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Venha saber mais sobre o papel essencial da qualidade de dados nos negócios e quais aspectos devem ser considerados para avaliar a data quality.


Um dos ativos de uma empresa ou organização que mais tem ganhado importância nos últimos tempos, sem dúvidas, é a informação, considerando que no cenário atual a transformação digital é muito mais que uma tendência, ela faz parte integral da realidade.

Com uma boa gestão da informação é possível construir melhores estratégias para o futuro e atingir objetivos com mais facilidade e conquistar diferenciais competitivos e otimizações cruciais para obter sucesso em qualquer segmento.

Mas muito mais do que simplesmente coletar e ter dados à mão, é essencial buscar por qualidades de dados, e é exatamente aí que mora o maior desafio: como adotar práticas de análise de dados e métricas de valor e ajudar seus clientes nessa mesma missão? Venha aprender mais sobre isso neste post!

O que é qualidade de dados?

A qualidade de dados ou “data quality”, em inglês, diz respeito ao valor atribuído a uma determinada informação, ao quanto uma fonte de dados é relevante e atende às demandas de uma área, objetivo ou negócio.

Isso, porém, significa que este é um conceito dotado de um certo grau de subjetividade, já que o que pode ser importante para uma pessoa ou empresa pode não ser prioridade para outras, certo?

Portanto, para conseguir realizar uma análise sobre a qualidade de dados e, consequentemente, uma análise de dados de qualidade é preciso levar em conta um histórico, as metas e as características dos dados atuais diante de tais fatores relacionados. 

De novo, os fatores qualitativos podem variar de caso para caso, mas de forma geral um dado de qualidade apresenta completude (é completo), conformidade (segue padrões pré-estabelecidos), precisão (é claro, atualizado e correto), consistência (pode ser conferido) e integridade (possui fontes e processos confiáveis e rastreáveis).

Com esses requisitos sendo cumpridos, fica muito mais fácil ter a certeza de que se está trabalhando com uma qualidade de dados satisfatória, capaz de realmente trazer todos os bons resultados desse processo para a organização.

Importância da qualidade de dados

Entenda Importância da qualidade de dados!
A qualidade dos dados ajuda nos processos na empresa. | Imagem: Unsplash.

Bom, vamos entender melhor qual é a importância da qualidade de dados dentro do dia a dia dos negócios?

Assertividade nas decisões

Quando se sabe onde está, onde se pretende chegar e quais são os números e indicadores durante esse processo, as decisões se tornam muito mais certeiras e fáceis. E a qualidade de dados é imprescindível para garantir que isso se concretize de forma positiva e satisfatória.

Sem os dados certos e informações confiáveis, é impossível realizar conferências, previsões, investimentos ou mudanças com segurança, o que afeta diretamente os resultados obtidos.

Mais lucro e oportunidades

Ao ter mais consciência e controle sobre os processos do negócio e, a partir disso, poder tomar decisões melhores, é possível facilmente conquistar receitas maiores e oportunidades melhores. E para além de ser uma vantagem e objetivo comum, a estabilidade financeira e o crescimento também são essenciais para a saúde de uma empresa.

Produtividade, integração e agilidade

Com data quality também é possível mensurar os processos transacionais e operacionais, como de atendimento, suporte, marketing e vendas, cruzando as informações, integrando dados de diferentes áreas e gerando mais produtividade à organização e suas entregas.

Sem contar que, quando temos informações de valor, o fator timing também entra na conta e garante agilidade para a correção de problemas, otimização de etapas e estratégias ou, simplesmente, para identificar tendências e aproveitá-las da melhor forma.

Prejuízos provocados

Confiara os prejuízos provocados!
Com um processo de análise desses dados de má qualidade pode gerar vários transtornos para a sua Software House. | Imagem: Unsplash.

Por outro lado, ao contar com um processo de coleta e análise de dados de má qualidade, os prejuízos também podem ser significativos. Dados incompletos, incorretos ou não relevantes podem fazer com que a empresa:

  • Perca oportunidades
  • Não cumpra metas
  • Tome decisões precipitadas
  • Faça investimentos malsucedidos
  • Falhe em processos internos
  • Tenha gastos desnecessários e não planejados
  • Não atenda os clientes de forma satisfatória
  • Trabalhe em uma produtividade abaixo da sua capacidade
  • Não atinja seu potencial máximo de eficiência e lucro.

Melhores práticas

Compreenda as melhores práticas!
A várias maneiras para aumentar a data quality como fazendo atualizações constantes. | Imagem: Unsplash.

Ok, já deu para entender como a qualidade de dados pode ser um fator importante dentro de uma organização, mas como colocar isso em prática? Como conseguir melhores dados e aumentar a data quality do seu negócio ou do seu cliente?

Limpar o banco de dados

O primeiro passo é um processo que chamamos de limpeza, higienização ou tratamento dos seus dados. Isso funciona mais ou menos como uma auditoria dos bancos de dados da empresa. 

O objetivo é identificar dados duplicados, desatualizados ou irrelevantes e excluí-los, reduzindo o volume de registros e descartando informações contraditórias ou errôneas, além de validar as fontes de informação que serão mantidas.

Faça atualizações constantes

Em segundo lugar é preciso manter a atualização dos dados em dia, definindo períodos para revisão e processos de padronização que possam facilitar a consulta dos dados e aumentar sua qualidade. 

Dependendo do tipo de informação em questão, também pode ser necessário se organizar para contatar os stakeholders ou fontes de informação, como clientes, por exemplo. E apostar em um software específico para a manutenção desse processo pode ser uma mão na roda e tanto – fica a dica, desenvolvedor!

Tenha uma ferramenta de acompanhamento

E para além da limpeza e atualização, os dados também precisam ser acompanhados, analisados e realmente utilizados para gerar impactos positivos. 

Nesse sentido, o principal é mantê-los visíveis, organizados e acessíveis a todos – dos tomadores de decisão de forma direta aos colaboradores não necessariamente relacionados que podem contribuir com uma visão de fora. Algumas das melhores opções aqui são gráficos, relatórios e dashboards.

Qualidade de dados e a preocupação das Software Houses

Independente de qual seja a solução que seu cliente escolha adotar para conquistar mais qualidade de dados, saiba que você e a sua Software House têm um papel fundamental, pois a tecnologia é protagonista nesse assunto.

Isso significa que você não só pode, mas deve investir em ferramentas de inteligência de dados ou data quality! E se você ainda não faz ideia de como dar esse passo, saiba que nós e o nosso PlugDash podemos ser a solução!

Conheça o PlugDash TecnoSpeed!

Com o PlugDash, seu cliente será capaz de transformar seus dados mais importantes em um dashboard personalizável, mobile, visual e intuitivo, elevando a qualidade de dados do seu negócio com uma simples integração. Não deixe essa oportunidade passar, desenvolvedor!

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O que é qualidade de dados?
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A qualidade de dados ou “data quality”, em inglês, diz respeito ao valor atribuído a uma determinada informação, ao quanto uma fonte de dados é relevante e atende às demandas de uma área, objetivo ou negócio. Isso, porém, significa que este é um conceito dotado de um certo grau de subjetividade, já que o que pode ser importante para uma pessoa ou empresa pode não ser prioridade para outras, certo? Portanto, para conseguir realizar uma análise sobre a qualidade de dados e, consequentemente, uma análise de dados de qualidade é preciso levar em conta um histórico, as metas e as características dos dados atuais diante de tais fatores relacionados.  De novo, os fatores qualitativos podem variar de caso para caso, mas de forma geral um dado de qualidade apresenta completude (é completo), conformidade (segue padrões pré-estabelecidos), precisão (é claro, atualizado e correto), consistência (pode ser conferido) e integridade (possui fontes e processos confiáveis e rastreáveis).
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