Por: Rui Borges (*)

 

Segundo a Gartner, 40% dos objetivos na implementação de um projeto ou dos seus benefícios, não são alcançáveis devido à falta de qualidade de dados.

Esta situação afeta não só a eficiência operacional, como compromete as decisões baseadas em dados incorretos.

Hoje em dia, encontramos nas organizações dados em diversos sistemas e aplicações, com falta ou informação muito incompleta e, por vezes, relacionar a mesma entidade ou elemento de diferentes formas, torna-se um grande desafio.

Introduzir a qualidade de dados na automatização dos processos de movimento de dados (ETL), assegura e potencia a integridade e consistência da informação.

Qualquer iniciativa de governo de dados deverá ter em consideração a implementação de indicadores de gestão sobre a qualidade de dados, bem como associar estes indicadores a processos de negócio.

Medir a qualidade de dados vai permitir implementar um processo de melhoria contínua e, desta forma, assegurar que o processo de qualidade de dados seja um enabler na organização.

A capacidade de partilhar e divulgar na organização estes indicadores de qualidade de dados associados a processos de negócio, vai permitir demonstrar o impacto dos mesmos nos departamentos de risco, marketing, financeiro, operações, comercial, entre outras áreas de negócio.

Se conseguirmos introduzir a qualidade de dados nos sistemas e aplicações, estamos a proporcionar as condições de sucesso ao nível da informação, de modo a que as iniciativas estratégicas da organização possam alcançar os seus objetivos, no tempo desejado.

De acordo com a Gartner, no próximo ano (2017), 50% das empresas reguladas deverão ter um Chief Data Officer.

Disponibilizar informação e relatórios de uma forma periódica aos reguladores, implica ter um processo interno automatizado de validação da sua integridade e consistência, de forma a provar a sua exatidão.

Há por isso que ter em conta que quanto mais cedo for introduzido o processo de qualidade de dados na organização, menores serão os custos associados à sua correção, e melhores serão os resultados e eficiência dos processos.

Quem já não passou por processos de correção (manual) de dados em ficheiro Excel, após uma segmentação de clientes para uma campanha de marketing?

A validação de cliente único, da sua caracterização, informação necessária de acordo com o canal de comunicação, são tarefas que, se forem automatizadas a montante poderão vir a melhorar o desempenho operacional e assegurar a concretização do processo de marketing a tempo e horas.

Melhorar a eficácia das campanhas de marketing, elaborar um relatório periódico financeiro com múltiplas fontes de dados, implementar uma nova norma na área do Risco, criar uma base de dados única de entidades, poderão ser algumas iniciativas das unidades de negócio, que necessitarão de soluções de qualidade de dados.

Não relegue por isso esta questão e coloque-a como prioridade. Mais do que nunca e tendo em conta a atual competitividade do mercado empresarial, deve ser dada primazia à medição da qualidade dos dados e verificação da existência de algum tipo de inconsistência.

(*) Business Development do SAS Data Management Solutions