A importância da Informação… com qualidade



Por Hervé Silva e João Leal (*)



A Informação e o conhecimento assumem-se presentemente como factores críticos de sucesso para a produtividade, competitividade e criação de valor, suplantando o primado do binómio capital/trabalho.


A Informação é um elemento básico e peremptório do qual dependem os mais variados processos de decisão: quem dispõe de Informação de qualidade, fidedigna, no momento certo e a custos controlados, alcança vantagens competitivas, explora novas oportunidades e mitiga a sua vulnerabilidade às ameaças do seu sector de actuação.


No entanto, frequentemente a Informação apresenta-se fragmentada, incompleta, incoerente e num formato que impossibilita a sua utilização de forma eficiente e eficaz. É daí que advém a crescente preocupação e enfoque na temática designada por "Information Quality".

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O que é Information Quality (ou Data Quality)?

A Informação pode ser considerada de qualidade quando é apropriada para os fins pretendidos, seja operações, processos de tomada de decisão ou planeamento.

A qualidade da Informação pode ser determinada avaliando os seguintes vectores:


1.Qualidade da definição da Informação (Information Definition Quality)

A finalidade de determinada Informação deve ser conhecida não apenas pelos indivíduos que a produzem mas também pelos que a utilizam para gerar conhecimento (Kowledge Workers). Adicionalmente, para se garantir uma correcta criação de Informação, os seus produtores devem conhecer as regras de negócio, as listas de valores e os formatos acordados.

2.Qualidade do conteúdo da Informação (Information Content Quality)

Os processos de negócio que criam ou manipulam dados geram a matéria-prima da Informação. Normalmente, para se conferir a qualidade da Informação criada, utiliza-se o seguinte conjunto de métricas:

- Conformidade com a definição: Os valores dos dados são consistentes com a definição dos atributos;

- Abrangência: Cada processo ou decisão possui toda a informação necessária;

- Abrangência dos registos: Existe um registo para cada objecto ou evento que a organização necessita de conhecer;

- Abrangência de valor: Cada registo possui um valor para cada elemento dos dados;

- Validação: Os valores dos dados estão de acordo com a definição da Informação especificada: i) são valores esperados ou estão contidos num conjunto de valores considerados válidos; ii) estão conformes com as regras de negócio estabelecidas; e iii) é utilizada uma fórmula de cálculo ou regra de derivação, perfeitamente definida, para se obter valores derivados ou calculados;

- Exactidão: Nível de correcção dos dados: i) os dados estão alinhados com sua a fonte original e comprovativa ou com dados recebidos electronicamente de uma entidade confiável e externa à organização; e ii) os dados representam as características reais dos objectos e eventos descritos;

- Precisão: Adequabilidade do nível de detalhe dos dados face ao objectivo da Informação;

- Não duplicação: Existe apenas um registo por cada objecto ou evento;

- Garantia da fonte de Informação: A fonte de Informação garante a qualidade da Informação facultada, possui um processo certificado de recolha, manutenção e disponibilização de Informação ou fornece um conjunto de métricas objectivas e verificáveis, previamente acordadas, que permitem atestar a qualidade da Informação que disponibiliza;

- Equivalência dos dados redundantes ou distribuídos: Os dados armazenados num determinado repositório são equivalentes aos dados que representam os mesmos objectos ou eventos noutro repositório de Informação; e


- Simultaneidade dos dados redundantes ou distribuídos: O desvio ou o atraso de actualização da informação entre o momento em que os dados são tornados conhecidos (criados ou alterados) num determinado repositório central e o momento em que são tornados conhecidos nos restantes repositórios e nos processos que permitem criar os mesmos resultados finais.


Os métodos utilizados para calcular as métricas que permitem aferir a qualidade do conteúdo da Informação podem ser automáticos ou manuais, dependendo da métrica em questão. Por exemplo, a métrica "abrangência de valor" pode ser calculada utilizando ferramentas de profiling e queries simples, enquanto para medir a métrica "exactidão em relação à realidade" é necessário comparar os dados com os objectos e os eventos reais.


3.Qualidade de apresentação da Informação (Information Presentation Quality)

A transformação dos dados em Informação é concretizada quando os dados são recolhidos, formatados, agregados, combinados e apresentados aos Kowledge Workers. Nesta fase, a qualidade da Informação poderá ser aferida a partir de um conjunto de características relacionadas com a apresentação, usualmente designadas por Presentation Quality Characteristics. Entre estas destacam-se: a acessibilidade, a actualidade, o formato de apresentação e a objectividade da Informação.



Gestão da Qualidade de Informação (Information Quality Management)


Considerando que a Informação é um produto de processos de negócio e que podemos medir, controlar e melhorar a sua qualidade da mesma forma e utilizando as mesmas técnicas com que gerimos a qualidade de produtos tangíveis, é possível aplicar os mesmos princípios de Gestão de Qualidade à Informação.

Os quatro princípios de Gestão da Qualidade, quando aplicados à Informação, são:

1.Foco no Cliente: Num Sistema de Gestão de Qualidade é essencial garantir que existe um elevado foco no Cliente, tanto na etapa de definição de requisitos e expectativas do consumidor, como na etapa de medição da satisfação do mesmo. Neste contexto, tanto colaboradores internos, como agentes, canais de distribuição, entidades reguladoras, accionistas e outros stakeholders podem ser considerados "consumidores" de Informação.

2.Melhoria de Processos: Processos "imperfeitos" originam dados "imperfeitos". Assim sendo, é de extrema importância a melhoria contínua de processos, de forma a minimizar as acções de limpeza de dados (data cleansing) e as acções de "scrap and rework", que pode ser potenciada aplicando as frameworks típicas de Gestão de Qualidade: PDCA (Plan-Do-Check-Act) ou DMAIC (Define-Mesure-Analyse-Improve-Control).

3.Aplicação de Métodos Científicos: Actualmente, diversos sistemas de Gestão de Qualidade utilizam métodos e ferramentas que se encontram em desenvolvimento desde os anos 30 e 40. Aplicando essas ferramentas e métodos à Gestão de Qualidade da Informação, temos a garantia que estamos a utilizar métodos e ferramentas que estão amplamente testados e cujos resultados são conhecidos.

4.Responsabilidade de Gestão (Management Accountability): Como referido anteriormente, assumindo que a Informação é um recurso importante, uma vez que diversas áreas das organizações dependem da Informação que outras produzem, a gestão das diversas áreas dessas organizações deverá ter a responsabilidade e a capacidade de garantir a qualidade da Informação produzida.



Conclusão

A principal dificuldade associada a projectos de Information Quality consiste na identificação e quantificação do retorno que um projecto dessa natureza induz nas organizações.

Perante a incerteza do futuro e o turbilhão de acontecimentos e factos com que as organizações se deparam, a Informação com qualidade constitui um activo dinâmico e de enorme valor que lhes possibilita agir e reagir. Quando essa Informação condiciona e suporta decisões estratégicas, operacionais e tácticas, estamos perante a evidência inquestionável do seu valor e qualidade.



(*) Manager e consultor da GMS.