De que adianta uma quantidade enorme de dados, se eles estiverem repetidos, ultrapassados ou mesmo errados?

Uma quantidade absurda de dados é gerada a cada segundo, graças à toda conexão que temos no mundo hoje.

Mesmo os aparelhos móveis que levamos para todos os lugares — celulares e smartwatch, por exemplo —, estão gerando quantidades astronômicas de dados sobre os nossos costumes, nosso dia a dia e nossas preferências.

A partir dos dados que estes dispositivos coletam constantemente, as empresas que têm acesso a essas informações passam a ter conhecimento das mais diversas áreas do nosso cotidiano. Desde quanto costumamos gastar em e-commerce e quais os aplicativos mais usamos, até sobre como a nossa saúde anda.

A partir destes dados, as empresas têm o poder de otimizar a tomada de decisões estratégicas para o negócio, criando uma chance muito maior de acertos — como se em um campeonato de tiro ao alvo, trocássemos um atirador comum por um sniper…

Entretanto, a Qualidade dos Dados utilizados para fazer estas tomadas de decisão é um ponto crítico que deve ser levado em consideração para que as empresas possam obter o máximo de seus dados e tirar proveito de seu poder.

Quando os dados são potencialmente imprecisos, desatualizados ou inconsistentes — ou seja, de pouca qualidade —, as consequências em utilizá-los serão, via de regra, desastrosas!

O que é Data Quality

A Data Quality — ou em tradução livre: Qualidade dos Dados — é a medida de quão preciso e completo é um conjunto de dados usados para ajuste de estratégia, análise de resultados e decisões.

A Qualidade de Dados também mede o grau em que os dados atendem ao seu uso pretendido. Dados que não atendem ao uso pretendido podem requerer processamento adicional antes que possam ser aplicados para o propósito desejado.

Os dados devem ser preparados, inseridos, transformados e armazenados com cuidado a fim de alcançar a Data Quality.

Os dados podem ser imprecisos por muitas razões, tais como erro humano ou entrada incorreta de sensores.

Big Data e Data Quality

Primeiro é importante que você entenda o que é o Big Data.

Este termo é usado para descrever quantidades muito grandes de informações. Suas características mais importantes são as seguintes: grandes quantidades, alta velocidade e um alto grau de diversidade.

Para que um número tão grande de informações/dados seja tratado, é necessário utilizar uma plataforma de monitoramento e controle que possa transformar esses dados brutos em insights valiosos.

A Qualidade de Dados tornou-se mais valiosa do que nunca com volumes e complexidades crescentes em ambientes da Big Data, onde tipos de dados não estruturados são predominantes e abordagens tradicionais de qualidade podem ter dificuldades.

Qual a importância da captação de Dados

Um dos grandes erros das lideranças mais tradicionais — que infelizmente ainda acontece muito hoje em dia — é a tomada de decisões baseada em “achismos”.

As diretorias estratégicas traçam as suas linhas de ação e definem o futuro da empresa a partir do que eles acreditam ser o certo.

Porém, como diz a máxima dos setores estratégicos de vendas “você não é o seu cliente” e muitas vezes a visão do gestor acabava não sendo condizente com a realidade. Muitas empresas tiveram que sentir isso “na pele”, observando os resultados no balanço financeiro do final de cada trimestre.

Corrigir um erro depois de certo ponto, passa a ser inviável. Não à toa que, segundo pesquisas do IBGE, em torno de 60% das empresas fecham nos primeiros 5 anos de “vida”.

A captação de dados permite que você faça previsões mais certeiras. No lugar de “achar” que o produto X atende a necessidade do cliente ou não, você vai saber qual a real necessidade de seu público e será capaz de analisar se de fato a solução que o produto X entrega vai atender a demanda ou não.

Como falamos antes, é como trocar um atirador comum, por um sniper — um atirador de elite!

Quais as reais vantagens da aplicação do Data Quality?

Mas, mais do que apenas coletar os dados e analisá-los, é preciso entender que a Qualidade dos Dados pode afetar os resultados da empresa de forma positiva — dados de boa qualidade — ou extremamente negativa — no caso de dados de má qualidade.

A qualidade dos dados que as empresas utilizam para tomar decisões desempenha um papel fundamental na determinação do sucesso ou fracasso das estratégias traçadas. Ela mede o grau em que os Dados atendem ao seu uso pretendido. Tomar a decisão correta quando se tem informações incorretas é impossível.

BI X Data Quality

O que é BI?

Business Intelligence (BI) é um método para melhorar a análise de dados e permitir a tomada de decisões e o desenvolvimento de estratégias.

Não se trata apenas de coletar informações. Estes dados são monitorados e analisados pela organização, bem como por seus membros.

Com o BI, você tem acesso a todas as informações críticas, a fim de facilitar a leitura e interpretação dos dados. Como resultado, ele permite a criação de uma base sólida sobre a qual basear a tomada de decisões estratégicas.

Como o BI se relaciona com o Data Quality

Embora o BI seja um dos caminhos mais efetivos para auxiliar que as lideranças estratégicas tomem boas decisões de negócio, de nada adianta se os dados coletados pela ferramenta de BI forem de baixa qualidade.

Dados duplicados, não atualizados ou mesmo coletados de forma errada, na melhor das hipótese, não servirão de absolutamente nada.

Por isso, ainda que a empresa possua uma ótima ferramenta de BI, é muito importante que o trabalho de Data Quality seja feito de forma correta.

Power BI e Qualidade de Dados

Power BI é uma ferramenta de Business Intelligence criada pela Microsoft que você pode usar tanto para criar relatórios ou dashboards com seus dados, quanto para conectá-los com suas fontes de Big Data.

Se você estiver usando o Power BI para criar relatórios de Qualidade de Dados, você não só deve olhar para as regras de Qualidade de Dados (ou Data Profiling), mas também pode definir o Data Modeler para obter informações adicionais sobre os Dados utilizados em sua organização.

A Data Quality têm um papel muito importante no Power BI, uma vez que é uma ferramenta que ajuda os usuários a se conectar com qualquer fonte de dados – interna ou externa – e trazer à tona relatórios/dashboards de qualidade.

Essa é também uma ferramenta muito útil quando se trata de Gerenciamento de Dados, Modelagem ou Transformação de Dados. Ao mesmo tempo, ele suporta cada passo da Qualidade de Dados, tendo capacidades de Data Profiling incorporadas.

Por exemplo, com a tarefa Data Profiling no Power BI Desktop, os usuários podem rastrear a qualidade dos dados e as dependências dos dados. Esta tarefa é uma ferramenta ideal para Data Professionals e Data Analysts pois permite que eles detectem problemas de Qualidade de Dados em um estágio muito precoce, antes que os Dados sejam carregados no Data Warehouse ou Data Mart.

Como avaliar a qualidade dos dados coletados

Existem algumas métricas principais para avaliar o sucesso da Data Quality. São elas:

• Precisão: Os dados devem corresponder à realidade;
• Completude: A completude de um conjunto de dados é o grau em que ele fornece todos os valores necessários — que é completo.
• Consistência: O objetivo da consistência dos dados é garantir que os valores dos dados permaneçam consistentes entre redes e aplicações. Os dados retirados de locais e fontes diferentes não devem entrar em conflito.
• Validade: Os dados devem ser coletados de acordo com os padrões e parâmetros estabelecidos pela empresa, bem como com a estrutura e o alcance adequados.
• Exclusividade: O conceito de exclusividade garante que não haja dois conjuntos de dados com os mesmos valores. Como não há duplicatas ou sobreposições de valores, esta abordagem tem um alto grau de uniformidade.
• Oportunidade: A oportunidade se refere à disponibilidade dos dados quando necessários. Eles precisam ser acessíveis e atualizados em tempo real.

Como Aplicar o Data Quality?

Muitas empresas subestimam o valor da qualidade dos dados, principalmente porque ele ainda é considerado, de forma equivocada, como uma despesa. Felizmente, esta atitude frente a importância do data quality está mudando.

Há vários métodos para aplicar o data quality na sua empresa. Por isso, separamos 4 passos essenciais, para guiá-lo nesta jornada.

O primeiro passo é determinar quais dados são mais essenciais para a empresa e como eles serão utilizados. Para isso, é necessário observar que papel cada dado tem em relação ao que se está tentando aprender, alcançar ou demonstrar com ele.

O segundo é a remoção de informações que contenham erros, duplicações… em outras palavras, fazer a limpeza dos dados  para evitar qualquer tipo de impedimento no processo.

Se esta segunda etapa não for feita, você vai gastar recursos valiosos — como tempo e dinheiro — com dados irrelevantes ou imprecisos.

O terceiro passo é refinar os dados que você já identificou como cruciais. É importante observar que estes dados precisam estar completos. Além de, claro, terem relação direta com as estratégias que você pretende executar e os objetivos que pretende atingir.

O quarto passo consiste em registrar a eficácia e a qualidade dos dados já selecionados. Assim é possível traçar novas metas e objetivos, observando os indicadores de Qualidade de Dados em todos os níveis.

É importante ter em mente que para ter sucesso em sua estratégia de data quality, é preciso monitorar o que está acontecendo. O acompanhamento constante das métricas é o que vai fazer a real diferença para a sua estratégia!

A Qualidade dos Dados precisa ser a base de todas as iniciativas Data Driven.