Qualidade de dados: melhores práticas para obter insights precisos

O conceito de qualidade de dados está diretamente atrelado à sua usabilidade e aplicabilidade ​​para os casos de uso prioritários de uma organização – incluindo iniciativas de IA e aprendizado de máquina. A qualidade geralmente é um dos objetivos do eficiente gerenciamento e governança de dados s. No entanto, muitas vezes as organizações tratam isso como algo secundário. 

Por que a qualidade de dados é importante para a organização?  

Principalmente porque a baixa qualidade de dados custa às organizações, em média, pelo menos US$ 12,9 milhões por ano, de acordo com uma pesquisa do Gartner. 

Uma série de desafios comuns atrapalham as organizações e dificultam que elas abordem seus problemas de qualidade de dados, como: 

Crescentes requisitos regulatórios do governo ou da indústria. Isso inclui LGPD, GDPR e outras normas que restringem como as organizações gerenciam dados pessoais e as responsabilizam por quaisquer dados pessoais que detêm. 

Inconsistência em dados entre fontes. Nomeado como o problema de qualidade de dados mais desafiador, segundo o Gartner, é o resultado de ter dados armazenados e mantidos em silos com sobreposições, lacunas ou inconsistências significativas. Se eles não estiverem integrados, a padronização de dados se torna muito mais difícil. 

Falta de recursos. As organizações podem ter um programa de qualidade de dados em um departamento ou em um domínio de dados, mas não podem escaloná-lo devido à escassez de habilidades, experiência e recursos. Um provedor de serviço pode oferecer a expertise necessária para esse movimento.  

Falta de propriedade. Embora os líderes empresariais concordem que a qualidade de dados importa, eles não a veem como sua responsabilidade, nem necessariamente entendem como os dados relacionados ao seu domínio se relacionam com resultados empresariais mais amplos. No entanto, a qualidade de dados é uma disciplina empresarial. Como os usuários empresariais inserem, usam e gerenciam os dados é a base da qualidade de dados. Propriedade e colaboração entre as partes interessadas são essenciais. 

Os dois primeiros problemas estão relacionados aos dados em si. Os dois segundos estão relacionados ao gerenciamento de dados. Os líderes de Data & Analytics podem mitigar esses desafios estabelecendo um programa que tenha um escopo definido, processos-chave para medição da qualidade de dados e adotarem inovadoras tecnologias.  

Como definir o escopo do programa de qualidade de dados 

Definir o escopo do seu programa de qualidade de dados é essencial para definir expectativas e estabelecer prioridades. Os líderes de Data & Analytics não podem e não devem tentar obter a máxima a qualidade de dados em todos os lugares porque nem todos são igualmente importantes. Definir um escopo muito amplo sobrecarrega os recursos sem produzir benefícios comerciais. 

Em vez disso, a melhor estratégia é definir o escopo dos seus esforços de qualidade de dados com apoio das duas visões a seguir nos casos de uso de dados da sua organização: 

Valor e risco

Mapeie os casos de uso de negócios e os recursos de dados da organização ao longo das dimensões de valor e risco. Aqueles com potencial para produzir alto valor a partir de alta qualidade de dados e enfrentar riscos severos por conta da baixa qualidade de dados, obtêm prioridade do programa de qualidade de dados em um amplo escopo de atividades. 

Expansão de dados

Categorize as fontes de dados com base em se os casos de uso da organização aproveitam os dados em um nível centralizado, regional ou local. 

Os dados centralizados compreendem os conjuntos de dados mais críticos e comumente compartilhados, como dados mestres. O escopo para esse tipo de dado geralmente é grande porque seu impacto nas comunidades de usuários e processos de negócios é vasto. A responsabilidade e a colaboração na qualidade de dados para dados centralizados exigem várias partes interessadas em toda a organização. 

Os dados regionais também são compartilhados, mas não tão amplamente quanto os conjuntos de dados centralizados. O programa de qualidade de dados deve ter um escopo generoso para esses dados. A responsabilização e a colaboração são provavelmente limitadas aos líderes da unidade de negócios que aproveitam a fonte de dados. 

Já os dados locais atendem a um único propósito e não são compartilhados. O escopo do programa de qualidade de dados é pequeno, e a responsabilidade por ele cabe aos usuários desses dados. 

Organizações que estão apenas começando com um programa de qualidade de dados podem começar em qualquer ponto, com base nas prioridades de caso de uso que você definir. Começar com dados centralizados geralmente é mais importante, mas se sua organização não tem experiência e você ainda não tem adesão total das partes interessadas afetadas por dados centralizados, pode começar com conjuntos de dados locais. 

Melhor governança para uma melhor qualidade de dados 

Atualmente, líderes de Data & Analytics estão sob imensa pressão para monitorar, gerar valor e incorporar novas tecnologias que garantam a qualidade de dados. E a governança está na base desse desafio.  

Os negócios digitais exigem uma abordagem de governança ágil, flexível e adaptável. Mas as necessidades de governança de dados geralmente não estavam centralizadas e consolidadas, e soluções isoladas eram frequentemente as únicas ferramentas empregadas no plano de gerenciamento de dados.  

Sem um plano de governança de dados que reflita as realidades dos negócios digitais, operações críticas podem estar em risco. Isso levará a danos significativos e duradouros à organização. 

Os líderes de Data & Analytics enfrentarão desafios complexos em torno da governança. O Gartner recomenda três principais ações: 

1 – Aborde a governança de Data & Analytics como uma disciplina holística, usando uma estrutura adaptável que permita a aplicação de diferentes estilos de governança para se adequar ao contexto de vários cenários de negócios. 

2 – Projete e crie provas de conceito que capitalizarão os recursos tecnológicos críticos necessários. Identifique a relevância dessas tecnologias e sua conexão com os resultados de negócios como um primeiro passo. Em seguida, analise sua capacidade de dar suporte a casos de uso específicos, como gerenciamento de riscos e conformidade. 

3 – Minimize o número de ferramentas e soluções implantadas analisando sua abordagem estratégica para governança de dados e análises e usando os recursos de tecnologia de mercado disponíveis em cenários de ponta a ponta. 

Uma tarefa fundamental para todo líder de Data & Analytics é identificar quais inovações e recursos de dados e análises o ajudarão a gerar maiores resultados tangíveis para as principais partes interessadas do negócio. 

E como isso é possível? Com o investimento na qualidade de dados. Entre em contato com a Faiston e vamos desenvolver uma eficiente estratégia para vencer esse desafio.