Tudo o que você precisa saber sobre a integridade dos dados 

A integridade 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 o acesso aos dados corretos na 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 e potencialmente levando a perdas ou oportunidades perdidas. Este blog se aprofunda no conceito de integridade 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. 

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: 

Aspecto	Preenchimento de dados	Precisão de dados	A consistência dos dados
Definição	Presença de todos os elementos de dados ou atributos necessários em um conjunto de dados.	Correção, precisão e confiabilidade dos valores dos dados.	Uniformidade e conformidade de dados em diferentes bancos de dados, sistemas ou aplicativos.
Foco	Garante que todos os pontos de dados esperados estejam presentes sem nenhum valor ausente.	Garante que os valores dos dados reflitam entidades do mundo real com precisão e confiabilidade.	Garante que os dados permaneçam sincronizados e coerentes entre várias fontes ou sistemas.
Preocupações	Pontos de dados ausentes, lacunas nos conjuntos de dados.	Erros, discrepâncias, inconsistências nos valores dos dados.	Conflitos, contradições, discrepâncias entre conjuntos de dados ou sistemas.
Importância	Essencial para análises abrangentes e tomada de decisões.	Crítico para tomar decisões informadas e relatórios precisos.	Vital para análises confiáveis, evitando erros e garantindo a confiança nos dados.
Exemplo	Garantir que todas as transações de vendas sejam registradas em um banco de dados de vendas.	Verificar se as informações de contato do cliente foram inseridas corretamente em um sistema CRM.	Garantir que os preços dos produtos sejam consistentes em diferentes canais de vendas.
Mitigação	Implementação de verificações de validação de dados, protocolos de coleta de dados.	Limpeza de dados, verificação em fontes confiáveis.	Implementação de estratégias de integração de dados, mecanismos de sincronização.

 

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. 

Usando ferramentas automatizadas para dados completos 

As ferramentas automatizadas desempenham um papel crucial para garantir a integridade e a confiabilidade dos dados em vários domínios. Essas ferramentas facilitam a coleta, o processamento e a análise eficiente de grandes conjuntos de dados, permitindo que as organizações obtenham insights valiosos e tomem decisões informadas. Ao automatizar tarefas como limpeza, integração e análise de dados, essas ferramentas simplificam 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: Garantindo a integridade dos dados com gerenciamento avançado de dados sem código 

Astera oferece uma plataforma completa de gerenciamento de dados sem código, equipada com recursos avançados e automatizados 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 Astera, os usuários podem extrair e limpar dados de fontes não estruturadas, aproveitando os recursos de processamento de documentos alimentados por IA. Os usuários podem integrar facilmente dados de diversas fontes de arquivos e provedores de banco de dados, com o suporte de um construtor de pipeline de dados que acomoda vários formatos, sistemas e protocolos de transferência. Isto reduz o desafio das incompatibilidades nas estruturas de dados ou identificadores, que muitas vezes 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 apontar e clicar, com suporte de um rico conjunto de transformações, incluindo junção, união, pesquisa e agregação. Com atributos como perfil ativo, regras de qualidade de dados e grades centradas em visualização, Astera 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.  

 

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

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