Tudo o que você precisa saber sobre a integridade dos dados 

A completude dos dados desempenha um papel fundamental na precisão e confiabilidade dos insights derivados dos dados, que, em última análise, orientam a tomada de decisões estratégicas. Este termo abrange ter todos os dados, garantindo acesso aos dados corretos em sua totalidade, para evitar escolhas tendenciosas ou mal informadas. Mesmo um único ponto de dados ausente ou impreciso pode distorcer os resultados, levando a conclusões equivocadas, potencialmente levando a perdas ou oportunidades perdidas.

Este blog analisa profundamente o conceito de completude de dados, explorando sua importância, desafios comuns e estratégias eficazes para garantir que os conjuntos de dados sejam abrangentes e confiáveis. 

O que é integridade de dados? 

A integridade dos dados refere-se à extensão em que todas as informações necessárias estão presentes em um conjunto de dados. Indica se há algum valor ausente ou lacunas nos dados. Quando todos os pontos de dados relevantes são incluídos, um conjunto de dados é considerado completo. Em contrapartida, dados incompletos contêm campos ausentes ou vazios, o que pode dificultar a análise e a tomada de decisões. 

Exemplos de dados incompletos 

• Dados de pesquisa com respostas ausentes 
• Banco de dados de clientes com entradas inconsistentes 
• Registros Financeiros com Transações Incompletas 

A importância dos dados completos 

Quando se trata de tirar conclusões e tomar decisões informadas, a integridade dos dados é mais importante do que as empresas costumam imaginar. A integridade dos dados leva a: 

• Precisão aprimorada: Dados completos garantem que análises, modelos e decisões sejam baseados na representação mais precisa da situação. Dados incompletos podem levar a resultados distorcidos ou conclusões errôneas. 
• Confiabilidade aumentada: Com dados completos, as descobertas e previsões ganham maior confiabilidade, minimizando a probabilidade de erros decorrentes de lacunas de dados e aumentando a confiabilidade dos resultados. 
• Tomada de decisão otimizada: Dados completos capacitam os tomadores de decisão com as informações necessárias para tomar decisões informadas e oportunas. Reduz a incerteza e permite que as partes interessadas avaliem riscos e oportunidades com mais precisão. 
• Planejamento a longo prazo: Conjuntos de dados completos apoiam esforços de planejamento de longo prazo, fornecendo dados históricos confiáveis, permitindo que as organizações identifiquem tendências e façam projeções informadas para o futuro. 
• Maior Satisfação do Cliente: Dados completos apoiam uma melhor compreensão das necessidades e preferências dos clientes, permitindo que as organizações adaptem produtos, serviços e experiências de forma eficaz. 

O papel da integridade dos dados na qualidade dos dados 

Completude é um dos seis dimensões primárias da avaliação da qualidade dos dados. Qualidade dos dados é um termo mais amplo que abrange vários aspectos dos dados, incluindo integridade, precisão, consistência, oportunidade e relevância, entre outros. Representa a condição geral dos dados e sua adequação para uso em um contexto ou aplicação específica. A integridade dos dados, por outro lado, refere-se à medida em que todos os elementos ou atributos de dados necessários estão presentes e disponíveis em um conjunto de dados.

A integridade dos dados é uma medida que afeta diretamente a precisão e a confiabilidade dos dados. Quando faltam atributos ou campos importantes, isso pode levar a análises errôneas e conclusões incorretas. Dados incompletos também podem distorcer medidas estatísticas, como médias ou correlações, levando potencialmente a insights falhos. Em vez de se envolver no debate sobre a qualidade dos dados versus a integralidade dos dados, é crucial reconhecer que dar prioridade à integralidade dos dados é fundamental para garantir uma elevada qualidade dos dados.

Causas comuns de dados incompletos

Dados incompletos podem ter origem em várias fontes, incluindo erro humano, limitações do sistema e governança de dados ruim. Entender essas causas ajuda as organizações a tomar medidas proativas para garantir alta qualidade de dados.

1. Erros de entrada manual de dados

Erros de digitação, campos ausentes e formatação inconsistente são comuns quando os dados são inseridos manualmente. Sem regras de validação em vigor, informações críticas podem ser omitidas, levando a lacunas nos conjuntos de dados.

2. Silos e fragmentação de dados

Quando diferentes departamentos armazenam dados em sistemas separados e desconectados, surgem inconsistências. Sem integração de dados perfeita, os registros podem ficar incompletos ou duplicados, dificultando a obtenção de uma visão unificada.

3. Migrações e atualizações do sistema

Durante a migração de dados, informações podem ser perdidas se regras de transformação forem configuradas incorretamente ou se formatos legados não se alinharem com novas estruturas de banco de dados. Erros de ETL (Extract, Transform, Load) também podem contribuir para dados ausentes.

4. Falhas de API e ETL

Pipelines de dados que dependem de APIs ou fluxos de trabalho ETL podem apresentar falhas devido a erros de tempo limite, alterações de esquema ou problemas de conectividade. Isso resulta em cargas de dados parciais, deixando registros incompletos.

5. Políticas de governança de dados inadequadas

Sem regras padronizadas de validação de dados, controles de acesso e mecanismos de auditoria, dados ausentes ou incorretos podem passar despercebidos. A governança ruim leva a práticas inconsistentes de coleta e armazenamento de dados em uma organização.

6. Dados de origem desatualizados ou incompletos

Se os sistemas de origem não aplicarem campos obrigatórios ou retiverem informações desatualizadas, os registros recebidos podem não ter detalhes críticos. Por exemplo, bancos de dados de clientes podem ter endereços de e-mail ausentes ou números de telefone desatualizados.

See Astera Construtor de pipeline de dados em ação

Está com dificuldades com conjuntos de dados incompletos? Descubra como Astera O Data Pipeline Builder garante a integridade dos dados por meio de validação automatizada, criação de perfil de dados e integração perfeita. Agende uma demonstração para ver como você pode obter dados precisos e confiáveis ​​sem esforço.

Inscreva-se para uma demonstração

Completude dos dados versus precisão dos dados versus consistência dos dados 

Compreender as diferenças entre a integridade dos dados, a precisão dos dados e a consistência dos dados é crucial para garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados em qualquer organização. Aqui está uma tabela de comparação destacando as diferenças entre integridade dos dados, precisão dos dados e consistência dos dados: 

Como determinar e medir a integridade dos dados 

Existem várias abordagens para avaliar a integridade dos dados, incluindo abordagens em nível de atributo e em nível de registro, bem como técnicas como amostragem de dados e perfil de dados. Aqui está uma visão geral de cada abordagem: 

Abordagem em nível de atributo 

Na abordagem em nível de atributo, cada atributo ou campo de dados individual dentro de um conjunto de dados é examinado para determinar sua integridade. Para medir a integridade neste nível, os usuários podem calcular a porcentagem de valores não nulos ou não ausentes para cada atributo. Para atributos categóricos, os usuários também podem procurar a presença de todas as categorias ou valores esperados. 

Exemplo: um conjunto de dados contém informações do cliente, incluindo atributos como nome, idade, e-mail e número de telefone. Para medir a integridade no nível do atributo, seria necessário examinar cada atributo para ver quantos registros possuem valores faltantes. Por exemplo, se 90% dos registros possuem um valor para o atributo “idade”, mas apenas 70% possuem um endereço de email, o atributo email seria considerado menos completo. 

Abordagem em nível de registro 

Na abordagem em nível de registro, registros inteiros ou linhas de dados são avaliados quanto à integridade. Isso envolve avaliar se cada registro contém todos os atributos ou campos necessários e se esses campos estão preenchidos com dados significativos. A integridade pode ser medida calculando a porcentagem de registros totalmente preenchidos no conjunto de dados. 

Exemplo: Continuando com o exemplo do conjunto de dados de informações do cliente, com a abordagem em nível de registro, cada registro é avaliado como um todo. Se faltar algum atributo essencial em um registro (por exemplo, nome ou e-mail), ele será considerado incompleto. Por exemplo, se 70% dos registros tiverem nome e e-mail não nulos, o conjunto de dados estará 70% completo. 

Amostragem de dados 

A amostragem de dados envolve a seleção de um subconjunto de dados de um conjunto maior de dados para análise. A amostragem pode ser aleatória ou estratificada, dependendo das características do conjunto de dados e dos objetivos da análise. Ao analisar uma amostra dos dados, você pode inferir a integridade de todo o conjunto de dados, assumindo que a amostra é representativa. 

Exemplo: Digamos que haja um enorme conjunto de dados com milhões de registros. Em vez de analisar todo o conjunto de dados, pode-se amostrar aleatoriamente 1,000 registros e avaliar a integridade dessa amostra. Se a amostra for representativa do conjunto de dados global, os resultados podem ser extrapolados para estimar a integralidade de todo o conjunto de dados. 

Criação de perfil de dados 

O perfil de dados é uma análise sistemática da estrutura, conteúdo e qualidade de um conjunto de dados. Envolve o exame de várias propriedades estatísticas dos dados, como distribuições, frequências e estatísticas resumidas. A criação de perfil pode ajudar a identificar a frequência de valores ausentes, valores discrepantes, duplicatas e outros problemas de qualidade de dados que podem afetar a integridade. Ferramentas como histogramas, estatísticas resumidas, tabelas de frequência e algoritmos de detecção de valores discrepantes podem ser usadas para criação de perfil de dados. 

Exemplo: usando ferramentas ou técnicas de criação de perfil de dados, é possível gerar estatísticas resumidas e visualizações para identificar a frequência de valores ausentes em diferentes atributos. Por exemplo, um histograma poderia ser gerado mostrando a distribuição de valores faltantes para cada atributo ou calculando a porcentagem de valores faltantes para cada atributo. 

5 desafios comuns para garantir a integridade dos dados 

1.  Erros de entrada de dados: erros humanos durante a entrada de dados, como erros de digitação, valores ausentes ou formatação incorreta. Conjuntos de dados incompletos podem conter valores ausentes devido a vários motivos, incluindo mau funcionamento do equipamento, falta de resposta do respondente ou erros na coleta de dados.  
2. Problemas de integração de dados: A combinação de dados de múltiplas fontes pode causar incompatibilidades nas estruturas de dados ou identificadores, o que pode levar a conjuntos de dados incompletos ou inconsistentes.
3. Controle de qualidade de dados: Processos inadequados de controle de qualidade podem levar a dados incompletos, pois os erros podem passar despercebidos durante a coleta ou processamento de dados.
4. Falta de governança de dados: A ausência de políticas e procedimentos claros de governação de dados pode resultar em definições de dados inconsistentes, problemas de propriedade e práticas inadequadas de gestão de dados, conduzindo, em última análise, a conjuntos de dados incompletos.
5. Sistemas e arquiteturas de dados obsoletos: Infraestruturas inadequadas ou tecnologias desatualizadas podem dificultar a recolha, o processamento e o armazenamento de dados. Conjuntos de dados incompletos também podem ser devidos a regulamentos de privacidade de dados e requisitos de conformidade que podem limitar o acesso a determinados dados.

Estratégias para garantir a integridade dos dados 

Estabeleça protocolos claros de entrada de dados: As organizações devem desenvolver diretrizes e protocolos claros para a entrada de dados para garantir consistência e precisão. Isso inclui a definição de campos de dados, formatos e regras de validação para minimizar erros durante a entrada de dados. 

Implementar verificações de validação de dados: Devem ser implementadas verificações automatizadas de validação de dados para identificar entradas de dados incompletas ou imprecisas em tempo real. Isso pode incluir verificações de intervalo, verificações de formato e validações entre campos para garantir a precisão e integridade dos dados. 

Auditorias regulares de dados: A realização de auditorias regulares dos dados pode ajudar a identificar pontos de dados incompletos ou ausentes. Estas auditorias devem envolver a comparação do conjunto de dados com padrões ou parâmetros de referência predefinidos para garantir a integralidade e a precisão. 

Use ferramentas de criação de perfil de dados: Ferramentas de perfil de dados pode acessar o conteúdo de um conjunto de dados, fornecendo estatísticas como valores mínimos e máximos, contagem de valores exclusivos, contagem de valores ausentes, etc. Ao aproveitar essas ferramentas, as organizações podem resolver proativamente problemas de integridade dos dados e tomar ações corretivas. 

Implementar monitoramento de qualidade de dados: Estabelecer um processo robusto de monitoramento da qualidade dos dados permite que as organizações monitorem continuamente a integridade de seus dados. Alertas e notificações podem ser configurados para sinalizar quaisquer desvios dos níveis esperados de integridade dos dados. 

Incorporar políticas de governança de dados: Implementando governança de dados As políticas garantem que os requisitos de integridade dos dados sejam claramente definidos e aplicados em toda a organização. Isto inclui atribuir responsabilidades pela administração de dados e estabelecer processos para gestão da qualidade dos dados. 

Estratégias de enriquecimento de dados: nos casos em que a integridade dos dados é comprometida, as organizações podem empregar técnicas de enriquecimento de dados para preencher pontos de dados ausentes. Isto pode envolver a integração de fontes de dados externas ou a utilização de algoritmos para extrapolar valores em falta com base em dados existentes.

Experimente Astera Construtor de pipeline de dados gratuito

Garantir a integridade dos dados com Astera Data Pipeline Builder — automatize a validação de dados, detecte valores ausentes e mantenha a integridade dos dados com facilidade. Comece seu teste gratuito hoje mesmo e experimente o gerenciamento de dados com tecnologia de IA sem complicações.

Inicie o seu teste gratuito

Usando ferramentas automatizadas para dados completos 

Ferramentas automatizadas desempenham um papel crucial em garantir a integridade e confiabilidade dos dados em vários domínios. Essas ferramentas facilitam a coleta, o processamento e a análise de grandes conjuntos de dados de forma eficiente, permitindo que as organizações obtenham insights valiosos e tomem decisões informadas.

Ao automatizar tarefas como limpeza, integração e análise de dados, essas ferramentas otimizam os fluxos de trabalho e minimizam erros, resultando em informações mais precisas e acionáveis.  

Além disso, a visualização automatizada de dados permite que as partes interessadas entendam rapidamente padrões e tendências complexas, facilitando a comunicação e os processos de tomada de decisão. Além disso, as ferramentas automatizadas ajudam as organizações a manter a segurança dos dados e a conformidade com os regulamentos, mitigando os riscos associados ao tratamento de dados. 

Astera Data Pipeline Builder: garantindo a integridade dos dados com gerenciamento de dados com tecnologia de IA 

Astera Construtor de pipeline de dados é uma plataforma de integração de dados sem código de ponta a ponta equipada com recursos automatizados e alimentados por IA para integração, extração e preparação de dados. Com uma ampla gama de recursos, Astera capacita os usuários a criar e manter pipelines de dados automatizados que fornecem dados precisos e oportunos.  

Com o ADPB, os usuários podem extrair e limpar dados de fontes não estruturadas facilmente, aproveitando os recursos de processamento de documentos com tecnologia de IA.

Os usuários podem integrar facilmente dados de diversas fontes de arquivo e provedores de banco de dados, suportados por um construtor de pipeline de dados que acomoda vários formatos, sistemas e protocolos de transferência. Isso reduz o desafio de incompatibilidades em estruturas de dados ou identificadores, que frequentemente levam a conjuntos de dados incompletos ou inconsistentes. 

Através de Astera Com o recurso Dataprep, os usuários podem limpar, transformar e validar dados extraídos com navegação de apontar e clicar, apoiada por um rico conjunto de transformações, incluindo junção, união, pesquisa e agregação.

Com atributos como criação de perfil ativa, regras de qualidade de dados e grades centradas na visualização, Astera O Data Pipeline Builder garante a limpeza, exclusividade e integridade dos dados, fornecendo aos usuários um perfil em nível de atributo e representações gráficas vívidas para identificar facilmente padrões de integridade ou falta dela.

A ferramenta também oferece facilidade de integração, permitindo que os usuários utilizem sem esforço dados limpos e transformados em plataformas de análise, possibilitando assim uma tomada de decisão informada com base em dados abrangentes e confiáveis. 

Obtenha a integridade dos dados sem esforço com Astera Data Pipeline Builder hoje. Reserve um demonstração personalizada agora!