Confiabilidade de dados

A confiabilidade dos dados é crucial para as organizações modernas. Em um mundo orientado por dados, as empresas precisam de dados confiáveis para ajudar a embasar decisões e preparar o terreno para a inovação.

O que é confiabilidade de dados?

A confiabilidade de dados é uma medida da confiabilidade dos dados, com três componentes principais:

• Acurácia: os dados representam a realidade e estão livres de erros.
• Completude: não falta nada nos dados.
• Consistência: Os dados são estáveis ao longo do tempo e entre as fontes, produzindo resultados semelhantes em condições semelhantes.

Por que a confiabilidade dos dados é importante?

As organizações podem confiar em dados confiáveis para fornecer uma base sólida para insights, e eles são cruciais para análise de dados e tomada de decisão efetivas. Quanto mais confiáveis os dados, menos suposições são necessárias para tomar decisões e mais valor os dados fornecem.

A confiabilidade dos dados também pode fazer uma diferença significativa em todos os aspectos de uma organização, incluindo:

• Maior eficiência: As organizações gastam menos tempo lidando com erros e mais tempo aproveitando o valor dos dados
• Conformidade aprimorada: dados confiáveis são essenciais para atender aos padrões e estar em conformidade com leis e regulamentações.
• Gerenciamento de riscos aprimorado: Com dados confiáveis, as organizações podem identificar os riscos com mais precisão e mitigá-los

A confiabilidade dos dados também é fundamental para operações eficazes, gestão financeira, vendas e muito mais. Dados confiáveis impulsionam resultados precisos e eficazes e um ciclo virtuoso de confiança e transformação. A confiabilidade dos dados é um aspecto importante da qualidade dos dados, que é uma medida mais ampla dos dados que inclui outros componentes, como validade, pontualidade e unicidade.

Desafios para alcançar a confiabilidade de dados

A confiabilidade é importante para extrair valor dos dados, mas as organizações enfrentam muitos desafios para garantir a confiabilidade dos dados. Os desafios comuns incluem:

• Governança de dados: Governança de dados ineficaz ou inconsistente permite que erros e inconsistências apareçam nos dados
• Volume de dados: Um volume de dados complexos que cresce exponencialmente pode afetar os tempos de processamento e resultar em processamento parcial de dados ou falhas.
• Consistência dos dados: alterações nos dados, metadados e pipelines de processamento podem criar inconsistências ao longo do tempo
• Fontes de dados: Mudanças nas fontes de dados ou a integração de dados de várias fontes podem afetar a confiabilidade dos dados
• Duplicação de dados: Dados duplicados que não são identificados e gerenciados adequadamente podem resultar em imprecisões
• Dados em tempo real: Fluxos de dados quase em tempo real podem introduzir problemas que podem não ser detectados

Dados não confiáveis — incluindo dados incompletos, imprecisos, inconsistentes, tendenciosos, desatualizados, ambíguos ou baseados em fontes não confiáveis — levam a conclusões falhas, decisões mal informadas e falta de confiança e certeza. Isso gera ineficiência, produz resultados medíocres ou imprecisos, retarda o progresso e reprime a inovação.

Avaliando a confiabilidade dos dados

Dada a importância da confiabilidade dos dados, ela precisa ser avaliada regularmente. Isso pode ser feito usando ferramentas de avaliação e métodos estatísticos. A confiabilidade dos dados é medida analisando diversos fatores, incluindo:

• Validade: se os dados estão medindo o que deveriam, bem como se estão formatados e armazenados corretamente.
• Completude: se os dados incluem todas as informações necessárias. Os dados podem estar corretos e válidos, mas, se estiverem faltando informações, eles não estão completos, e isso pode levar a resultados falhos.
• Unicidade: a verificação da duplicação dos dados, o que pode criar ponderação excessiva e imprecisões.
• Atualidade: quão recentes e atualizados são os dados.
• Origem: De onde vieram os dados
• Modificação: Quais alterações foram feitas nos dados ou na fonte de dados
• Uso anterior: quantas vezes os dados foram usados.

Garantindo a confiabilidade dos dados

O gerenciamento de dados abrangente é a chave para a qualidade dos dados, incluindo a confiabilidade dos dados. Isso envolve regras de dados rigorosas e em todo o sistema e processos claros, incluindo controle de qualidade em todo o ciclo de vida dos dados e auditorias regulares. As melhores práticas para garantir a confiabilidade dos dados incluem:

Governança de dados: uma estratégia e uma estrutura robustas de governança de dados são cruciais para garantir dados confiáveis e bem gerenciados. As estruturas de governança definem papéis e responsabilidades para o gerenciamento de dados e estabelecem políticas e procedimentos para o tratamento dos dados em todas as etapas.

Protocolos de coleta de dados: A coleta de dados é padronizada. Regras e procedimentos claros garantem a consistência.

Rastreamento da linhagem de dados: A organização mantém registros de todos os dados, incluindo a fonte, quando foram coletados e quaisquer alterações. Protocolos de controle de versão garantem que as alterações sejam transparentes e facilmente rastreadas.

Monitoramento e auditoria: ferramentas de monitoramento em tempo real podem alertar as equipes sobre possíveis problemas de dados. Auditorias regulares oferecem uma oportunidade para detectar problemas, encontrar as causas-raiz e tomar medidas corretivas.

Limpeza de dados: Um processo rigoroso de limpeza de dados encontra e resolve problemas como inconsistências, outliers, valores ausentes e duplicatas.

Reprodutibilidade dos dados: As etapas de coleta e processamento de dados são claramente documentadas para que os resultados possam ser reproduzidos.

Teste de instrumentos: Os instrumentos são testados para garantir resultados confiáveis.

Backup de dados: É feito um backup confiável dos dados para evitar perdas, e existe um sistema de recuperação robusto para minimizar as perdas quando elas ocorrem. Esses sistemas devem ser testados regularmente.

Segurança: uma segurança robusta contra ataques externos, com o uso de ferramentas como firewalls e criptografia, é fundamental para um gerenciamento de dados eficaz. A proteção contra violações e adulterações protege a integridade e a confiabilidade dos dados.

Controle de acesso: O controle do acesso interno também é importante para proteger a confiabilidade dos dados. As medidas de autenticação baseada em função garantem que somente pessoas com as autorizações corretas possam acessar e modificar os dados.

Treinamento: as pessoas que lidam com dados são treinadas para entender a importância de dados confiáveis e os protocolos, procedimentos e melhores práticas que devem seguir para garantir a confiabilidade dos dados.

O papel dos engenheiros de dados na confiabilidade dos dados:

Dentro de uma organização, os engenheiros de dados podem desempenhar um papel importante para garantir que ela tenha as estruturas e os sistemas necessários para garantir a confiabilidade dos dados. Os engenheiros de dados garantem que dados confiáveis e de alta qualidade estejam disponíveis para atender às necessidades da organização em todos os ciclos de vida dos dados, implantando ferramentas e processos de confiabilidade de dados e corrigindo problemas de confiabilidade de dados.

Um subconjunto da engenharia de confiabilidade de dados é a confiabilidade do pipeline de dados. Um pipeline de dados engloba as maneiras como os dados fluem de um sistema para outro. A confiabilidade do pipeline de dados é importante para a confiabilidade dos dados, porque problemas no pipeline podem resultar em dados imprecisos ou atrasados. Os processos do pipeline precisam ser criados e executados corretamente para produzir dados confiáveis.

Construindo uma cultura de confiabilidade de dados

Nenhuma pessoa sozinha consegue garantir a confiabilidade dos dados em toda a empresa — deve ser um esforço de equipe e exige um compromisso coletivo. As organizações precisam construir uma cultura de confiabilidade de dados na qual as equipes entendam sua importância, conheçam os processos e procedimentos necessários e levem os protocolos a sério. As organizações podem seguir várias etapas para criar uma cultura de confiabilidade de dados:

Governança: Um primeiro passo importante é criar uma estrutura de governança de dados sólida que estabeleça regras e responsabilidades sobre como os dados são tratados e processados para garantir a qualidade e a confiabilidade dos dados. Essa estrutura deve abranger todas as etapas do processo de dados que afetam a confiabilidade dos dados, desde a coleta até a análise — e esses processos devem ser rigorosamente aplicados.

Treinamento: Outro aspecto crucial é o treinamento. Os funcionários que interagem com dados devem receber treinamento sobre os princípios e as melhores práticas que contribuem para a confiabilidade dos dados. Eles precisam demonstrar uma compreensão clara das regras que devem seguir e da maneira correta de lidar com os dados em diversas situações. O treinamento deve ser contínuo para atualizar o conhecimento dos funcionários e garantir que os protocolos sejam atualizados conforme necessário.

Responsabilidade: A responsabilidade também é fundamental. É importante que os funcionários entendam claramente quem é o responsável por garantir a confiabilidade dos dados em qualquer etapa do processo e que levem a sério sua própria responsabilidade de cultivar dados confiáveis.

Mentalidade: em toda a organização, os líderes devem estabelecer uma mentalidade de altos padrões de qualidade e confiabilidade dos dados. A expectativa deve ser de que todos têm um papel a desempenhar no cumprimento desses padrões.

Investindo em confiabilidade de dados

Além de criar uma cultura de confiabilidade dos dados, também é importante que as organizações invistam em plataformas e ferramentas que facilitem a confiabilidade dos dados. Plataformas de dados que reduzem silos, simplificam processos, fornecem visibilidade, possibilitam a colaboração integrada e permitem que as equipes compartilhem e governem dados de forma centralizada dão suporte às equipes para garantir a confiabilidade dos dados. Recursos de automação e IA ajudam a reduzir processos manuais tediosos e erros humanos. As ferramentas de avaliação e monitoramento devem facilitar a identificação e a correção de problemas, com alertas em tempo hábil quando necessário. Ter as estruturas e ferramentas adequadas dá às equipes uma vantagem inicial para garantir que os dados sejam confiáveis e que permaneçam assim.

Garantindo a confiabilidade dos dados com o Databricks

Alcançar uma confiabilidade de dados consistente exige uma abordagem integrada de ponta a ponta em todos os sistemas de dados e fases do ciclo de vida. A Databricks Data intelligence Platform oferece suporte e otimiza o gerenciamento abrangente da qualidade dos dados e a confiabilidade dos dados.

O Databricks resolve uma série de desafios de confiabilidade de dados, incluindo:

• Governança de dados: Ao mesclar o data lake e o data warehouse em um único lakehouse, as organizações podem alojar todas as cargas de trabalho em um único lugar e permitir que todos colaborem na mesma plataforma, possibilitando uma estrutura de governança consistente e eficiente.
• Consistência de dados: Inconsistências podem ocorrer quando alterações em um sistema de dados não são replicadas em outro. O Databricks ajuda a evitar esse problema ao alojar todos os dados no lakehouse, que fornece uma única fonte da verdade e evita silos de dados.
• Limpeza de dados: A arquitetura medallion da Databricks Data Intelligence Platform fornece uma estrutura clara para o “quando, por que e o quê” da limpeza e transformação de dados.
• Acurácia dos dados: o Databricks oferece três recursos para garantir que apenas dados acurados sejam processados e apresentados aos usuários finais: restrições e validação, colocação de dados em quarentena e sinalização de violações. A reversão com base no Time Travel e o uso do vacuum para excluir versões incorretas da tabela podem ajudar a reparar e remover dados inaccurados.
• Confiabilidade do pipeline de dados: O DLT facilita a criação e o gerenciamento de pipelines de dados confiáveis que fornecem dados de alta qualidade, oferecendo recursos prontos para uso para lidar com expectativas e monitoramento da qualidade dos dados.

Databricks Lakehouse Monitoring é um serviço de plataforma integrado que fornece métricas de qualidade prontas para uso para ativos de dados e IA e um dashboard gerado automaticamente para visualizar essas métricas. É o primeiro serviço de monitoramento com tecnologia de IA tanto para dados quanto para modelos de ML. O uso do Databricks Lakehouse Monitoring para monitorar dados fornece medidas quantitativas que ajudam a acompanhar e confirmar a qualidade e a consistência dos dados ao longo do tempo. Os usuários podem definir métricas personalizadas vinculadas à sua lógica de negócios, ser alertados sobre problemas de qualidade e confiabilidade dos dados e investigar facilmente as causas-raiz.

Com o Databricks, as organizações podem garantir de forma eficiente e eficaz a confiabilidade e a qualidade geral dos dados para que possam se concentrar em extrair o valor de seus dados para impulsionar o sucesso dos negócios.

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