Sua empresa tem feito bom uso de dados? Dizer sim a esta pergunta muitas vezes não é algo fácil, principalmente quando não são adotadas políticas e metodologias específicas para isso. Na prática, a qualidade de dados está relacionada em verificar se um determinado registro é confiável e consistente, para que as melhores ações sejam realizadas com base nele.

Ao longo do texto vamos explicar melhor como a qualidade de dados é crucial nos projetos deBusiness Intelligence. Citaremos as principais vantagens de implementá-la no negócio e, por fim, falaremos como ela pode ser adotada na companhia. Continue a leitura até o final para ficar por dentro do tema!

O que é qualidade de dados?

A qualidade de dados (ou data quality) consiste em um conjunto de tecnologias, pessoas e estratégias, imbuídas em maximizar o aproveitamento dos registros coletados pela companhia. A razão disso é que muitas vezes os dados não vêm devidamente prontos para o uso, precisando passar por limpeza e higienização. Tal procedimento é feito através de softwares dotados de Business Intelligence.

Qual a importância da qualidade de dados em projetos de BI?

Dados limpos e higienizados dão uma clareza maior acerca das ações que precisam ser tomadas na empresa. Portanto, implementar o data quality é fundamental, entre outras coisas, na melhora do relacionamento comclientes e fornecedores, bem como no aumento da competitividade.

Ajuda na tomada de decisões

Sem o data quality os gestores tendem a tomar decisões com base em achismos ou em dados não tratados corretamente. Nesse sentido, quando os registros são tratados e analisados a clareza das ações a serem tomadas passa a ser maior, contribuindo na melhor efetividade delas.

Alta taxa de sucesso

Quando a empresa realiza novos investimentos, por exemplo, as chances de sucesso são maiores. Além disso, ajustes podem ser feitos ao longo do caminho, visto que os gestores têm acesso a métricas e indicadores de performance. A qualidade de dados, portanto, pode gerar impactos em todos os processos do negócio.

Identificação de erros

Erros são passíveis de acontecer em processos e rotinas internas. Conforme os dados são higienizados e analisados, os gestores começam a ter uma visão mais sistêmica e integrada do negócio, contribuindo na mitigação ou redução desses erros. Vale ressaltar que o data quality também atua de maneira preditiva, na identificação de problemas que podem acometer a empresa no futuro.

Como garantir a qualidade de dados?

Existem algumas boas práticas que contribuem para os dados serem aproveitados da melhor forma. Para conhecê-los, acompanhe as subseções a seguir!

Escolher uma metodologia de análise

A metodologia de análise é responsável pela resolução de determinado problema da empresa. Um deles é oCRISP-DM (Cross Industry Standard Processing for Data Mining) ou padrão de processamento de indústrias cruzadas para mineração de dados. Essa escolha depende de fatores como o segmento do negócio, os seus objetivos e o problema que pretende resolver.

Usar ferramentas tecnológicas

É praticamente impossível dissociar data quality e softwares de gestão integrada. Um ponto crucial na efetividade dessa ferramenta é a configuração, de modo que os colaboradores consigam fazer melhores análises e extrair o máximo dos dados coletados em favor do negócio. A importância de usar soluções tecnológicas está também no fato de que elas disponibilizam relatórios com informações precisas e atualizadas em tempo real.

Fazer atualizações constantes

O processo de atualização passa pela escolha de períodos de revisão dos dados. Os gestores devem ter em mente o caráter estratégico desse procedimento, tomando como norte, por exemplo, o uso de uma ferramenta de BI. Isso requer conhecimento acerca das necessidades do negócio e o alinhamento de objetivos.

A qualidade de dados torna registros confiáveis e consistentes. Trata-se de algo indispensável, principalmente quando alinhado a uma ferramenta de BI. Se você deseja otimizar processos e melhorar a análise de dados, saiba que nós da Know Solutions podemos ajudá-lo, pois, temos soluções capazes de integrar com outros sistemas da empresa, como ERP e CRM. Além disso, ajudamos a melhorar a performance do seu negócio através de consultorias e treinamentos em BI.

Para descobrir como a Know Solutions pode promover o data quality na sua empresa e trazer resultados surpreendentes, entre em contato conosco e fale com o nosso time!

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.