5 Métricas essenciais de Data Quality

Como líder de negócios, você sabe que os dados são um dos seus ativos mais valiosos. As informações certas ajudam você a desbloquear oportunidades para inovar. Por exemplo, aqui na Programmers, ajudamos uma grande rede de fast-food a descobrir opções mais assertivas ao consumidor através da análise de cupons para identificar os hábitos de compra dos clientes. Os dados também permitem direcionar ineficiências, atividades suspeitas e redundâncias nas operações da sua empresa.

Mas você sabe como medir a qualidade dos seus dados? Dados de baixa qualidade impedem que você inove e se torne mais eficiente. Também pode levá-lo ao caminho errado, em busca de soluções para problemas que não existem. Neste artigo, vamos explorar a importância da qualidade de dados e descobriremos várias métricas importantes de Data Quality.

A importância de Data Quality

Os dados informam diretamente as decisões estratégicas da sua empresa. É por isso que sua organização precisa ter dados de alta qualidade. Informações desatualizadas ou imprecisas levam a julgamentos inadequados, desperdiçando os valiosos recursos e tempo de sua empresa.

Então, como você pode determinar a confiabilidade de suas informações? A segmentação das métricas corretas de Data Quality é uma maneira produtiva de começar.

Definição de métricas de Data Quality

As métricas de Data Quality são medidas que avaliam a legitimidade das informações da sua empresa. Você pode obter uma visão ampla da qualidade dos dados combinando vários indicadores.

É essencial acompanhar a qualidade dos dados de forma proativa. Se sua organização só analisa as métricas quando dados não confiáveis já são um problema, é tarde demais para reverter decisões mal-informadas.

De acordo com o SD Times, apenas 17% dos desenvolvedores de software dizem que suas empresas são “experts em dados” ou “orientadas a dados”. Este é um sinal preocupante de como poucas organizações consideram cuidadosamente como ingerem, organizam e usam as informações. Monitorar continuamente o estado da qualidade dos dados por meio de métricas é um passo importante para evitar os erros que muitas empresas (incluindo alguns de seus concorrentes) cometem.

Quais são as 5 métricas essenciais de Data Quality?

Precisão, integridade, auditabilidade, consistência e validade são exemplos de métricas de Data Quality. Juntas, essas medidas fornecerão uma visão macro de quão confiáveis, uniformes e abrangentes são suas informações. Abaixo, saiba mais sobre cada uma dessas métricas e como medi-las.

Precisão

O grau em que as informações representam eventos, valores ou estatísticas reais é a precisão dos dados. Dados de fontes não confiáveis podem ter erros de entrada ou podem não ser atualizados regularmente, causando problemas de precisão.

Como você mede a precisão dos dados?

À medida que sua equipe ou um sistema automatizado analisa a precisão de seus dados, você pode criar um percentual comparando os valores corretos com a quantidade de informações no total. Assim, por exemplo, se três dados forem precisos em quatro no geral, isso seria uma pontuação de 75% de precisão.

Embora todos nos esforcemos por 100% de precisão, sempre haverá uma margem de erro (espero que pequeno) em seus dados. Certifique-se de que suas equipes tenham uma ideia realista da pontuação de precisão dos dados que estão visando, seja 95%, 99% ou qualquer outro valor.

Integridade

A integridade dos dados é uma métrica que determina se um conjunto de dados possui todas as informações relevantes. Dados ausentes impedem que você tenha uma visão completa dos eventos ou condições antes de agir. Isso pode fazer com que você tome decisões ineficientes ou impeça você de ver um padrão emergente.

Como você mede a integridade dos dados?

Um percentual que representa a quantidade de informações que você tem em relação ao total de informações necessárias pode medir a integridade dos dados. Por exemplo, se você tiver seis dos dez  dados necessários, essa é uma classificação de integridade de 60%.

Em alguns casos, pode ser muito claro como são os dados ausentes. Por exemplo, digamos que um departamento de RH queira aproveitar os insights de uma pesquisa dos colaboradores. No entanto, um profissional esqueceu de responder uma das perguntas, indicando que faltará informações, o que diminui a integridade geral dos dados.

Outras vezes, pode não ser evidente quantos dados são necessários para um determinado conjunto. Quando isso acontecer, certifique-se de consultar os líderes da equipe e outras pessoas com conhecimento especializado para diminuir esse risco.

Auditabilidade

Você pode ver quem atualizou diferentes dados em seu sistema e quando? A auditabilidade de dados mede a quantidade de informações em seu sistema que possui um histórico de edição completo e transparente.

Há duas questões importantes que a auditabilidade responde: Quando as informações foram atualizadas e por quem? Saber que um determinado dado foi atualizado pela última vez há sete anos, por exemplo, avisa que ele pode estar desatualizado. No entanto, se a última edição foi na semana passada, você está trabalhando com informações mais atualizadas.

Também é importante saber quem (ou, no caso de automação, “o quê”) atualizou seus conjuntos de dados. Embora 92% dos líderes empresariais relatem que adotar a automação é imperativo, muitas empresas ainda dependem parcialmente de processos manuais. E enquanto as empresas precisarem de colaboradores para inserir informações, o erro humano sempre será um problema. Saber quem inseriu dados incorretos pode ajudá-lo a rastrear padrões de erro de entrada.

Como você mede a auditabilidade dos dados?

Para rastrear a capacidade de auditoria de dados, descubra a porcentagem de dados para os quais você tem um histórico de edição abrangente. Se, por exemplo, 9 em cada 10 dados tiverem edições totalmente rastreadas, sua organização terá uma pontuação de auditoria de dados de 90%.

Consistência

Em muitas organizações, um dado individual pode reaparecer em vários conjuntos de dados ou plataformas diferentes. A consistência dos dados indica o quanto essas cópias correspondem umas às outras.

Informações contraditórias entre suas equipes podem fazer com que cheguem a conclusões totalmente diferentes. Como líder de negócios, você não pode arcar com esse nível de desorganização e desacordo entre grupos destinados a apoiar uns aos outros.

No mundo ideal, todos os seus dados deveriam estar em uma plataforma central, na qual toda empresa toda pudesse acessar. Os silos de dados (Data silos), ou bancos de dados separados, acessíveis apenas a departamentos individuais, geralmente causam informações e insights fragmentados. No entanto, muitos líderes empresariais se encontram em empresas com essa infraestrutura dividida. A 451 Research descobriu recentemente que 25% das empresas têm mais de 50 silos de dados. Portanto, se os mesmos dados devem reaparecer em muitos lugares diferentes, eles devem pelo menos ser consistentes.

Como você mede a consistência dos dados?

Uma maneira de medir a consistência dos dados é criar uma porcentagem de quantos dados são iguais em todos os conjuntos e plataformas. Portanto, se 80 de 100 dados são iguais em todos os lugares em que aparecem, sua pontuação de consistência de dados é de 80%.

Validade

A formatação consistente de dados é uma parte importante da organização de informações. A validade dos dados rastreia a quantidade de informações que estão de acordo com suas preferências de formatação. Por exemplo, uma empresa de transporte que rastreie a distância que seus motoristas percorrem todos os dias desejará que todas as medições apareçam em milhas ou quilômetros, nunca em ambos.

Se os dados aparecerem em muitas configurações, será difícil comparar esses dados posteriormente. Usando nosso exemplo do último parágrafo, é perfeitamente compreensível que um departamento prefira milhas e outro quilômetros. Isto é especialmente verdadeiro se eles estiverem sediados em países diferentes. No entanto, por uma questão de clareza, essas equipes devem estar em conformidade com a mesma medição.

Como você mede a validade dos dados?

Para medir a validade dos dados, crie um percentual que compare a quantidade de dados em conformidade com seus requisitos de formatação com o número total de dados. Por exemplo, se 72 de 100 informações estiverem formatadas corretamente, essa é uma pontuação de validade de dados de 72%.

Pensamentos finais sobre Data Quality

Com frequência, os líderes empresariais aceitam os dados pelo valor nominal, sem considerar sua precisão, quando foram atualizados e quão completos são essas informações. Felizmente, as métricas de Data Quality acima podem ajudá-lo a evitar essas armadilhas comuns. Um olhar atento para a precisão dos dados, integridade e outras medições permite que você tome decisões mais confiáveis e responda rapidamente às tendências emergentes.

É claro que pode ser difícil para sua organização começar a identificar onde está em termos de Data Quality e com que eficiência está aproveitando as informações, mas a Programmers pode ajudar com uma Assessment Analytics que indica a maturidade do seus dados, permitindo ver o quão perto sua empresa está de aproveitar os benefícios de uma plataforma analítica. A partir daí, podemos remover barreiras como silos de dados e problemas com ingestão, que separam seus times das melhores informações possíveis. Entre em contato conosco hoje para começar a tomar decisões mais confiáveis com dados de alta qualidade.

Rafael Dourado é BR Operations Manager da Programmers. Sua principal atuação é garantir a satisfação de ponta a ponta dos clientes para abraçar essa revolução tecnológica. Com 15 anos de experiência atuando no universo de software e analytics, ele é apaixonado por IA por acreditar no seu poder transformador. Nos momentos de lazer, Rafael gosta de praticar xadrez com sua filha.