O que é qualidade de dados e por que é importante?

O que é qualidade de dados?

A qualidade dos dados é a medida da integridade dos dados em diversas dimensões, como precisão, integridade, consistência, confiabilidade, etc. Ela serve como base sobre a qual sua equipe de dados pode construir uma infraestrutura de informações confiável para todos os seus processos e iniciativas orientados por dados. seja analisando dados, extraindo insights significativos ou conduzindo estratégias de negócios bem-sucedidas. Resumindo, a qualidade dos seus dados impacta diretamente a eficácia das suas decisões.

É importante observar que a qualidade dos dados vai além de simplesmente marcar uma caixa de seleção – é um compromisso contínuo de preservar a precisão e a confiabilidade dos seus dados. Em outras palavras, dados de alta qualidade resultam de gerenciamento de qualidade de dados, um esforço contínuo para garantir que apenas dados precisos conduzam todos os seus esforços de BI e análise. Envolve a implementação de processos robustos, a validação da precisão e a manutenção da consistência ao longo do tempo, levando a um fonte única de verdade (SSOT).

Por que a qualidade dos dados é importante?

Agora, vamos falar sobre a importância da qualidade dos dados. O que torna tudo isso tão importante? Simplificando, o quanto mais saudáveis ​​forem os dados, melhor será o resultado.

A integridade dos seus dados afeta diretamente a eficácia de diversas estruturas cruciais que capacitam a sua organização. Garantir a precisão dos seus dados permite fortalecer ativamente as próprias ferramentas que você usa para gerenciá-los e analisá-los. Sua estrutura de governança de dados provavelmente não conseguirá impor controles de acesso adequadamente ou garantir conformidade total se seus dados estiverem repletos de erros e inconsistências. O mesmo se aplica à segurança de dados. Dados sujos, com erros e informações faltantes, tornam mais difícil para suas equipes de dados identificar atividades suspeitas ou isolar ameaças.

A qualidade dos dados também afeta a confiabilidade e a usabilidade do seu catálogo de dados—dados de alta qualidade levam a um catálogo útil, e um catálogo de dados bem mantido facilita práticas eficazes de gestão da qualidade dos dados.

Algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e modelos de inteligência artificial (IA) dependem fortemente de dados para aprender e fazer previsões. Dados de alta qualidade com origem clara (de onde vieram) facilitam o rastreamento do raciocínio do modelo e garantem que suas decisões estejam alinhadas com suas expectativas.

As regulamentações de dados prevalecem em muitos setores e a manutenção de dados de alta qualidade é essencial para garantir a conformidade com esses requisitos legais e regulamentares. O não cumprimento desses padrões pode ter consequências graves, resultando em repercussões legais e potencialmente prejudicando a reputação da sua organização.

Benefícios de garantir a qualidade dos dados

Tomada de decisão informada: Dados de alta qualidade melhoram a tomada de decisões. Quando seus dados são precisos e confiáveis, você pode confiar nos insights derivados deles, levando a decisões mais informadas e estratégicas.

Eficiência operacional: Dados saudáveis ​​permitem evitar erros dispendiosos. É um investimento na simplificação de suas operações, na melhoria do desempenho financeiro e em uma base sólida para construir a confiança do cliente. Por exemplo, dados de inventário precisos e completos fornecem uma imagem holística do seu estoque, evitando rupturas de estoque e garantindo o atendimento de pedidos sem problemas.

Inovação e Vantagem Competitiva: Dados de alta qualidade permitem que as organizações identifiquem novas oportunidades, se adaptem às mudanças na dinâmica do mercado e inovem com mais rapidez. Conseqüentemente, isso os ajuda a permanecer à frente da curva e a manter uma vantagem competitiva.

Confiança e satisfação do cliente: Se seus dados forem confiáveis, eles inspiram confiança em sua marca, pois os clientes confiam em informações precisas. Dados imprecisos prejudicam a confiança e a satisfação do cliente, podendo levar à insatisfação do cliente e à perda de negócios.

Alocação Eficiente de Recursos: Quer se trate de orçamento, planejamento de força de trabalho ou gerenciamento de projetos, dados precisos garantem que os recursos sejam utilizados de maneira ideal, ao mesmo tempo que evitam desperdícios e maximizam a eficiência.

Governança de dados e qualidade de dados

Quando se trata de gerenciar seus dados, dois aspectos cruciais a serem considerados são a governança e a qualidade dos dados. Ambos os conceitos enfatizam o fato de que os dados não são apenas uma bagunça caótica, mas um ativo bem organizado e confiável para a sua organização.

Pense governança de dados como o livro de regras para gestão de dados. Ele estabelece as regras básicas que definem quem terá acesso a quais dados, garantindo que eles sejam tratados de forma responsável e segura em sua organização. Além de documentar políticas de dados, envolve a implementação de programas de gestão de dados e o estabelecimento de mecanismos para resolver problemas relacionados com os dados. A governança de dados estende sua influência por todo o ciclo de vida dos dados, desde a criação até a exclusão.

Por outro lado, a qualidade dos dados tem tudo a ver com quão bons ou saudáveis ​​são os seus dados. É preciso, consistente e atualizado ou é uma enorme bagunça? Dados de alta qualidade significam que você pode confiar neles para tomar decisões informadas. No entanto, para manter a qualidade dos dados de alto nível, você precisa de processos que eliminem erros, validem informações e mantenham tudo em perfeitas condições.

Integridade de dados versus qualidade de dados

Falando em manter a qualidade dos dados, temos um conceito intimamente relacionado chamado integridade de dados, que preserva os dados durante todo o seu ciclo de vida. Ambos os conceitos se complementam, pois são essenciais para tomar decisões informadas e alcançar os resultados desejados. Basta dizer que dados de alta qualidade são obtidos como resultado da manutenção de uma integridade sólida dos dados.

Aqui estão as diferenças entre integridade de dados e qualidade de dados:

• Embora a qualidade dos dados se concentre na saúde geral dos seus dados, ou seja, quão bons ou adequados eles são para uso, a integridade dos dados é o que os mantém inalterados e consistentes em todos os momentos.
• Com a qualidade dos dados, o objetivo é aumentar a precisão, integridade e confiabilidade dos dados para análise e processos de tomada de decisão. Por outro lado, o objetivo da integridade dos dados é evitar alterações ou distorções não autorizadas para garantir que os dados nos quais você confia sejam confiáveis ​​e reflitam o cenário do mundo real.
• A má qualidade dos dados pode resultar em imprecisões, inconsistências e incompletudes no conjunto de dados, levando a análises incorretas e tomadas de decisões erradas. Os problemas de integridade dos dados decorrem principalmente de falhas do sistema ou violações de segurança e podem levar à perda de dados, acesso não autorizado a informações confidenciais e danos à reputação.
• Você pode resolver problemas de qualidade de dados por meio de perfil de dados, limpeza, regras de validação e auditorias regulares de dados. No entanto, para manter a integridade dos dados, é necessário dar um passo além e implementar técnicas de proteção de dados, como controles de acesso, criptografia, somas de verificação, hashing e sistemas de controle de versão.

A necessidade de uma estrutura de qualidade de dados

A estrutura de qualidade de dados é essencialmente uma abordagem estruturada para gerenciar a qualidade dos seus dados. Envolve um conjunto de processos, regras, padrões e ferramentas para garantir que seus dados sejam precisos e confiáveis. Uma estrutura de qualidade de dados geralmente possui os seguintes componentes principais:

Criação de perfil de dados

Comece conhecendo seus dados. O perfil de dados permite analisar o conteúdo, a estrutura e os relacionamentos em seus conjuntos de dados e identificar inconsistências e valores discrepantes.

Padronização de dados

Estabeleça padrões claros sobre como os dados devem ser formatados e representados. Padronização de dados garante consistência em seus conjuntos de dados, facilitando a análise e comparação de informações.

Limpeza de dados

Limpeza de dados envolve detectar e corrigir erros em seus conjuntos de dados, como valores ausentes, duplicatas ou imprecisões.

Monitoramento de dados

Fique atento à integridade dos seus dados. Implemente processos de monitoramento para rastrear mudanças em tempo real e manter a qualidade dos dados.

Governança de dados

Imponha a responsabilização e uma abordagem bem organizada para manter a integridade dos dados, estabelecendo funções e responsabilidades claras. Defina quem é responsável por quê quando se trata de qualidade de dados.

Como medir a qualidade dos dados

Assim como monitoramos nossa saúde física com exames regulares, monitorar a saúde dos seus dados por meio de medidas de qualidade é crucial. É a única maneira de confirmar se seus ativos de informações são adequados à finalidade e geram insights precisos. Mas como medimos a qualidade dos dados?

Medir a qualidade dos dados não é uma abordagem única, mas sim uma exploração personalizada dos seus ativos de dados e dos usos pretendidos. Além disso, sua organização deve definir claramente o que dados “bons” ou “saudáveis” significam para suas necessidades específicas.

Dito isto, a medição da qualidade dos dados geralmente envolve a avaliação da integridade dos dados em relação a uma série de dimensões.

Dimensões de qualidade de dados

As dimensões de qualidade de dados servem como referência para examinar a integridade e a adequação dos seus dados e até que ponto eles atendem aos seus requisitos.

 

 

Embora não exista um conjunto universalmente acordado, algumas das dimensões de qualidade de dados mais comumente usadas incluem:

Precisão: A precisão mede a precisão com que seus dados refletem o mundo real que representam. Você tem certeza de que a idade registrada de um cliente é realmente a idade dele ou pode ser um erro de digitação?

Completude: A integridade mede se alguma informação essencial está faltando em seus dados. Existem campos vazios em um registro de cliente ou valores faltantes em um relatório financeiro?

Consistência: Consistência significa que seus dados obedecem a regras e formatos predefinidos em diferentes plataformas e sistemas. Todos os formatos de data são consistentes? As unidades de medida são usadas uniformemente?

Pontualidade: A oportunidade se refere à atualização e relevância de seus dados. Os dados do seu inventário estão atualizados para refletir os níveis atuais de estoque ou estão atrasados? Você está analisando os últimos números de vendas ou estatísticas desatualizadas?

Singularidade: A exclusividade verifica se todos os registros do seu conjunto de dados são distintos e não contêm duplicatas. Existem várias entradas para o mesmo cliente com endereços de e-mail diferentes?

Validade: A validade verifica se os valores dos dados estão dentro de intervalos aceitáveis ​​e aderem às restrições definidas. Os números de telefone estão formatados corretamente? Os preços dos produtos permanecem dentro de limites realistas?

Algumas estruturas de qualidade de dados também incluem relevância, integridade, granularidade e acessibilidade como dimensões relevantes de qualidade de dados.

Métricas de qualidade de dados

Depois de identificar as dimensões com as quais deseja medir a qualidade dos seus dados, é hora de traduzi-las em métricas específicas e mensuráveis. A visualização dessas métricas em painéis permite acompanhar a qualidade dos dados ao longo do tempo e priorizar áreas de melhoria.

Vamos dar uma olhada em algumas métricas para diferentes dimensões de qualidade de dados:

Métricas de precisão: Para medir a precisão dos conjuntos de dados. Os exemplos podem incluir:

• Taxa de erro: porcentagem de pontos de dados incorretos.
• Taxa de correspondência: porcentagem de pontos de dados que correspondem a uma fonte de verdade conhecida.
• Erro médio absoluto: diferença média entre os pontos de dados e seus valores verdadeiros.

Métricas de integridade: Para medir a proporção de dados ausentes em um conjunto de dados. Os exemplos geralmente incluem:

• Porcentagem de valor faltante: Porcentagem de campos com valores faltantes.
• Taxa de conclusão: Porcentagem de registros com todos os campos obrigatórios preenchidos.
• Proporção de contagem de registros: proporção de registros completos em relação ao total de registros.

Métricas de consistência: Para medir se os dados obedecem a regras e formatos predefinidos. Alguns exemplos incluem:

• Taxa de padronização: Porcentagem de pontos de dados em conformidade com um formato específico.
• Taxa de outlier: porcentagem de pontos de dados que se desviam significativamente da norma.
• Taxa de registros duplicados: Porcentagem de registros que são cópias idênticas de outros.

Métricas de pontualidade: Para medir a atualidade e a relevância dos seus dados. Exemplos incluem:

• Idade dos dados: tempo médio decorrido desde que os dados foram capturados ou atualizados.
• Latência: Tempo necessário para que os dados estejam disponíveis após sua geração.
• Taxa de câmbio: porcentagem de pontos de dados que refletem as informações mais recentes.

Métricas de exclusividade: Para garantir que todos os registros sejam distintos e evitar duplicatas. Exemplos incluem:

• Taxa de registro único: Porcentagem de registros com identificadores únicos.
• Taxa de desduplicação: Porcentagem de registros duplicados identificados e removidos.

Problemas de qualidade de dados

Problemas com a qualidade dos dados podem causar estragos na sua análise, especialmente se não forem verificados por muito tempo. Embora esses problemas possam surgir devido a vários motivos, incluindo entrada de dados imprecisa ou formatos de dados inconsistentes, é principalmente a falta de governança de dados e de uma estrutura adequada de qualidade de dados que os causa.

Aqui estão alguns dos problemas mais comuns de qualidade de dados:

Dados imprecisos

Problemas relacionados à precisão geralmente resultam de erros de digitação, erros ortográficos ou informações desatualizadas. Às vezes, é apenas o processo de coleta de dados que apresenta falhas que leva a dados imprecisos. Além disso, se os seus dados favorecem um determinado grupo ou excluem outros, podem levar a resultados distorcidos.

Dados incompletos

Fatores como problemas de integração de sistemas e erros de entrada de dados frequentemente levam à omissão de registros e campos vazios. Às vezes, os usuários ignoram determinados campos ou não fornecem informações completas, principalmente em formulários ou pesquisas, o que também leva a dados incompletos. A análise de dados incompletos leva a insights prejudicados e a tomadas de decisão questionáveis.

Dados desatualizados

Dados desatualizados são um problema significativo de qualidade de dados, pois comprometem a confiabilidade e a validade dos dados. À medida que os dados envelhecem, tornam-se menos reflexivos das circunstâncias atuais, levando potencialmente a análises e tomadas de decisão equivocadas. E em ambientes dinâmicos onde as condições mudam rapidamente, confiar em dados desatualizados pode resultar em erros estratégicos e oportunidades perdidas. As consequências vão além de meras discrepâncias informativas; eles abrangem ineficiências operacionais e comprometimento da precisão das previsões.

Dados duplicados

Este problema surge frequentemente devido a falhas no sistema ou durante a integração de dados de múltiplas fontes. Erros de entrada de dados também contribuem para dados duplicados. As consequências são multifacetadas, desde análises distorcidas até ineficiências operacionais. Especificamente, pode levar à superestimação ou subestimação de determinadas métricas, o que afeta a precisão das análises estatísticas e dos insights de negócios. No que diz respeito à utilização de recursos, a duplicação não apenas sobrecarrega os bancos de dados, mas também consome espaço de armazenamento valioso.

Dados inconsistentes

A inconsistência nos dados geralmente resulta de diferentes formatos, unidades de medida ou convenções de nomenclatura entre registros. As causas principais geralmente incluem diversas fontes de dados, mudanças nos métodos de coleta de dados ou processos de negócios em evolução. As consequências de dados inconsistentes são substanciais, levando a dificuldades na integração de dados e comprometendo a confiabilidade das análises. Os decisores podem enfrentar desafios na comparação e combinação de informações, dificultando a capacidade de obter insights coesos.

Além dessas questões, às vezes o excesso de dados também pode levar a problemas de qualidade dos dados – na verdade, pode ser uma faca de dois gumes. Este fenômeno, muitas vezes chamado de sobrecarga de dados, ocorre quando há um volume enorme de informações para processar. Pode sobrecarregar recursos, retardar a análise e aumentar a probabilidade de erros.

Como melhorar a qualidade dos dados

Identificar problemas de qualidade de dados é metade do trabalho – sua equipe de dados deve estar bem treinada para resolver esses problemas com eficiência.

Melhorar e manter a integridade de seus conjuntos de dados geralmente começa com o estabelecimento de padrões e protocolos claros de qualidade de dados para orientar o processo de correção. Depois de concluir isso, aqui estão algumas etapas que você pode seguir para melhorar a qualidade dos dados:

Implementar verificações de qualidade de dados

As verificações de qualidade dos dados servem como uma medida proativa para manter a integridade dos seus conjuntos de dados e apoiar processos eficazes de tomada de decisão dentro da sua organização. Especificamente, estes são processos sistemáticos que você pode implementar para avaliar e garantir a precisão, integridade, consistência e confiabilidade dos seus dados. Eles envolvem uma série de avaliações, incluindo:

• Verificações de formato
• Verificações de alcance
• Verificações de integridade
• cheques duplicados
• Verificações de consistência

Conduza auditorias regulares de dados

A revisão periódica de seus conjuntos de dados em intervalos programados permitirá identificar e corrigir erros, inconsistências e informações desatualizadas. Quando sua equipe identifica e aborda problemas de qualidade de dados no início do ciclo de vida dos dados, ela pode evitar a propagação de imprecisões nas análises e nos processos de tomada de decisão.

Nomear e capacitar administradores de dados

Uma medida estratégica que você pode tomar para manter a integridade dos dados é nomear administradores de dados que assumam a responsabilidade de supervisionar conjuntos de dados específicos e resolver problemas prontamente. Eles desempenham um papel crucial na manutenção da integridade dos dados, na aplicação de padrões e servindo como ponto de contato para todas as preocupações relacionadas aos dados. Capacitar os administradores de dados com autoridade e recursos para tomar decisões sobre a qualidade dos dados permite uma abordagem mais proativa e eficiente para gerenciar e melhorar a qualidade dos seus dados.

Elimine silos de dados

Silos de dados, onde as informações podem estar isoladas em departamentos ou sistemas específicos da sua organização, muitas vezes levam a inconsistências e imprecisões. Ao integrar dados de diferentes fontes e eliminar silos, você cria um conjunto de dados mais coeso e confiável. Essa integração facilita referências cruzadas e verificações de consistência, contribuindo, em última análise, para uma compreensão mais precisa e abrangente dos seus dados.

Use ferramentas de qualidade de dados

Além das etapas discutidas acima, você pode usar soluções de software para garantir que apenas dados íntegros preencham seu armazéns de dados. Essas soluções de software, também chamadas ferramentas de qualidade de dados, são projetados para avaliar, aprimorar e gerenciar a qualidade dos dados organizacionais de maneira automatizada.

Duas das categorias mais comuns de ferramentas de qualidade de dados são soluções autônomas, que se preocupam apenas em melhorar a qualidade dos conjuntos de dados, e soluções integradas que incorporam perfeitamente funcionalidades de qualidade de dados em ambientes mais amplos. ferramentas de integração de dados, como Astera. A escolha entre soluções autônomas e integradas dependerá das necessidades e prioridades específicas da sua organização no gerenciamento e melhoria da qualidade dos dados.

Melhores práticas de qualidade de dados

Manter a qualidade dos dados é um processo contínuo que exige uma abordagem sistemática. Envolve monitoramento contínuo e refinamento de práticas relacionadas a dados para manter a integridade e a confiabilidade dos dados. Aqui estão algumas práticas recomendadas de qualidade de dados que você pode incorporar em seu estrutura de gerenciamento de qualidade de dados para um ecossistema de dados mais capaz e confiável: 

Padronize formatos de dados

Formatos de dados consistentes são vitais para evitar erros e melhorar a interoperabilidade. Quando os dados seguem uma estrutura uniforme, minimiza o risco de má interpretação durante a análise. Para implementar isso, estabeleça um formato padronizado para vários elementos de dados, incluindo formatos de data, representações numéricas e convenções de texto. Dessa forma, você poderá criar uma base para dados precisos e confiáveis.

Implementar regras de validação de dados

A implementação de soluções robustas data de validade regras servem como uma defesa de linha de frente contra dados imprecisos. Essas regras atuam como verificações automatizadas que avaliam a precisão, integridade e adesão dos dados recebidos a padrões predefinidos. Ao definir e aplicar consistentemente essas regras, você garante que apenas dados de alta qualidade entrem no sistema de destino.

Estabeleça Políticas de Governança de Dados

Ao criar diretrizes claras para uso e acesso aos dados, você fornece uma estrutura que reduz o risco de alterações não autorizadas nos conjuntos de dados. Auditorias regulares e aplicação rigorosa destas políticas são essenciais para manter um ecossistema de dados seguro. Dessa forma, você garante que os dados sejam sempre acessados ​​e utilizados de acordo com os protocolos estabelecidos.

Priorize a relevância dos dados

Priorizar a relevância dos dados é uma abordagem estratégica para manter um conjunto de dados focado e impactante. Avaliações regulares da importância de cada elemento de dados em relação aos objetivos comerciais atuais são cruciais. Identificar e remover dados obsoletos ou redundantes permite otimizar seu conjunto de dados e torná-lo mais eficiente para análises e processos de tomada de decisão.

Aplicar rastreamento de linhagem de dados

Implementar ferramentas e processos para rastrear a origem e transformações de dados durante todo o seu ciclo de vida é essencial. Ao documentar metadados, transformações e dependências, você cria um mapa abrangente de linhagem de dados. Este mapa se torna um recurso valioso para solução de problemas, auditoria e garantia da precisão dos insights baseados em dados.

Garanta a qualidade dos dados com Astera

À medida que os volumes de dados continuam a crescer, as empresas não necessitam apenas de um solução de qualidade de dados mas também uma ferramenta robusta capaz de gerenciar e integrar dados em grande escala. Fica ainda melhor quando essas duas funcionalidades vêm em um único pacote.

Entrar Astera—uma solução completa de gerenciamento e integração de dados que incorpora perfeitamente recursos de qualidade de dados em sua plataforma para garantir a precisão, integridade e confiabilidade dos dados. Com sua interface de usuário amigável e consistente, Astera simplifica o processo de melhoria da qualidade dos dados, eliminando o incômodo da equação.

Com o Astera, você pode:

• Use o Data Profiling para analisar a estrutura e a qualidade dos seus dados.
• Use a transformação Limpeza de Dados para limpar seus conjuntos de dados sem esforço.
• Use regras de qualidade de dados para validar dados em nível de registro sem afetar todo o conjunto de dados.
• Use a validação de dados automatizada para verificar rapidamente seus conjuntos de dados em relação às regras definidas.

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