O Snowflake Intelligence chegou.
Insights corporativos ao alcance de todos os colaboradores.
Os dados movem o mundo. Eles viabilizam tudo, desde como as empresas entendem, atendem e alcançam os clientes até as ferramentas de IA, análise de dados e tomada de decisões que orientam as atividades. Eles também são essenciais para demonstrar conformidade com as regulamentações governamentais.
No entanto, nem todos os dados (ou metadados) são criados de forma igual. Muitas organizações lidam com informações que são antigas, redundantes ou irrelevantes. Deixados sem verificação, esses "dados sujos" prejudicam os sistemas, distorcem os insights e enfraquecem as decisões e as operações as quais se destinam a apoiar. É por isso que o objetivo principal das empresas hoje em dia é alcançar um nível de qualidade de dados em que elas podem realmente confiar.
Qualidade dos dados refere-se à adequação dos dados para uma finalidade específica em um determinado contexto. As organizações consideram os dados adequados para uso quando são precisos, completos, consistentes, oportunos, relevantes e exclusivos (não há dados duplicados desnecessários).
Hoje em dia, a qualidade dos dados é fundamental, pois cada processo digital que apoia uma empresa, seus funcionários e seus clientes depende disso. Com dados de alta qualidade, as empresas podem atuar de forma mais estratégica e eficiente, ao mesmo tempo em que ganham mais confiança dos clientes. Sem isso, elas podem se deparar com insights errados, oportunidades perdidas e perdas financeiras.
Muitas vezes, essas perdas começam com pequenos episódios corriqueiros que se desenvolvem por toda a empresa. Imagine, por exemplo, que você é um representante de vendas que participa de uma reunião de encerramento importante. Você abre o app de CRM no seu celular (ou tablet) para obter algumas informações de última hora sobre o cliente. Há duas possibilidades. Os dados podem estar atualizados, serem relevantes e valiosos. Eles podem impressionar o cliente de tal modo a convencê-lo a fechar o negócio. Mas, também pode acontecer, de você basear sua avaliação em dados antigos ou imprecisos, o que pode levar o cliente à conclusão de que você não está preparado, eliminando qualquer potencial de venda da conversa.
As organizações devem avaliar a qualidade de seus dados examinando pelo menos seis dimensões, entre elas:
Os dados são verdadeiros? As organizações devem garantir que os dados utilizados reflitam os valores reais para que sejam úteis. Com dados inegavelmente precisos, por exemplo, os varejistas podem processar reembolsos, de modo rápido e correto, o tempo todo, fortalecendo assim a confiança do cliente. As organizações de saúde, como os hospitais, podem garantir que os médicos e enfermeiros tenham sempre as informações corretas no local de atendimento. Além disso, os bancos podem aprovar empréstimos com confiança, sabendo que suas avaliações de crédito são baseadas em históricos de receita e informações de pagamento confiáveis.
Todos os pontos de dados necessários estão presentes? Com informações completas, as empresas podem tomar decisões confiantes e de ponta a ponta, sem depender de palpites apenas. Por exemplo, uma companhia aérea com registros completos de passageiros pode prever com mais precisão a demanda, otimizar as rotas e evitar o dispendioso excesso de reservas. De mesma forma, um hospital que possui dados abrangentes sobre internações pode atribuir os pacientes às acomodações certas de forma mais eficiente, reduzindo os tempos de espera e melhorando o atendimento geral.
Os dados são uniformes em todos os sistemas, formatos e fontes? Com dados consistentes, as organizações podem evitar contradições desordenadas e operar com confiança, sabendo que todos os membros das equipes estão trabalhando a partir do mesmo guia estratégico. Por exemplo, uma agência pública de saúde com registros consistentes de vacinação em bancos de dados estaduais e federais pode confirmar rapidamente quem está protegido durante um surto e direcionar recursos para onde eles são mais necessários.
Os dados estão atualizados e disponíveis? A obtenção de informações no tempo certo permite que as organizações aproveitem as oportunidades ou respondam rapidamente a problemas. Por exemplo, um representante de vendas com os dados mais recentes de preços e promoções pode ajustar as ofertas no local para ajudar a fechar negócios. Da mesma forma, um representante de atendimento ao cliente com acesso às interações recentes do cliente pode resolver problemas mais rapidamente e até mesmo antecipar suas necessidades.
Os dados seguem as regras, os formatos e os requisitos de negócios, conforme definidos? Dados válidos seguem os padrões de qualidade dos dados de uma organização, como formatos corretos de datas, códigos padronizados de produtos e comprimentos de campo necessários para serviços como números de conta ou IDs.
Com dados válidos, os sistemas funcionam de forma mais contínua e as decisões podem ser confiáveis. Um banco que utilize formatos padronizados de números de conta, por exemplo, pode processar pagamentos automaticamente sem revisão manual. Um hospital que exija resultados de laboratório usem códigos padrão pode transferir esses resultados diretamente para os registros dos pacientes, tornando-os mais prontamente disponíveis para os seus cuidadores.
Cada registro é diferente ou há redundâncias? Dados inegavelmente únicos permitem que as organizações criem uma única fonte de verdade para tudo o que desejem buscar, sejam eles clientes, funcionários, parceiros ou produtos. Isso possibilita insights mais claros, processos mais contínuos e um alcance do cliente mais personalizado. Por exemplo, um varejista com um registro único por comprador pode vincular as atividades online e nas lojas, permitindo a recomendação de produtos com base no histórico completo de compras do cliente, em vez de perfis fragmentados.
Infelizmente, muitas organizações enfrentam uma série de desafios frustrantes e demorados de qualidade dos dados, que podem afetar negativamente seus resultados financeiros. Para manter esses desafios sob controle, as organizações muitas vezes implementam um mix de ferramentas para monitorar, gerenciar, inventariar, controlar e limpar seus dados.
Os principais problemas de qualidade que precisam ser resolvidos são:
Erros humanos durante a entrada de dados, baixa qualidade dos processos de coleta de dados e dificuldade de integrar dados de diferentes fontes geralmente levam a conjuntos de dados imprecisos que prejudicam as decisões e as atividades de negócios. Por exemplo, se os endereços de clientes forem inseridos de forma incorreta em um banco de dados, suas remessas podem ser atrasadas ou perdidas, resultando em custos adicionais e clientes insatisfeitos.
Uma única falha importante pode comprometer o valor e a confiabilidade de um conjunto de dados inteiro. Por exemplo, um banco não pode avaliar a credibilidade de um solicitante de empréstimo sem ter uma visão completa de suas receitas e despesas. O mesmo pode acontecer com um profissional de marketing, que venda pacotes de viagens de luxo, se seus registros não lhe informarem se os clientes estão empregados ou desempregados.
Quando nomes de arquivos, datas ou outros dados cruciais são armazenados em diferentes formatos, fica mais difícil encontrar ou combinar as informações. Isso pode levar a erros comerciais e decisões incorretas ao combinar os dados forem ou analisá-los posteriormente. Por exemplo, o endereço de um cliente de seguro pode ser atualizado no sistema de sinistros, mas não no banco de dados de apólices, resultando em atrasos nos pagamentos de sinistros.
Os dados perdidos também podem causar danos consideráveis às finanças, às atividades e à imagem pública de uma empresa. Os modelos e as previsões financeiras se tornam menos confiáveis, os processos automatizados enfraquecem e os bias (desvios) podem entrar nos processos de contratação e engajamento do cliente, causando prejuízos à confiança e à percepção da marca.
Com frequência, o processo de preparação de dados leva tanto tempo que, no momento em que eles chegam aos funcionários, clientes ou outros usuários, eles já são obsoletos, o que gera complicações. As equipes de vendas, por exemplo, podem fazer promessas aos clientes que não podem ser cumpridas se trabalharem com dados obsoletos. Do mesmo modo, um hospital que se baseia em históricos desatualizados de pacientes pode não ter um dado recente sobre alergia, comprometendo a qualidade do atendimento e a segurança do paciente.
Entradas inválidas desperdiçam tempo, criam trabalho desnecessário e podem até mesmo desencadear possíveis violações regulatórias. Por exemplo, vamos supor que um banco aceite dados inválidos em seus sistemas, como montantes negativos de empréstimos ou a falta de números de identificação de clientes devedores. Nesse caso, é possível que o banco reporte, de forma incorreta, a exposição a riscos financeiros ou a liquidez de capital, não cumprindo os padrões de relatórios do setor. Da mesma forma, imagine um sistema hospitalar aceitando exames de laboratório sem códigos médicos padrão. Os resultados podem não ser integrados com precisão aos registros dos pacientes, o que pode atrasar o tratamento e enfraquecer a confiança no sistema.
Quando vários usuários ou fontes de dados adicionam as mesmas informações em diferentes partes de um sistema, ineficiência, integridade inadequada dos dados e custos desnecessários podem ocorrer rapidamente. Por exemplo, um fabricante com registros duplicados de fornecedores pode pagar acidentalmente a mesma fatura ou encomendar o mesmo produto mais de uma vez, desperdiçando tempo, dinheiro e trabalho.
Se esses obstáculos forem superados, dados de alta qualidade poderão trazer grandes benefícios para uma organização.
Alguns dos benefícios mais comuns são:
Quando executivos e funcionários confiam nos dados ao seu alcance, eles os usam de forma consistente para orientar o planejamento e as decisões. Sem essa confiança, é provável que eles ignorem esses dados. Por exemplo, um varejista com uma boa visão das vendas e do estoque disponível pode, com segurança, lançar campanhas relâmpago, sem vender demais o estoque. Um fabricante que confia em seus dados também pode prever a demanda com precisão e realizar uma produção econômica e em tempo real.
Dados limpos e de qualidade permitem que as equipes identifiquem gargalos nos fluxos de trabalho e resolvam problemas de produtividade ou manutenção com mais rapidez. Por exemplo, empresas de equipamentos pesados podem monitorar remotamente seus bulldozers ou tratores arrendados em tempo real, usando dados de alta qualidade para realizar manutenção proativa dos veículos para seus clientes, melhorando sua eficiência e durabilidade.
O sucesso nas áreas de vendas e marketing depende de insights avançados sobre a mudança no sentimento e no comportamento do cliente. Maximizar a qualidade dos dados é fundamental para garantir um bom engajamento e a satisfação do cliente. Por exemplo, dados de alta qualidade demonstrando que quase 60% dos consumidores preferem comprar produtos de marcas que apoiam economias locais podem levar uma empresa a destacar sua filantropia regional em anúncios. Ou dados mostrando que os jovens preferem, predominantemente, bebidas “low-sugar”, podem levar uma empresa de refrigerantes a lançar e promover produtos mais saudáveis para essa faixa da população.
A inserção de dados de baixa qualidade se traduz, igualmente, em insights de baixa qualidade. Com dados de alta qualidade, a IA e as ferramentas de análise de dados se tornam consultores confiáveis para importantes decisões relativas aos negócios, produtos e clientes. Por exemplo, se uma empresa de logística souber que possui dados de alta qualidade, ela poderá usar IA e análise de dados de forma confiável para otimizar rotas e horários, reduzindo custos e maximizando a entrega no tempo certo, garantindo a satisfação do cliente.
Há muitas formas de melhorar a qualidade dos dados. Ainda assim, as empresas aplicam várias tecnologias e processos para gerenciar seus registros digitais de forma eficaz. Veja, abaixo, cinco práticas recomendadas essenciais que você pode usar para maximizar a qualidade dos dados em sua organização:
Para melhorar a qualidade dos dados, você precisa entender que recursos você tem. Comece auditando a qualidade e a estrutura das fontes de dados para avaliar a precisão, a integridade e a consistência.
Regras de qualidade de dados são padrões predefinidos para julgar se as informações são adequadas para uso. Da mesma forma que códigos de construção que garantem que cada feixe, cabo e tubulação em uma casa estejam seguros e funcionais.
Assim como um mecânico ajusta um motor para que ele funcione sem problemas, as ferramentas ou os processos podem ajudar a encontrar e corrigir erros, inconsistências e imprecisões em seus conjuntos de dados.
Essas ferramentas verificam continuamente se os dados são precisos, completos e consistentes para uso comercial. Esses fatores são especialmente importantes, pois as organizações implementam agentes de IA, que dependem da qualidade dos dados consumidos.
Todos os funcionários de uma organização precisam entender por que dados de qualidade são essenciais e como podem fazer a sua parte para garantir que esses dados permaneçam precisos, consistentes e confiáveis em todas as fases do ciclo de vida. Isso significa não apenas incentivar os funcionários a adotar uma cultura de qualidade dos dados, mas também fornecer treinamento básico para ajudá-los a reconhecer problemas na qualidade dos dados, seguir práticas recomendadas e assumir a responsabilidade dos dados gerenciados.
Os 3Cs da qualidade dos dados referem-se a uma estrutura de trabalho utilizada por alguns líderes de TI para avaliar a adequação dos dados. Os 3Cs referem-se à consistência, completude (integridade) e conformidade (algumas vezes chamado de "correção") dos dados. Muitas organizações de TI usam os 3Cs como parte de seus programas de governança e gerenciamento de dados.
Qualidade dos dados tem a ver com a precisão e a relevância das informações para tomada de decisão em um determinado momento. Como isso pode me ajudar hoje? Por outro lado, a integridade dos dados garante que as informações permaneçam consistentes, protegidas e confiáveis ao longo do tempo. Pense na integridade como a estrutura geral de como os dados são inseridos, armazenados e gerenciados, com a qualidade como um subconjunto que garante que os dados sejam de fato úteis.
A governança de dados é um método estruturado para gerenciar, organizar e controlar os ativos de dados de uma organização. Isso inclui estabelecer diretrizes e procedimentos para garantir a qualidade, a segurança e a conformidade dos dados. Isso também significa ter mecanismos implementados para monitorar a qualidade dos dados para fins de relatórios operacionais e regulatórios.
Um método comum é estabelecer métricas de qualidade dos dados para monitorar o estado e a integridade dos seus dados. Essas métricas podem ser configuradas para monitorar a conformidade dos dados com padrões predefinidos para cada aspecto da qualidade dos dados (como precisão, integridade e consistência). Ao definir regras específicas (por exemplo, "todos os endereços de email devem conter @"), você pode criar métricas automatizadas (por exemplo, "porcentagem de endereços de email com @") para monitorar o estado dos dados ao longo do tempo, emitir alertas proativos sobre problemas e garantir que seus dados estejam adequados à finalidade desejada.
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