Data Quality: o que é e qual sua importância?

Na era da transformação digital, a informação passou a ser tratada como um verdadeiro ativo das empresas. Afinal, o uso inteligente dos dados armazenados gera valor para os negócios e representa um importante diferencial competitivo. Nesse sentido, cada vez mais empresas adotam o Data Quality como parte da sua estratégia.

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No entanto, é comum ter algumas dúvidas sobre como isso funciona. Afinal, você sabe exatamente o que é Data Quality? Neste post explicaremos o conceito e mostraremos qual é a sua importância no mercado atual — tanto para a indústria quanto para o varejo —, além de mostrar os benefícios que ele traz para a cadeia de suprimentos. Confira!

O que é Data Quality?

O termo Data Quality — que pode ser traduzido como Qualidade dos Dados — faz referência ao processo de aperfeiçoamento da qualidade desse material. Em outras palavras, trata-se de uma forma de avaliar o nível de precisão e confiabilidade das informações utilizadas por uma organização.

Com a transformação digital e a ascensão de estratégias de uso inteligente dos dados, o conceito de Data Quality surge como uma parte importante desse processo. Afinal, da mesma forma que cada atividade desempenhada por uma empresa deve ser continuamente melhorada, os dados são uma espécie de ativo e precisam ser mantidos sob controle.

Entretanto, isso exige alguns critérios para aplicação.

Aplicando Data Quality

Um processo de Data Quality pode ser implementado de várias formas. No entanto, existem algumas práticas que podem ser consideradas como um caminho mais seguro a ser seguido. Para começar, é preciso identificar as prioridades — ou seja, quais os dados mais relevantes para a empresa e quais aplicações eles terão.

Essas perguntas simples ajudarão a guiar o processamento e o uso dos dados nas tomadas de decisão. Assim, será possível otimizar o processo por meio de uma limpeza dos dados, separando os realmente úteis daqueles que podem causar ruídos nas análises.

Um bom índice de Data Quality implica também a conscientização dos colaboradores para que sejam registrados sempre os dados mais relevantes. Além disso, é importante monitorar esses dados e estabelecer indicadores para poder mensurar essa qualidade com base nos objetivos estabelecidos.

Para exemplificar alguns critérios, podemos destacar que os dados devem ser:

• corretos;
• precisos;
• completos;
• integrados;
• consistentes; e
• aderentes à estratégia de negócios.

Posto isso em prática, a tendência é que as informações se tornem mais confiáveis para uso estratégico na rotina da empresa. Isso significa, por exemplo, eliminar a duplicidade de dados, garantir a disponibilidade para uso, integrar dados de diferentes departamentos e estabelecer uma política de segurança da informação para protegê-los.

No dia a dia da indústria e do varejo, o impacto é mais sentido em setores que utilizam dados como parte central da rotina operacional, como o estoque.

Qual a sua importância?

O mercado atual e a nova geração de consumidores apresentam uma série de demandas que precisam ser atendidas pelas empresas. Não basta mais apenas entregar um produto de qualidade — é fundamental oferecer uma experiência única, um serviço rápido e um atendimento de qualidade.

Para isso, a informação armazenada deve ser utilizada no momento certo e da forma certa. A falta de precisão dos dados é constantemente identificada como uma fonte de estratégias deficientes, muitas vezes levando a prejuízos enormes.

Na cadeia de suprimentos, por exemplo, um nível elevado de Data Quality está diretamente relacionado à boa gestão do estoque. Basta imaginar a lógica de vendas e distribuição de uma indústria.

Para distribuir e direcionar seus esforços de maneira mais assertiva, essas empresas precisam ter dados corretos de vendas e estoque de seus produtos nos pontos de venda. Assim, é possível identificar os locais com melhores e piores resultados e adequar a distribuição.

Imagine que essa indústria receba dados de estoque imprecisos de um grande varejo, informando que lá as vendas estão abaixo do esperado. Diante disso, a empresa vai pensar numa estratégia que nasce equivocada.

Data Quality é parte de uma estratégia de aperfeiçoamento de processos. Da mesma forma que a produção industrial investe em qualidade há décadas, as informações armazenadas hoje devem ser gerenciadas com o mesmo critério.

Quais são os principais benefícios?

O primeiro ponto a ser destacado é a garantia dos dados. Contar com as informações no momento em que você precisa é hoje algo que faz toda a diferença. Na cadeia de suprimentos, por exemplo, registrar produtos com o “desfalque” de alguns dados pode gerar impactos extremamente negativos em toda a linha de produção.

Por outro lado, com Data Quality as informações mais relevantes são mantidas à disposição. Consequentemente, o nível de controle sobre elas garante a segurança da empresa tanto no âmbito operacional como no jurídico — afinal, ninguém quer passar pela situação de responder na justiça por um vazamento de dados de clientes.

Essa é uma questão especialmente delicada para o varejo. A segurança e integridade dos dados é essencial para o marketing e o relacionamento com os clientes. Eles precisam estar disponíveis e ao mesmo tempo protegidos contra ataques e vazamentos.

Trabalhar em busca de mais qualidade dos dados significa focar naquilo que é realmente valioso para a empresa e evitar o registro de dados desnecessários, além de investir esforços na criação de um ambiente mais seguro e acessível para armazená-los.

Por fim, vale lembrar que os dados são a matéria prima da informação que gera valor aos negócios. Quanto maior o nível de Data Quality, mais precisas e frutíferas serão as análises feitas para fins estratégicos. Isso envolve, por exemplo, ações de marketing, planejamentos de produção e gestão de estoque.

Vivemos em uma era na qual não basta fazer uso da informação, pois isso toda empresa é capaz de fazer. Soluções de Business Intelligence (BI) e Data Science (Ciência de Dados) são diferenciais enormes frente à concorrência, mas podem ser ainda mais relevantes se o material utilizado — os dados — for tratado com eficiência.

Como você pôde ver, Data Quality é um conceito que deve ser inserido gradativamente no mindset de toda organização. Faça uma gestão inteligente dos seus dados e conquiste resultados cada vez melhores na sua empresa!

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