As organizações em todo o mundo enfrentam um desafio contínuo: consumir, processar e integrar dados empresariais nos seus sistemas para criar insights acionáveis e impulsionar planos futuros. Este mundo orientado por dados em que vivemos não é um acontecimento recente, com as organizações a reportarem que armazenaram mais dados na nuvem todos os anos desde 2015.
No entanto, mesmo com um limiar elevado para a recolha de dados, a simples quantidade garante sempre resultados mais eficazes. Um grande fator que as empresas precisam levar em conta é a qualidade dos dados que coletam e processam. Dados de alta qualidade são mais fáceis de alimentar em mecanismos analíticos, permitindo criar insights que podem ser usados para determinar o melhor curso de ação.
No entanto, dados de baixa qualidade são mais tediosos de gerenciar, muitas vezes precisando de mais transformações ou higienizações antes de estarem prontos para análise. Estes processos adicionais têm um impacto direto no consumo de recursos, aumentando o custo dos esforços relacionados com os dados. No entanto, como a tomada de decisões baseada em dados é agora uma parte vital da estratégia empresarial, melhorar a qualidade dos dados em todo o pipeline de dados deve ser um objetivo central.
Neste artigo, mergulharemos nos principais métodos, estratégias e precauções que você deve tomar ao lidar com o processamento de dados. Abordaremos exatamente como você pode aumentar a qualidade dos dados em sua empresa, ajudando você a economizar recursos e impulsionar a adoção de dados em toda a sua organização.
Vamos mergulhar de cabeça.
O que é qualidade de dados?
Qualidade dos dados é um termo abrangente que descreve até que ponto os dados seguem determinados critérios. Esses critérios se correlacionam diretamente com aspectos que tornarão os dados mais fáceis de ingerir, agrupar e analisar.
Aqui estão algumas características que definem a qualidade média dos dados:
- Precisão: Os dados precisos referem-se ao nível de exatidão dos dados. Dados altamente precisos estariam livres de erros e refletiriam os valores do mundo real que você registrou.
- Completude: Os dados completos estão totalmente preenchidos e não contêm lacunas ou valores faltantes.
- Consistência: consistência refere-se à capacidade dos dados permanecerem uniformes em diferentes implantações e conjuntos de dados. Por exemplo, os dados sugerem a mesma coisa, apesar de provirem de duas fontes diferentes.
- Oportunidade: Oportunidade é um termo que define o quão atualizados seus dados estão. Os dados produzidos nas últimas 24 horas podem ser mais aplicáveis a processos de negócios que exigem um curto tempo de resposta. Alternativamente, se você estiver observando tendências históricas, os dados mais antigos serão mais oportunos.
- Relevância: Você poderia ter o maior conjunto de dados do mundo, mas se não tiver nada a ver com o que você deseja descobrir, será uma perda de tempo. Dados de baixa qualidade normalmente têm pouca relevância para seus objetivos de negócios.
Dados de baixa qualidade não apenas frustram os engenheiros de dados e retardam seus processos de negócios. Tem um efeito muito mais direto, com dados de baixo custo custando às empresas mais de US$ 3 trilhões de dólares cada ano. Esse número reflete apenas empresas sediadas nos EUA, demonstrando o quão significativa a má qualidade dos dados pode ser em todo o mundo.
Estratégias para melhorar a qualidade dos dados na sua organização
Melhorar a qualidade dos dados em uma organização não acontecerá da noite para o dia. Da mesma forma, à medida que os dados fluem por todo o pipeline de dados, são necessários mais do que apenas alguns pequenos ajustes para alterar a qualidade média dos seus dados.
No entanto, existem certos métodos que você pode empregar que ajudarão a colocá-lo no caminho certo. Aqui estão algumas estratégias importantes que você pode usar para melhorar a qualidade dos dados em sua organização.
Crie e aplique padrões de dados em sua empresa
Sem um padrão de dados central que todos os seus engenheiros conheçam, entendam e sigam, você nunca terá um padrão de dados consistente. Sua estratégia de padrão de dados sustenta cada interação que você tem com os dados, permitindo que você crie convenções de nomenclatura, estratégias de estrutura e sistemas de entrada de dados claros.
Se sua empresa enfrenta constantemente problemas de integridade e consistência, a criação e a aplicação de padrões de dados podem ajudar muito a superar seus problemas principais. Quanto mais extensa for a documentação de dados, maior será a probabilidade de você receber dados de alta qualidade após o processo de ingestão.
Instale processos de limpeza de dados
Uma maneira fantástica de melhorar a qualidade média dos dados com os quais você interage é implementar uma série de sistemas de limpeza de dados que ajudam a localizar e neutralizar erros. Por exemplo, esses sistemas podem vasculhar dados obtidos recentemente e localizar qualquer informação duplicada.
Essa estratégia não apenas ajuda a produzir um padrão de dados mais elevado, mas também garante que você desperdice menos recursos na ingestão de dados duplicados ou incompletos.
Use automação sempre que possível
A automação é uma das ferramentas mais poderosas que o mundo dos dados tem à sua disposição. Ao utilizar técnicas de automação, as empresas são capazes de remover o elemento manual de entrada e validação de dados. O erro humano contribui constantemente para dados de baixa qualidade, tornando a erradicação desta etapa uma forma eficaz de melhorar a qualidade dos seus dados.
As empresas também podem automatizar suas ferramentas de validação e limpeza de dados, ajudando a reduzir as tarefas mais trabalhosas que mantêm a qualidade dos dados. Com todo o tempo adicional que a automação cria, seus engenheiros de dados podem continuar trabalhando nos testes de qualidade dos dados e no refinamento dos parâmetros de limpeza.
Use dbt para testes de qualidade
Uma das maneiras mais eficazes de testar a qualidade dos dados em todo o processo de transformação de dados é usar dbt. Também conhecida como Data Build Tool, dbt é uma ferramenta de linha de comando que agiliza o processo de transformação de dados. Ao estabelecer a qualidade dos dados, você pode executar diversos testes com dbt, até mesmo criando testes personalizados que se alinham à sua investigação de qualidade.
Por exemplo, você poderia criar um qualidade de dados dbt teste que rastreia se há registros duplicados em seus documentos comerciais. Por serem testes rápidos e altamente eficazes, eles podem ajudá-lo na tentativa de descobrir exatamente onde sua empresa poderia melhorar a qualidade geral de seus dados.
Pensamentos finais
Os dados são o principal recurso do século XXI, permitindo às empresas planear o futuro com um grau de certeza que só esteve disponível nas últimas décadas. Com a sua importância na estratégia de operações modernas, a criação de um fluxo de dados saudável e eficaz deve ser a principal prioridade de uma empresa.
Ao apresentar as estratégias e sugestões que fizemos neste artigo, sua empresa estará um passo mais perto de criar um fluxo contínuo, dinâmico e de alta qualidade de novos dados para ingestão. Com dados de alta qualidade em mãos, você poderá gastar menos no processamento de dados e se concentrar mais nos resultados geradores de receita que os dados da sua empresa podem fornecer.
Boa sorte na adaptação de práticas de dados vencedoras nos próximos meses.
Crédito da imagem em destaque: Grátis
Source: Como sua empresa pode aumentar a qualidade dos dados em todo o pipeline de dados