10 dicas sobre como melhorar a qualidade dos dados
a importância dos dados de alta qualidade está documentada nas principais verticais e é especialmente significativa com a recente pandemia. Como resultado, alcançar alta qualidade de dados é um objetivo crítico para organizações orientadas por dados.
melhorar a qualidade dos dados oferece:
- Confiável relatórios e análises
- Otimizada de processos operacionais
- Superior experiência do cliente
- Melhor ROI
Abaixo estão as nossas dicas para melhorar a qualidade dos dados para obter o melhor de seus dados de investimentos.
Dica 1: Defina a necessidade do negócio e avalie o impacto do negócio
as necessidades do negócio são frequentemente os impulsionadores para iniciativas de melhoria da qualidade dos dados. Você pode priorizar os problemas de qualidade de dados de acordo com as necessidades da sua empresa e como eles afetarão sua empresa a longo prazo. Medir o impacto nos negócios ajuda a estabelecer uma meta e acompanhar o progresso da melhoria da qualidade dos dados. Uma referência contínua às necessidades de negócios define o contexto para refinar a abordagem da qualidade dos dados.
Dica 2: entenda seus dados
para uso confiável, você não precisa apenas de dados “certos”, mas também dos dados “certos”. Sim, nem todos os dados são iguais. Você precisa entender os dados corretamente para ver se é “certo” ou relevante para o uso pretendido. A chave aqui é entender seus dados. De onde vem, o que descreve e como você pode extrair mais valor dele. Inteligência de dados é a capacidade de entender e usar seus dados da maneira certa. Descrever e conectar dados corretamente ao longo de sua jornada é a melhor abordagem estratégica para melhorar a qualidade dos dados.
Dica 3: abordar a qualidade dos dados na fonte
muitas vezes, os problemas de qualidade dos dados são corrigidos temporariamente, apenas para seguir em frente com o trabalho. Considere o que acontece se um cientista de Dados encontrar registros vazios em um conjunto de dados selecionado. Muito provavelmente, ela corrigirá o erro em sua cópia e continuará com a análise. Se as correções não chegarem à fonte, o conjunto de dados original ainda retém o problema de qualidade, afetando seu uso subsequente. A prevenção é melhor do que a cura, e prevenir a propagação de dados ruins é como você pode melhorar a qualidade dos dados nesses casos.
vamos dar outro caso em que a equipe de uma clínica de saúde muitas vezes teve dificuldades em entrar em contato com os pacientes após suas visitas. Quando eles descobriram que os números de telefone estavam errados para vários pacientes, eles decidiram resolver esse problema na raiz. Quando os pacientes fizeram o check – in, a equipe pediu que eles verificassem seus números de telefone e rapidamente eliminaram o problema de qualidade dos dados.
Dica 4: Use conjuntos de opções e normalize seus dados
quando os usuários inserem dados de diferentes formas, eles cometem erros, especialmente erros de ortografia. Eles podem escrever “roda” para “estrada” e esquecê-lo. Mas quando você pega esses valores para análise, eles podem afetar seriamente a qualidade do conjunto de dados. Sempre que possível, use uma lista definida de valores ou conjuntos de opções para esses campos para que os usuários não possam cometer erros. Em outros casos, ferramentas e técnicas de normalização podem resolver as inconsistências de dados para melhorar a qualidade dos dados.
Dica 5: promover uma cultura orientada por dados
a cultura orientada por dados em toda a organização segue um conjunto específico de valores, comportamentos e normas que permitem o uso efetivo dos dados. Naturalmente, ele precisa de um buy-in de todos para reconhecer seu papel na qualidade dos dados. Desenvolva uma definição compartilhada de qualidade de dados em toda a organização, identifique suas métricas de qualidade específicas, garanta a medição contínua das métricas definidas e planeje resoluções de erros. Sua organização também pode aproveitar a governança de dados para padronizar o gerenciamento de ativos de dados e melhorar sua qualidade. Uma recomendação importante do Gartner é dar aos usuários de negócios a capacidade de sinalizar e resolver problemas de qualidade. Com a qualidade dos dados de autoatendimento, você pode capacitar ainda mais analistas de dados, cientistas de dados e usuários de negócios para identificar e resolver os próprios problemas de qualidade. Em suma, uma cultura robusta orientada por dados incentiva todos a contribuir para a qualidade dos dados.
Dica 6: Nomeie um administrador de dados
como parte da iniciativa cultura orientada por dados, você pode nomear um administrador de dados para gerenciar a qualidade dos dados. Os administradores de dados podem analisar o estado atual da qualidade dos dados, otimizar os processos de revisão e implementar as ferramentas necessárias. Supervisionar a governança de dados e gerenciar metadados também fazem parte de sua responsabilidade. Ter um administrador de dados na organização garante uma responsabilidade clara e supervisão completa para melhorar a qualidade dos dados.
Dica 7: Aproveite o DataOps para capacitar suas equipes
a metodologia DataOps está focada na automação orientada a processos, juntamente com as melhores práticas, para melhorar a qualidade e a agilidade da análise de dados. Aproveitar o DataOps pode ativar dados para valor comercial em todos os níveis de tecnologia, da infraestrutura à experiência.
você pode inovar com o DataOps para adicionar automação a comportamentos humanos que definem a qualidade dos dados, testam a qualidade dos dados e corrigem falhas na qualidade dos dados. Capacitar todas as suas equipes com a cultura DataOps é uma maneira estratégica de melhorar a qualidade dos dados.
dica 8: Concentre-se em treinar e lembrar
uma cultura orientada por dados garante a participação de toda a organização em direção à qualidade dos dados. Mas também é essencial sustentar seu interesse e contribuição por meio de idéias inovadoras. O treinamento Regular em conceitos, métricas e uso de ferramentas ajudará a reforçar as necessidades e benefícios da qualidade dos dados. O compartilhamento em toda a organização de problemas de qualidade e histórias de sucesso pode atuar como lembretes amigáveis. Oferecer treinamento especializado ao pessoal é uma abordagem eficaz para melhorar a qualidade dos dados.
dica 9: Evitar futuros erros de dados
a qualidade dos dados não se trata apenas de corrigir os erros atuais, mas também de prevenir erros futuros. Avaliar e abordar as principais causas de problemas de qualidade de dados em sua organização é a chave aqui. Os processos são manuais ou automatizados? As métricas de medição estão definidas corretamente? As partes interessadas podem corrigir diretamente os erros? A cultura de qualidade de dados está firmemente estabelecida? A solução de qualidade de dados que você escolher deve se concentrar em Habilitar a qualidade de dados em toda a organização.
dica 10: Comunicar ações e resultados
integrar todos em iniciativas de qualidade de dados é fundamental porque a qualidade dos dados hoje não se limita a algumas equipes. Conscientizar todas as partes interessadas sobre as atividades cria interesse e promove a participação. Se você se comunicar com frequência sobre erros de qualidade de dados, possíveis motivos, iniciativas, testes e resultados, mais pessoas se envolverão ativamente com os projetos de melhoria. Documentar o progresso, As ações e os resultados aumenta ainda mais a base de conhecimento organizacional para impulsionar iniciativas futuras.
existem dois momentos interessantes na vida de um dado: o momento em que é criado e o momento em que é usado. Se você puder minimizar erros no momento em que os dados são criados e sempre resolver problemas de qualidade na fonte, poderá garantir a qualidade dos dados no momento em que são usados. Compreender seus dados e promover uma cultura orientada por dados ajuda muito a melhorar a qualidade dos dados durante sua jornada.