a empresa precisa. Será que todas as pessoas que acessam o website institucional, por exemplo, são potenciais consumidores?

Para evitar esses e outros problemas que podem afetar diretamente no negócio, o ideal é adotar algumas precauções simples, porém eficientes. Confira como fazer isso.

Como evitar os problemas na qualidade de dados

A má qualidade de dados pode ser evitada ao incorporar na empresa algumas ações simples. Uma delas é a chamada limpeza ou higienização de dados. Ela consiste em segmentar, organizar e limpar os dados que se encontram inadequados. Essa ação permite:

1. Identificar e eliminar dados duplicados;
2. Padronizar as informações;
3. Validar dados;
4. Eliminar espaços em branco, acentuações e outros erros a fim de facilitar a leitura e padronizar a formatação dos dados.

Além desse processo, existem outras dicas que podem ser úteis. São elas:

• Estipule regras claras para o cadastramento de dados e treine todos os colaboradores, deixando claro a importância de ter dados limpos;
• Configure a tecnologia para que não aceite o registro até que todos os campos essenciais estejam preenchidos;
• Escolha um framework e uma metodologia de análise de dados adequados;
• Faça testes A/B, a fim de comparar duas versões de um mesmo experimento e entender as diferenças existentes.

Contar com uma tecnologia moderna de categorização e integração de dados também é essencial e pode facilitar muito o processo de padronização para obter qualidade de dados.