Como melhorar a qualidade dos dados?

Melhorar a qualidade dos dados pode nos trazer muitos benefícios. Por exemplo, melhorar a qualidade dos dados proporciona relatórios e análises confiáveis, processos operacionais otimizados, experiência superior do cliente e maior ROI. Portanto, precisamos de dados de alta qualidade e melhorá-los. Mas como melhorar a qualidade dos dados de forma eficaz? Se você está procurando a resposta para essa pergunta, então você veio ao lugar certo. Neste artigo, apresentaremos 10 dicas sobre como melhorar a qualidade dos dados.

Como melhorar a qualidade dos dados?

Antes de mergulhar em nosso artigo, vamos descobrir o que é qualidade de dados.

O que é qualidade de dados?

Segundo a Wikipédia, qualidade de dados refere-se a informações qualitativas ou quantitativas. Existem muitas definições de qualidade de dados, mas dados geralmente são considerados de alta qualidade se forem "adequados para o uso pretendido em operações, tomada de decisões e planejamento". Além disso, os dados são considerados de alta qualidade se representarem corretamente a estrutura do mundo real à qual se referem. Além dessas definições, à medida que o número de fontes de dados aumenta, a questão da consistência interna dos dados torna-se importante, independentemente da adequação a qualquer finalidade externa específica.

As opiniões sobre a qualidade dos dados são frequentemente divididas, mesmo quando se discute o mesmo conjunto de dados utilizados para o mesmo propósito. Neste contexto, governança de dados é usado para formular definições e padrões de qualidade de dados acordados. Nesses casos, a limpeza de dados, incluindo a padronização, pode ser necessária para garantir a qualidade dos dados.

Como melhorar a qualidade dos dados?

Seguir essas 10 dicas pode ajudar você a começar sua jornada de longo prazo rumo a uma melhor qualidade de dados.

1. Definir requisitos de negócios e avaliar o impacto nos negócios: De modo geral, nossos requisitos de negócios são a força motriz por trás de nossas iniciativas de melhoria da qualidade de dados. Portanto, você pode priorizar problemas de qualidade de dados com base nos seus requisitos de negócios e na influência que eles têm a longo prazo sobre seus negócios. Medir a influência nos negócios ajuda a estabelecer metas e acompanhar o progresso na melhoria da qualidade de dados. A referência contínua aos requisitos de negócios estabelece a base para uma abordagem aprimorada de qualidade de dados.
2. Entenda seus dados: Para entender completamente seus dados, você precisa responder às seguintes perguntas: de onde eles vêm, o que eles descrevem e como extrair o máximo valor deles? Inteligência de dados é a capacidade de compreender e utilizar dados adequadamente. O melhor método estratégico para melhorar a qualidade dos dados é descrevê-los e conectá-los adequadamente ao longo do processo.
3. Resolva problemas de qualidade de dados na origem: Normalmente, o objetivo de corrigir temporariamente problemas de qualidade de dados é apenas continuar trabalhando. Imagine o que acontece se um cientista de dados encontra registros vazios em um conjunto de dados selecionado. Provavelmente, ele corrigirá os erros na cópia e continuará o trabalho analítico. No entanto, se as correções não chegarem à fonte, o conjunto de dados original ainda apresentará problemas de qualidade que afetarão seu uso subsequente. Portanto, pode-se perceber que prevenir é melhor do que remediar. Nesse caso, podemos melhorar a qualidade dos dados evitando a propagação de dados errôneos.
4. Use conjuntos de opções e normalize seus dados: Os usuários podem cometer vários tipos de erros, especialmente erros de ortografia, ao inserir dados em diferentes formatos. Por exemplo, eles podem escrever "road" incorretamente como "roda" e esquecê-lo. Mas, ao selecionar esses valores para análise, esses erros podem afetar seriamente a qualidade do conjunto de dados. Então, como resolver esse problema? Podemos usar uma lista definida de valores ou conjuntos de opções para esses campos sempre que possível, para que o usuário não cometa erros. Em outros casos, o uso de ferramentas e técnicas de normalização pode resolver inconsistências nos dados, melhorando assim a qualidade dos dados.
5. Promova uma cultura orientada por dados: Uma cultura orientada por dados em toda a organização segue um conjunto específico de valores, comportamentos e normas que garantem o uso eficaz e eficiente dos dados. É claro que também exige que todos reconheçam plenamente seu importante papel na qualidade dos dados. Desenvolva uma definição compartilhada de qualidade de dados para toda a organização, identifique suas métricas de qualidade específicas, garanta a medição contínua das métricas definidas e planeje a resolução de erros. Além disso, sua organização pode usar a governança de dados para padronizar o gerenciamento de ativos de dados e melhorar sua qualidade. Uma recomendação fundamental do Gartner é permitir que os usuários corporativos sinalizem e resolvam problemas de qualidade. Com a qualidade de dados de autoatendimento, é possível fortalecer ainda mais analistas de dados, cientistas de dados e usuários corporativos para identificar e resolver problemas de qualidade por conta própria. Em suma, uma forte cultura orientada por dados incentiva todos a darem a devida contribuição para a qualidade dos dados.
6. Especificar um administrador de dados: Também podemos gerenciar a qualidade dos dados nomeando administradores de dadosOs administradores de dados podem ser responsáveis por analisar o estado atual da qualidade dos dados, otimizar o processo de revisão e implementar as ferramentas necessárias. Ao mesmo tempo, é sua responsabilidade supervisionar a governança de dados e gerenciar metadados. Em suma, ter um administrador de dados na organização garante uma responsabilização clara e uma supervisão completa para a melhoria da qualidade dos dados.
7. Capacite sua equipe com DataOps: A metodologia DataOps concentra-se na automação orientada a processos e nas melhores práticas para melhorar a qualidade e a agilidade da análise de dados. O DataOps permite a ativação de dados para gerar valor comercial em todos os níveis de tecnologia, da infraestrutura à experiência. Podemos inovar o DataOps para adicionar automação às ações humanas de definição da qualidade dos dados, testes da qualidade dos dados e correção de falhas na qualidade dos dados. Fornecer uma cultura DataOps a todas as equipes é uma abordagem estratégica para melhorar a qualidade dos dados.
8. Foco no treinamento e no lembrete:Uma cultura orientada por dados garante que toda a organização esteja envolvida na qualidade dos dados. No entanto, também é importante manter o interesse e as contribuições por meio de ideias inovadoras. Além disso, treinamentos regulares sobre conceitos, métricas e uso de ferramentas ajudarão a reforçar as necessidades e os benefícios da qualidade dos dados. Compartilhar problemas de qualidade e histórias de sucesso com toda a organização pode servir como um lembrete amigável. Além disso, oferecer treinamento profissional aos funcionários é uma maneira eficaz de melhorar a qualidade dos dados.
9. Evite erros de dados futuros: A qualidade dos dados não se trata apenas de corrigir erros atuais, mas também de prevenir erros futuros. A chave é avaliar e abordar a causa raiz dos problemas de qualidade de dados na sua organização. Esses processos são manuais ou automatizados, as métricas estão definidas corretamente, os erros podem ser corrigidos diretamente pelas partes interessadas e existe uma cultura de qualidade de dados firmemente estabelecida? A solução de qualidade de dados que você escolher deve se concentrar em viabilizar a qualidade de dados em toda a sua organização.
10. Comunicar ações e resultados: É extremamente importante envolver todos em projetos de qualidade de dados, pois a qualidade de dados atual não se limita a poucas equipes. Conscientizar todas as partes interessadas sobre essas atividades pode gerar interesse e promover o engajamento. Se você comunicar com frequência sobre erros de qualidade de dados, possíveis causas, planos, testes e resultados, mais pessoas se envolverão ativamente em projetos de melhoria. Documentar o progresso, as ações e os resultados aumenta ainda mais a base de conhecimento organizacional para impulsionar o planejamento futuro.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a ter uma melhor compreensão de como melhorar a qualidade dos dados. Se você quiser saber mais sobre qualidade de dados, governança de dados, administradores de dados, analistas de dados, cientistas de dados e linhagem de dados, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Site oficial do Gudu SQLFlow para maiores informações.

Como um dos melhores ferramentas de linhagem de dadosO Gudu SQLFlow não só pode analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados e executar exibição visual, mas também permitir que os usuários forneçam linhagem de dados em formato CSV e executem exibição visual. (Publicado por Ryan em 20 de maio de 2022)