Por Rostyslav Fedynyshyn (*) 

No mundo atual, orientado por dados, a má qualidade dos dados é mais do que um aborrecimento – é uma responsabilidade. Imagine lançar um modelo promissor de previsão de rotatividade de clientes e vê-lo fracassar devido a carimbos de data inconsistentes ou valores em falta. Esses problemas não apenas desperdiçam tempo, mas também minam a confiança nas decisões baseadas em dados, levando a ineficiências nos negócios e a oportunidades perdidas.

A Forrester estima que organizações com dados de má qualidade podem perder entre 5 e 25 milhões de euros anualmente. Abaixo, destacamos quatro passos práticos para melhorar a qualidade dos dados e enfrentar desafios comuns ao longo do caminho.

Passo 1: Definir Princípios Direcionados para a Qualidade dos Dados

Não existe uma abordagem única para melhorar a qualidade dos dados. As dimensões de “qualidade” variam conforme o setor e a função. Um gestor de orçamento pode tolerar estimativas aproximadas, enquanto um auditor exige precisão absoluta.

O primeiro passo é identificar as dimensões de qualidade dos dados mais relevantes para os stakeholders. Considere critérios como precisão, completude, consistência e pontualidade, entre outros. Alinhe estas prioridades com os objetivos do negócio para definir o que é “bom o suficiente”.

Ações a tomar:

  • Identifique como a melhoria da qualidade dos dados impulsionará o sucesso empresarial.
  • Defina padrões de qualidade com base nas necessidades dos stakeholders.
  • Concentre recursos nas dimensões de dados mais críticas.

Passo 2: Construir uma Estratégia de Qualidade dos Dados Adequada ao Propósito

Em seguida, as organizações precisam abandonar o mito de “dados perfeitos”. Em vez de perseguir a perfeição, foque em dados “suficientemente bons” para a tarefa em questão. Este modelo baseado na confiança prioriza a acessibilidade e usabilidade em vez da exaustiva precisão, especialmente para decisões sensíveis ao tempo.

Uma estratégia robusta inclui o perfil regular de dados para detetar problemas, dashboards de monitorização em tempo real e soluções escaláveis para suportar volumes crescentes de dados. Ao mudar o foco de modelos baseados na verdade para modelos baseados na confiança, pode-se evitar gargalos enquanto se mantém a integridade.

Ações a tomar:

  • Utilize o perfil de dados para identificar problemas de qualidade precocemente.
  • Desenvolva dashboards para monitorizar os conjuntos de dados principais.
  • Adote uma abordagem baseada na confiança para priorizar insights acionáveis em vez da perfeição.

Passo 3: Atribuir Responsabilidade e Prestação de Contas

A qualidade dos dados é uma responsabilidade de todos, mas, sem uma responsabilização clara, as iniciativas tendem a falhar. Atribua papéis específicos para tarefas de qualidade de dados, como limpeza e governance, para garantir progresso. Crie equipas multifuncionais para alinhar esforços e vincular melhorias na qualidade dos dados a indicadores-chave de desempenho (KPIs) mensuráveis.

Tornar a qualidade dos dados uma responsabilidade formalizada não só garante o avanço, mas também ajuda as organizações a manterem melhorias a longo prazo à medida que escalam.

Ações a tomar:

  • Inclua a qualidade dos dados nas reuniões de governance.
  • Atribua papéis claros para a manutenção da qualidade em várias equipas.
  • Forme grupos de trabalho multifuncionais para monitorizar o progresso.

Passo 4: Incorporar a Qualidade dos Dados na Cultura Organizacional

Dados de alta qualidade não são resultado de projetos pontuais – são parte de uma mentalidade organizacional. Empresas maduras constroem uma cultura que valoriza a qualidade dos dados promovendo literacia em dados, partilhando histórias de sucesso e incorporando verificações de qualidade nas operações diárias.

Por exemplo, integrar uma etapa de revisão de dados no processo de lançamento de produtos ou comunicar regularmente os benefícios comerciais de melhorias de qualidade pode normalizar estas práticas entre as equipas.

Ações a tomar:

  • Inclua revisões de qualidade de dados nos fluxos de trabalho.
  • Comunique sucessos e melhores práticas.
  • Acompanhe ferramentas e técnicas em evolução para se manter à frente.

Navegando pelos Desafios da Qualidade dos Dados

Melhorar a qualidade dos dados não está isento de obstáculos. Aqui estão alguns desafios comuns e estratégias para enfrentá-los:

Falta de Apoio Executivo: Relacione as melhorias na qualidade dos dados a resultados comerciais mensuráveis, como eficiência e conformidade, para obter apoio da liderança.

Restrições de Recursos: Priorize tarefas de alto impacto e utilize ferramentas de automação para lidar com processos repetitivos.

Padrões Inconsistentes: Implemente um glossário de dados para alinhar definições e formatos entre equipas.

Resistência à Mudança: Envolva os stakeholders desde o início, mostre vitórias rápidas e destaque os benefícios de processos simplificados.

A Importância de uma Infraestrutura Tecnológica Moderna

Uma infraestrutura tecnológica forte é essencial para manter a qualidade dos dados. Os principais componentes incluem:

  • Ferramentas de integração de dados para alinhar dados entre silos.
  • Plataformas de observabilidade de dados para monitorização em tempo real e deteção de erros.
  • Ferramentas de automação para simplificar processos de limpeza e validação.
  • Ferramentas de governance para aplicar padrões e controlar acessos.

Abordar proativamente os problemas no início do pipeline de dados também minimiza erros a jusante. Ao investir em ferramentas escaláveis e automatizadas, as empresas podem gerir a complexidade e reduzir a carga manual nas equipas.

Reflexões Finais

A qualidade dos dados é a base da maturidade dos dados e, em última análise, do sucesso empresarial. Ao priorizar os passos delineados acima e enfrentar desafios de forma proativa, as organizações podem transformar dados fragmentados e pouco confiáveis numa vantagem estratégica.

Lembre-se: os dados não precisam de ser perfeitos – precisam de ser acionáveis. Com uma estratégia cuidadosa e um compromisso com a melhoria contínua, a sua organização pode desbloquear todo o valor dos seus dados.

(*) Head of Data & Analytics na Intellias