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Um mergulho profundo na confiabilidade dos dados e o que isso significa para você
Não é nenhum segredo que os dados são um ativo inestimável. Ele potencializa insights analíticos, fornece uma melhor compreensão das preferências do cliente, molda estratégias de marketing, alimenta decisões sobre produtos ou serviços... a lista continua. Ter dados confiáveis não pode ser subestimado. A confiabilidade dos dados é um aspecto crucial da arquitetura de integração de dados que não pode ser negligenciado. Envolve garantir que os dados integrados sejam precisos, consistentes, atualizados e tenham sido enviados na ordem correta.
A falha em garantir a confiabilidade dos dados pode resultar em relatórios imprecisos, perda de produtividade e perda de receita. Portanto, as empresas devem implementar medidas para verificar a confiabilidade dos dados integrados, como a realização de validação de dados e verificações de qualidade, para garantir sua confiabilidade e usabilidade efetiva para a tomada de decisões.
Este artigo ajudará você a entender completamente como testar dados confiáveis e como as ferramentas de limpeza de dados podem melhorar sua confiabilidade. Também discutiremos as diferenças entre confiabilidade e validade de dados, para que você saiba o que procurar ao lidar com grandes volumes de informações. Então, vamos começar e mergulhar mais fundo no mundo da confiabilidade de dados!
O que é confiabilidade de dados?
A confiabilidade dos dados ajuda você a entender como seus dados são confiáveis ao longo do tempo — algo que é especialmente importante ao analisar tendências ou fazer previsões com base em pontos de dados anteriores. Não se trata apenas da precisão dos dados em si, mas também de garantir a consistência aplicando o mesmo conjunto de regras a todos os registros, independentemente de sua idade ou formato.
Se sua empresa depende de dados para tomar decisões, você precisa ter certeza de que os dados são confiáveis e atualizados. É aí que entra a confiabilidade dos dados. Trata-se de determinar a precisão, consistência e qualidade de seus dados.
Certificando-se de que os dados são válidos e consistente é importante para garantir a confiabilidade dos dados. A validade dos dados refere-se ao grau de precisão e relevância dos dados para a finalidade pretendida, enquanto a consistência dos dados refere-se ao grau de uniformidade e coerência dos dados em várias fontes, formatos e períodos de tempo.
O que determina a confiabilidade dos dados?
Exatidão e precisão
A confiabilidade dos dados depende muito de sua exatidão e precisão. Dados precisos correspondem aproximadamente ao valor real da métrica sendo medida. Dados precisos têm um alto grau de exatidão e consistência.
Os dados podem ser precisos, mas não exatos, exatos, mas não precisos, nenhum ou ambos. Os dados mais confiáveis são altamente precisos e precisos.
Metodologia de Coleta
As técnicas e ferramentas usadas para coletar dados afetam significativamente sua confiabilidade. Os dados coletados por meio de um método científico rigoroso com condições controladas provavelmente serão mais confiáveis do que os coletados por meio de observação casual ou autorrelato. O uso de instrumentos de medição devidamente calibrados e de alta qualidade e procedimentos de coleta padronizados também promove a confiabilidade.
Tamanho da amostra
O número de pontos de dados coletados, conhecido como tamanho da amostra, é diretamente proporcional à confiabilidade. Tamanhos de amostra maiores reduzem a margem de erro e permitem uma significância estatística mais forte. Eles tornam mais provável que os dados representem com precisão a população total e reduzam o efeito de outliers. Para a maioria dos aplicativos, um tamanho de amostra de pelo menos 30 pontos de dados é considerado o mínimo para resultados confiáveis.
Integridade de dados
Dados confiáveis têm alto nível de integridade, o que significa que são completos, consistentes e sem erros. Pontos de dados ausentes, duplicados ou incorretos reduzem a confiabilidade. A execução de verificações de garantia de qualidade, validação, limpeza e desduplicação ajuda a garantir a integridade dos dados. O uso da captura eletrônica de dados com verificação de erros e regras de validação integradas também promove a integridade durante a coleta.
Objetividade
O grau de objetividade e falta de viés com que os dados são coletados e analisados afeta sua confiabilidade. Julgamentos, opiniões e preconceitos subjetivos ameaçam a objetividade e devem ser evitados. Dados confiáveis são coletados e interpretados de maneira estritamente imparcial e baseada em fatos.
Em resumo, os dados mais confiáveis são exatos, precisos, coletados cientificamente com alta integridade, têm um grande tamanho de amostra e são analisados objetivamente sem viés. Ao entender o que determina a confiabilidade, você pode avaliar a confiabilidade dos dados e tomar decisões bem informadas com base em fatos.
Testando a confiabilidade dos dados
A confiabilidade dos dados é um conceito essencial a ser considerado ao lidar com um grande conjunto de dados.
Portanto, os dados que você possui devem ser confiáveis e devem levar a resultados significativos. Para testar se seus dados são confiáveis ou não, existem dois testes principais: exatidão e precisão.
- Precisão: Refere-se ao grau em que os dados concordam com seu valor verdadeiro ou outros valores de referência. Por exemplo, se você medir algo cinco vezes e relatar uma leitura de 10 cm todas as vezes. Isso indica alta precisão, pois todas as suas leituras são consistentes entre si.
- Precisão: Refere-se ao grau de concordância entre várias medições do mesmo valor. Se você medir algo cinco vezes e relatar valores de 9 cm, 10 cm, 10 cm, 11 cm e 13 cm, respectivamente. Isso sugere que suas leituras são precisas, mas não necessariamente exatas. Todos eles variam do valor real (10cm).
Vinculando a confiabilidade e a validade dos dados
Ao lidar com dados, é importante entender a relação entre a confiabilidade e a validade dos dados. A confiabilidade dos dados significa que são precisos e consistentes e fornecem um resultado confiável, enquanto a validade dos dados significa que são lógicos, significativos e precisos.
Pense na confiabilidade como quão próximos os resultados estão do valor verdadeiro ou aceito, enquanto a validade analisa o significado dos dados. Ambos são importantes – a confiabilidade fornece precisão, enquanto a validade garante que seja realmente relevante.
A melhor maneira de garantir que seus dados sejam confiáveis e válidos? Certifique-se de fazer manutenção regular nele. A limpeza de dados pode ajudá-lo a conseguir isso!
Benefícios de dados confiáveis
A confiabilidade dos dados refere-se à exatidão e precisão dos dados. Para que os dados sejam considerados confiáveis, eles devem ser consistentes, confiáveis e replicáveis. Como analista de dados, é crucial ter em mente a confiabilidade dos dados por vários motivos:
Informações de maior qualidade
Dados confiáveis levam a insights e análises de maior qualidade. Quando os dados são inconsistentes, imprecisos ou irreprodutíveis, quaisquer insights ou padrões encontrados não são confiáveis. Isso pode levar a decisões ruins e desperdício de recursos. Com dados confiáveis, você pode ter confiança nos insights e ter certeza de que as principais descobertas são significativas.
Decisões baseadas em dados
Decisões baseadas em dados dependem de dados confiáveis. Líderes e gerentes dependem cada vez mais da análise de dados e insights para orientar as decisões estratégicas. No entanto, se os dados subjacentes não forem confiáveis, qualquer decisão tomada pode ser equivocada.
A confiabilidade dos dados é a chave para uma tomada de decisão verdadeiramente baseada em dados. Quando os dados podem ser confiáveis, as decisões baseadas em dados tendem a ser mais objetivas, precisas e impactantes.
Resultados reproduzíveis
Uma característica chave de dados confiáveis é que eles produzem resultados reprodutíveis. Quando os dados não são confiáveis, repetir uma análise nos mesmos dados pode gerar resultados diferentes. Isso torna os dados essencialmente inúteis para uma análise séria.
Com dados confiáveis e de alta qualidade, a reexecução de uma análise ou teste fornecerá os mesmos insights e conclusões. Isso é importante para verificar as principais descobertas e garantir que uma única análise não seja uma anomalia.
Em resumo, a confiabilidade dos dados é essencial para qualquer organização que dependa de dados para moldar decisões e estratégias de negócios importantes. Ao priorizar qualidade de dados e confiabilidade, os dados podem ser transformados em um verdadeiro ativo comercial que impulsiona o crescimento e o sucesso. Com dados não confiáveis, uma organização opera apenas com base em insights questionáveis e instintos.
O papel da limpeza de dados na obtenção de dados confiáveis
Limpeza de dados desempenha um papel fundamental na garantia da confiabilidade dos dados. Afinal, se seus dados estiverem poluídos por erros e imprecisões, será difícil confiar nos resultados obtidos com sua análise.
A limpeza de dados geralmente envolve três etapas principais:
- Identificando dados defeituosos ou inconsistentes – Isso envolve procurar padrões nos dados que indiquem valores incorretos ou ausentes, como campos em branco ou registros imprecisos.
- Corrigindo inconsistências – Isso pode envolver técnicas como normalização de dados e padronização de formatos, bem como o preenchimento de informações ausentes.
- Validando a exatidão dos dados – Após a limpeza dos dados, é importante validar os resultados para garantir que eles atendam aos níveis de precisão necessários para seu caso de uso específico. Ferramentas automatizadas de validação de dados pode agilizar esta etapa.
A confiabilidade dos dados pode ser difícil de alcançar sem ferramentas e processos adequados. Ferramentas como Astera Centerprise oferece várias ferramentas de limpeza de dados que podem ajudá-lo a obter o máximo de seus dados.
Conclusão
A confiabilidade dos dados não é apenas sobre limpeza de dados, mas uma abordagem holística para a governança de dados. Garantir a confiabilidade dos dados exige que os líderes empresariais façam um esforço consciente, tornando mais fácil falar do que fazer. Testes de validade de dados, verificações de redundância e soluções de limpeza de dados são pontos de partida eficazes para alcançar a confiabilidade dos dados.
Astera Centerprise ajuda a conseguir isso, oferecendo o melhor soluções de limpeza de dados para se antecipar aos problemas de confiabilidade dos dados. Esta poderosa plataforma de integração e gerenciamento de dados garante dados precisos, consistentes e confiáveis. Ele consegue isso por meio de seus recursos de qualidade de dados. Esses recursos ajudam a criar perfis, limpar e padronizar dados.
Além disso, seus recursos de validação garantem que os dados atendam aos padrões de qualidade. Robusto governança de dados capacidades em Astera Centerprise permitem verificações automatizadas de qualidade de dados e consistência entre os elementos de dados. Além disso, os recursos de integração da plataforma se conectam a várias fontes de dados, criando uma única fonte de verdade para os dados.
Então, se você está procurando melhorar a qualidade de seus dados, gerenciar seus ativos de dados com mais eficiência ou simplificar seus processos de integração de dados, Astera Centerprise tem tudo que você precisa para ter sucesso.
Como funciona o dobrador de carta de canal Astera Centerprise Ajuda a melhorar a confiabilidade de seus dados
Astera Centerprise oferece soluções para obter dados confiáveis. Com ferramentas de autoatendimento sem código para limpeza de dados, essa plataforma garante que os dados inseridos, armazenados e enviados permaneçam consistentes e precisos. Isso inclui integração, transformação, qualidade e criação de perfil de dados, permitindo a limpeza, validação, padronização e definições de regras personalizadas de dados.
Ferramentas fornecidas por Astera Centerprise para dominar suas necessidades de confiabilidade de dados:
- Integração de dados: conecte diferentes tipos de fontes de dados estruturadas e não estruturadas e automatize o fluxo de seus pipelines de dados.
- Transformação de dados: limpe e transforme sua fonte em conjuntos de dados de destino, mantendo as funcionalidades de linhagem e auditoria.
- Qualidade dos dados: simplifique vários aspectos da criação de perfis de dados para reforçar a consistência em seus conjuntos de dados e identificar inconsistências ou anomalias rapidamente.
- Criação de perfil de dados: analise a estrutura, integridade, precisão e consistência por meio de processos automatizados ou manuais, dependendo da complexidade do conjunto de dados.
Assim, Astera Centerprise capacita os líderes de negócios com um conjunto de ferramentas poderosas para garantir que seu material de origem esteja de acordo com a qualidade, para que possam confiar melhor em seus resultados downstream. Com recursos como validação de dados e criação de perfil integrados, ele ajuda a examinar os dados de origem quanto à qualidade, integridade e estrutura em qualquer estágio do processo de ETL, permitindo que os clientes mantenham altos níveis de precisão durante todo o processo de transformação, tudo sem escrever nenhum código.
