O que é gerenciamento de qualidade de dados? Um guia completo

Todos nós já ouvimos sobre dados volumes tornando-se demasiado grande para ser manuseado de forma eficaz.

Na verdade, de acordo com um relatório recente, o mercado de big data e análise deverá crescer a uma CAGR de quase 15% entre 2023 e 2028. Poderá valer bem mais de 600 mil milhões de dólares até 2028. E, embora seja verdade, é apenas um dos problemas. A outra está relacionada com a falta de uma gestão robusta da qualidade dos dados. As organizações orientadas por dados não deixam pedra sobre pedra para garantir que todas as suas decisões de negócios sejam apoiadas por dados saudáveis.

O que é gerenciamento de qualidade de dados?

O gerenciamento da qualidade dos dados é um conjunto de estratégias, metodologias e práticas que fornecem às organizações dados confiáveis ​​e adequados para a tomada de decisões e outras iniciativas de BI e análise. É um processo abrangente e contínuo de melhoria e manutenção da qualidade dos dados em toda a empresa. Um DQM eficaz é essencial para uma análise de dados consistente e precisa, garantindo insights acionáveis ​​a partir de suas informações.

Em suma, a gestão da qualidade dos dados consiste em estabelecer uma estrutura baseada em estratégias que alinhem os esforços de qualidade dos dados de uma organização com as suas metas e objectivos globais.

Ao contrário da crença popular, a gestão da qualidade dos dados não se limita à identificação e correção de erros nos conjuntos de dados. Portanto, é igualmente importante saber o que não é a gestão da qualidade dos dados:

• Não se trata apenas de correção de dados – é apenas uma parte do gerenciamento da qualidade dos dados
• O gerenciamento da qualidade dos dados não é uma solução única – é um processo contínuo, assim como integração de dados is
• Não é um jogo de departamento único – é responsabilidade de cada departamento que trabalha com dados
• Não se limita a tecnologia e ferramentas – pessoas e processos são elementos-chave do estrutura de gerenciamento de qualidade de dados
• O gerenciamento da qualidade dos dados nunca é uma abordagem única – deve ser adaptado para atingir as metas de negócios

Por que o gerenciamento da qualidade de dados é importante para as empresas?

É como responder por que uma base sólida é importante para construir um arranha-céu. Tal como a estabilidade e a longevidade de um arranha-céus estão condicionadas à qualidade do material utilizado para construir e fortalecer a sua base, o sucesso de uma organização depende da qualidade dos dados utilizados para tomar decisões estratégicas.

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Portanto, é seguro concluir que as decisões são tão eficazes quanto a confiabilidade e a precisão dos dados em que se baseiam. E quando as empresas dependem fortemente de dados para formular as suas estratégias, alocar recursos, compreender os seus públicos-alvo ou mesmo inovar, devem garantir que utilizam apenas dados saudáveis. É precisamente nisso que a gestão da qualidade dos dados ajuda as organizações: garante que todas as suas iniciativas baseadas em dados sejam apoiadas por dados de alta qualidade.

Algumas outras razões pelas quais o gerenciamento da qualidade dos dados é importante incluem:

• O gerenciamento e a governança da qualidade dos dados ajudam as organizações a cumprir os requisitos regulatórios e do setor.
• Se bem feito, reduz os custos associados a erros e inconsistências nos dados e a potencial perda de receitas que pode resultar como consequência.
• O gerenciamento eficaz da qualidade dos dados significa que as equipes gastam menos tempo melhorando qualidade de dados e mais tempo inovando.

O modelo para um gerenciamento eficaz da qualidade de dados

A eficácia e a sustentabilidade são fundamentais quando se trata de implementar uma estratégia abrangente de gestão da qualidade dos dados. Como primeiro passo, exige a avaliação do estado atual da organização e das suas necessidades de qualidade de dados. Inclui a identificação de problemas de qualidade dos dados e o seu impacto na tomada de decisões e na eficiência operacional geral. Assim que houver clareza sobre a situação atual, uma organização normalmente fará a seguinte jornada:

Definir objetivos claros

Esses objetivos servem como diretrizes estratégicas que alinham os esforços da organização com suas metas comerciais mais amplas. Os objetivos devem ser específicos e mensuráveis ​​para garantir que todos os esforços de qualidade dos dados sejam intencionais, por exemplo, reduzindo as imprecisões dos dados numa determinada percentagem.

Monte uma equipe competente

Quando os objetivos são definidos, o próximo passo para implementar o gerenciamento de qualidade de dados é estabelecer uma equipe multifuncional de profissionais de TI, administradores de dados e outros especialistas no domínio. Esta equipe especializada descreve processos que permitirão à organização atingir seus objetivos em tempo hábil. Também colabora e define padrões e diretrizes de qualidade de dados organizacionais que ditam como as equipes devem lidar com os dados dentro da organização para garantir confiabilidade de dados e precisão. 

Definir métricas principais 

A equipa de gestão da qualidade dos dados também identificará e definirá métricas-chave para medir o progresso. As métricas de qualidade de dados não apenas fornecem insights sobre o estado atual da qualidade dos dados, mas também atuam como uma bússola para navegar em direção a objetivos predefinidos. Dessa forma, a equipe pode identificar áreas que requerem atenção e fazer ajustes informados em suas estratégias prontamente. 

Aproveite as ferramentas de qualidade de dados 

Investindo em modernidade ferramentas de qualidade de dados simplificará e automatizará vários aspectos do gerenciamento da qualidade dos dados. Por exemplo, essas ferramentas permitem que os usuários processem facilmente grandes conjuntos de dados, em vez de limpar e validar manualmente os conjuntos de dados. As ferramentas de qualidade de dados também oferecem uma plataforma centralizada para monitorar métricas de qualidade de dados e acompanhar o progresso, ampliando a capacidade da organização de gerenciar a qualidade dos dados de forma proativa. É por isso que estas ferramentas são parte integrante da estratégia global de gestão da qualidade dos dados. 

Promova a cultura de qualidade de dados

Para garantir que a gestão da qualidade dos dados não fique restrita a um único departamento, a organização deve decidir como planeia promover uma cultura de qualidade dos dados em todos os níveis. Deve incluir programas de formação, workshops e iniciativas de comunicação como parte da sua estratégia global de gestão da qualidade dos dados. Reconhecer e recompensar indivíduos e equipas pelas suas contribuições para a qualidade dos dados também pode desempenhar um papel fundamental na promoção de uma cultura que valoriza dados precisos como um ativo estratégico. 

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Componentes principais do gerenciamento estratégico da qualidade de dados 

O objetivo da gestão estratégica da qualidade dos dados deve ser encontrar um equilíbrio entre consistência e flexibilidade dos dados, ao mesmo tempo que acomoda variações aceitáveis ​​que normalmente existem em dados do mundo real. As diretrizes de qualidade de dados especificam os formatos, o uso de códigos padronizados e as convenções de nomenclatura para diferentes campos de dados. Eles também poderiam indicar uma faixa de variação aceitável nos dados. Por exemplo, é muito comum que os endereços tenham múltiplas variações, como “Rua” e “Rua”. ou “Road” e “Rd” e assim por diante.

Existem vários componentes principais que trabalham juntos para garantir a precisão dos dados. Esses incluem: 

• Criação de perfil de dados: Criação de perfil de dados tem tudo a ver com a compreensão completa dos dados de negócios, analisando sua estrutura, conteúdo e relacionamentos. É um processo sistemático que permite às organizações obter uma visão holística da saúde dos seus dados, identificando anomalias e inconsistências que neles existem. As inconsistências normalmente incluem valores ausentes, registros duplicados, discrepâncias na formatação, valores discrepantes, etc. Identificar proativamente esses problemas de qualidade de dados ajuda muito na prevenção de erros dispendiosos e perda potencial de receita devido a decisões baseadas em dados imprecisos. 
• Limpeza de dados: Limpeza de dados na gestão da qualidade dos dados é uma série de procedimentos que visam melhorar a qualidade geral dos dados, identificando e eliminando erros e imprecisões neles contidos. Embora o perfil de dados forneça apenas informações sobre a integridade dos dados sem realmente alterá-los, a limpeza de dados envolve a remoção de registros duplicados, o tratamento de valores ausentes e a retificação de pontos de dados imprecisos.  
• Enriquecimento de dados: Como parte da gestão da qualidade dos dados, o enriquecimento de dados melhora ainda mais a compreensão que a organização tem dos seus dados, fornecendo contexto adicional. Envolve adicionar informações complementares relevantes de fontes externas confiáveis, o que aumenta o valor geral do conjunto de dados. Adicionar mais dados também melhora sua integridade. Por exemplo, anexar informações demográficas aos registros dos clientes pode ser uma forma de completar o conjunto de dados e fornecer uma visão holística dos dados dos clientes. 
• Data de validade: A equipe de gerenciamento de qualidade de dados define regras e padrões específicos aos quais os dados devem obedecer antes de serem considerados válidos. Por exemplo, se estiver coletando idades, um data de validade A regra pode estipular que as idades devem estar entre 0 e 200 anos. Da mesma forma, a regra de validação pode exigir um número específico de dígitos ou um padrão específico para que os números de telefone sejam válidos. Dessa forma, as empresas podem garantir que seus dados atendam aos padrões de qualidade definidos antes de usá-los para BI e análises. 
• Monitoramento e Relatórios: Configurar processos para manter a qualidade dos dados por si só nunca é suficiente. Uma abordagem sustentável necessita de monitorização e relatórios contínuos, o que requer a criação de KPIs e métricas específicas. Essas métricas podem incluir taxas de precisão dos dados, porcentagens de integridade dos dados ou o número de campos ausentes. Dessa forma, as empresas podem identificar e abordar proativamente os problemas emergentes antes que se transformem em um problema maior.

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Gerenciamento de qualidade de dados e governança de dados 

Falando em gerenciamento de qualidade de dados, há outro componente de gestão de dados que garante que os dados permaneçam seguros e precisos -governança de dados. 

Embora estes conceitos estejam intimamente relacionados, especialmente quando se trata de qualidade de dados, eles servem propósitos diferentes. A governança de dados é um conjunto de políticas, padrões e processos para gerenciar e controlar dados em toda a organização. Envolve aspectos estratégicos e organizacionais da gestão de dados, o que significa que a melhoria da qualidade dos dados não é o foco principal. O foco está no gerenciamento de dados de forma eficaz e eficiente para atingir as metas organizacionais. No entanto, a gestão eficaz de dados por si só requer dados precisos e confiáveis, e é aqui que entra a gestão da qualidade dos dados. 

Em comparação com a governação de dados, a gestão da qualidade dos dados centra-se explicitamente na implementação de processos que melhoram e mantêm diretamente a qualidade dos dados organizacionais. Envolve diversas atividades, como criação de perfil e limpeza de dados, entre outras, que ajudam a preservar a qualidade dos dados. Por exemplo, a governação de dados define que os dados de saúde têm de ser precisos para apoiar a tomada de decisões, e a gestão da qualidade dos dados implementará esta política utilizando ferramentas de qualidade de dados e outros processos. 

Basta dizer que ambos os conceitos são essenciais e se complementam na construção de uma estrutura eficaz de gerenciamento de dados. Independentemente de quão bem definidas sejam as políticas de governança de dados, elas só parecerão boas no papel se faltar gerenciamento da qualidade dos dados. Da mesma forma, tudo o que é necessário para minar os esforços envidados na gestão da qualidade dos dados são políticas inconsistentes resultantes de uma má governação de dados. 

O gerenciamento da qualidade de dados é um processo contínuo 

Ao contrário de alguns processos que são esforços únicos, por exemplo, migração de dados, o gerenciamento da qualidade dos dados é um processo contínuo que deve se adaptar às mudanças na organização, em seus dados e no cenário tecnológico. E com razão, dados os avanços acelerados da tecnologia e a dependência cada vez maior dos dados. 

Alteração dos requisitos de negócios

As organizações evoluem com o tempo. Desde a introdução de novos produtos e serviços até à implementação de processos mais simples e refinados, os seus requisitos continuam a mudar. E neste cenário empresarial dinâmico, é impossível que os dados organizacionais permaneçam estáticos. Atividades como a expansão para novos mercados e fusões e aquisições levam a mudanças nos formatos de dados e nos seus padrões de utilização, o que pode, consequentemente, impactar a gestão da qualidade dos dados. 

Avanços tecnológicos 

Novas ferramentas e tecnologias estão sempre no horizonte no mundo atual, impulsionado pela tecnologia, esperando para mudar a forma como os dados são coletados, armazenados e consumidos. A adoção destas ferramentas e tecnologias significa um impacto nos dados e na sua qualidade. É, portanto, fundamental que os responsáveis ​​pela gestão da qualidade dos dados protejam integridade de dados à medida que essas tecnologias são integradas aos processos de negócios. Isto implicaria adaptar estratégias de gestão da qualidade dos dados e inculcar uma cultura de aprendizagem contínua para se manter atualizado com estes avanços. 

Atualizações de sistema legado

A modernização de sistemas legados geralmente envolve a migração de muitos dados, de sistemas locais antigos para a nuvem. Embora pareça ser um processo único, esta movimentação de dados exigirá a transformação e validação de quantidades consideráveis ​​de dados para atender aos requisitos do novo destino. Além disso, também inclui o monitoramento dos fluxos de dados para identificar e corrigir discrepâncias à medida que surgem. 

Para conseguir tudo isso e garantir que apenas dados íntegros cheguem ao novo repositório baseado em nuvem, a organização precisará de um gerenciamento confiável da qualidade dos dados em todas as etapas do processo. 

Volume de dados 

E então, temos o caso de um aumento interminável no volume de dados. Com big data e IoT em cena, pode ser difícil imaginar a escala e a velocidade com que os dados se movem. Na verdade, a falta de um sistema de gestão da qualidade dos dados, mesmo que por uma fração de segundo, tornaria os dados inúteis, seja para a tomada de decisões ou outras iniciativas de BI e análise. 

Melhores práticas de gerenciamento de qualidade de dados 

Quando se trata de gerenciamento de dados, e de gerenciamento de qualidade de dados em particular, há um conjunto de diretrizes estabelecidas e melhores práticas que representam o culminar de experiência, pesquisa e conhecimento do setor, vitais para alcançar padrões ideais de qualidade de dados. Embora a lista possa ser longa, aqui estão algumas práticas recomendadas de gerenciamento de qualidade de dados: 

• Colaboração multifuncional: O gerenciamento da qualidade dos dados sem colaboração intraempresa é tão bom quanto um navio navegando em águas traiçoeiras com tripulação sem coordenação. A gestão da qualidade dos dados não é responsabilidade exclusiva de um único departamento; é um esforço coletivo. Simplificando, as questões relacionadas aos dados surgirão sem controle sem o trabalho em equipe entre os diferentes departamentos. Pelo contrário, estas questões podem ser identificadas e abordadas precocemente se as principais partes interessadas colaborarem e trabalharem em conjunto. 
• Propriedade dos dados: Uma das formas de promover uma cultura de propriedade de dados é atribuir responsabilidades para conjuntos de dados específicos. Uma equipe designada como guardiã de dados se sentirá capacitada e motivada para garantir a precisão dos dados durante todo o seu ciclo de vida. Além disso, os proprietários dos dados podem colaborar com outras partes interessadas para aplicar políticas de gestão da qualidade dos dados, promovendo a responsabilidade e a transparência em toda a organização. 
• Documentação de dados: Manter documentação abrangente sobre as fontes de dados, transformações e regras de qualidade é fundamental para o gerenciamento da qualidade dos dados. Esta documentação permite que as organizações estabeleçam uma linhagem clara que rastreie as origens dos dados, ajudando-as a compreender a jornada dos dados desde a sua criação até ao seu estado atual. Também permite que eles obtenham insights sobre como os dados brutos foram modificados ou processados. 
• Treinar usuários de dados: Fornecer formação regular aos funcionários sobre a importância da gestão da qualidade dos dados e o seu papel na manutenção de dados precisos deve ser uma das principais prioridades. Os usuários que conhecem e entendem as diretrizes de qualidade de dados serão capazes de coletar, processar e analisar dados aplicando as melhores práticas. Além disso, quando os indivíduos dos departamentos compreendem o impacto das suas ações relacionadas com os dados sobre os outros, é mais provável que comuniquem e colaborem para manter a precisão dos dados. 
• Melhoria iterativa: Perceber que o gerenciamento da qualidade dos dados é uma melhoria iterativa é um reconhecimento de que não se trata apenas de um esforço único, mas de uma jornada contínua. As organizações que continuam a melhorar os seus esforços de gestão da qualidade dos dados de acordo com os requisitos do negócio permanecem adaptáveis ​​face à evolução dos desafios dos dados. O compromisso com a melhoria contínua garante que as estratégias de gestão da qualidade dos dados permaneçam alinhadas com o cenário em mudança à medida que as fontes de dados se expandem e surgem novas tecnologias.

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Astera é ponta a ponta solução de gerenciamento de dados alimentado por automação e inteligência artificial (IA). Astera oferece recursos integrados que simplificam o gerenciamento da qualidade dos dados para todos os tipos de usuários, independentemente de seu conhecimento técnico ou experiência. Do perfil de dados à validação de dados e à definição de regras de qualidade de dados, tudo é uma questão de arrastar e soltar e apontar e clicar. 

Gerenciamento de qualidade de dados – integridade dos dados exibida em Asterainterface do usuário

Mas isso não é tudo. Astera também apresenta verificações de saúde em tempo real. São recursos visuais interativos que fornecem o perfil de todo o conjunto de dados, bem como colunas individuais, para que os usuários possam identificar diretamente problemas de qualidade de dados, como número de campos ausentes, registros duplicados, etc. 

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