7 métricas de qualidade de dados para avaliar a integridade dos seus dados

Não importa o seu tamanho, todas as organizações dependem fortemente dos dados que coletam e gerenciam. Esses dados variam de informações de clientes a registros de vendas, desempenho de funcionários e muito mais. No entanto, se estes dados forem imprecisos, desatualizados ou incompletos, tornam-se mais um passivo do que um ativo, tornando mais importante medir a sua saúde. Para isso, eles precisam métricas de qualidade de dados relevantes para suas necessidades específicas.

As organizações usam métricas de qualidade de dados, também chamadas de métricas de medição de qualidade de dados, para avaliar os diferentes aspectos, ou dimensões, da qualidade dos dados dentro de um sistema de dados e medir a qualidade dos dados em relação a padrões e requisitos predefinidos.

O que é qualidade de dados?

Qualidade dos dados mede a capacidade dos dados de atender aos critérios de integridade, precisão, validade, exclusividade, atualidade e adequação ao propósito. Os dados que atendem aos requisitos estabelecidos pela organização são considerados de alta qualidade – atendem ao propósito pretendido e ajudam na tomada de decisões informadas.

Por exemplo, dados de alta qualidade num sistema de saúde consistem em registos de pacientes precisos e atualizados, incluindo dados demográficos dos pacientes, historial médico, diagnósticos, tratamentos e resultados. Um conjunto de dados tão detalhado é mantido por analistas de qualidade de dados treinados, o que é importante para uma melhor tomada de decisões e atendimento ao paciente.

Esses profissionais conduzem avaliações de qualidade de dados avaliando individualmente cada métrica de qualidade de dados e estimando a integridade geral dos dados. O agregado fornece às organizações uma determinada porcentagem para definir a precisão dos dados.

O que são métricas de qualidade de dados?

As métricas de qualidade de dados são indicadores específicos usados ​​para avaliar quão bom ou ruim é um conjunto de dados. Em outras palavras, se o conjunto de dados é adequado ao propósito. Como parte de gerenciamento de qualidade de dados, essas métricas ajudam a quantificar o estado dos dados usando critérios específicos que são definidos e aplicados objetivamente. Por exemplo, você pode configurar métricas específicas de qualidade de dados para medir a porcentagem de registros incompletos, contar o número de entradas incorretas ou determinar a proporção de dados duplicados.

Por que há necessidade de métricas de medição de qualidade de dados?

As métricas de qualidade dos dados não são apenas uma preocupação técnica; eles impactam diretamente os resultados financeiros de uma empresa. O Gartner relata que as organizações perdem em média $ 12.9 milhões anualmente devido a dados de baixa qualidade. Além disso:

•  41% dos dados os projetos de warehouse não são bem-sucedidos, principalmente devido à qualidade insuficiente dos dados.
• 67% dos gerentes de marketing acreditam que a baixa qualidade dos dados impacta negativamente a satisfação do cliente.
• Devido à baixa qualidade dos dados, as empresas podem perder 8% a% 12 das suas receitas.

Agora, para mitigar as consequências dos dados de má qualidade, é necessário que haja algo que quantifique o estado atual dos dados e, para isso, são necessárias métricas de qualidade dos dados. Essas métricas avaliam os dados em quatro dimensões principais:

• Intrínseco: Concentra-se na credibilidade, objetividade e reputação dos dados.
• Contextual: Enfatiza a relevância, atualidade e integridade dos dados.
• Representativo: Concentra-se na formatação e apresentação dos dados.
• Acessibilidade: trata da facilidade de acesso aos dados.

Estas dimensões da qualidade dos dados são essenciais para uma estrutura de qualidade de dados e ajudar a garantir que os dados sejam completos e confiáveis. Usando métricas de qualidade de dados, você pode definir objetivos direcionados para orientar suas equipes na abordagem de problemas comuns de qualidade de dados.

7 métricas de qualidade de dados para rastrear

As métricas de qualidade dos dados podem variar dependendo do setor e do uso pretendido dos dados. No entanto, certas métricas são comumente adotadas em muitos setores devido à sua importância fundamental na avaliação da integridade dos dados. Aqui estão alguns exemplos de métricas de qualidade de dados usados ​​com frequência:

1. Taxa de integridade

Refere-se à medida em que um conjunto de dados contém todos os elementos de dados necessários ou esperados. O índice de completude mede a proporção de entradas de dados completas em comparação com o número total de entradas esperadas no conjunto de dados. Esta relação ajuda-nos a perceber se os dados estão completos e contêm todas as informações necessárias para tirar conclusões corretas.

Por exemplo, um banco de dados de clientes requer informações do cliente, como nome, endereço, e-mail e número de telefone de cada cliente. Se o banco de dados contiver um ou mais campos ausentes, teremos uma taxa de completude menor, indicativa de menor qualidade dos dados. Da mesma forma, um alto índice de completude indica registros completos de dados úteis para análise.

2. Custos de armazenamento de dados

Às vezes, os custos de armazenamento de dados continuam aumentando enquanto a quantidade de dados utilizáveis ​​permanece a mesma. Isso acontece devido a redundância, duplicações e inconsistências nos conjuntos de dados e é um sinal de dados de baixa qualidade. Dados não íntegros também complicam os processos de backup e recuperação, pois encontrar e restaurar dados precisos torna-se um desafio em caso de perda de dados. Por outro lado, se suas operações de dados permanecerem constantes, mas você observar uma queda nos custos de armazenamento de dados, é provável que seus dados sejam de alta qualidade.

3. Proporção de dados para erros

A taxa de erro é uma medida para determinar a porcentagem de registros incorretos em um conjunto de dados em comparação com o número total de registros. A taxa de erro ajuda a identificar áreas problemáticas, fornecendo uma porcentagem de dados falhos.

Para calcular a taxa de erro, divida o número de registros com erros pelo número total de registros em seu conjunto de dados. Suponha que você tenha uma lista de 1000 endereços e 100 deles contenham erros, como CEPs incorretos ou nomes de cidades com erros ortográficos. A taxa de erro seria 100/1000, o que equivale a 0.10 ou 10%. Este resultado significa que 10% dos seus dados de endereço estão incorretos.

4. Índice de oportunidade

Esta métrica de qualidade de dados avalia a rapidez com que os dados são coletados, processados ​​e disponibilizados para uso. Para isso, analisa o tempo decorrido entre a ocorrência de um evento e a disponibilidade de seus dados. Por exemplo, se você precisar de determinados dados prontos a cada 30 minutos, e isso acontecer, esses dados serão considerados oportunos. Um índice de atualidade mais elevado indica que os dados estão prontamente acessíveis e atualizados. Da mesma forma, um índice de actualidade mais baixo sugere ineficiências ou atrasos na entrega ou disponibilidade dos dados.

5. Quantidades de dados obscuros

Dados obscuros referem-se aos dados que uma organização coleta, processa e armazena, mas não usa para nenhuma finalidade. Nem todas as grandes quantidades de dados que as organizações coletam são qualificadas como dados obscuros. Torna-se “obscuro” principalmente porque não é usado ou gerenciado ativamente.

Dados obscuros podem se tornar um problema de qualidade de dados porque;

• Eles podem conter informações desatualizadas ou imprecisas, afetando a precisão e a confiabilidade gerais dos conjuntos de dados da sua empresa.
• Muitas vezes inclui informações confidenciais desprotegidas, expondo riscos a violações de dados.

Dados obscuros não implicam necessariamente má qualidade dos dados, mas podem indicar áreas onde a qualidade dos dados pode ser comprometida.

6. Pontuação de consistência

Outra métrica de qualidade de dados a ser monitorada é a consistência dos dados, que se refere à sua uniformidade e coerência entre várias fontes, sistemas e períodos de tempo. A pontuação de consistência pode ser medida definindo um limite que indica a quantidade de diferença que pode existir entre dois conjuntos de dados. Se as informações corresponderem, diz-se que são consistentes. Normalmente, robusto integração de dados estratégias são empregadas para remover quaisquer inconsistências em vários sistemas de dados.

7. Taxa de duplicação

Ele mede a proporção de entradas ou registros duplicados em um conjunto de dados. Confirma se as informações fornecidas em um conjunto de dados são únicas e aparecem apenas uma vez. A duplicação pode estar presente em conjuntos de dados que contêm dados de clientes, mas pode ser removida.

Ferramentas e algoritmos de desduplicação de dados identificam e removem registros duplicados do conjunto de dados. As ferramentas comparam entradas com base em critérios predefinidos, como limites de similaridade. Eles então mesclam ou removem as duplicatas de acordo.

Como usar métricas de qualidade de dados de maneira eficaz?

Não existe uma abordagem única para métricas de medição de qualidade de dados; eles dependem dos objetivos do seu negócio, da origem dos seus dados e das regras que você segue. Compreender esses fatores é a chave para usar métricas de qualidade de dados de maneira eficaz. Veja como você pode usar essas métricas da melhor forma.

Entenda seus requisitos de conteúdo e modelo de dados

Para implementar métricas de qualidade de dados com eficácia, você precisa de uma compreensão clara de como devem ser a aparência dos seus dados e como devem se comportar - esses são os seus “requisitos de conteúdo”. Juntamente com seus requisitos de conteúdo, você precisa de um “modelo de dados”, essencialmente um modelo de como seus dados são estruturados e relacionados dentro de seu banco de dados ou sistema de dados. Este modelo ajuda a garantir que suas métricas de dados sejam adaptadas à forma como seus dados são organizados.

Defina suas dimensões de qualidade de dados

Defina dimensões de qualidade de dados estrategicamente para que você possa usar as métricas de qualidade de dados mais relevantes para monitorar a integridade dos dados. Ele permite que você empregue uma abordagem direcionada que aumenta a confiabilidade e a utilidade dos seus dados. Por exemplo, ao analisar transações financeiras, priorizar dimensões de qualidade de dados como precisão e consistência garante que os dados sejam uniformes e corretos.

Alternativamente, se você estiver gerenciando uma campanha de marketing, priorizar a integridade e a relevância dos dados do cliente permite ajustar suas mensagens de forma eficaz. À medida que você refina essas dimensões principais, você verá melhorias claras em suas métricas, como maior precisão de dados e maior completude, dependendo de suas áreas de foco.

Defina metas claras para suas métricas de qualidade de dados

Definir metas realistas de qualidade de dados pode melhorar o desempenho geral das suas métricas. Por exemplo, suponha que você queira garantir que as informações do cliente estejam quase sempre completas. Definir uma meta com base em suas metas e padrões do setor, como ter no máximo 3% de seus dados incompletos, estabelece expectativas claras e vincula suas métricas de qualidade de dados a resultados específicos, como melhorar a experiência de compra do usuário. Além disso, documentar casos de uso específicos pode ajudar suas equipes a perceber a importância de alinhar a qualidade dos dados com as metas de negócios e demonstrar como essas métricas se enquadram em sua estratégia de negócios mais ampla.

Monitore regularmente suas métricas de qualidade de dados

Fique de olho nas métricas de qualidade dos dados e atualize-as conforme necessário. Continuando com o exemplo de definição de um intervalo ou número alvo, se, após o monitoramento, você descobrir que os dados do seu cliente mostram mais de 3% de valores faltantes – acima da meta definida – você deve avaliar mais detalhadamente para identificar os problemas subjacentes. Embora a reação inicial possa ser reavaliar todo o seu gestão de dados estratégias, recomenda-se examinar fatores mais específicos e imediatamente relevantes. Questões como erros de introdução de dados ou falhas nos métodos de recolha de dados são frequentemente os culpados e devem ser abordadas antes de se considerarem mudanças estratégicas mais amplas.

Conclusão

Embora o gerenciamento da qualidade dos dados possa ser desafiador, pois custa muito tempo e dinheiro às empresas, ele pode ser melhorado usando métricas importantes de qualidade dos dados. Essas métricas fornecem uma maneira clara e quantificável de avaliar e aprimorar a precisão, consistência e confiabilidade dos dados. Integrando uma ferramenta abrangente como Astera pode ser particularmente eficaz para reforçar ainda mais estes esforços.

Astera aprimora o gerenciamento de dados, oferecendo recursos como transformações automatizadas de limpeza de dados, regras de qualidade de dados personalizáveis ​​e perfil e validação completos de dados, garantindo que os dados atendam aos padrões de qualidade e sejam gerenciados com eficiência em escala.

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