Como ter qualidade de dados para tomar decisões confiáveis?

Ter qualidade de dados é fundamental para tomar as decisões corretas e elaborar as estratégias certas no dia a dia corporativo. No mundo digital, precisamos de informações a todo o momento para tornar nossas organizações cada vez mais competitivas.

Mas será que sua empresa faz uma avaliação da qualidade de dados adequada antes de embasar suas ações neles?

Mesmo com todos os gráficos, diagramas e painéis de ótima aparência que os executivos utilizam hoje em dia, há uma pergunta incômoda no fundo de suas mentes: posso confiar nesses dados que eu estou vendo aqui?

Uma empresa que reformula os seus processos internos para um modelo de negócio com cultura data driven busca otimizar as suas atividades e melhorar os resultados conquistados, certo? 

Mas para que isso aconteça é essencial que seja feito um investimento na qualidade dos dados trabalhados. Sem isso, todos os novos processos perdem o seu propósito.

Ao longo deste artigo vamos ajudá-lo a entender como ter confiabilidade de dados e a importância da inteligência artificial no processo.

O que significa qualidade dos dados?

Muito se fala sobre a qualidade dos dados, mas o que será que isso realmente representa na prática? 

Os dados de qualidade são os verdadeiramente úteis e marcados pela consistência e ausência de ambiguidades. Quando as informações são de excelente qualidade, podem ser facilmente processados ​​e analisados, levando a insights que ajudam a organização a tomar melhores decisões.

Outra forma de definir se os dados são de alta qualidade é avaliar se eles conseguem satisfazer os requisitos do uso pretendido. Ou seja, as empresas sabem que os têm em boa qualidade quando são capazes de usá-los para alcançar os objetivos propostos inicialmente no projeto.

Essa definição de qualidade de dados é ampla o suficiente para ajudar as companhias com diversos produtos, mercados e missões, além de ensinar como reduzir custos nas empresas.

Para se ter uma Inteligência de Dados confiável e eficaz eles precisam ser:

Consistentes

Os dados precisam estar de acordo entre si. Por exemplo, um endereço de e-mail para um cliente específico em uma fonte de dados corresponde ao endereço de e-mail do mesmo cliente em outra fonte de dados. Caso existam conflitos, uma fonte deve ser considerada a fonte mestra ou ambas são usadas até que a informação falha seja compreendida e corrigida.

Precisos

Eles refletem a realidade da informação? Valores devem representar a veracidade dos fatos. Por exemplo, um termômetro mal calibrado, uma data de nascimento incorreta e um endereço de cliente desatualizado, todos representam dados imprecisos.

Definidos

Cada um dos campos de dados deve ter um significado bem definido e não ambíguo. Campos bem conhecidos, acompanhados por um dicionário de dados, ajudam na qualidade da informação.

Acessíveis

Um analista tem que ter acesso aos dados com facilidade. Isso diz respeito às ferramentas apropriadas que tornam os dados utilizáveis e analisáveis de maneira acessível aos responsáveis na empresa.

Pontuais

Está relacionado a latência. Ou o tempo em que o dado é gerado até ser disponibilizado para o processo de tomada de decisão.

Completos

Não podem existir dados incompletos. Isso inclui desde registros incompletos sem todas as informações relevantes até todo o registro de compras de um fornecedor que não foi salvo no banco de dados.

Qual o custo de uma análise sem confiabilidade de dados?

Se o uso de qualidade de dados pode garantir que a empresa alcance os seus objetivos, uma análise mal feita pode aumentar a ineficácia dos resultados e levar o gestor a tomar decisões equivocadas. 

Veja quais são os principais impactos negativos causados por uma análise de dados pobre:

Oportunidades de negócio perdidas

Entender o comportamento e as necessidades dos clientes é muito importante para as empresas, certo? 

É com base em uma análise de qualidade que essas informações podem ser organizadas para criar o mapa de jornada do cliente e ótimas oportunidades de negócio. 

Já os dados incorretos abrem a possibilidade de tomar decisões equivocadas e fazer com que os gestores não percebam boas oportunidades de negócio.

Sem precisão nos dados de clientes, uma organização tem dificuldades para conseguir melhor a relação com seu público e, consequentemente, conseguir os lucros almejados.

Baixa produtividade

Imagine todo o tempo gasto pelos funcionários para processar dados incompletos ou reavaliar análises equivocadas por conta da baixa qualidade das informações. 

Essas são situações que comprometem não só a produtividade dos profissionais que lidam diretamente com o processamento dos dados, mas também para todos os colaboradores que utilizam essas informações no dia a dia de trabalho.

A qualidade dos dados pode facilmente se tornar um problema generalizado que afeta toda a organização. Trata-se de um ciclo vicioso que aumenta a necessidade do trabalho manual e gera insegurança na tomada de decisão – afetando a produtividade da empresa.

Danos para a reputação da empresa

A qualidade dos dados reflete diretamente na qualidade da experiência de compra entregue ao consumidor. Ao coletar dados relevantes e compreender melhor como você pode gerar um impacto positivo, você também consegue construir uma boa reputação no mercado, certo? Porém, a situação oposta é igualmente possível.

A má qualidade dos dados é um problema que prejudica a sua reputação. As organizações que fazem suposições sobre o estado de seus dados experimentam ineficiências operacionais, custos excessivos e não conseguem entregar toda a satisfação necessária ao cliente. Com efeito disso, a reputação da marca pode ser abalada pelas opiniões dos seus consumidores.

Como garantir a qualidade dos dados?

Ressaltamos ao longo do artigo toda a importância da qualidade dos dados, certo? Mas como será que você pode garantir que os dados usados pela sua empresa tenham uma boa qualidade? Separamos algumas dicas que vão ajudá-lo:

Defina quais são os dados realmente úteis

Seja para ajudar a gerência a tomar melhores decisões mais rapidamente ou para ajudar a equipe responsável pela produção a ser mais ágil, seus dados precisam ser úteis. Portanto, você tem que definir quais são os registros que realmente são necessários para gerar informações relevantes.

Construa uma equipe responsável pela qualidade de dados

A coleta de dados de qualidade requer pessoas. Por essa razão, você precisa construir uma equipe que tenha a capacidade de manter a integridade dos dados. Defina responsabilidades, estruture processos e garanta que esses profissionais realmente entendam quais são os dados mais importantes para serem analisados.

Não elimine dados de forma desnecessária

Este é provavelmente o erro mais simples (e possivelmente o mais fácil) de se fazer. Muitos relatórios podem ficar comprometidos pela falta de informações completas – o que ocorre quando os dados são eliminados de forma precoce. Quando você encontrar dados indicando algo positivo, certifique-se de não perder nenhum fator que forneça uma perspectiva mais realista.

Entenda a margem de erro

De um modo geral, quanto mais dados você tiver, maior será a margem de erro. 

Embora seja difícil aceitar a realidade de que os dados nem sempre são perfeitos, saber disso possibilitará que você identifique armadilhas, aproveite seu sucesso e resolva os problemas rapidamente – mesmo antes que eles aconteçam. 

No final, saber que há uma margem de erro é a melhor maneira de continuar melhorando a qualidade dos dados em vez de deixá-los estagnar.

Padronize os processos

Definir políticas sobre a padronização de dados é outro passo crucial para a qualidade dos dados. Padrões ajudam a melhorar as comunicações – permitindo que todos consigam se entender de maneira rápida e completa, com um mínimo de confusão. Isso também pode ser aplicado no momento de comunicar seus dados ao público.

A sua empresa trabalha com qualidade de dados?

Ao longo deste artigo falamos sobre a importância da qualidade dos dados para a realização de análises realmente eficientes. 

Com base nessas informações, você consegue avaliar se a sua empresa trabalha com dados confiáveis? Essa é uma reflexão fundamental para otimizar a relação da empresa com a gestão de dados.

O Scora Journey pode ser a ferramenta ideal para centralizar os dados mais relevantes em um único lugar, facilitando a integração e o acesso por parte de gestores e equipes de trabalho.

A tecnologia de inteligência artificial da plataforma é sofisticada e de uso simplificado para o usuário não técnico. Com ela, você consegue filtrar as informações certas e confiáveis de acordo com o planejamento estratégico do seu negócio.

Se quiser se aprofundar mais no assunto e melhorar a qualidade de dados da sua empresa, converse com um especialista da Oncase para avaliar uma solução inteligente para o seu negócio.

Curtiu o conteúdo? Mostramos neste artigo a importância de uma avaliação da qualidade de dados e como o Scora Journey é uma ferramenta eficaz para garantir as soluções mais inteligentes para as empresas. Para mais conteúdos assim, continue acompanhando nosso blog. Até a próxima!

Henrique Tavares
Henrique Tavares

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