Qualidade de dados: o que é, por que é importante e como se mede

A qualidade de dados define boa parte do sucesso de qualquer estratégia empresarial moderna, pois ela depende da confiabilidade das informações utilizadas para ser implementada. Garantir a validade e a coerência dos dados é uma responsabilidade compartilhada entre diferentes áreas da empresa e garante decisões confiáveis, processos eficientes e uma vantagem competitiva.

Neste artigo explicamos o que é a qualidade dos dados, por que é importante para as empresas, os padrões e critérios para seu gerenciamento, como medi-la e oferecemos algumas boas práticas.

O que é a qualidade de dados?

A qualidade de dados refere-se ao grau em que um conjunto de informações cumpre os requisitos para seu uso operacional ou analítico. Em termos práticos, isso significa certificar-se de que os dados estejam corretos e sejam coerentes para obter data quality disponíveis no formato adequado para serem processados sem erros. Além de ser uma característica técnica, trata-se de uma disciplina de gerenciamento que garante que as informações sejam aptas para sua utilização, minimizando riscos na execução de processos e proporcionando a segurança necessária para fundamentar qualquer decisão de negócio.

A importância da qualidade das informações ganha nova dimensão com o avanço da inteligência artificial e do machine learning. Nesses ambientes, a confiabilidade das informações é essencial, pois qualquer erro na entrada de dados se propaga e se amplia nos resultados automáticos. Por isso, o gerenciamento atual não só foca na correção de erros manuais, mas também na implementação de sistemas capazes de auditar e validar grandes volumes de registros em tempo real para obter informações processáveis.

Por que é importante a qualidade do dado em uma empresa?

A qualidade dos dados é fundamental porque determina a validade dos relatórios e a assertividade das decisões empresariais. Além disso, os dados de alta qualidade são essenciais para cumprir os requisitos legais e regulatórios em inúmeros setores. É necessário transformar as informações brutas para aproveitar suas vantagens:

• Melhoria dos processos. Ter dados de alta qualidade reduz erros operacionais e elimina redundâncias na cadeia de valor. Em setores como o logístico ou o industrial, isso se traduz em um planejamento preciso do estoque, na redução do tempo de expedição e na redução de custos decorrente de devoluções ou falhas no abastecimento.
• Tomada de decisão. O acesso a dados de alta qualidade permite que os indicadores-chave de desempenho (KPI) sejam confiáveis e expressem fielmente a realidade operacional. Dessa forma, a direção pode tomar decisões baseadas em evidências precisas, em vez de se basear em intuições, o que atenua a incerteza e representa uma vantagem competitiva.
• Satisfação do cliente. Coletar dados de qualidade sobre os clientes facilita a personalização da oferta de produtos e serviços.
• Menores custos operacionais. Gerenciar os dados com precisão ajuda a eliminar duplicidades e processos ineficientes, reduzindo os custos operacionais.

Problemas devido a dados de má qualidade

Por vezes, as empresas utilizam dados de má qualidade, o que pode afetar seus planos ao fornecer informação errada ou enviesada. Segundo a consultora McKinsey, 72% das organizações líderes indicam que o gerenciamento de dados é um dos principais desafios que as impedem de escalar os casos de uso de IA. Isso ocorre devido a diversas razões, tais como coleta inadequada de dados de entrada, erros ao instalar os sistemas, ou migrações realizadas sem limpeza prévia. Deixar de lado o rigor dos dados pode trazer diversas complicações:

• Dados duplicados. Isso ocorre quando um mesmo evento é registrado várias vezes, o que distorce as métricas e gera custos de armazenamento desnecessários.
• Dados incompletos. Aparecem ao ignorar determinados campos ou quando as informações não são coletadas de forma completa.
• Dados inconsistentes. São gerados quando as informações são diferentes entre distintos sistemas ou bancos de dados, levando a versões contraditórias de uma mesma realidade e dificultando a consolidação de relatórios.
• Dados imprecisos. Podem ocorrer através de um processo de compilação defeituoso e se tornar a origem de resultados enviesados.
• Dados obsoletos. Os dados defasados podem comprometer a confiabilidade dos projetos e a precisão das previsões.

Padrões e critérios da qualidade de dados

Para garantir que a qualidade das informações seja um ativo confiável, é necessário basear-se em marcos internacionais reconhecidos, como o padrão ISO/IEC 25012, que estabelece um modelo robusto onde a qualidade do dado se verifica através de quinze critérios principais. Alguns deles são:

Atualidade

Os dados devem estar atualizados para serem úteis. Além disso, sua qualidade também depende do período de tempo a que se refere, ou seja, um dado pode ser preciso e válido, mas, se estiver defasado, pode perder seu valor para fundamentar a tomada de decisão. O objetivo consiste em prognósticos e análises que se baseiem no contexto necessário.

Consistência

As informações disponíveis em diferentes sistemas ou bancos de dados da organização não devem apresentar contradições. Isso evita, por exemplo, que os departamentos de uma empresa trabalhem com percepções diferentes, favorecendo a coordenação entre as diversas áreas da empresa.

Precisão

Os dados devem representar a realidade e registrar com fidelidade os fatos ocorridos. Dessa forma, o objetivo é coletar dados sem erros de transcrição ou medição para impedir que a falta de precisão possa levar a diagnósticos equivocados.

Complitude

Dispor de dados completos permite ter uma visão completa do negócio, possibilitando a implementação de estratégias operacionais ou analíticas. Para serem exaustivos, os conjuntos de dados devem minimizar os valores nulos, campos vazios ou registros ausentes.

Validade

Para ter data quality, é necessário verificar se as informações se ajustam às regras de negócio e aos formatos técnicos utilizados pela organização. Isso inclui padrões que podem ir desde a estrutura dos e-mails até intervalos e valores admissíveis. Portanto, isso reduz a necessidade de recorrer a limpezas e os sistemas podem processar os dados automaticamente.

Como se mede a qualidade do dado?

Para que um projeto que utiliza dados seja bem-sucedido, várias áreas devem cooperar para conseguir métricas objetivas. Esse processo de medição não é uma tarefa isolada, é uma metodologia sistemática que se desenvolve através dos seguintes passos:

• Estabelecer KPI e limites. Em primeiro lugar, os indicadores-chave de desempenho (KPI) são definidos para cada dimensão ou critério da qualidade de dados. Esses limites podem variar de acordo com a atividade e o setor de cada negócio. Por exemplo, um operador logístico pode exigir um limite de precisão superior a 99% na localização de seus produtos.
• Elaborar perfis de dados. O data profiling é a principal técnica de medição. Consiste em analisar em profundidade os conjuntos de dados, comparando-os com metadados e calculando estatísticas. Esse processo permite identificar automaticamente padrões incorretos, valores nulos ou anomalias antes de afetarem a tomada de decisão.
• Realizar auditorias e relatórios de qualidade. É necessário fazer avaliações periódicas comparando os dados reais e os padrões previamente estabelecidos.

Boas práticas para o gerenciamento de dados de qualidade

Manter a boa qualidade dos dados exige fazer um acompanhamento contínuo, valorizar as tarefas e boas práticas que ajudam em sua solidez e difundir essa filosofia aos diferentes departamentos da empresa. Algumas delas são as seguintes:

• Digitalizar os processos. A digitalização aumenta a velocidade e precisão dos processos, inclusive em setores como a logística, permitindo coletar dados de alta qualidade através do sistema de gerenciamento de armazém como o Easy WMS da Mecalux. Sua funcionalidade Supply Chain Analytics facilita o acesso à informação crítica.
• Padronizar formatos. É necessário utilizar formatos de dados consistentes, pois permite minimizar o risco de erros e promover a interoperabilidade.
• Implementar regras de validação. Estabelecer regras de validação é uma técnica que garante que apenas dados de qualidade sejam acessados pelo sistema. Servem como primeira linha de defesa contra entradas erradas.
• Manter a rastreabilidade. Consiste em utilizar ferramentas e processos que rastreiem as transformações dos dados durante todo o seu ciclo de vida.

A qualidade de dados, determinante para a confiabilidade

O gerenciamento da qualidade dos dados é um processo estratégico que pode condicionar a confiabilidade dos projetos de toda a organização. Basear-se em padrões internacionais como a norma ISO/IEC 25012 transforma os ativos brutos em informação de valor. Ao medir critérios como precisão, exaustividade ou atualidade, e ao utilizar ferramentas avançadas, as empresas promovem decisões confiáveis e procedimentos eficientes. Em suma, promover uma cultura de dados sólidos é a base fundamental para a inovação tecnológica e o sucesso competitivo no atual ambiente digital.