Não só alimenta ferramentas analíticas, mas também funciona como um pilar que as empresas podem aproveitar para fazer previsões futuras sobre riscos, tendências e oportunidades potenciais.
No entanto, nem todos os dados são iguais, sendo alguns formulários muito mais úteis do que outros.
Dados de má qualidade, dados que carecem de qualidade e integridade globais, custam às empresas até 3 biliões de dólares por ano, causando um enorme dispêndio de recursos com muito pouco retorno.
Para minimizar a presença de dados ruins em uma organização, a maioria das empresas empregará uma série de iniciadores de dados que ditarão quais dados serão capturados, como serão estruturados e até que ponto serão limpos antes de passarem para o pipeline de dados.
Apesar da importância desses processos, muitas empresas ainda confundem qualidade de dados e integridade de dados, presumindo que oferecem a mesma coisa.
Neste artigo, vamos nos aprofundar nas diferenças entre qualidade e integridade de dados, demonstrando como as empresas podem aproveitar melhor seus dados ao compreender os termos e os processos por trás deles.
Vamos mergulhar de cabeça.
O que é qualidade de dados?
A qualidade dos dados é a medida geral que define a utilidade dos dados para o seu negócio. Dados de alta qualidade são quaisquer informações que você possa utilizar para uma função de negócios positiva, como realizar análises ou ajudar a orientá-lo em decisões.
Quanto maior a qualidade dos dados, mais aplicáveis eles serão a essas funções, tornando-os mais valiosos para o seu negócio.
Várias características essenciais contribuem para a qualidade dos dados, ajudando a melhorar a sua utilidade geral para as empresas:
- Completo – Dados que faltam setores importantes ou valores que não estão todos no lugar certo seriam considerados dados incompletos. Quanto mais incompleto for um conjunto de dados, mais lacunas haverá, o que reduz sua eficiência para processos baseados em dados. Os dados de alta qualidade estão totalmente completos ou quase 100% completos.
- Consistente – Os dados muitas vezes existirão em dois locais ao mesmo tempo em diferentes subconjuntos desses dados. Dados de alta qualidade garantem que os mesmos pontos de dados sejam iguais em todas as áreas onde aparecem, demonstrando a consistência desse conjunto de dados.
- Oportuno – Os dados estão em constante mudança, atualizando-se e transformando-se com base nas descobertas atuais. Com isso em mente, uma empresa deve verificar se os dados que utiliza são representativos das informações atuais. Dados oportunos referem-se a esta característica, com dados do passado falhando neste ponto de qualidade dos dados.
- Válido – Outro fator central que contribui para a qualidade dos dados é a estrutura geral que eles utilizam. Dados não estruturados ou em formatos que não são compatíveis com as ferramentas analíticas de uma empresa são muito mais caros e demorados para serem preparados e usados.
No geral, a qualidade dos dados representa as características básicas dos dados que podem ou não tornar os dados úteis para uma empresa.
No entanto, uma empresa que possui dados de alta qualidade também deve ter os processos implementados para usar esses dados, e é aí que entra a sua integridade.
O que é integridade de dados?
A integridade dos dados leva o uso e a interação com os dados um passo além de sua qualidade inicial. Em vez de suas características básicas, a integridade dos dados faz referência a todos os outros aspectos de um negócio que permitem extrair significado desses dados.
Por exemplo, se uma empresa tiver as soluções certas de armazenamento de dados que facilitam o armazenamento e a visibilidade desses dados, então terá um elevado grau de integridade.
Ser capaz de rastrear os dados em todo o seu ciclo de vida com o seu negócio e monitorar quaisquer alterações garante que eles tenham as características necessárias para ter alta integridade.
A integridade dos dados também monitora os dados em toda a sua implantação em todas as áreas do seu negócio. Se esse negócio for alterado, duplicado ou destruído no processo de transferência, recuperação e armazenamento, você deve saber disso.
Normalmente, a integridade dos dados usará métodos como controles de acesso, técnicas de validação de dados e criptografia para garantir alta integridade.
O que diferencia a qualidade e a integridade dos dados?
Embora ambas as qualidades descrevam certos aspectos dos dados e da interação de uma empresa com os dados, elas não cobrem exatamente a mesma coisa.
Você pode diferenciar a qualidade e a integridade dos dados concentrando-se em como elas atuam em três áreas diferentes:
- Propósito – O objetivo da qualidade dos dados é tornar os dados o mais fáceis de usar possível, aumentando a sua utilidade numa empresa e ajudando-os a alimentá-los em ferramentas analíticas. Por outro lado, a integridade dos dados refere-se à forma como os dados são confiáveis com base no seu controle sobre eles em todo o pipeline de dados, permitindo provar sua confiabilidade.
- Aplicativo – Dados de alta qualidade são vitais em qualquer operação relacionada a dados, sendo uma prioridade em cenários onde você lida com análises, visualização, relatórios e tomada de decisões. Dados com um elevado grau de integridade são importantes em setores empresariais onde a fiabilidade dos dados é fundamental. Por exemplo, a integridade dos dados é essencial no sistema de saúde e nos registos financeiros.
- Resultados – Ao utilizar dados com um elevado grau de integridade, as empresas podem demonstrar que ninguém os editou durante qualquer outro processo empresarial, permitindo-lhes reutilizar dados e armazená-los a longo prazo. Alternativamente, a qualidade dos dados garante que você possa utilizar os dados em processos analíticos, ajudando a alinhá-los estrutural e formalmente com quaisquer ferramentas que sua empresa utilize.
A qualidade e a integridade dos dados são dois elementos cruciais dos dados que permitem às empresas obter mais de cada ponto de dados que coletam.
Ao se concentrarem na execução de verificações de validação, na limitação do acesso aos dados, na limpeza deles antes do uso e na criação de uma estrutura rigorosa de qualidade de dados, as organizações podem começar a melhorar seus níveis básicos de gerenciamento de dados e alcançar novos patamares de utilidade.
Pensamentos finais
A qualidade e a integridade dos dados são duas medidas vitais que permitem às empresas aproveitar melhor seus recursos digitais. Ao compreender as diferenças entre estes dois aspectos dos dados, as empresas estão mais preparadas para identificar pontos fracos no seu processo de limpeza de dados.
Com o tempo, concentrando-se na melhoria da qualidade e da integridade separadamente, você poderá criar processos de dados altamente eficientes.
Os dados são, acima de tudo, o recurso que permite às empresas prosperar. Quando você começar a tomar cuidado adicional para garantir que seus dados sejam utilizáveis, eficazes e bem formatados, você poderá aproveitar melhor esse recurso altamente importante.
Embora a introdução de alterações que melhorem estas características dos dados não aconteça da noite para o dia, este processo terá um impacto dramático nas operações empresariais orientadas por dados, quando realizado com sucesso.
Investir em seus próprios dados é a melhor decisão de negócios que você pode tomar.
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