Os efeitos da qualidade dos dados no desempenho dos negócios foram expressamente discutidos neste artigo, incluindo outras dicas importantes.
Qualidade de dados é um termo usado para descrever a condição dos dados. Muitas vezes, é medido pela forma como os dados atendem às necessidades de sua finalidade pretendida. A má qualidade dos dados pode ter um impacto negativo no desempenho dos negócios. Isso pode levar a tomadas de decisões imprecisas, desperdício de recursos e perda de clientes. Continue lendo para saber mais sobre os efeitos da qualidade dos dados no desempenho dos negócios.
O que é qualidade de dados?
A qualidade dos dados é a precisão, integridade e pontualidade dos dados. É um fator crítico na tomada de decisões de negócios sólidas. Precisão é o quão perto os dados estão da realidade. A completude é a quantidade de dados incluída no conjunto. A pontualidade é o quanto os dados estão atualizados. Relevância é a importância dos dados para as operações de negócios. A qualidade dos dados começa com o processo de coleta de dados, e os dados também devem ser acessíveis aos usuários que precisam deles. Métricas de qualidade de dados são uma forma de medir a qualidade dos dados. Essas métricas podem ajudar as empresas a entender como seus dados estão sendo usados e quais melhorias podem ser feitas.
Quais são os sinais de má qualidade dos dados?
Há muitos sinais de que os dados podem ser de baixa qualidade. Alguns dos mais comuns incluem dados inconsistentes, inválidos, desatualizados, duplicados e incorretos. Dados inconsistentes acontecem quando os dados são inseridos de forma inconsistente em diferentes sistemas ou quando são atualizados manualmente sem seguir um processo consistente. Por exemplo, o nome de um cliente pode ser escrito de forma diferente em sistemas diferentes, ou a idade do mesmo cliente pode ser inserida como 27 e 28.
Dados inválidos são causados por entrada incorreta ou por dados que foram corrompidos de alguma forma. Por exemplo, o preço de um produto pode ser inserido como $ 1,000,000.3. Dados desatualizados são causados por dados que não foram atualizados regularmente ou por dados que foram arquivados e não são mais precisos. Por exemplo, as informações de contato de um cliente podem ser precisas no mês passado, mas não são mais precisas.
Dados duplicados são causados por dados que foram copiados e colados várias vezes ou por dados que foram inseridos mais de uma vez. Por exemplo, o nome de um cliente pode ser inserido no sistema duas vezes, com dois endereços diferentes. Por último, dados incorretos são causados por dados que foram inseridos incorretamente ou por dados que foram traduzidos incorretamente. Por exemplo, o nome de um cliente pode ser inserido como "John" quando escrito "Johnathan".
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Como melhorar a qualidade dos dados?
Há muitas maneiras de melhorar a qualidade dos dados. O primeiro passo é identificar as fontes de dados ruins. Isso pode ser feito revisando erros de entrada de dados, verificando registros duplicados e identificando informações incorretas ou incompletas. Uma vez identificada a origem do problema, podem ser tomadas medidas para corrigi-lo. Uma maneira de melhorar a qualidade dos dados é usando regras de validação.
As regras de validação são conjuntos de instruções que ajudam a garantir que os dados inseridos em um sistema atendam a determinados critérios. Por exemplo, uma regra de validação pode exigir que o nome de um funcionário seja inserido exatamente no mesmo formato sempre que for usado no sistema.
Outra regra de validação comum é uma verificação de intervalo, que garante que os números estejam dentro de um determinado intervalo ou que as datas estejam dentro de um intervalo de datas específico. Outra maneira de melhorar a qualidade dos dados é por meio de processos de padronização. Isso envolve garantir que todos os dados sigam formatos e regras predefinidos para que possam ser facilmente compreendidos e processados por computadores.
A padronização de dados facilita a comparação de diferentes conjuntos de informações e ajuda a reduzir imprecisões causadas por erro humano. Uma terceira maneira de melhorar a qualidade dos dados é por meio de processos de limpeza. Isso envolve identificar e corrigir informações incorretas ou incompletas em conjuntos de dados analíticos. Os processos de limpeza podem envolver desde simples verificações manuais até algoritmos mais complexos que identificam padrões nos dados. É importante acompanhar o progresso feito na melhoria da qualidade dos dados, para que você possa determinar se outras ações são necessárias.
Quais setores exigem boa qualidade de dados?
Existem muitas indústrias que dependem de uma boa qualidade de dados para funcionar corretamente. Esses setores incluem saúde, instituições financeiras e varejistas. O setor de saúde está em constante evolução e, com isso, surge a necessidade de dados precisos. Os dados do paciente são vitais para fornecer o tratamento e os cuidados corretos aos pacientes. Se os dados não forem precisos, isso pode levar a tratamentos incorretos e até a morte. Existem alguns tipos diferentes de dados que são importantes no setor de saúde.
O primeiro são os dados demográficos, que incluem informações como o nome do paciente, endereço e informações de contato. É importante ter esses dados para acompanhar os pacientes e seu histórico médico. O segundo tipo de dados são os dados clínicos, que incluem informações sobre o diagnóstico, tratamento e prognóstico de um paciente. É importante ter esses dados para garantir que os pacientes estejam recebendo o melhor atendimento possível.
Instituições financeiras são organizações complexas com muitas partes móveis. Uma única decisão ruim pode ter consequências de longo alcance. Isso é especialmente verdadeiro quando se trata da precisão dos dados do cliente. As instituições financeiras confiam na boa qualidade dos dados para tomar decisões acertadas sobre onde alocar seus recursos. Se os dados do cliente não forem precisos, isso pode levar a decisões financeiras incorretas e até mesmo a falências. Por isso é tão importante que as instituições financeiras tenham boas governança de dados no lugar.
Não é segredo que os varejistas dependem da boa qualidade dos dados. Dados imprecisos de clientes podem levar a todos os tipos de problemas, incluindo vendas perdidas e lucros reduzidos. Uma das principais maneiras pelas quais os varejistas podem garantir a boa qualidade dos dados é usando uma solução de gerenciamento de dados do cliente (CDM). Uma solução de CDM pode ajudar a limpar, mesclar e atualizar os dados do cliente, tornando-os mais precisos e confiáveis. Outra maneira de garantir a qualidade dos dados é auditar os dados de seus clientes regularmente. Isso significa verificar se os dados estão corretos e atualizados e corrigir quaisquer erros que possam existir.
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Conclusão
Os efeitos da qualidade dos dados no desempenho dos negócios não podem ser enfatizados demais, e tudo isso se resume a como a qualidade dos dados atende à finalidade pretendida.
E mostramos quantas indústrias precisam de qualidade de dados para funcionar corretamente. E você precisa identificar as fontes de dados ruins se quiser melhorar a qualidade dos dados, conforme discutimos neste artigo.
Faça bem em ler este artigo tantas vezes quanto possível se precisar de mais informações.
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