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Estrutura de qualidade de dados: o que é e como implementá-la

Abril 3rd, 2024

O que é uma estrutura de qualidade de dados?

Uma estrutura de qualidade de dados é um conjunto de diretrizes que permite medir, melhorar e manter a qualidade dos dados em sua organização. O objetivo é garantir que os dados organizacionais atendam a padrões específicos, ou seja, sejam precisos, completos, consistentes, relevantes e confiáveis ​​em todos os momentos – desde a aquisição e armazenamento até a análise e interpretação subsequentes.

Com uma estrutura bem definida, você pode estabelecer funções, responsabilidades e mecanismos de responsabilização para qualidade de dados e mordomia. Assim, quando todos na sua organização compreenderem o seu papel na manutenção da qualidade dos dados, todos se apropriarão dos dados com os quais interagem e, como resultado, todos terão as mesmas informações de alta qualidade para trabalhar.

Por mais importante que seja saber o que é uma estrutura de qualidade de dados, é igualmente importante compreender o que ela não é:

  • Não é um conceito independente: a estrutura se integra às práticas de governança, segurança e integração de dados para criar um ecossistema de dados holístico.
  • Não é uma ferramenta única ou um software – é uma estratégia abrangente que combina várias ferramentas, processos e práticas recomendadas para atingir metas de qualidade de dados.
  • Não é uma solução mágica: a qualidade dos dados é um processo contínuo e a estrutura é o que lhe fornece uma estrutura.
  • Não se trata apenas de corrigir erros: a estrutura vai além da limpeza de dados, pois enfatiza a prevenção de problemas de qualidade dos dados durante todo o ciclo de vida dos dados.

Um quadro de gestão da qualidade dos dados é um pilar importante da estratégia global de dados e deve ser tratado como tal para uma eficácia eficaz. gestão de dados.

Por que você precisa de uma estrutura de qualidade de dados?

A maioria das organizações está sobrecarregada com grandes quantidades de dados de diversas fontes, como sistemas internos, parceiros externos e interações com clientes. Sem uma compreensão clara da qualidade destes dados, arriscam-se a tomar decisões com base em informações que podem ser falhas e incompletas, levando a resultados abaixo do ideal e a oportunidades perdidas.

Considere o seguinte: como diretor de dados (CDO), você é responsável por cultivar uma cultura orientada a dados em toda a organização para aproveitar todo o potencial de seus dados. Uma das principais atividades do processo é estabelecer as bases para a entrega dos dados necessários a todos na organização. No entanto, simplesmente fornecer acesso a estes dados não é suficiente – a sua qualidade deve ser impecável. E é por isso que você precisa implementar uma estrutura para gerenciamento de qualidade de dados.

Do ponto de vista empresarial, o framework é um ativo estratégico que impacta diretamente o sucesso da sua organização. Embora a entrega oportuna de dados seja crucial, é a qualidade desses dados que realmente impulsiona insights e tomadas de decisões significativas. Uma estrutura de gestão de qualidade de dados bem estabelecida leva a dados saudáveis ​​que são necessários para:

  • Melhores diagnósticos e melhores resultados para os pacientes
  • Detecção oportuna de fraudes e melhor gerenciamento de riscos
  • Desenvolvimento de melhores produtos e experiências aprimoradas do cliente
  • Alocação eficiente de recursos e gerenciamento otimizado da cadeia de suprimentos

Portanto, em vez de encarar isso como uma despesa de curto prazo, entenda que construir e implementar uma estrutura de qualidade de dados é um investimento no crescimento sustentado da sua organização.

Quais são os componentes de uma estrutura de qualidade de dados?

Esses são elementos ou blocos de construção importantes que se reúnem para criar um sistema que garante que seus dados sejam confiáveis ​​e úteis. Assim como um edifício precisa de uma base sólida e de estruturas de suporte para se manter em pé, uma estrutura de qualidade de dados requer componentes específicos para funcionar de forma eficaz.

Esses componentes abrangem vários aspectos de gerenciamento de dados, governança, processos e tecnologias para manter padrões de qualidade de dados. Alguns estabelecem as regras básicas e as expectativas, enquanto outros avaliam e melhoram ativamente os próprios dados. Existem também componentes que garantem que você esteja medindo e acompanhando continuamente o progresso.

Embora não exista uma lista única e universalmente acordada de componentes para uma estrutura de qualidade de dados, alguns elementos comuns aparecem na maioria das estruturas:

Ferramentas e tecnologias de qualidade de dados

Isso inclui usar ferramentas de qualidade de dados e tecnologias para apoiar o gerenciamento da qualidade dos dados. Essas ferramentas permitem automatizar diversas tarefas que contribuem para melhorar a qualidade dos dados. Os processos reais que essas ferramentas automatizam variam dependendo das necessidades e objetivos específicos da sua organização. No entanto, tarefas comuns que podem ser automatizadas incluem padronização de dados, criação de perfil, limpeza e validação.

Padrões de qualidade de dados

Estas são as diretrizes que definem o que constitui dados de alta qualidade em sua organização. Por exemplo, um padrão de qualidade de dados pode especificar que as informações do cliente devem incluir endereços de e-mail e números de telefone como parte dos detalhes de contato para serem consideradas completas.

Regras de qualidade de dados

As regras de qualidade de dados adotam uma abordagem granular para manter a qualidade dos dados. Estas regras validam os dados, pois definem critérios ou condições específicas que devem cumprir para serem considerados de alta qualidade. Por exemplo, se você coletar dados de clientes, suas regras de negócios poderão determinar que todas as datas devem estar em um formato específico (por exemplo, dd/mm/aaaa). Qualquer data que não esteja em conformidade com esta regra será considerada inválida.

Criação de perfil de dados

Esta é a ferramenta de diagnóstico da sua estrutura que pode fornecer insights sobre a integridade dos seus dados. Criação de perfil de dados está analisando e resumindo dados para conhecer seu estado atual, ou seja, sua estrutura e conteúdo. Especificamente, ele revela problemas como valores ausentes e formatos inválidos. O perfil de dados é uma das maneiras mais eficazes de garantir que suas decisões sejam baseadas em dados íntegros, pois ajuda a identificar problemas de qualidade dos dados antes você carrega dados no data warehouse.

Avaliação da qualidade dos dados

A avaliação da qualidade dos dados é uma avaliação completa da qualidade dos seus dados. É uma abordagem sistemática para medir e analisar a qualidade dos seus dados e identificar áreas de melhoria e, portanto, uma forma eficaz de confirmar se atendem às necessidades da organização. Como fornece uma visão abrangente da saúde dos dados, você pode usá-lo para informar decisões sobre governança de dados e esforços de conformidade.

Limpeza de dados

Os dados que você coleta de várias fontes nem sempre são limpos. Na verdade, é comum conter erros, duplicatas ou valores ausentes. Limpeza de dados, ou limpeza, permite detectar e corrigir essas inconsistências em seus conjuntos de dados, tornando-os adequados à finalidade.

Monitoramento da qualidade dos dados

O monitoramento da qualidade dos dados é o processo contínuo de medição e avaliação da qualidade dos seus dados em várias dimensões. Suas equipes de dados devem definir e acompanhar um conjunto personalizado de KPIs para monitorar a integridade dos dados em sua organização. É um dos componentes mais importantes de uma estrutura de qualidade de dados, pois orienta as decisões pertinentes à melhoria da própria estrutura.

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Quais são as diferentes estruturas de qualidade de dados em uso hoje?

Conforme afirmado anteriormente, não existe uma solução única para todos quando se trata de estruturas de qualidade de dados. Cada organização tem requisitos únicos impulsionados por:

  • Seus objetivos de negócios
  • Fontes de dados e infraestrutura tecnológica
  • O setor em que opera e o ambiente regulatório

É por isso que existem diversas estruturas de qualidade de dados que as organizações implementam com modificações ou usam como referências para criar sua própria estrutura. Vamos examinar as diferentes estruturas e abordagens:

Aproveitando as estruturas de governança de dados

Como a governação e a qualidade dos dados estão interligadas e se reforçam mutuamente, muitas organizações desenvolvem os seus quadros de qualidade de dados como parte de iniciativas mais amplas de governação de dados. A integração da qualidade dos dados nas estruturas de governança de dados facilita o alinhamento dos processos de gerenciamento de dados com os objetivos estratégicos de negócios, à medida que você adota uma abordagem abrangente que aborda não apenas a qualidade dos dados, mas também a privacidade, a segurança, a conformidade e a administração dos dados.

Por outro lado, a implementação de quadros de governação de dados juntamente com iniciativas de qualidade de dados pode ser complexa, pois exige a reestruturação e o realinhamento das funções organizacionais e das relações de reporte para uma coordenação e colaboração eficazes. Você também precisará criar políticas adicionais focadas especificamente em padrões e métricas de qualidade de dados. Além disso, você precisará considerar a compatibilidade com soluções adicionais, como ferramentas de qualidade de dados ou software de perfil de dados.

Estrutura de Avaliação da Qualidade de Dados (DQAF)

IMF's DQAF é uma abordagem estruturada para avaliar até que ponto seus dados atendem às necessidades específicas da sua organização. Ele ajuda você a definir o que “dados de boa qualidade” significam em seu contexto e, em seguida, avaliar o quão próximos seus dados atuais estão dessa definição. O DQAF prova ser valioso em diversas situações. Por exemplo, ao iniciar um projeto de melhoria da qualidade dos dados, ele fornece uma compreensão básica da situação atual da qualidade dos dados, permitindo que você priorize os esforços de melhoria de acordo.

Embora o DQAF defina expectativas claras de qualidade dos dados, garantindo que todos estejam na mesma página sobre o que constituem bons dados, ele tem a sua quota-parte de deficiências. Notavelmente, enfatiza os dados estatísticos, que podem não ser a melhor escolha se os seus tipos de dados forem muito variados. Além disso, o quadro não dá grande ênfase à governação de dados.

Modelos de maturidade de qualidade de dados (DQMMs)

Os Modelos de Maturidade de Qualidade de Dados (DQMMs) adotam uma abordagem diferente para garantir a qualidade dos dados em uma organização. DQMMs, como o modelo Data Management Maturity (DMM) ou Capability Maturity Model Integration (CMMI), fornecem à sua organização uma estrutura estruturada para avaliar sua maturidade no gerenciamento da qualidade dos dados. Mais especificamente, oferecem um roteiro que a sua organização pode seguir para compreender o estado atual da gestão da qualidade dos dados, identificar áreas de melhoria e estabelecer um caminho para alcançar níveis mais elevados de maturidade.

Um ponto importante a ter em mente é que a avaliação dos níveis de maturidade na gestão da qualidade dos dados envolve julgamentos e interpretações subjetivas, o que introduz variabilidade nas avaliações. Além disso, os DQMMs envolvem múltiplas dimensões, níveis e critérios para avaliar a maturidade, o que pode ser esmagador para as organizações, especialmente se tiverem experiência ou conhecimentos limitados na gestão da qualidade de dados.

Cartão de pontuação de qualidade de dados (DQS)

O Data Quality Scorecard (DQS) é uma estrutura de qualidade de dados projetada para fornecer uma imagem abrangente da integridade dos seus dados ao longo do tempo. Ele vai além da simples identificação de problemas e se aprofunda no acompanhamento do progresso em direção às metas de qualidade de dados. O DQS atribui uma pontuação única e de alto nível (por exemplo, porcentagem ou nota), calculada pela combinação dos valores das métricas individuais. Esses valores normalmente são ponderados com base na importância relativa para a sua organização. Uma pontuação alta indica boa qualidade geral dos dados.

Dito isso, configurar um DQS envolve selecionar as métricas relevantes para sua organização, atribuir pesos a elas e definir uma metodologia de pontuação, o que consome muito tempo, especialmente se sua organização tiver um cenário de dados complexo. Isto se deve principalmente à subjetividade inerente ao processo de decisão sobre as métricas “mais relevantes” e à atribuição de pesos a elas. Além disso, embora o DQS acompanhe o progresso feito para atingir as metas de qualidade dos dados, ele não oferece nenhuma orientação para realmente melhorar a qualidade dos dados.

Gestão Total da Qualidade de Dados (TDQM)

O TDQM, desenvolvido no MIT por Richard Y. Wang, é uma estrutura holística de qualidade de dados – estabelece padrões, políticas e procedimentos para gerenciar a qualidade dos dados ao longo de todo o ciclo de vida dos dados, desde a coleta até a análise. Juntamente com os processos de monitorização, prevenção e resolução de problemas de qualidade dos dados, o TDQM também enfatiza a melhoria contínua. Ao contrário de algumas estruturas com dimensões de qualidade de dados predefinidas, o TDQM permite definir seu próprio conjunto de dimensões.

Embora a ideia de definir dimensões personalizadas pareça excelente, é mais fácil falar do que fazer. Definir e selecionar as dimensões mais relevantes exige chegar a um consenso, o que é muitas vezes um processo tedioso – as partes interessadas geralmente têm prioridades variadas. Mas isso não é tudo; você também precisa estabelecer processos de medição de qualidade de dados e integrar ferramentas de qualidade de dados aos fluxos de trabalho existentes, garantindo uma equipe dedicada com experiência em gerenciamento de qualidade de dados.

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Criação e implementação de uma estrutura de qualidade de dados

Nem é preciso dizer que você precisa entender as necessidades do seu negócio nos mínimos detalhes antes de se aventurar na criação e implementação de uma estrutura de qualidade de dados. Para começar, identifique os elementos de dados que orientam as principais decisões de negócios. São informações de clientes para campanhas de marketing, dados de produtos para vendas ou registros financeiros para contabilidade?

Definir metas e dimensões de qualidade de dados

Suas metas de qualidade de dados devem variar de acordo com as necessidades do departamento para garantir o alinhamento com as necessidades do negócio. Defina o que “dados bons” significam para sua organização usando dimensões relevantes de qualidade de dados. Dito isto, definir metas e dimensões de qualidade de dados pode ser um desafio por vários motivos.

Primeiro, “dados bons” podem significar coisas diferentes para partes diferentes da sua organização. A equipe de marketing pode priorizar a precisão das informações de contato do cliente, enquanto o departamento financeiro pode se preocupar mais com a integridade e atualidade dos dados financeiros.

Em segundo lugar, normalmente existe um compromisso entre as diferentes dimensões da qualidade dos dados. Por exemplo, alcançar 100% de precisão pode exigir uma extensa entrada manual de dados, retardando o processo (pontualidade). Terceiro, fontes de dados externas podem ter problemas de qualidade inerentes que estão além do seu controle. Um exemplo simples seria o de endereços de clientes de uma lista comprada com uma taxa de erro maior do que as informações coletadas internamente.

Não esqueçamos que as metas que você definiu hoje precisarão ser atualizadas para refletir as prioridades futuras, à medida que as necessidades do seu negócio e o uso de dados mudam ao longo do tempo.

Defina padrões e métricas de qualidade de dados

Antes de estabelecer padrões e métricas, você deve avaliar o estado atual da qualidade dos dados em sua organização para identificar inconsistências, imprecisões e lacunas nos dados em vários sistemas e departamentos. Estas questões resultam geralmente de fontes de dados díspares, da falta de procedimentos padronizados de introdução de dados e de medidas insuficientes de governação de dados. Use ferramentas especializadas para acelerar o processo.

Assim que houver clareza sobre o estado atual dos seus dados, defina padrões e métricas de qualidade para cada dimensão de qualidade dos dados. Defina limites aceitáveis ​​para a qualidade dos dados para garantir consistência e confiabilidade.

Desenvolver políticas e procedimentos de qualidade de dados

Em seguida, juntamente com a criação de políticas e procedimentos para o gerenciamento da qualidade dos dados, defina a propriedade clara da qualidade dos dados. Quem cria padrões de qualidade de dados? Quem os monitora e faz cumprir? Isso também exige o estabelecimento de regras para garantir que os dados recebidos cumpram seus padrões. Isto pode envolver a definição de formatos de dados, intervalos de valores aceitáveis ​​ou campos obrigatórios.

Aproveite ferramentas de qualidade de dados, como ferramentas de criação de perfil de dados, software de limpeza de dados e plataformas de monitoramento de qualidade de dados, para automatizar data de validade e verificações de qualidade como parte de seus pipelines de ingestão e processamento de dados. O objetivo é identificar problemas antecipadamente e evitar que eles se espalhem posteriormente.

Monitore e controle a qualidade dos dados

Com base nas dimensões que você já definiu anteriormente no processo, estabeleça KPIs para medir a qualidade dos dados. Você pode implementar alertas automatizados para detectar problemas de qualidade de dados em tempo real para simplificar o processo. Para garantir o progresso contínuo, faça com que seu comitê de governança de dados revise regularmente essas métricas e KPIs.

A estrutura de qualidade de dados não termina aqui: revisar regularmente seus processos de qualidade de dados com base nos insights do monitoramento e adaptá-los para atender às necessidades em evolução é uma parte crítica da estrutura.

Dicas e melhores práticas

  • Comunique claramente metas, padrões e práticas recomendadas de qualidade de dados em toda a sua organização.
  • Concentre-se em melhorar a qualidade dos dados dos conjuntos de dados com impacto comercial mais significativo, por exemplo, informações de clientes, dados de vendas ou registros financeiros.
  • Integre iniciativas de qualidade de dados com processos mais amplos de gerenciamento de dados, como integração de dados, migração de dados e Gerenciamento de dados mestre, para garantir consistência e alinhamento em toda a organização.
  • Garanta que os dados relacionados a áreas como saúde ou finanças atendam aos padrões do setor e aos requisitos regulatórios.
  • Utilize moderno ferramentas de gerenciamento de dados com recursos integrados de governança de dados, como Astera, para automatizar as tarefas de criação de perfil, validação e limpeza de dados.
  • Realizar revisões e auditorias regulares do quadro de qualidade de dados para avaliar a sua eficácia e identificar áreas para melhoria.

Juntando tudo

A qualidade dos dados não é uma solução única; é um esforço contínuo. O que simplifica isso para sua organização é uma estrutura de qualidade de dados personalizada, que aborda diretamente seus desafios exclusivos de qualidade de dados. No entanto, dado o aumento exponencial no volume de dados e os problemas de qualidade de dados associados, o que a sua organização precisa é de uma estrutura de qualidade de dados reforçada por um sistema moderno plataforma de gerenciamento de dados com recursos avançados de qualidade de dados e governança, como Astera Pilha de Dados.

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