Quais as diferenças entre qualidade e higienização de dados?

Entenda como ambos se complementam para uma transformação digital eficiente e estratégica

 

Ao reconhecerem a importância de se digitalizarem, muitas empresas começam a coletar dados a esmo e a estruturá-los em diferentes bancos. Mesmo que não haja um propósito definido para esse acúmulo de informações, isso não é o suficiente para impedir essa espécie de corrida tecnológica.

Esse sentimento de pressa acaba criando bases cada vez mais desestruturadas, que, ao invés de auxiliarem na tomada de decisões e no planejamento estratégico, acabam por atrasar ainda mais essas etapas. Para resolver o que foi feito e torná-las mais utilizáveis, procuram serviços que lidem com higienização e qualidade de dados.

De fato, são dois campos que se comunicam ostensivamente entre si, mas diferenças conceituais e práticas impedem que os tratemos como uma única coisa. Ao longo deste texto, iremos dissecar essas divergências e explicar como seu negócio pode se beneficiar de estratégias que envolvam ambos. Acompanhe conosco:

Qualidade de Dados

A baixa qualidade dos dados é um dos principais fatores que impactam negativamente a produtividade de uma empresa. Segundo o artigo “The Costs of Poor Data Quality” — “O Preço de uma Má Qualidade de Dados”, em tradução livre —, ela pode acarretar em um trabalho 51% mais ineficaz e improdutivo e até 39% a mais de clientes insatisfeitos. As consequências financeiras são outra certeza, uma vez que planos inapropriados são desenhados em cima de informações desqualificadas.

Desse modo, ao contrário do que veremos com a higiene, a qualidade de dados sequer pode ser descrita como um processo, mas como uma condição, medida pela adequação dos dados de uma organização à sua atuação e o quanto eles podem valer para a mesma.

Essa mensuração não é aleatória. A International Organization for Standardization — a Organização Internacional de Normatização, ou ISO — define a ISO 8000 como o padrão para  a qualidade de dados ao redor do mundo. A intenção é estabelecer normas que possam diferenciar negócios e softwares capazes de gerir dados de maior qualidade.

Além disso, o campo da qualidade de dados trabalha com dimensões de qualidade, algumas das principais KPIs — sigla para Key Performance Indicators, ou indicadores-chave de desempenho, em tradução livre. Elas são métricas que ajudam uma empresa a ter noção da eficiência de seus processos internos, auxiliando-a no planejamento de suas futuras estratégias. Dentre algumas destas dimensões essenciais, temos:

  • a validez, para garantir que os dados aderem a padrões encontrados com no nicho de atuação da empresa;
  • a acurácia, que mede o grau de conformidade que um dado apresenta em relação a um padrão previamente estabelecido;
  • a completude, para certificar de que todas as informações requeridas e necessárias se encontram discriminadas;
  • a consistência, para ter certeza de que há apenas uma informação referente a cada campo e que ela é a mais confiável; e
  • a uniformidade, para assegurar que os dados em um banco utilizam as mesmas unidades de medida.

Twist Quality

O Quality é a ferramenta da Twist voltada para a qualidade de dados de uma organização. Por meio dele, cada parte de seus bancos de dados é mapeada em busca de inconsistências, que podem aparecer segundo estas dimensões ou outros parâmetros, que podem surgir a depender das necessidades do cliente.

Cada dado é, então, analisado com auxílio da Inteligência Artificial, de acordo com os critérios que forem estabelecidos, e uma nota de 0 a 10 lhe é atribuída. Uma média final segundo o balanço de todos os dados de uma base também pode ser gerada, a fim de que a empresa possa saber como vai o desempenho de setores específicos e como eles se comparam ao resto de suas operações. Todo problema que for identificado gera alertas e notificações em tempo real, permitindo uma rápida resolução.

Higienização de Dados

Por outro lado, a higienização consiste, basicamente, em arrumar e organizar os bancos de dados de uma determinada empresa. Ele é aplicado, geralmente, em bases cadastrais, em situações de duplicatas e informações faltantes ou datadas. Imagine, por exemplo, uma lista com informações de clientes, em que alguns campos cruciais não foram preenchidos ou estão desatualizados: higienizar é consolidar e padronizar esse tipo de informação.

Uma checagem é realizada para, então, dar espaço para uma reformatação. Em sistemas nos quais a inserção das informações foi feita livremente pelo cliente, sem uma validação apropriada em seguida, é comum se deparar, por exemplo, com endereços de e-mail com erros de digitação, dificultando qualquer contato ou ação capaz de atingi-lo efetivamente — afinal, ninguém quer falar com um lead que não existe.

Empresas contratadas para esse tipo de serviço normalmente irão checar o que lhe foi repassado através de bases públicas e abertas para que uma validação segura e confiável seja realizada. Erros e inconsistências de diferentes naturezas são conferidos segundo padrões encontrados em sites como o do IBGE e o da Receita Federal. Assim, toda informação que não serve mais é descartada e substituída.

É essa limpeza que ajuda a construção de estratégias voltadas para a Business Intelligence. Diferentes ferramentas e protocolos de automação podem realizar buscas mais rápidas quando dados estão estruturados conforme um mesmo padrão. A tomada de decisões também ocorre mais facilmente, de modo que a empresa se torna capaz de responder imediatamente àquilo que ocorre externamente a si e que antes parecia estar para fora de seu controle.

Hoje no Brasil, a higienização de dados também ganha outros contornos e supre diferentes necessidades com a aprovação da Lei Geral de Proteção de Dados. Se o grande problema são as empresas que ainda não se adequaram à nova legislação, cujo prazo para entrar em vigor segue sendo uma incógnita, suspeita-se que isso se dê graças a bases desorganizadas.

Se a chave da nova legislação é o consentimento, é necessário que empresas detentoras de dados sensíveis e pessoais de terceiros consigam ter um meio de se comunicar com estes. Assim, poderão saber até que ponto pode ir a utilização de suas informações e se as mesmas podem seguir em sua posse. Qualquer tipo de ponte, neste sentido, é inviável com bases sujas e de busca pouco prática.

 

Pudemos ver que o próprio trabalho de aprimoramento da qualidade de dados pode incluir etapas de higienização, mas que elas não são as únicas. Outras também podem dar as caras, a exemplo do data profiling, que consiste na ação de examinar os dados de uma determinada fonte para se descobrir em que contextos diferentes eles podem ser aplicados. Acima de tudo, é preciso entender que nem todos os problemas de qualidade se resumem à higiene.

Se você quiser conhecer melhor o Twist Quality e entender como ele pode se aplicar a seu negócio, fale conosco! Não deixe de acompanhar nosso blog e nem de assinar a nossa newsletter para mais atualizações como essa.

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