{"id":39471,"date":"2021-09-29T12:30:46","date_gmt":"2021-09-29T12:30:46","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-05-11T17:28:06","modified_gmt":"2023-05-11T17:28:06","slug":"guide-data-quality","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/crm\/guide-data-quality\/","title":{"rendered":"Qualidade dos dados: O Guia"},"content":{"rendered":"<p>A qualidade dos dados se tornou uma alavanca essencial para o desenvolvimento da atividade de uma empresa, mesmo que os \u00faltimos desenvolvimentos digitais n\u00e3o sejam transversais ao seu neg\u00f3cio principal. Um <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/www.ibmbigdatahub.com\/infographic\/extracting-business-value-4-vs-big-data\">estudo <\/a>realizado pela IBM apresenta o seguinte n\u00famero: a gest\u00e3o inadequada dos dados custou \u00e0 <strong>economia americana<\/strong> mais de <strong>3.000 bilh\u00f5es de d\u00f3lares em 2016<\/strong>!<\/p>\n<p>Esta estimativa espantosa mostra claramente os ganhos a serem obtidos com o gerenciamento eficaz, abrangente e cont\u00ednuo de sua qualidade de dados. <strong>Diferentes ferramentas<\/strong> est\u00e3o dispon\u00edveis no mercado para atender a essas diferentes necessidades de processamento, atualiza\u00e7\u00e3o e limpeza. Independentemente do tipo de solu\u00e7\u00e3o escolhida, o mais importante \u00e9 conhecer o <strong>boas pr\u00e1ticas<\/strong> em <em><a href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/crm\/definicao-da-qualidade-dos-dados\/\" data-internallinksmanager029f6b8e52c=\"61\" title=\"Qualidade dos dados\">qualidade dos dados<\/a><\/em> e ser capaz de conduzir um <strong>auditoria de desempenho<\/strong> a gest\u00e3o destes dados.<br \/>\n<img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Sas-e1537458745540.png\" \/><\/p>\n<p>SAS \u00e9 um software completo de gerenciamento de dados que permite a cria\u00e7\u00e3o e gerenciamento de bancos de dados, o processamento anal\u00edtico de bancos de dados e a cria\u00e7\u00e3o e distribui\u00e7\u00e3o de relat\u00f3rios de resumo e listagem. Grandes empresas a utilizam como Honda, Bank of America ou a ONG WWF.<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Ferramentas abrangentes para grandes empresas<\/li>\n<li>Adequado para todos os setores de atividade<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>De 7.000 euros\/ano para funcionalidade b\u00e1sica a v\u00e1rias centenas de milhares de euros\/ano<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. Informatica<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.informatica.com\/br\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Informatica.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Informatica oferece v\u00e1rias solu\u00e7\u00f5es dedicadas \u00e0 integra\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise e melhoria da qualidade dos dados. A empresa tamb\u00e9m oferece servi\u00e7os de armazenamento de dados na nuvem. Ela tamb\u00e9m oferece uma solu\u00e7\u00e3o SaaS.<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Pode ser integrado com muitas fontes de dados<\/li>\n<li>Facilidade de uso e facilidade de manuten\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Dependendo do n\u00famero de caracter\u00edsticas.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>3. Melissa<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.melissa.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Melissa.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Melissa \u00e9 uma ferramenta dedicada \u00e0 verifica\u00e7\u00e3o de dados (identidade, endere\u00e7o, telefone, e-mail) que \u00e9 essencial para manter alta a qualidade dos dados. Eles tamb\u00e9m oferecem servi\u00e7os em torno de dados demogr\u00e1ficos e de localiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Pode ser combinado com outras ferramentas internas<a href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/inbound-marketing\/campanhas-emailing-b2b\/\" data-internallinksmanager029f6b8e52c=\"137\" title=\"B2B Emailing\">(<\/a>solu\u00e7\u00e3o de<a href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/inbound-marketing\/campanhas-emailing-b2b\/\" data-internallinksmanager029f6b8e52c=\"137\" title=\"B2B Emailing\">e-mailing<\/a>, CRM&#8230;)<\/li>\n<li>Tem solu\u00e7\u00f5es SaaS dispon\u00edveis<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>A pedido<\/li>\n<\/ul>\n<h4>4. Oceanos<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.oceanosinc.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Oceanos.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>A Oceanos projeta estrat\u00e9gias de gerenciamento de dados que otimizam o desempenho de vendas e marketing. A ferramenta pode ser integrada com um arquivo CRM e permite pontuar o n\u00edvel de qualidade dos dados e limpar, atualizar, enriquecer e analisar os dados.<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Numerosas integra\u00e7\u00f5es poss\u00edveis (API, <a href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/automacao\/alternativas-zapier\/\" data-internallinksmanager029f6b8e52c=\"16\" title=\"Zapier concorrente\">Zapier<\/a>, <a href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/crm\/opiniao-da-salesforce\/\" data-internallinksmanager029f6b8e52c=\"177\" title=\"for\u00e7a de vendas\">Salesforce<\/a>&#8230;)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>1500 a 9500 por m\u00eas<\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-transparent ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Sommaire<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/crm\/guide-data-quality\/#2-preparacao-de-dados\" >2. Prepara\u00e7\u00e3o de dados<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/crm\/guide-data-quality\/#auditoria-de-qualidade-de-dados\" >Auditoria de qualidade de dados<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/crm\/guide-data-quality\/#a-falta-de-auditoria-pode-ter-consequencias-prejudiciais-para-seus-negocios\" >A falta de auditoria pode ter conseq\u00fc\u00eancias prejudiciais para seus neg\u00f3cios<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/crm\/guide-data-quality\/#um-ciclo-virtuoso-para-garantir-a-qualidade-de-seus-dados\" >Um ciclo virtuoso para garantir a qualidade de seus dados<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/crm\/guide-data-quality\/#exemplos-de-metricas-de-qualidade-de-dados-que-voce-pode-implementar\" >Exemplos de m\u00e9tricas de qualidade de dados que voc\u00ea pode implementar<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/crm\/guide-data-quality\/#3-fontes-de-problemas-de-ma-qualidade-de-dados\" >3 fontes de problemas de m\u00e1 qualidade de dados<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-preparacao-de-dados\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-preparacao-de-dados\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-preparacao-de-dados\"><\/span>2. Prepara\u00e7\u00e3o de dados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>A prepara\u00e7\u00e3o dos dados inclui todas as etapas envolvidas na limpeza dos dados para garantir sua consist\u00eancia e qualidade. A prepara\u00e7\u00e3o inclui, por exemplo, a fus\u00e3o de v\u00e1rias fontes de dados, filtragem de dados desnecess\u00e1rios, consolida\u00e7\u00e3o, agrega\u00e7\u00e3o de dados e c\u00e1lculo de valores adicionais com base nos dados brutos. A prepara\u00e7\u00e3o \u00e9 importante porque dados inconsistentes e de baixa qualidade podem distorcer as informa\u00e7\u00f5es resultantes. Tamb\u00e9m pode tornar a an\u00e1lise e a minera\u00e7\u00e3o de dados lentas e n\u00e3o confi\u00e1veis. Ao preparar os dados com anteced\u00eancia, as empresas est\u00e3o mais aptas a explorar todo o seu potencial.<\/p>\n<h4>5. Google Dataprep<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/cloud.google.com\/dataprep\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Google-dataprep.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>O Cloud Dataprep \u00e9 um servi\u00e7o visual inteligente para explorar, limpar e preparar dados para an\u00e1lise que funcionam sem um servidor. Voc\u00ea pode importar v\u00e1rios arquivos, fundi-los, limp\u00e1-los, enriquec\u00ea-los, padroniz\u00e1-los&#8230;<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>F\u00e1cil de usar<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Em m\u00e9dia 3 euros por hora de uso<\/li>\n<\/ul>\n<h4>6. Prepara\u00e7\u00e3o de dados Talend<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/fr.talend.com\/products\/data-preparation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Talend.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Talend Data Preparation \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o de prepara\u00e7\u00e3o de dados com 3 pacotes diferentes: um software gratuito e de c\u00f3digo aberto, um download pago e uma solu\u00e7\u00e3o de nuvem paga.<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Uma solu\u00e7\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel para cada tipo de necessidade<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>A pedido<\/li>\n<\/ul>\n<h4>7. Dataiku<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.dataiku.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Dataiku.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>O Dataiku \u00e9 uma ferramenta de an\u00e1lise de dados, utiliz\u00e1vel tanto por engenheiros quanto por marqueteiros, poderosa para a prepara\u00e7\u00e3o de dados. A interface \u00e9 simples e interativa para que seja f\u00e1cil de usar pelos marqueteiros, e avan\u00e7ada e t\u00e9cnica o suficiente para atrair os engenheiros de dados.<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Interface simples e intuitiva, tanto para engenheiros quanto para marqueteiros<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Uma vers\u00e3o b\u00e1sica gratuita<\/li>\n<li>A pedido de uma vers\u00e3o mais completa<\/li>\n<\/ul>\n<h4>8. Qlik Sense<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.qlik.com\/fr-fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Qlik-q.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>O<a href=\"https:\/\/www.qlik.com\/fr-fr\/products\/qlik-sense\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Qlik sense<\/a> \u00e9 uma ferramenta particularmente adequada para os n\u00e3o iniciados. A interface \u00e9 muito visual, e a an\u00e1lise \u00e9 facilitada por sugest\u00f5es autom\u00e1ticas. Sua ludicidade torna a informa\u00e7\u00e3o acess\u00edvel a todas as profiss\u00f5es da empresa. Voc\u00ea pode assistir a uma demonstra\u00e7\u00e3o de 60 segundos assistindo a <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=siWOWTWEEzs\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">este v\u00eddeo<\/a>.<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Pode ser utilizado por todos os neg\u00f3cios da empresa<\/li>\n<li>Interface simples e divertida<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Uma vers\u00e3o b\u00e1sica gratuita<\/li>\n<li>Feito sob medida para mais funcionalidade<\/li>\n<\/ul>\n<h4>9. Octolis<\/h4>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/DataValidation.png\" \/><\/p>\n<p>DataValidation \u00e9 uma das mais poderosas solu\u00e7\u00f5es de limpeza de e-mails do mercado. Ele permitir\u00e1 que voc\u00ea identifique endere\u00e7os de e-mail inv\u00e1lidos para que voc\u00ea n\u00e3o seja considerado um spammer durante suas campanhas de e-mail.<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>F\u00e1cil de usar<\/li>\n<li>Precis\u00e3o dos resultados<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>70 por 10.000 e-mails verificados, $300 por 100.000 e-mails<\/li>\n<\/ul>\n<h4>12. 76310<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.76310.fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/76310.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>A solu\u00e7\u00e3o 76310 \u00e9 especializada no controle e corre\u00e7\u00e3o de endere\u00e7os postais e est\u00e1 em conformidade com a norma RNVP para o processamento computadorizado de endere\u00e7os postais e \u00e9 aprovada pelo La Poste SNA (servi\u00e7o nacional de endere\u00e7os).<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Interface dispon\u00edvel para o processamento do RNVP<\/li>\n<li>Software de processamento, movimenta\u00e7\u00e3o e deduplica\u00e7\u00e3o RNVP<\/li>\n<li>Aprovado pelo SNA<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Para 10.000 endere\u00e7os (uso no modo SaaS) &#8211; 200 euros<\/li>\n<li>Para 100.000 endere\u00e7os (uso no modo SaaS) &#8211; 400 euros<\/li>\n<li>Fornecimento de software no local &#8211; de 16.000 euros HT \/ ano para 30.000 euros HT \/ ano<\/li>\n<\/ul>\n<h4>13. Egon<\/h4>\n<p><a class='undefined' href=\"https:\/\/www.egon.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Egon.png\" \/><\/a><\/p>\n<p>Egon \u00e9 um dos pacotes de software l\u00edderes no mercado internacional para a padroniza\u00e7\u00e3o de v\u00e1rios dados pessoais (nome, data de nascimento, t\u00edtulos, n\u00fameros de telefone, e-mail, c\u00f3digo fiscal, n\u00famero de IVA, dados banc\u00e1rios, dados postais, CEP, nomes estrangeiros, documentos de identidade)<\/p>\n<p><strong>Pontos fortes :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"points-forts\">\n<li>Grande sele\u00e7\u00e3o de dados a serem padronizados<\/li>\n<li>Solu\u00e7\u00e3o completa de valida\u00e7\u00e3o de dados<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pre\u00e7o :<\/strong><\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>A pedido<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"data-quality-audit\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"auditoria-de-qualidade-de-dados\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"auditoria-de-qualidade-de-dados\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"auditoria-de-qualidade-de-dados\"><\/span>Auditoria de qualidade de dados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Se os dados s\u00e3o o combust\u00edvel de seu neg\u00f3cio, especialmente de seus departamentos de marketing e vendas, ent\u00e3o esses dados t\u00eam que ser de boa qualidade. Trabalhar com dados de m\u00e1 qualidade gera todo tipo de custos e pode contribuir para m\u00e1s decis\u00f5es estrat\u00e9gicas.<\/p>\n<p>Como criar um sistema de gerenciamento da qualidade dos dados? Que crit\u00e9rios devem ser usados para qualificar a qualidade dos dados? Quais s\u00e3o os exemplos de m\u00e9tricas de qualidade de dados que s\u00e3o f\u00e1ceis de implementar? Quais s\u00e3o as principais causas dos problemas de qualidade dos dados?<\/p>\n<p>Trataremos de cada uma destas quest\u00f5es uma a uma. Esperamos que este guia o ajude a construir ou melhorar o processo de auditoria de qualidade de dados de sua organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"a-falta-de-auditoria-pode-ter-consequencias-prejudiciais-para-seus-negocios\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"a-falta-de-auditoria-pode-ter-consequencias-prejudiciais-para-seus-negocios\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"a-falta-de-auditoria-pode-ter-consequencias-prejudiciais-para-seus-negocios\"><\/span>A falta de auditoria pode ter conseq\u00fc\u00eancias prejudiciais para seus neg\u00f3cios<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4>As conseq\u00fc\u00eancias de um controle de qualidade de dados deficiente<\/h4>\n<p>O mau controle da qualidade de seus dados pode ter conseq\u00fc\u00eancias muito prejudiciais para sua organiza\u00e7\u00e3o, em todos os n\u00edveis: o custo de suas campanhas de marketing e seu desempenho, a compreens\u00e3o das necessidades e expectativas de seus clientes, a efici\u00eancia de seus processos de vendas (processo &#8220;lead-to-customer&#8221;), a relev\u00e2ncia de suas decis\u00f5es estrat\u00e9gicas, etc. <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/www.ringlead.com\/true-cost-of-bad-data\/#.WWzEAojyhhE\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">A RingLead<\/a> publicou um infogr\u00e1fico muito interessante sobre este assunto. A empresa de software mostra os custos associados \u00e0 m\u00e1 qualidade dos dados. Aqui est\u00e1 um pequeno extrato do infogr\u00e1fico:<\/p>\n<figure id=\"attachment_1152\" aria-describedby=\"caption-attachment-1152\" style=\"width: 1100px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/data-quality-metrics-infographie.png\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1152\" class=\"wp-caption-text\">Fonte : <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/www.ringlead.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">RingLead<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p>A RingLead primeiramente aponta o crescimento espantoso no volume de dados dispon\u00edveis para as empresas. A cada ano, o volume de dados aumenta em 40%. Mas 20% dos dados s\u00e3o dados ruins. Voltaremos mais tarde aos crit\u00e9rios para qualificar a qualidade dos dados. Os custos de utiliza\u00e7\u00e3o de dados de baixa qualidade est\u00e3o aumentando ano ap\u00f3s ano. <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/www.gartner.com\/doc\/2636315\/state-data-quality-current-practices\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Outro estudo<\/a>, da conhecida firma Gartner, nos diz que a falta de controle de qualidade dos dados custa \u00e0s empresas pesquisadas uma m\u00e9dia de 14 milh\u00f5es de d\u00f3lares por ano!\u00a0<\/p>\n<h4>Os custos intang\u00edveis de um controle de qualidade de dados deficiente<\/h4>\n<p>N\u00e3o controlar a qualidade de seus dados \u00e9 muito caro de um ponto de vista material e financeiro. Isto \u00e9 \u00f3bvio. Mas al\u00e9m desses custos &#8220;tang\u00edveis&#8221;, devemos tamb\u00e9m levar em conta todos os custos intang\u00edveis, que por defini\u00e7\u00e3o s\u00e3o dif\u00edceis de medir, mas bastante f\u00e1ceis de imaginar.<\/p>\n<p>Digamos que sua empresa est\u00e1 procurando difundir uma cultura voltada para os dados. Voc\u00ea faz todo o esfor\u00e7o e desenvolve um programa piloto para demonstrar os benef\u00edcios do ROI da tomada de decis\u00e3o baseada em intelig\u00eancia comercial e an\u00e1lise. Mas o problema \u00e9 que se seus dados n\u00e3o forem de boa qualidade, voc\u00ea ter\u00e1 muita dificuldade em demonstrar os benef\u00edcios da intelig\u00eancia empresarial a seus funcion\u00e1rios e superiores. Se voc\u00ea questionar a qualidade dos dados utilizados ap\u00f3s o fato, \u00e9 tarde demais, isso soar\u00e1 como uma desculpa. \u00c9 melhor abordar as quest\u00f5es de qualidade dos dados e demonstrar de antem\u00e3o a import\u00e2ncia cr\u00edtica de ter dados de alta qualidade para gerar ROI a partir dos dados.<\/p>\n<h4>O principal custo intang\u00edvel: m\u00e1 tomada de decis\u00e3o<\/h4>\n<p>Talvez voc\u00ea n\u00e3o esteja preocupado com este exemplo. Talvez voc\u00ea n\u00e3o precise demonstrar aos outros a import\u00e2ncia de integrar a an\u00e1lise de dados no processo de tomada de decis\u00e3o. Talvez sua empresa j\u00e1 esteja fazendo an\u00e1lises, mas n\u00e3o prestando muita aten\u00e7\u00e3o ao controle de qualidade dos dados. Bem, nesse caso, voc\u00ea e sua organiza\u00e7\u00e3o podem ser confrontados com um problema ainda maior: tomar decis\u00f5es com base em dados incorretos. De certa forma, \u00e9 melhor n\u00e3o ser orientado por dados e usar sua intui\u00e7\u00e3o do que ser orientado por dados sem controlar a qualidade dos dados utilizados. Neste \u00faltimo caso, o impacto de m\u00e1s decis\u00f5es pode ser catastr\u00f3fico. Por exemplo, vamos dizer que seus dados est\u00e3o incorretos e mostram que seu fluxo de caixa est\u00e1 no verde. Voc\u00ea \u00e9 encorajado a desenvolver novas a\u00e7\u00f5es e aumentar seus investimentos. S\u00f3 que ap\u00f3s alguns meses, voc\u00ea finalmente percebe que tem s\u00e9rios problemas de fluxo de caixa. Exceto que \u00e9 um pouco tarde, voc\u00ea n\u00e3o pode pagar seus fornecedores ou mesmo seus funcion\u00e1rios. A verifica\u00e7\u00e3o da qualidade de seus dados pode ajud\u00e1-lo a evitar estes problemas.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"um-ciclo-virtuoso-para-garantir-a-qualidade-de-seus-dados\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"um-ciclo-virtuoso-para-garantir-a-qualidade-de-seus-dados\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"um-ciclo-virtuoso-para-garantir-a-qualidade-de-seus-dados\"><\/span>Um ciclo virtuoso para garantir a qualidade de seus dados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>O gerenciamento e controle da qualidade dos dados \u00e9 um processo cont\u00ednuo que pode ser ilustrado como um ciclo:<\/p>\n<figure id=\"attachment_1150\" aria-describedby=\"caption-attachment-1150\" style=\"width: 880px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/data-quality-metrics-cycle.png\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-1150\" class=\"wp-caption-text\">Fonte : <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/knowledgent.com\/wp-content\/uploads\/2014\/09\/Knowledgent-White-Paper-How-to-Build-a-Successful-DQM-Program.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Knowledgent<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p>Aqui est\u00e3o as diferentes etapas resumidas em poucas palavras:<\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Descoberta de dados =&gt; M\u00e9todos que facilitam a interpreta\u00e7\u00e3o de dados brutos por usu\u00e1rios n\u00e3o t\u00e9cnicos (marketeiros, etc.). A Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados \u00e9 parte integrante desta etapa.<\/li>\n<li>Data Profiling =&gt; Processo de an\u00e1lise de dados em detalhes, compara\u00e7\u00e3o de dados com seus meta-dados, c\u00e1lculo de estat\u00edsticas e avalia\u00e7\u00e3o da qualidade dos dados e sua evolu\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li>Regras de Qualidade de Dados =&gt; Dependendo das necessidades comerciais, o processo de defini\u00e7\u00e3o das regras que os dados devem seguir para serem qualificados como dados de boa qualidade.<\/li>\n<li>Monitoramento =&gt; O processo de monitoramento cont\u00ednuo da qualidade dos dados, com base nas regras de qualidade definidas a montante. Isto inclui, por exemplo, a implementa\u00e7\u00e3o de sistemas de notifica\u00e7\u00e3o que permitem ser alertado quando um item de dados fica abaixo do limite de qualidade.<\/li>\n<li>Relat\u00f3rios =&gt; A atividade de criar pain\u00e9is de controle e implementar KPIs para monitorar a evolu\u00e7\u00e3o da qualidade dos dados ao longo do tempo.<\/li>\n<li>Remedia\u00e7\u00e3o =&gt; O processo de corre\u00e7\u00e3o de erros e problemas relatados nos pain\u00e9is de controle.<\/li>\n<\/ul>\n<p>S\u00f3 este ciclo mereceria um longo desenvolvimento. Aqui nos concentraremos em 5 dimens\u00f5es de qualidade de dados que voc\u00ea deve levar em conta em seu processo de auditoria.<\/p>\n<div class=\"blocTips primary-light\">\n<p>\u00a0<\/p>\n<p class=\"\">Descubra as <a class=\"undefined\" href=\"https:\/\/salesdorado.com\/pt-br\/crm\/tendances-logiciels-crm-b2b\/\">10 principais tend\u00eancias no mundo do software CRM B2B<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<h4>5 dimens\u00f5es-chave para a cria\u00e7\u00e3o de seu sistema de auditoria<\/h4>\n<p>Para medir a qualidade de seus dados, voc\u00ea obviamente precisa de crit\u00e9rios de qualidade. Voc\u00ea precisa defini-los claramente com anteced\u00eancia. Estas dimens\u00f5es atravessam diferentes aspectos da qualidade. H\u00e1 5 dimens\u00f5es principais que qualificam a qualidade dos dados: precis\u00e3o, consist\u00eancia, integridade e atualidade.<\/p>\n<h4>Precis\u00e3o<\/h4>\n<p>O primeiro crit\u00e9rio \u00e9 o mais \u00f3bvio: seus dados refletem a realidade? Eles s\u00e3o corretos, v\u00e1lidos? Eles descrevem com precis\u00e3o o que afirmam representar? Mudan\u00e7as no status do usu\u00e1rio\/cliente ou transa\u00e7\u00f5es contribuem para a evolu\u00e7\u00e3o cont\u00ednua dos dados e devem ser integradas ao seu conjunto de dados em tempo real. A precis\u00e3o dos dados pode ser medida a partir de fontes documentais (por exemplo, seu software de gerenciamento de pedidos) ou atrav\u00e9s de t\u00e9cnicas de confirma\u00e7\u00e3o. O objetivo \u00e9 avaliar se seus dados cont\u00eam ou n\u00e3o erros.<\/p>\n<p>Uma m\u00e9trica comumente usada para medir a precis\u00e3o dos dados \u00e9 a rela\u00e7\u00e3o de precis\u00e3o dos dados, ou seja, a porcentagem de dados corretos. Quanto mais alta esta propor\u00e7\u00e3o, melhor, obviamente. N\u00e3o h\u00e1 uma rela\u00e7\u00e3o m\u00e9dia ou alvo. Tudo depende de sua empresa, de seu tamanho, do volume e do tipo de dados processados. Na maioria dos casos, uma propor\u00e7\u00e3o acima de 85% \u00e9 considerada muito boa.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/data-quality-metrics-accuracy.png\" \/><\/p>\n<h4>Coer\u00eancia<\/h4>\n<p>Estritamente falando, a dimens\u00e3o de consist\u00eancia permite especificar se dois dados localizados em dois bancos de dados diferentes entram ou n\u00e3o em conflito entre si. \u00c9 uma quest\u00e3o de saber se os dados dispersos em seus diferentes bancos de dados s\u00e3o consistentes entre si, se, por exemplo, as informa\u00e7\u00f5es do mesmo indiv\u00edduo registradas em v\u00e1rios bancos de dados s\u00e3o as mesmas. No entanto, mais amplamente, a consist\u00eancia n\u00e3o implica necessariamente precis\u00e3o. Pegue o exemplo da cria\u00e7\u00e3o de uma regra que verificaria automaticamente se a soma de funcion\u00e1rios em cada departamento n\u00e3o excede o n\u00famero total de funcion\u00e1rios da organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h4>Integralidade<\/h4>\n<p>Voc\u00ea tem todos os dados necess\u00e1rios para tirar as conclus\u00f5es corretas? Todos os seus campos e atributos est\u00e3o preenchidos corretamente? H\u00e1 algum campo vazio? Voc\u00ea tem algum dado em falta? Estas s\u00e3o as coisas que este crit\u00e9rio \u00e9 projetado para medir. A falta de integridade dos dados pode distorcer os resultados de suas an\u00e1lises. Esta dimens\u00e3o \u00e9, portanto, essencial a ser levada em conta. Um exemplo de m\u00e9tricas de qualidade de dados que voc\u00ea pode usar para avaliar este crit\u00e9rio \u00e9 o n\u00famero de campos vazios em um determinado conjunto de dados.<\/p>\n<h4>Integridade<\/h4>\n<p>Tamb\u00e9m conhecida como valida\u00e7\u00e3o de dados, integridade refere-se aos testes e procedimentos projetados para se livrar de quaisquer erros e anomalias encontrados. Isso envolve garantir que os dados sejam leg\u00edveis e formatados corretamente (por exemplo, que todas as datas estejam no formato DD\/MM\/AAAAA). A taxa de erro de transforma\u00e7\u00e3o de dados pode ser usada para medir a propor\u00e7\u00e3o de erros que ocorrem em opera\u00e7\u00f5es de transforma\u00e7\u00e3o de dados (convers\u00e3o de um formato para outro). A evolu\u00e7\u00e3o desta rela\u00e7\u00e3o pode ser acompanhada ao longo do tempo.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/data-quality-metrics-integrity.png\" \/><\/p>\n<h4>Atualidade (ou frescor)<\/h4>\n<p>Esta \u00faltima dimens\u00e3o \u00e9 assegurar que os dados estejam dispon\u00edveis e acess\u00edveis em todos os momentos. Este crit\u00e9rio mede o tempo entre o momento em que os dados s\u00e3o solicitados e quando est\u00e3o realmente dispon\u00edveis para uso. Os dados de tempo at\u00e9 o valor podem ser usados para medir esta dimens\u00e3o. O objetivo \u00e9 reduzir ao m\u00e1ximo este tempo, visando um ideal de imediatismo.<\/p>\n<p>N\u00e3o importa como voc\u00ea melhore a qualidade de seus dados, voc\u00ea sempre precisar\u00e1 medir a efic\u00e1cia de seus esfor\u00e7os. Estes exemplos de m\u00e9tricas de qualidade de dados permitem monitorar e avaliar seu trabalho. Quanto mais voc\u00ea mede, mais voc\u00ea avalia, mais f\u00e1cil ser\u00e1 melhorar a qualidade dos dados.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"exemplos-de-metricas-de-qualidade-de-dados-que-voce-pode-implementar\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"exemplos-de-metricas-de-qualidade-de-dados-que-voce-pode-implementar\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"exemplos-de-metricas-de-qualidade-de-dados-que-voce-pode-implementar\"><\/span>Exemplos de m\u00e9tricas de qualidade de dados que voc\u00ea pode implementar<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>As dimens\u00f5es que apresentamos acima permitem medir a qualidade de seus dados e seus esfor\u00e7os de um ponto de vista quantitativo. As m\u00e9tricas de qualidade de dados que vamos apresentar a voc\u00eas agora permitir\u00e3o que adotem uma abordagem mais qualitativa em paralelo. Aqui est\u00e3o alguns exemplos:<\/p>\n<ul>\n<li>Indicadores de satisfa\u00e7\u00e3o, obtidos atrav\u00e9s de pesquisas ou enquetes, que permitem medir a satisfa\u00e7\u00e3o de seus funcion\u00e1rios com os dados dispon\u00edveis para eles.<\/li>\n<li>Indicadores de produtividade, tais como a evolu\u00e7\u00e3o da porcentagem de vezes que o departamento de governan\u00e7a de dados detecta e elimina projetos ou iniciativas redundantes.<\/li>\n<li>A medi\u00e7\u00e3o dos riscos e oportunidades. Por exemplo, os benef\u00edcios gerados pela qualidade dos dados ou os riscos materializados pelo uso de dados problem\u00e1ticos.<\/li>\n<li>Avan\u00e7os na an\u00e1lise competitiva relacionada com a melhoria da disponibilidade ou da qualidade dos dados.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3-fontes-de-problemas-de-ma-qualidade-de-dados\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3-fontes-de-problemas-de-ma-qualidade-de-dados\"><\/span><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3-fontes-de-problemas-de-ma-qualidade-de-dados\"><\/span>3 fontes de problemas de m\u00e1 qualidade de dados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Limpar dados, corrigir erros, preencher dados faltantes, verificar a precis\u00e3o dos dados s\u00e3o muito importantes. Mas, como em todos os lugares, \u00e9 melhor prevenir do que remediar, identificando os problemas em suas ra\u00edzes. A corre\u00e7\u00e3o de problemas em sua fonte ajudar\u00e1 a evitar dados de m\u00e1 qualidade. Nunca esquecer que manter a qualidade dos dados n\u00e3o \u00e9 um trabalho \u00fanico. \u00c9 um processo cont\u00ednuo e sem fim.<\/p>\n<h4>Fonte n\u00ba 1: Fus\u00f5es e aquisi\u00e7\u00f5es<\/h4>\n<p>Quando duas empresas se juntam, seja uma fus\u00e3o (uma entidade sendo assumida pela outra) ou uma aquisi\u00e7\u00e3o (uma sendo assumida pela outra), os dados seguem o mesmo padr\u00e3o e s\u00e3o postos em contato ou mesmo fundidos. Assim como quando duas pessoas que tiveram filhos de um sindicato anterior se juntam, podem surgir complica\u00e7\u00f5es. Por exemplo, \u00e9 poss\u00edvel, e at\u00e9 mesmo prov\u00e1vel, que as duas empresas utilizem sistemas de dados completamente diferentes, m\u00e9todos de coleta de dados diferentes. \u00c9 at\u00e9 poss\u00edvel que uma das entidades possua um banco de dados cheio de erros. \u00c9 aconselh\u00e1vel estabelecer uma matriz de vencedores perdedores que permita decidir, a cada entrada de dados, qual deles deve ser considerado &#8220;verdadeiro&#8221;. Este tipo de matriz pode, \u00e9 claro, ser muito complexa e incompreens\u00edvel.<\/p>\n<p>Se voc\u00ea for confrontado com esta situa\u00e7\u00e3o, se uma fus\u00e3o ou aquisi\u00e7\u00e3o estiver prestes a ocorrer, coloque o departamento de TI em torno da mesa para antecipar dificuldades futuras e formular um plano de a\u00e7\u00e3o antecipadamente &#8211; mesmo antes da assinatura.<\/p>\n<h4>Fonte n\u00ba 2: Migrando de um sistema de informa\u00e7\u00e3o para outro<\/h4>\n<p>Para um usu\u00e1rio n\u00e3o t\u00e9cnico, pode ser complicado entender as dificuldades inerentes \u00e0 mudan\u00e7a dos sistemas de computador. No entanto, \u00e9 uma opera\u00e7\u00e3o muito complexa. A transi\u00e7\u00e3o de um sistema para outro pode ser muito complicada.<\/p>\n<p>Algumas empresas v\u00eam utilizando os mesmos sistemas de gerenciamento de banco de dados h\u00e1 d\u00e9cadas. Para estas empresas, o momento da migra\u00e7\u00e3o \u00e9 muitas vezes muito dif\u00edcil. Isto est\u00e1 ligado \u00e0s caracter\u00edsticas t\u00e9cnicas dos sistemas de informa\u00e7\u00e3o. Um sistema de TI \u00e9 composto de tr\u00eas partes:<\/p>\n<ul class=\"listFont iconChevron listLeft\">\n<li>Um banco de dados (= os dados).<\/li>\n<li>As regras postas em pr\u00e1tica e utilizadas para interpretar os dados<\/li>\n<li>A interface do usu\u00e1rio, que determina como os dados s\u00e3o apresentados \u00e0queles que os manipulam (os usu\u00e1rios).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Cada um desses tr\u00eas aspectos pode causar dificuldades ao migrar de um sistema de TI para outro. O foco geralmente \u00e9 a estrutura de dados. Asseguramos que esta estrutura seja preservada. Esta \u00e9 a abordagem errada, porque as regras de opera\u00e7\u00e3o s\u00e3o muitas vezes muito diferentes de um sistema de computador para outro. O resultado \u00e9 que, ap\u00f3s a migra\u00e7\u00e3o, os dados est\u00e3o incorretos aos olhos dos usu\u00e1rios, embora ainda possam estar corretos de um ponto de vista estritamente t\u00e9cnico.<\/p>\n<p>Nosso conselho: no contexto de uma migra\u00e7\u00e3o, n\u00e3o \u00e9 suficiente que sua equipe de transi\u00e7\u00e3o seja especialista em um ou outro sistema. Eles precisam estar muito familiarizados com ambos os sistemas para garantir uma transi\u00e7\u00e3o suave.<\/p>\n<h4>Fonte n\u00ba 3: Erros do usu\u00e1rio<\/h4>\n<p>Este \u00e9 um problema que provavelmente nunca ser\u00e1 totalmente resolvido, pois sempre haver\u00e1 humanos fazendo a entrada de dados e o erro \u00e9 humano. Todos fazem erros de digita\u00e7\u00e3o com regularidade. Isto deve ser reconhecido e levado em considera\u00e7\u00e3o. At\u00e9 os especialistas encarregados da limpeza de dados fazem erros de digita\u00e7\u00e3o! Se n\u00e3o podemos transformar as pessoas em rob\u00f4s infal\u00edveis, nosso conselho mais simples \u00e9 criar formul\u00e1rios que sejam f\u00e1ceis de preencher. Desta forma, os erros de digita\u00e7\u00e3o podem ser significativamente reduzidos.<\/p>\n<p>Em um momento de explos\u00e3o no volume de dados utilizados pelas empresas, em um momento de Grandes Dados e a multiplica\u00e7\u00e3o dos pontos de contato entre a empresa e seus clientes\/usu\u00e1rios, a cria\u00e7\u00e3o de um mecanismo de gerenciamento da qualidade dos dados \u00e9 uma tarefa essencial. Esperamos que este guia tenha lan\u00e7ado alguma luz sobre certos pontos e fornecido respostas a perguntas que voc\u00ea possa ter tido.<\/p>\n<div style=\"display: none;\"\n    class=\"kk-star-ratings kksr-valign-bottom kksr-align-center \"\n    data-id=\"39471\"\n    data-slug=\"\">\n    <div class=\"kksr-stars\">\n    <div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"2\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"3\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"4\">\n            <div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div 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