Os dados são o novo petróleo do mundo dos negócios. Gigantes da tecnologia, como Alphabet Inc – holding que comanda o Google –, Facebook e Apple, trabalham cada vez mais para captá-los e qualificá-los visando enriquecer suas estratégias de dados e negócios.

Se em 2020, o mundo gerou 59 zettabytes – mais de 590 bilhões de gigabytes – a tendência é que esse número duplique até 2024, segundo o IDC.

Diante deste cenário, o conceito de Data Quality se torna cada vez mais importante.

Data Quality é o termo utilizado para definir o nível de qualidade de dados dentro de uma companhia.

Basicamente, a qualidade de dados diz respeito às informações armazenadas. Elas podem ser qualitativas ou quantitativas, mas o que realmente define se são boas, ou não, é sua relevância para solucionar o problema que as fizeram ser coletadas.

Seja dentro de uma estratégia de marketing ou mesmo em uma linha de produção automatizada, os dados são a melhor forma de tomar decisões mais assertivas.

Mas o que acontece se a tomada de decisão for baseada em informações erradas ou pouco relevantes?

Provavelmente, uma grande dor de cabeça. O resultado pode trazer falhas no processo, atrasos e até mesmo prejuízos para a organização.

Um banco de dados ‘sujos’ ou de baixa qualidade pode ser gerados por inúmeros fatores: um erro de integração; falha na programação ou leitura de uma IA (inteligência artificial); inconsistência na coleta; entre outros.

Logo, quando falamos de empresas e companhias data driven, a qualidade dos dados é imprescindível.

Ao longo deste conteúdo, vamos trazer informações valiosas sobre Data Quality. Acompanhe a leitura.

Qual a vantagem de ter dados confiáveis?

Dados de qualidade garantem otimização de tempo e dos processos. Além disso, confere maior segurança nas empreitadas.

Ao usar dados confiáveis para nortear os caminhos, a chance de ter bons resultados aumenta e o risco de falhas é reduzido drasticamente.

Quais são as características que definem a qualidade de dados?

Quando falamos em companhias de grande porte, uma má decisão pode custar muito caro.

De acordo uma pesquisa da Gartner, dados de baixa qualidade representam quase 10 milhões de dólares em prejuízos, por ano, para as empresas norte-americanas.

Ou seja, a boa gestão de qualidade de dados se torna um diferencial de negócio.

Para isso, tanto o departamento de tecnologia da informação (TI) quanto os gestores do negócio precisam definir qual será o uso das informações coletadas para, então, metrificar sua avaliação.

Com isso em mente, listamos abaixo os indicadores de qualidade necessários para os dados dentro da sua estratégia:

• precisão;
• completude;
• consistência;
• velocidade;
• singularidade;
• aplicabilidade.

Confira as definições completas abaixo.

Precisão

Toda informação deve descrever ou refletir o mundo real. Os dados precisam ser fiéis à realidade de acordo com as predefinições da estratégia e coleta.

Completude

Os dados não podem estar fragmentados.

Se o objetivo da coleta é entender informações sobre o cliente, por exemplo, tenha em mente todas as informações essenciais que precisam ser adquiridas para que o dado esteja completo.

Consistência

Dado consistente é aquele que, quando comparado com outras amostras, se confirma e não flutua.

Imagine que, em uma semana do mês, seus dados dizem que seu público tem uma renda mensal média de R$20 mil, mas na semana seguinte apontam que essa renda na verdade é de R$5 mil.

A consistência é essencial para garantir informação de qualidade.



Velocidade

Com que velocidade você tem acesso aos seus dados? Dentro de uma governança de dados (Data Governance) efetiva, a agilidade na entrega das informações é fundamental para a operação.

A qualidade do dado também envolve a velocidade necessária de acesso aos diferentes níveis e hierarquias responsáveis por utilizá-lo.

Singularidade

Informações duplicadas podem resultar em erros críticos dentro de uma estratégia. Se o dado não é singular, as projeções não refletirão a realidade ou até mesmo ações repetidas podem fazer com que a empresa desperdice dinheiro desnecessariamente.

Aplicabilidade

O dado que você armazena tem que ser utilizável e de algum proveito, se não é desperdício de dinheiro e tempo.

Ferramentas de gestão de qualidade de dados (DQM)

Garantir a qualidade dos dados passa pelo uso correto da tecnologia. As ferramentas específicas chamadas de DQM – Data Quality Management – auxiliam os gestores de TI na implementação desse conceito.

De maneira geral, elas ajudam na identificação e correção de erros e falhas no processo de coleta e qualificação. 

Com um alto volume de dados no Big Data, contar com uma ferramenta desse tipo se torna indispensável para qualquer estratégia.

Entre os benefícios das ferramentas DQM, podemos citar:

• automação de perfil de dados;
• funcionalidade de limpeza para correção de erros;
• validação da qualidade por parâmetros;
• entre outros.

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Data integrity vs Data Quality

Qualidade de dados é sobre o quão confiáveis e seguras são as informações que uma empresa tem à disposição.

Dirigentes, ao usar as estrelas e guiar homens pelos mares há 400 anos atrás, geravam riqueza. Hoje lideranças usam ferramentas que vão possibilitar se localizar em meio aos concorrentes, mudar de caminho ou de approach, caso queiram, e mostrar algumas boas trilhas em projetos.

Data Integrity ou integridade de dados, por sua vez, se trata da manutenção que garantirá a precisão, consistência e aplicabilidade dos dados. É peça fundamental de qualquer estratégia de dados e negócios.