Qualidade de dados: o que é e qual a importância para os negócios
Toda empresa se baseia em um conjunto de informações para tomar decisões que vão comprometer o futuro daquele negócio. Para que este impacto seja positivo é preciso que haja a qualidade de dados.
Do contrário, podemos afirmar que a empresa está caminhando para um futuro não tão promissor quanto gostaria. Felizmente, o uso de ferramentas e softwares permite agilidade e mais desenvoltura no armazenamento e análise destes dados.
No artigo de hoje você vai saber mais sobre a definição de qualidade de dados e qual a importância deste recurso para o sucesso de uma empresa. Além disso, também vai saber como manipular estas informações desde o momento de captação de dados.
O que é a qualidade de dados?
Qualidade de dados também é conhecida pelo termo em inglês data quality. Pode ser definida como o valor que determinada informação possui. Este valor é averiguado a partir de alguns fatores.
Dizemos que um dado tem qualidade quando é possível observar a origem da informação, a forma como ela foi produzida, armazenada e manipulada.
Sabemos que todas as informações são muito importantes para a tomada de decisões dentro de uma empresa. No entanto, somente se estas informações forem seguras é que é possível mensurar o real valor e confiança delas.
Independente do tamanho de uma empresa é importante que ela tenha uma base de dados segura e confiante para auxiliar a elaboração de estratégias de marketing e demais operações necessárias.
Por que a qualidade de dados é importante para uma empresa?
Tanto as empresas pequenas quanto as empresas de médio e grande porte dependem de uma gama de informações para decidir sobre os rumos futuros de um negócio.
Para isso, é importante confiar naquilo que está servindo como base de apoio para a definição dos próximos passos. Veja agora, de forma mais detalhada, de que forma a qualidade de dados interfere no funcionamento da empresa.
Os dados fundamentam as análises futuras da empresa
Podemos destacar que os dados influenciam diretamente as análises preditivas e não-preditivas de uma empresa. Isso significa dizer que eles podem servir de base para uma antecipação segura de tendências a partir de determinada informação. É o que chamamos de análise preditiva.
Na análise não-preditiva, é possível verificar qual o período um setor específico se destacou mais e obteve mais faturamento, melhor desempenho ou teve altos ganhos de produtividade, por exemplo.
Tais análises e projeções só podem ser consideradas seguras se forem concebidas a partir de dados também de confiança e verdadeiros. Do contrário, pode comprometer definitivamente e de forma negativa a empresa.
Auxilia nas estratégias de marketing
As estratégias de marketing são fundamentais para a competitividade da empresa, seu crescimento e desempenho frente a outras empresas que atuam no mesmo ramo ou disputam o mesmo tipo de cliente.
Medir estas estratégias e a eficácia das mesmas também se faz necessário a fim de perceber o nível de alcance de tudo que foi estipulado dentro do marketing.
A ferramenta mais conhecida para este tipo de análise é o Google Analytics. No entanto, sua eficácia se torna reduzida devido ao grande volume de informações existente e inconsistência em alguns dados.
A qualidade de dados oferece informações mais confiáveis e justas que realmente vão contribuir para uma análise segura do alcance das estratégias de marketing outrora definidas.
A qualidade de dados influencia na tomada de decisões
Como já dissemos acima, decisões empresariais são tomadas a partir de informações levantadas. Estas precisam ser verídicas, ter o máximo de precisão e mostrar a realidade da empresa.
Do contrário, tudo que será elaborado a partir dali será, da mesma forma, inconsistente, impreciso e, pior de tudo, muito arriscado para o futuro da empresa que se baseou em algo frágil e incoerente.
Como fazer esta análise de qualidade de dados
Primeiro é preciso escolher o tipo de framework que vai fazer este trabalho. O mais conhecido e utilizado para este fim é o CRISP-DM ou Cross Industry Standard Processing for Data Mining.
É um processo padrão que funciona bem com diversos tipos de indústrias que tenham um grande volume de dados. Mesmo assim, é possível escolher qualquer outro sistema que tenha mais afinidade com o seu tipo de empresa ou negócio.
É importante se decidir por aquele processo que melhor se encaixa no perfil da empresa para que a qualidade da análise das informações seja a mais precisa e confiável possível. É inquestionável esta primeira etapa. Depois disso, é preciso também:
Usar a tecnologia a favor da empresa
As ferramentas tecnológicas permitem que a coleta, armazenagem e manipulação de dados possam ser feitas de maneira mais assertiva, com pouco ou quase nenhum erro.
Escolher um sistema de gestão eficiente também é uma maneira sólida de ter em mãos dados reais, precisos e sobre os quais é mais seguro delimitar projeções futuras.
Realizar testes A/B
Um teste simples que consistem em fazer comparações entre um experimento e outro na tentativa de escolher aquele que melhor se adéqua às necessidades da empresa.
É um teste básico, mas bastante eficaz. É indicado para aquele gestor que não sabe bem como proceder na busca de solução para um problema detectado no seu negócio.
Fazer pesquisas
Para coletar dados e levantar informações necessárias à empresa, as pesquisas de mercado são importantes e eficientes. Algumas ferramentas tecnológicas também podem ser grandes aliadas.
Neste caso, é importante levantar uma parceria com empresas ou especialistas neste ramo de atuação para otimizar o processo e deixá-lo mais profissional e compromissado com a realidade da empresa.
Prejuízos causados por dados sem qualidade
Assim como existem inúmeros benefícios para a empresa devido ao uso de informações qualitativas, esta também pode sofrer alguns percalços no meio do caminho ao fazer uso de informações pouco confiáveis.
Prejuízo financeiro
Um dos grandes problemas que a empresa vai sofrer diante de uma base de dados inconsistente e mal avaliada. Como muitas tomadas de decisões são elaboradas a partir destas informações, sendo elas incoerentes, é provável que tais decisões levem a empresa a algum caminho equivocado.
Prejuízo na produtividade e desempenho da empresa
Caso o gestor de uma empresa precise avaliar a condição atual dos funcionários de arcar com uma demanda extra de pedidos e aceite esta nova encomenda a partir de dados imprecisos, ele pode correr o risco de sobrecarregar a equipe.
O que era para ser um ganho grande em produtividade passa a ser um momento de completo desestímulo e sobrecarga de trabalho para os colaboradores. E o prazo da entrega do produto não será cumprido.
O cliente também sente os efeitos da má qualidade dos dados
Obviamente o cliente não deixa de ser afetado após tantas informações desencontradas dentro de uma empresa. A qualidade do serviço e do produto vai cair, a satisfação do cliente também e o impacto maior vai ser sentido pela empresa.
Quais são os erros mais comuns que afetam a qualidade de dados?
Sabendo da importância de manter uma base de dados atualizada, honesta e segura, a empresa precisa se precaver e tomar bastante cuidado para tentar reduzir os erros que afetam diretamente estas informações. Conheça-os:
Falha no rastreamento de dados
A precisão da informação depende da qualidade da fonte de dados. Para isso, é preciso usar recursos que comprovem a procedência das informações e, a partir dela, analisar a eficiência do que foi levantado.
Falha na verificação das informações
A verificação das informações é importante para garantir a autenticidade das informações coletadas. Para tanto é preciso fazer uma espécie de varredura automática de tempos em tempos para detectar possíveis erros e inconsistências.
A partir destas avaliações são gerados relatórios de desempenho e com análise do que foi levantado e estudado.
Informações antigas
Os dados coletados não devem ser somente precisos, eles devem ser atuais. Pode ser que em um passado distante tal informação representasse a história da empresa. No entanto, hoje a história é outra.
Construir tomadas de decisão tendo como base informações ultrapassadas é mais do que arriscado. É um passo dado rumo ao fracasso. Vivemos em um mundo no qual as informações são constantemente modificadas. A empresa e o sistema de coleta de dados também devem seguir esta tendência.
Software mal configurado
Já falamos aqui sobre a importância de usar ferramentas de gestão para auxiliar e otimizar o processo de armazenamento e manipulação de informações. Mas, para isso, tal software deve funcionar corretamente.
Do contrário, em vez de ajudar, ele servirá apenas para dificultar e fragilizar todo o sistema da empresa. É imprescindível que um especialista faça a instalação correta do software e apenas pessoas capacitadas manipulem o sistema.
Falta de recursos necessários
Assim como o software precisa estar bem configurado para fazer o seu trabalho corretamente, ele precisa estar completo, com todos os recursos necessários para a análise das informações capturadas.
Poucos dados a serem analisados
Para que haja qualidade de dados, estes precisam ser, além de precisos, completos, suficientes. É impossível construir uma sólida rede de informações em cima de dados escassos.
Portanto, quanto mais informação estiver disponível, melhor para a empresa. Nem que para isso, seja preciso diversificar as maneiras de capturar os dados necessários para fazer a análise.
Como tratar as informações captadas
Depois de capturar um grande volume de informações, é preciso fazer uma espécie de lapidação de tudo que foi coletado. Esta filtragem é importante para manter a qualidade de dados. Abaixo segue um passo a passo ideal:
Identificação e eliminação de informações duplicadas
Através de um sistema eficiente é preciso fazer uma varredura nas informações coletadas e lançadas no sistema para identificar aquilo que se repete e que deve ser descartado. Assim, evitamos dados inconsistentes.
Padronização de informações
É uma maneira de tornar a leitura e análise destas informações mais fácil e rápida. Elas podem ser segmentadas em tipos, grupos ou qualquer outra definição que facilite o trabalho de quem vai fazer esta análise.
Atualizar e complementar as informações
No caso de alguns dados não estarem completos, é importante fazer este preenchimento para que a base de informações seja consistente. Quem sabe um novo contato ou uma atualização do sistema possa resolver o problema.
Validação dos dados
É a verificação dos dados capturados e organizados. Pode ser feito através de mecanismos manuais ou automáticos como a confirmação via e-mail.
Higienização de dados
A última etapa consiste em eliminar os itens que não fazem diferença no seu banco de dados. São acentos, espaços em branco, traços e qualquer outro elemento que não seja importante e que possa atrapalhar a análise correta das informações.
Manter um banco de informações é imprescindível em qualquer empresa, não importa o seu tamanho. No entanto, não basta apenas coletar o maior número delas, mas sim focar na qualidade dos dados. Este processo de qualificação faz parte de todas as etapas, desde a captação, passando pela alimentação do sistema em busca de inconsistências até a validação final.
