{"id":3899,"date":"2022-05-20T23:51:09","date_gmt":"2022-05-21T07:51:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=3899"},"modified":"2022-09-17T14:38:16","modified_gmt":"2022-09-17T22:38:16","slug":"how-to-improve-data-quality","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/como-melhorar-a-qualidade-dos-dados\/","title":{"rendered":"Como melhorar a qualidade dos dados? | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Como melhorar a qualidade dos dados?<\/strong><\/h2>\n

Melhorar a qualidade dos dados pode nos trazer muitos benef\u00edcios. Por exemplo, melhorar a qualidade dos dados proporciona relat\u00f3rios e an\u00e1lises confi\u00e1veis, processos operacionais otimizados, experi\u00eancia superior do cliente e maior ROI. Portanto, precisamos de dados de alta qualidade e melhor\u00e1-los. Mas como melhorar a qualidade dos dados de forma eficaz? Se voc\u00ea est\u00e1 procurando a resposta para essa pergunta, ent\u00e3o voc\u00ea veio ao lugar certo. Neste artigo, apresentaremos 10 dicas sobre como melhorar a qualidade dos dados.<\/p>\n

\"Como

Como melhorar a qualidade dos dados?<\/p><\/div>\n

Antes de mergulhar em nosso artigo, vamos descobrir o que \u00e9 qualidade de dados.<\/p>\n

O que \u00e9 qualidade de dados?<\/h3>\n

Segundo a Wikip\u00e9dia, qualidade de dados refere-se a informa\u00e7\u00f5es qualitativas ou quantitativas. Existem muitas defini\u00e7\u00f5es de qualidade de dados, mas dados geralmente s\u00e3o considerados de alta qualidade se forem "adequados para o uso pretendido em opera\u00e7\u00f5es, tomada de decis\u00f5es e planejamento". Al\u00e9m disso, os dados s\u00e3o considerados de alta qualidade se representarem corretamente a estrutura do mundo real \u00e0 qual se referem. Al\u00e9m dessas defini\u00e7\u00f5es, \u00e0 medida que o n\u00famero de fontes de dados aumenta, a quest\u00e3o da consist\u00eancia interna dos dados torna-se importante, independentemente da adequa\u00e7\u00e3o a qualquer finalidade externa espec\u00edfica.<\/span><\/p>\n

As opini\u00f5es sobre a qualidade dos dados s\u00e3o frequentemente divididas, mesmo quando se discute o mesmo conjunto de dados utilizados para o mesmo prop\u00f3sito. Neste contexto, governan\u00e7a de dados<\/a><\/strong> \u00e9 usado para formular defini\u00e7\u00f5es e padr\u00f5es de qualidade de dados acordados. Nesses casos, a limpeza de dados, incluindo a padroniza\u00e7\u00e3o, pode ser necess\u00e1ria para garantir a qualidade dos dados.<\/span><\/p>\n

Como melhorar a qualidade dos dados?<\/h3>\n

Seguir essas 10 dicas pode ajudar voc\u00ea a come\u00e7ar sua jornada de longo prazo rumo a uma melhor qualidade de dados.<\/p>\n

    \n
  1. Definir requisitos de neg\u00f3cios e avaliar o impacto nos neg\u00f3cios: <\/strong>De modo geral, nossos requisitos de neg\u00f3cios s\u00e3o a for\u00e7a motriz por tr\u00e1s de nossas iniciativas de melhoria da qualidade de dados. Portanto, voc\u00ea pode priorizar problemas de qualidade de dados com base nos seus requisitos de neg\u00f3cios e na influ\u00eancia que eles t\u00eam a longo prazo sobre seus neg\u00f3cios. Medir a influ\u00eancia nos neg\u00f3cios ajuda a estabelecer metas e acompanhar o progresso na melhoria da qualidade de dados. A refer\u00eancia cont\u00ednua aos requisitos de neg\u00f3cios estabelece a base para uma abordagem aprimorada de qualidade de dados.<\/li>\n
  2. Entenda seus dados: <\/strong>Para entender completamente seus dados, voc\u00ea precisa responder \u00e0s seguintes perguntas: de onde eles v\u00eam, o que eles descrevem e como extrair o m\u00e1ximo valor deles? Intelig\u00eancia de dados \u00e9 a capacidade de compreender e utilizar dados adequadamente. O melhor m\u00e9todo estrat\u00e9gico para melhorar a qualidade dos dados \u00e9 descrev\u00ea-los e conect\u00e1-los adequadamente ao longo do processo.<\/li>\n
  3. Resolva problemas de qualidade de dados na origem:<\/strong> Normalmente, o objetivo de corrigir temporariamente problemas de qualidade de dados \u00e9 apenas continuar trabalhando. Imagine o que acontece se um cientista de dados<\/strong><\/a> encontra registros vazios em um conjunto de dados selecionado. Provavelmente, ele corrigir\u00e1 os erros na c\u00f3pia e continuar\u00e1 o trabalho anal\u00edtico. No entanto, se as corre\u00e7\u00f5es n\u00e3o chegarem \u00e0 fonte, o conjunto de dados original ainda apresentar\u00e1 problemas de qualidade que afetar\u00e3o seu uso subsequente. Portanto, pode-se perceber que prevenir \u00e9 melhor do que remediar. Nesse caso, podemos melhorar a qualidade dos dados evitando a propaga\u00e7\u00e3o de dados err\u00f4neos.<\/li>\n
  4. Use conjuntos de op\u00e7\u00f5es e normalize seus dados:<\/strong> Os usu\u00e1rios podem cometer v\u00e1rios tipos de erros, especialmente erros de ortografia, ao inserir dados em diferentes formatos. Por exemplo, eles podem escrever "road" incorretamente como "roda" e esquec\u00ea-lo. Mas, ao selecionar esses valores para an\u00e1lise, esses erros podem afetar seriamente a qualidade do conjunto de dados. Ent\u00e3o, como resolver esse problema? Podemos usar uma lista definida de valores ou conjuntos de op\u00e7\u00f5es para esses campos sempre que poss\u00edvel, para que o usu\u00e1rio n\u00e3o cometa erros. Em outros casos, o uso de ferramentas e t\u00e9cnicas de normaliza\u00e7\u00e3o pode resolver inconsist\u00eancias nos dados, melhorando assim a qualidade dos dados.<\/li>\n
  5. Promova uma cultura orientada por dados:<\/strong> Uma cultura orientada por dados em toda a organiza\u00e7\u00e3o segue um conjunto espec\u00edfico de valores, comportamentos e normas que garantem o uso eficaz e eficiente dos dados. \u00c9 claro que tamb\u00e9m exige que todos reconhe\u00e7am plenamente seu importante papel na qualidade dos dados. Desenvolva uma defini\u00e7\u00e3o compartilhada de qualidade de dados para toda a organiza\u00e7\u00e3o, identifique suas m\u00e9tricas de qualidade espec\u00edficas, garanta a medi\u00e7\u00e3o cont\u00ednua das m\u00e9tricas definidas e planeje a resolu\u00e7\u00e3o de erros. Al\u00e9m disso, sua organiza\u00e7\u00e3o pode usar a governan\u00e7a de dados para padronizar o gerenciamento de ativos de dados e melhorar sua qualidade. Uma recomenda\u00e7\u00e3o fundamental do Gartner \u00e9 permitir que os usu\u00e1rios corporativos sinalizem e resolvam problemas de qualidade. Com a qualidade de dados de autoatendimento, \u00e9 poss\u00edvel fortalecer ainda mais analistas de dados<\/a><\/strong>, cientistas de dados e usu\u00e1rios corporativos para identificar e resolver problemas de qualidade por conta pr\u00f3pria. Em suma, uma forte cultura orientada por dados incentiva todos a darem a devida contribui\u00e7\u00e3o para a qualidade dos dados.<\/li>\n
  6. Especificar um administrador de dados<\/strong><\/strong>:<\/strong> Tamb\u00e9m podemos gerenciar a qualidade dos dados nomeando administradores de dados<\/a><\/strong>Os administradores de dados podem ser respons\u00e1veis por analisar o estado atual da qualidade dos dados, otimizar o processo de revis\u00e3o e implementar as ferramentas necess\u00e1rias. Ao mesmo tempo, \u00e9 sua responsabilidade supervisionar a governan\u00e7a de dados e gerenciar metadados. Em suma, ter um administrador de dados na organiza\u00e7\u00e3o garante uma responsabiliza\u00e7\u00e3o clara e uma supervis\u00e3o completa para a melhoria da qualidade dos dados.<\/li>\n
  7. Capacite sua equipe com DataOps:<\/strong> A metodologia DataOps concentra-se na automa\u00e7\u00e3o orientada a processos e nas melhores pr\u00e1ticas para melhorar a qualidade e a agilidade da an\u00e1lise de dados. O DataOps permite a ativa\u00e7\u00e3o de dados para gerar valor comercial em todos os n\u00edveis de tecnologia, da infraestrutura \u00e0 experi\u00eancia. Podemos inovar o DataOps para adicionar automa\u00e7\u00e3o \u00e0s a\u00e7\u00f5es humanas de defini\u00e7\u00e3o da qualidade dos dados, testes da qualidade dos dados e corre\u00e7\u00e3o de falhas na qualidade dos dados. Fornecer uma cultura DataOps a todas as equipes \u00e9 uma abordagem estrat\u00e9gica para melhorar a qualidade dos dados.<\/li>\n
  8. Foco no treinamento e no lembrete:<\/strong>Uma cultura orientada por dados garante que toda a organiza\u00e7\u00e3o esteja envolvida na qualidade dos dados. No entanto, tamb\u00e9m \u00e9 importante manter o interesse e as contribui\u00e7\u00f5es por meio de ideias inovadoras. Al\u00e9m disso, treinamentos regulares sobre conceitos, m\u00e9tricas e uso de ferramentas ajudar\u00e3o a refor\u00e7ar as necessidades e os benef\u00edcios da qualidade dos dados. Compartilhar problemas de qualidade e hist\u00f3rias de sucesso com toda a organiza\u00e7\u00e3o pode servir como um lembrete amig\u00e1vel. Al\u00e9m disso, oferecer treinamento profissional aos funcion\u00e1rios \u00e9 uma maneira eficaz de melhorar a qualidade dos dados.<\/li>\n
  9. Evite erros de dados futuros:<\/strong> A qualidade dos dados n\u00e3o se trata apenas de corrigir erros atuais, mas tamb\u00e9m de prevenir erros futuros. A chave \u00e9 avaliar e abordar a causa raiz dos problemas de qualidade de dados na sua organiza\u00e7\u00e3o. Esses processos s\u00e3o manuais ou automatizados, as m\u00e9tricas est\u00e3o definidas corretamente, os erros podem ser corrigidos diretamente pelas partes interessadas e existe uma cultura de qualidade de dados firmemente estabelecida? A solu\u00e7\u00e3o de qualidade de dados que voc\u00ea escolher deve se concentrar em viabilizar a qualidade de dados em toda a sua organiza\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
  10. Comunicar a\u00e7\u00f5es e resultados:<\/strong> \u00c9 extremamente importante envolver todos em projetos de qualidade de dados, pois a qualidade de dados atual n\u00e3o se limita a poucas equipes. Conscientizar todas as partes interessadas sobre essas atividades pode gerar interesse e promover o engajamento. Se voc\u00ea comunicar com frequ\u00eancia sobre erros de qualidade de dados, poss\u00edveis causas, planos, testes e resultados, mais pessoas se envolver\u00e3o ativamente em projetos de melhoria. Documentar o progresso, as a\u00e7\u00f5es e os resultados aumenta ainda mais a base de conhecimento organizacional para impulsionar o planejamento futuro.<\/li>\n<\/ol>\n

    Conclus\u00e3o<\/h3>\n

    Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajud\u00e1-lo a ter uma melhor compreens\u00e3o de como melhorar a qualidade dos dados<\/strong>. Se voc\u00ea quiser saber mais sobre qualidade de dados, governan\u00e7a de dados, administradores de dados, analistas de dados, cientistas de dados e linhagem de dados<\/a><\/strong>, gostar\u00edamos de aconselh\u00e1-lo a visitar Site oficial do Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> para maiores informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

    Como um dos melhores ferramentas de linhagem de dados<\/a><\/strong>O Gudu SQLFlow n\u00e3o s\u00f3 pode analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados e executar exibi\u00e7\u00e3o visual, mas tamb\u00e9m permitir que os usu\u00e1rios forne\u00e7am linhagem de dados em formato CSV e executem exibi\u00e7\u00e3o visual. (Publicado por Ryan em 20 de maio de 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>