Informações incompletas, imprecisas ou desatualizadas são um problema para todas as empresas. Para os diretores, a tomada de decisão infundada significa altos riscos de prejuízo, enquanto para os colaboradores, horas de trabalho perdido. No entanto, com ferramentas de qualidade de dados essa situação muda.
Com os recursos certos em mãos, os responsáveis pela empresa sabem exatamente onde e como o dinheiro está sendo gasto, qual o retorno esperado, etc. Já os funcionários têm uma relação atualizada dos contatos, evitando contatos que não evoluem.
Seja pela integração de dados ou pelo uso de diagramas, o Data Quality precisa ser uma preocupação dentro de empresas que querem crescer.
Estratégias de marketing, fusão ou aquisição de empresas, estudo de investimentos, follow up de vendas, recuperação de dívidas entre outros, a importância da qualidade de dados é enorme para todas as áreas.
Como as ferramentas de qualidade de dados melhoram a performance?
O conceito de qualidade de dados diz respeito a algumas características das informações adquiridas que falaremos mais à frente. Mas, de forma geral, o que diz se um material é bom ou não é a sua capacidade de resolver problemas.
Então, os dados precisam ter usabilidade real, caso contrário são inúteis. Em 2021, o Gartner estimou que informações de má qualidade custam em média US$ 12.9 milhões para as empresas todos os anos.
Quando falamos de recuperação de dívidas, por exemplo, essa baixa qualidade pode esconder as melhores negociações.
Ao ter informações completas e integradas sobre a Receita Federal, Poder Judiciário, etc, o refinanciamento de um passivo se torna mais seguro. Sabendo sobre a situação financeira dos devedores, os acordos e negociações também se tornam mais confiáveis.
Sempre que um débito puder ser quitado porque a saúde financeira do cliente melhorou, os analistas saberão e começarão um diálogo. Além disso, como é preciso recuperar valores no menor tempo possível, os contatos que não levam a nenhum lugar são evitados.
Dessa forma, há otimização do tempo e aumento da performance, pois os movimentos são precisos. Com isso em mente, veja a seguir quais são as dimensões da qualidade de dados e o que os caracteriza como tal.
- precisão;
- completude;
- consistência;
- velocidade;
- singularidade;
- aplicabilidade.
As principais ferramentas de qualidade de dados
Para melhorar a qualidade do material que se encontra nos bancos de dados, repositórios e afins é necessário considerar diferentes recursos. Desde ferramentas manuais, que exigirão mais trabalho e estão sujeitas a erros, até soluções automatizadas.
Confira alguns recursos que permitem identificar e corrigir problemas de Data Quality manualmente ou de forma automatizada.
- diagrama de Ishikawa;
- perfil de dados;
- Change Data Capture;
- histograma;
- preparação de dados;
- integração de dados.
Diagrama de Ishikawa
Também conhecido como espinha de peixe, o Diagrama de Ishikawa é uma ferramenta para identificar causa e efeito. Nesse modelo, os problemas são categorizados para tentar entender o que o está causando.
Ele tem um formato simples de ser usado e facilita a resolução de transtornos, já que divide em aspectos menores e mais fáceis de gerir.
Ao identificar que as informações de baixa qualidade vem de um banco que não está integrado a outros sistemas, por exemplo, a situação pode ser resolvida rapidamente.
Perfil de dados
Os perfis de dados são ferramentas que analisam conjuntos de informações sobre sua qualidade e legitimidade. Por meio de algoritmos, são analisadas as características desses conjuntos de dados, como máximo, mínimo, média, frequência e percentil.
Depois disso, essa ferramenta faz uma análise dos metadados para identificar relacionamentos chave, dependências funcionais e mais. Isso pode ser feito por meio da descoberta de estrutura, que usa estatísticas básicas para validar informações.
Ou pela descoberta de conteúdo, que processa os dados para formatação e padronização para integrá-los no sistema, ou pela descoberta de relacionamento, que identifica e conecta diferentes conjuntos.
Dessa forma, as empresas podem analisar grandes quantidades de dados, sabendo que as informações são precisas, para entender o perfil do devedor, o que permite resoluções mais rápidas, menos custosas e menos trabalhosas.
Change Data Capture
O Change Data Capture é um recurso valioso para a gestão de dados, pois evita retrabalhos. Com essa ferramenta, as mudanças feitas nas bases do material são identificadas e capturadas em tempo real.
Dessa forma, sempre que algum dado for alterado, ele replica a informação e atualiza no repositório, evitando que isso precise ser feito manualmente.
Ao invés de um analista encontrar, alterar, atualizar e exportar a informação, o CDC os envia para qualquer local, aumentando a disponibilidade e acessibilidade deste material. Assim, diferentes setores, profissionais, filiais e mais têm dados confiáveis para trabalhar.
É melhor não perder tempo ligando para uma pessoa que talvez não tenha como pagar a dívida, entre em contato com aquelas que têm maiores condições. A ferramenta permite ver, por exemplo, um acréscimo de patrimônio.
Se a informação for alterada em algum dos bancos de dados integrados, o material atualizado chegará para todos os sistemas. Isso permite que os colaboradores passem seu tempo no trabalho investindo esforços naquilo que realmente traz retorno.
Histograma
O histograma é um recurso de qualidade que pode ser usado para verificar a frequência que cada valor aparece em um conjunto de dados. Ele pode ser usado para checar a capacidade de crédito dos clientes, por exemplo.
Caso haja informações sobre histórico funcional, bens, processos judiciais, dívidas, etc, os analistas podem ver quais valores já foram pagos anteriormente, quais gastos são mais emergenciais, e mais, a fim de ter um perfil mais preciso do consumidor.
Preparação de dados
Geralmente ligada a formatação, correção e combinação de conjuntos, a preparação de dados é fundamental para ter informações de qualidade. Trata-se do processo de limpeza e transformação de materiais brutos.
É um procedimento trabalhoso, pois envolve a padronização de formatos, enriquecimento de informações e eliminação de discrepâncias. Entre outros motivos, ela é vantajosa porque ao detectar um erro antes do processamento, a empresa economiza tempo, dinheiro e ganha agilidade.
Principalmente, porque depois que as informações saem do seu local de origem, a correção delas é mais difícil, o que faria com que um grande número de pessoas se dedicasse para resolver a situação.
Com uma ferramenta de preparação e qualidade de dados, os profissionais de TI da empresa não precisam gastar 80% do seu tempo fazendo isso. Quem está no time de vendas ou cobrança vê o caminho com mais clareza, enquanto as lideranças têm mais segurança nas decisões.
Integração de dados
A integração de dados é o que torna as informações acessíveis para toda a empresa. O Business Intelligence, o setor de vendas, de marketing, financeiro, operacional e muitos outros são beneficiados com isso.
Já que todo o material pode ser aproveitado e os dados vindos de inúmeras fontes estão em um único lugar, se tem uma visão 360º e facilitada dos clientes e uma chance maior de insights acontecerem.
Além disso, aumenta a colaboração e comunicação entre diferentes setores, criando oportunidades valiosas para a empresa.
Assim, os funcionários de todas as áreas aproveitam seu tempo da melhor forma possível, investindo energia em atividades geradoras de receita e não consumidoras de caixa.
Conteúdo produzido em parceria com a Sysvision.
