Como garantir qualidade na governança de dados

A governança de dados se preocupa em fazer a gestão de todas as informações do negócio, de modo que elas sejam úteis para aumentar a produtividade, facilitar a tomada de decisões e contribuir para a rentabilidade do negócio.

Dentro do contexto de governança de dados, um aspecto é primordial: a qualidade de dados. Enquanto a governança de dados define padrões e responsabilidades no gerenciamento dos ativos de informação, a qualidade dos dados se preocupa com a implementação e a aplicação desses padrões.

Afinal, não basta ter dados e conhecê-los, também é preciso garantir que eles atendam às demandas do seu negócio. Quer entender melhor o conceito de qualidade de dados e a sua relação com a governança de dados? Então, acompanhe!

O que é qualidade de dados

A qualidade de dados pode ser entendida como uma medida da confiabilidade e do quanto as informações disponíveis são úteis. Se você tem dados mas não pode usá-los para tomar decisões, a qualidade dos dados está insuficiente.

Essa área do negócio se preocupa em garantir que os dados sejam bem definidos, íntegros, consistentes, confiáveis, seguros e compartilháveis. Ou seja, para obter a qualidade dos dados é preciso implementar processos de avaliação constante para que não existam inconsistências e falhas nas informações que estão disponíveis nos negócios.

Por que a qualidade de dados é importante

Com o crescimento da digitalização nas empresas e o uso de diversos softwares como ERP, CRM, entre outros, os negócios são cada vez mais dependentes de dados e da qualidade deles. Pense em quantas tarefas rotineiras do seu negócio se baseiam em dados extraídos dos seus sistemas, tais como:

• comunicações com clientes e prospects pela equipe de marketing;
• planejamento estratégico;
• definição de investimentos;
• cálculo e pagamento de tributos.

Enfim, em praticamente todas as áreas do negócio, existem diversas atividades que são extremamente dependentes da qualidade dos dados. Qualquer inconsistência, ambiguidade ou insegurança acerca deles pode levar a prejuízos financeiros, queda de produtividade e danos à imagem da empresa.

Os principais problemas de qualidade na governança de dados

Mesmo que as empresas tenham uma boa política de governança, pode ser que a qualidade de dados não esteja dentro dos requisitos esperados. Confira alguns dos principais erros que levam a uma baixa qualidade na governança de dados!

Dados que não podem ser rastreados

Sem saber a origem dos dados, fica difícil garantir a qualidade deles. Na sua governança de dados, você deve se preocupar em ter dados rastreáveis e conseguir identificar a fonte, evitando boa parte dos demais problemas.

Falha na verificação das informações

A verificação das informações, especialmente aquelas vindas dos clientes, é um passo fundamental para garantir a qualidade dos dados. Quando existe falha em checar, por exemplo, um endereço de e-mail, toda a sua comunicação com o cliente ou prospect estará prejudicada.

Falta de atualização

Diversos novos dados surgem a todo momento e muitas empresas falham em criar ferramentas que garantam que seus colaboradores acessem sempre a versão mais recente.

Redundância

Outro erro comum é a existência de dados duplicados, o que gera redundância e falta de consistência. Se os dados existem em vários lugares e não forem integrados, haverá sempre essa divergência e a incerteza sobre qual é a versão correta.

Como garantir a qualidade na governança de dados

Comece fazendo uma auditoria de dados para identificar todos os problemas que você vai enfrentar. Você deve identificar as fontes de erros, as informações duplicadas e onde é preciso melhorar a integração dos dados.

Dependendo do estado de organização dos seus dados, esse processo de organização será demorado e, por isso, é bom estabelecer prioridades. Identifique o que são dados críticos e que devem ser tratados com prioridade. Isso vale tanto durante esse período de adaptação quanto posteriormente quando forem implementados processos para garantir a qualidade de forma contínua.

A padronização também é importante para garantir a qualidade dos dados. Se os seus sistemas expressam os dados de forma diferente um do outro, será impossível identificar quais são os dados redundantes. Por isso, estabeleça critérios para a entrada de dados.

Por fim, você precisará criar processos eficientes para garantir uma revisão periódica da qualidade dos seus dados e não deixar que os erros se acumulem. Auditorias constantes e processos de melhoria contínua são altamente recomendados dentro do contexto de governança de dados com foco na qualidade.