O que é qualidade de dados?

Mais do que nunca, as organizações dependem de uma variedade de datasets complexos para orientar suas decisões. Para que as empresas possam tomar decisões estratégicas e práticas da melhor forma possível, é fundamental que esses dados sejam confiáveis, precisos e relevantes. Isso se torna ainda mais importante à medida que as industries passam a adotar recursos de IA. IA e analítica dependem de dados limpos e de qualidade para fazer previsões e tomar decisões corretas.

Dados poucos não confiáveis tornam os algoritmos de IA menos fidedignos, e também podem impactar negativamente a sua organização. Questões de qualidade de dados — como dados incompletos ou ausentes — podem resultar em conclusões imprecisas e perdas financeiras significativas. Segundo a Gartner, as organizações perdem em média cerca de US$ 13 milhões por ano devido à baixa qualidade de seus dados.

Os dados precisam ter integridade e ser precisos, completos e consistentes em todos os momentos do seu ciclo de vida. A integridade de dados também é um processo contínuo para garantir que novos dados não comprometam a qualidade geral de um dataset, além de proteger dados atuais contra a perda ou corrupção.

Os benefícios de dados de alta qualidade

Manter uma boa qualidade de dados é importante por inúmeros motivos, incluindo: 

Eficiência operacional: ter em mãos dados de alta qualidade permite reduzir o tempo e os recursos dedicados à correção de erros, ao tratamento de discrepâncias e à identificação de redundâncias. Dados de boa qualidade também reduzem os custos, ajudando os funcionários a focarem em tarefas estratégicas de alto nível, em vez de terem que lidar com problemas relacionados aos dados. 

Tomada de decisão informada: uma boa qualidade de dados dá aos principais interessados a confiança de que suas decisões são baseadas em informações precisas. Dados precisos, completos e oportunos também são essenciais para a analítica e a IA, pois ambas dependem de dados de qualidade para gerar resultados significativos.

Governança de dados aprimorada: a qualidade dos dados é essencial para se ter uma governança de dados eficiente, garantindo que os datasets sejam geridos de forma consistente e cumpram os requisitos regulatórios.

Principais elementos da qualidade dos dados

A qualidade dos dados pode ser dividida em seis dimensões principais: 

1. Consistência: os dados precisam ser consistentes nos diferentes bancos de dados e datasets. Isso inclui dados de diversas áreas de interesse, transações e períodos de tempo. A curadoria de dados que elimina duplicações e conflitos é crucial à medida que os datasets aumentam em escala e crescem 
2. Precisão: os dados devem refletir a conjuntura do mundo real que eles representam. Sejam para corresponder a medidas físicas ou a um ponto de referência, dados de qualidade não podem conter erros e devem representar sua origem com precisão. 
3. Validade: os dados também devem estar em conformidade com os formatos, normas e regras definidos. Isso normalmente significa que os dados estão dentro do intervalo ou padrão projetado, incluindo quaisquer metadados relevantes. 
4. Completude: um dataset é tão bom quanto sua completude. Pontos de dados ausentes ou indisponíveis podem comprometer a qualidade geral dos dados, resultando em entendimentos insuficientes ou incompletos.  
5. Atualidade: os dados precisam estar atualizados e disponíveis quando forem necessários. Qualquer atraso ou defasagem na geração de relatórios de dados pode resultar em imprecisões significativas. Os sistemas precisam capturar qualquer informação nova, processar essas informações e armazená-las com precisão para que possam ser encontradas posteriormente.  
6. Singularidade: quando os dados são agregados a partir de uma variedade de fontes, é fundamental que os processos de qualidade dos dados levem em conta quaisquer duplicações ou redundâncias. Datasets que carecem de singularidade podem acabar gerando percepções e estratégias que induzem ao erro. 

É importante notar que qualquer dado que entre em uma plataforma de analítica de dados provavelmente não atenderá a esses requisitos. A qualidade dos dados é obtida por meio da limpeza e transformação deles ao longo do tempo. 
 
Outra forma de garantir a qualidade dos dados é utilizar o modelo dos “sete Cs da qualidade dos dados”, que descreve como preparar os dados para compartilhamento, processamento e uso. 

• Coletar: a coleta de dados é considerada a fase inicial. É o processo de captura, formatação e armazenamento de dados em um repositório adequado.  
• Caracterizar: após a coleta dos dados, a segunda etapa é caracterizar metadados adicionais, como o horário de criação dos dados, o método de coleta e até mesmo a localização ou as configurações específicas de sensores. 
• Limpeza: o próximo passo é limpar os dados, corrigindo quaisquer problemas ou corrupções encontrados neles. ETL (extrair, transformar, carregar) é um processo comum, mas outros processos podem ser usados para resolver problemas adicionais, como duplicação, erros de digitação ou dados desnecessários. 
• Contextualizar: nem todos os dados são relevantes para o seu negócio ou iniciativa. A contextualização dos dados determina quais metadados adicionais podem ser necessários. 
• Categorizar: identifica mais profundamente os fatores-chave nos datasets e os extrai com base no domínio do problema. 
• Correlacionar: esta etapa conecta dados e conceitos díspares encontrados em diversos repositórios de dados. Por exemplo, dois datasets podem se referir aos mesmos pontos de dados: o número de telefone de um cliente pode ser classificado como dois tipos diferentes conforme seu respectivo banco de dados. A correlação ajuda a resolver esses conflitos conectando os pontos de dados. 
• Catalogar: a etapa final é garantir que os dados e metadados sejam armazenados, preservados e acessíveis de forma segura nas plataformas de pesquisa e análise.

Avaliação da qualidade dos dados

A qualidade dos dados deve ser avaliada com base em um modelo de normas e dimensões estabelecidas. Quatro dos principais modelos incluem: 

• Modelo de avaliação da qualidade de dados (DQAF) 
• Gerenciamento total da qualidade de dados (TDQM) 
• Painel de pontuação da qualidade de dados (DQS) 
• Tempo de inatividade dos dados 

Essas normas identificam lacunas nos dados e geram melhorias ao longo do tempo. Algumas das métricas mais comuns usadas por esses modelos incluem: 

• Taxa de erro: a frequência de erros encontrados nos dados 
• Taxa de completude: a porcentagem de dados que estão completos e disponíveis 
• Taxa de consistência: o grau em que os dados são consistentes em diferentes datasets. 
• Taxa de atualidade: quão atuais são os dados

Melhorando a qualidade dos dados

À medida que os datasets aumentam e questões cada vez mais complexas surgem, torna-se um grande desafio melhorar a qualidade dos dados. O monitoramento da qualidade dos dados deve ser realizado durante todo o ciclo de vida deles. A longo prazo, isso pode resultar em uma analítica mais precisa, decisões mais inteligentes e o aumento da receita. 

• Qualidade dos dados durante o ETL: o processo de limpeza de datasets pode gerar uma série de erros. Verificar a qualidade dos dados durante todo o processo de ingestão, transformação e orquestração pode garantir precisão e conformidade contínuas. Embora as ferramentas de limpeza de dados possam automatizar o processo de corrigir ou remover dados imprecisos ou incompletos de um dataset, nenhuma automação é perfeita. Testes contínuos ao longo deste processo podem garantir ainda mais a precisão e qualidade em geral.
• Qualidade e governança de dados: uma boa governança de dados é essencial para proteger os dados e garantir sua qualidade. Decida qual deve ser o padrão de sua empresa para a qualidade dos dados e determine quais partes interessadas devem ser responsáveis por diferentes partes do processo. É igualmente importante incentivar uma cultura de qualidade dos dados para assegurar que todos compreendam seu papel na preservação da integridade deles. 
• Qualidade dos dados em testes: os testes de qualidade dos dados têm como objetivo antecipar problemas específicos e conhecidos em qualquer dataset, enquanto as ferramentas de perfil de dados analisam os dados para questões de qualidade e fornecem percepções sobre padrões, discrepâncias e anomalias. Isso deve ser realizado antes de qualquer implementação no mundo real para assegurar a precisão dos seus resultados.

Desafios emergentes na qualidade dos dados

Em um ambiente de negócios competitivo, as organizações precisam alavancar seus dados para se manter à frente da concorrência. As iniciativas de IA e machine learning estão cada vez mais fundamentais para que as empresas gerem percepções e inovações a partir de seus dados para se manterem competitivas. Enquanto isso, a transição para capacidades que priorizam a cloud e a crescimento da Internet das Coisas (IoT) resultaram em um volume de dados exponencialmente maior.  

A necessidade de se ter práticas abrangentes de qualidade dos dados nunca foi tão grande, entretanto, as organizações estão tendo dificuldades para construir e manter uma boa qualidade dos dados: 

• Dados incompletos ou imprecisos: a agregação de dados de diversas fontes pode resultar em atributos ausentes, erros ou duplicações, o que pode levar a decisões imprecisas ou errôneas. 
• Governança de dados deficiente: sem melhores práticas sólidas de gestão de dados, a qualidade dos dados pode ficar comprometida devido a funções ou responsabilidades indefinidas. 
• Volume e velocidade dos dados: um volume crescente de dados apresenta desafios no processamento e na geração de relatórios em tempo real, o que pode atrasar as percepções. 
• Fontes de dados complexas: os sistemas estão coletando cada vez mais dados não estruturados, como fotos e vídeos, que podem apresentar problemas até mesmo para os processos de qualidade de dados mais cuidadosamente elaborados. 
• Práticas de monitoramento: organizações que não têm práticas rigorosas de monitoramento de dados podem comprometer a qualidade dos dados

À medida que as organizações intensificam sua abordagem orientada por dados e liderada por IA e analítica, será essencial centralizar e otimizar as práticas de qualidade dos dados. Quanto melhor a qualidade dos dados, melhor as organizações podem tomar decisões eficientes, minimizar erros e competir em um ambiente tecnologicamente avançado.