{"id":11145,"date":"2016-01-29T21:55:00","date_gmt":"2016-01-29T23:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/lidando-com-dados-empresariais-data-quality\/"},"modified":"2016-01-29T21:55:00","modified_gmt":"2016-01-29T23:55:00","slug":"lidando-com-dados-empresariais-data-quality","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/lidando-com-dados-empresariais-data-quality\/","title":{"rendered":"Lidando com dados empresariais: Data Quality"},"content":{"rendered":"

Estes dados passam a ser fundamentais para a tomada de decis\u00e3o. Com um n\u00famero gigantesco deles, saber como organizar e analisar esses \u201cinputs\u201d \u00e9 fundamental. Por isso, esse trabalho lida com um aspecto de precis\u00e3o muito grande: \u00e9 preciso que toda a informa\u00e7\u00e3o registrada esteja correta, completa e pronta para os processos de minera\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise<\/strong>.\u00a0<\/p>\n

Foi para isso que\u00a0surgiu o\u00a0Data Quality<\/strong>: para garantir que os dados sejam padronizados, completos, \u00edntegros, aderentes \u00e0s regras de neg\u00f3cio e \u00fanicos.<\/p>\n

Pra medir se est\u00e3o qualificados para an\u00e1lises, o Data Quality (DQ) determina a qualidade<\/strong> dos dados, acompanhando algumas m\u00e9tricas:<\/p>\n

Completude:<\/strong> deve ser verificado se os dados est\u00e3o completos. Por exemplo, um endere\u00e7o sem o n\u00famero, um nome de contato sem um telefone, uma sequ\u00eancia de dados para an\u00e1lises corrompidos ou sem acesso.<\/p>\n

Conformidade:<\/strong>\u00a0para serem analisados,\u00a0os dados precisam estar padronizados. Exemplo: se num banco de dados a informa\u00e7\u00e3o do CPF cont\u00e9m\u00a0as pontua\u00e7\u00f5es e separa\u00e7\u00f5es corretos e no outro, n\u00e3o, ent\u00e3o a\u00a0informa\u00e7\u00e3o est\u00e1 comprometida.<\/p>\n

Consist\u00eancia:<\/strong>\u00a0tomando uma Seguradora como exemplo, considera-se que os dados de sexo Masculino ou Feminino s\u00e3o informa\u00e7\u00f5es fundamentais para determinar a precifica\u00e7\u00e3o de um plano. Se estes dados estiverem faltando, entende-se que a qualidade est\u00e1 comprometida.<\/p>\n

Precis\u00e3o:<\/strong>\u00a0nesta dimens\u00e3o, verifica-se se as informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o precisas e em acordo com os crit\u00e9rios do cliente.<\/p>\n

Duplicidade:<\/strong>\u00a0a duplica\u00e7\u00e3o de dados na base de an\u00e1lise pode gerar problemas nos relat\u00f3rios anal\u00edticos e fornecer informa\u00e7\u00f5es erradas.<\/p>\n

Integridade:<\/strong>\u00a0quando se fala em qualidade, \u00e9 preciso pensar em integridade das informa\u00e7\u00f5es. Quanto mais reais os dados armazenados, melhor os resultados das an\u00e1lises.<\/p>\n

O Processo\u00a0<\/strong><\/h2>\n

A qualidade dos dados ir\u00e1 agregar valor a estas informa\u00e7\u00f5es, que depois podem ser analisadas com crit\u00e9rios precisos para chegar aos resultados esperados. No processo de qualifica\u00e7\u00e3o destes dados \u00e9 importante seguir as regras de qualidade, desenvolvida com experi\u00eancia ao longo de aplica\u00e7\u00f5es nas empresas. Na imagem a seguir, observe que estas regras formam um ciclo de processo de DQ.<\/p>\n

\"Processos<\/p>\n

Primeiramente, descobre-se\u00a0quais informa\u00e7\u00f5es ser\u00e3o estudadas. Em seguida, definem-se os crit\u00e9rios de an\u00e1lise e verifica-se a conformidade com as dimens\u00f5es de qualidade<\/strong>.<\/p>\n

Avalia-se\u00a0se os dados gerados est\u00e3o corretos e se s\u00e3o necess\u00e1rias avalia\u00e7\u00f5es manuais destes dados ou uma valida\u00e7\u00e3o\u00a0com os sistemas, para confer\u00eancia. Caso haja diverg\u00eancias, deve-se aprimorar a t\u00e9cnica e realizar\u00a0uma varredura para obter as\u00a0informa\u00e7\u00f5es corretas.<\/p>\n

Por fim, as\u00a0informa\u00e7\u00f5es devem ser integradas aos sistemas de monitoramento<\/strong>.<\/p>\n

Impacto da baixa qualidade dos dados<\/strong><\/h2>\n

A baixa qualidade nos dados impacta em diversos setores da empresa. No setor financeiro, por exemplo, ocorre a perda de oportunidades como a redu\u00e7\u00e3o de custos, a avalia\u00e7\u00e3o imprecisa do desempenho dos funcion\u00e1rios e a incapacidade para identificar fornecedores para an\u00e1lises de gastos.<\/p>\n

A confian\u00e7a na organiza\u00e7\u00e3o<\/strong> tamb\u00e9m fica vulner\u00e1vel com a incapacidade de oferecer fatura unificada aos clientes e de decis\u00f5es prejudiciais na precifica\u00e7\u00e3o. A produtividade<\/strong> fica reduzida devido \u00e0 incapacidade de processamento direto, mediante utiliza\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os automatizados.<\/p>\n

Outro fator afetado pela baixa qualidade dos dados \u00e9 o risco de n\u00e3o avaliar plenamente o hist\u00f3rico de cr\u00e9dito, levando \u00e0 uma avalia\u00e7\u00e3o incorreta dos riscos.<\/p>\n

Benef\u00edcios de qualidade nos dados para o Business Intelligence (BI)<\/strong><\/h2>\n

Estudos do Gartner e Cutter comprovam os benef\u00edcios\u00a0de uma boa qualidade dos dados.\u00a0Um deles avaliou uma empresa global do segmento de alimentos que economizou R$3 milh\u00f5es<\/strong> em 3 meses com a utiliza\u00e7\u00e3o de DQ.<\/p>\n

Em uma rede de farm\u00e1cias, outra an\u00e1lise mostrou que houve uma redu\u00e7\u00e3o de 50% no tempo de entrega<\/em> em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 codifica\u00e7\u00e3o manual. No segmento de petr\u00f3leo, uma empresa norte americana conseguiu reduzir os pagamentos em duplicidade em R$ 20 milh\u00f5es.<\/p>\n

A\u00a0vantagem de implementar o DQ \u00e9 obter informa\u00e7\u00f5es confi\u00e1veis<\/strong>. Isso implica numa rea\u00e7\u00e3o mais positiva do mercado quanto ao reconhecimento da ferramenta em grandes corpora\u00e7\u00f5es, pela possibilidade de melhor analisar os gastos, de adquirir novos clientes e de otimizar a cadeia de fornecimento<\/strong>.<\/p>\n

Implementa\u00e7\u00e3o\u00a0<\/strong><\/h2>\n

A pergunta chave agora \u00e9: onde est\u00e1 sua empresa na curva de maturidade?<\/p>\n

\"Modelo<\/p>\n

O foco em DQ ainda \u00e9 subestimado em muitas empresas brasileiras, muito porque ainda \u00e9 visto como custo. Essa cultura mudando, os resultados mudam tamb\u00e9m. Quando a atitude passa a ser proativa<\/strong> e o trabalho de qualifica\u00e7\u00e3o dos dados passa a orientar neg\u00f3cios, os ganhos s\u00e3o inevit\u00e1veis. Partindo deste ponto, o Data Quality se torna estrat\u00e9gico e passa a ser encarado como capacitador chave.<\/em><\/p>\n

T\u00e9cnicas\u00a0<\/strong><\/h2>\n

Uma das t\u00e9cnicas de implementa\u00e7\u00e3o do DQ \u00e9 o Profile<\/strong>, onde os dados s\u00e3o codificados e qualificados.\u00a0No registro da base ser\u00e3o\u00a0informados o\u00a0tipo de dado e o percentual de qualidade com um vis\u00e3o tanto t\u00e9cnica, como de neg\u00f3cios.<\/p>\n

Outras t\u00e9cnicas utilizadas na implanta\u00e7\u00e3o incluem\u00a0o processo de padroniza\u00e7\u00e3o, limpeza e valida\u00e7\u00e3o dos dados. J\u00e1 o\u00a0Match<\/strong> e a\u00a0Consolida\u00e7\u00e3o<\/strong>\u00a0configuram o momento no qual \u00e9 feita a identifica\u00e7\u00e3o dos registros e a elei\u00e7\u00e3o de um registro mestre.<\/p>\n

O Gerenciamento de Exce\u00e7\u00e3o<\/strong>\u00a0consiste no tratamento manual realizado por uma \u00e1rea de backoffice dos registros, e o Monitoramento<\/strong>\u00a0tem o objetivo de averiguar o n\u00edvel de qualidade dos dados.<\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/strong><\/h2>\n

\"Data<\/strong><\/p>\n

A implementa\u00e7\u00e3o consiste em um processo aparentemente simples, mas essencial para explorar a qualidade dos dados a favor das empresas, j\u00e1 que\u00a0dados\u00a0precisos s\u00e3o fundamentais para a aplica\u00e7\u00e3o de BI. As solu\u00e7\u00f5es baseadas em dados com qualidade criam sinergia com os processos existentes da empresa e aumentam as chances de promover vantagem competitiva<\/strong>.<\/p>\n

Enfim, ao ser bem\u00a0sucedida, a implementa\u00e7\u00e3o do DQ ajuda, ainda, a maximizar os retornos sobre\u00a0investimentos (ROI) das organiza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Estamos em uma era de dados. Todas as informa\u00e7\u00f5es come\u00e7am a ser captadas\u00a0por sensores e equipamentos conectados \u00e0 Internet das Coisas (IoT ou Internet of things).","protected":false},"author":6,"featured_media":11146,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1654],"tags":[],"class_list":["post-11145","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-other-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"\nData Quality: aprenda a lidar com os dados da empresa<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Entenda o que \u00e9 o Data Quality, processo para tornar os dados padronizados, completos e \u00edntegros! 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