Qualidade de dados: a melhor maneira de recuperar a confiança em seus dados

As empresas coletam dados para obter insights baseados em evidências. E, no entanto, 75% dos principais tomadores de decisão não confiam em seus dados. Além disso, quase metade dos funcionários ainda toma decisões com base em sentimentos instintivos.

Mas se as empresas desejam que os dados tenham um impacto positivo na receita e no crescimento dos negócios, os processos de qualidade de dados precisam ser estabelecidos. Esses processos darão mais confiança aos funcionários e tomadores de decisão e os capacitarão a se apoiar nos dados ao tomar decisões de negócios.

Principais conclusões

• Melhore a qualidade dos dados limpando-os no ponto de coleta. Isso elimina a necessidade de limpar os dados ao longo da linha.
• Os dados de qualidade têm sete dimensões principais: precisão, integridade, consistência, validade, exclusividade, integridade e pontualidade.
• Os quatro processos para melhorar a qualidade dos dados são criação de perfil de dados, governança de dados, limpeza de dados e padronização de dados. Isso pode ser feito manualmente, mas isso abre a janela para erro humano. Uma ferramenta como o Improvado automatiza e simplifica esses processos.
• Além de usar dimensões de qualidade para medir a qualidade dos dados, adicione métricas de produtividade e engajamento ao mix para um processo de medição de qualidade de dados completo.
• A qualidade dos dados ajuda a tornar os processos de marketing e vendas transparentes e melhora a colaboração multifuncional.

O que é Qualidade de Dados?

Os dados são o novo petróleo. E assim como o petróleo que não tem valor quando não refinado, os dados são inúteis até que se tornem algo utilizável. Infelizmente, os dados são frágeis e podem ser facilmente contaminados.

A qualidade dos dados garante que isso não aconteça. É o processo que avalia os dados, garante que sejam precisos e livres de erros e mostra a imagem adequada dos insights que interessam a você e ao seu negócio.

O que define a qualidade dos dados?

Existem mais de 60 dimensões de qualidade de dados. Mas, na prática, a maioria das equipes de dados está preocupada com sete.

1. Precisão

Essa dimensão de qualidade de dados refere-se à precisão e correção dos dados. O objetivo da precisão é produzir dados sem erros que reflitam o que realmente está acontecendo.

Esta é geralmente considerada a dimensão mais importante dos dados de qualidade.

2. Completude

Quando os dados incluem todas as informações necessárias para a finalidade a que se destinam, são considerados completos. A integridade pode variar dependendo da finalidade dos dados coletados.

Por exemplo, digamos que o objetivo dos dados coletados seja transformar leads em vendas. Se a equipe de marketing coleta apenas nomes e e-mails, mas a equipe de vendas precisa de números de telefone para chamadas de demonstração, os dados que você possui são considerados incompletos.

3. Consistência

Os dados em diferentes bancos de dados precisam ser consistentes para evitar erros de dados no futuro.

Se o seu software de marketing por e-mail registrar uma alteração no endereço de e-mail de um cliente, essa alteração também deverá ser refletida no software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Não fazer isso pode resultar em problemas com as notificações de cobrança.

4. Validade

A validade dos dados refere-se à consistência dos valores dos dados conforme definido pelo negócio.

Por exemplo, uma empresa com sede na Europa pode formatar datas usando o formato dd-mm-aaaa (12 de setembro de 2022). Mas se alguém adicionar uma entrada escrita usando o formato mm-dd-aaaa (12 de setembro de 2022), esses dados não serão mais válidos.

5. Singularidade

A exclusividade significa que não há duplicação ou sobreposição de dados em nenhum conjunto de dados.

Digamos que um cliente em potencial se inscreva em uma isca digital como JH Watson. Se eles escreverem seu nome como John H. Watson quando comprarem seu software, ele deverá ser inserido como uma pessoa em seu banco de dados.

6. Integridade

Essa dimensão refere-se à preservação de dados em todo o seu ciclo de vida à medida que se movem por diferentes sistemas e departamentos em sua organização. Isso também significa que existem processos em vigor para evitar a adulteração de dados.

7. Pontualidade

A pontualidade dos dados significa que os dados estão disponíveis sempre que necessário.

Demonstrações financeiras anuais, por exemplo, devem estar prontas quando os contadores precisarem delas. Caso contrário, não atende aos requisitos da dimensão de pontualidade dos dados.

Benefícios dos dados de qualidade

Os dados de qualidade têm um impacto positivo nos processos de uma organização e em seu valor geral como negócio.

Quando os processos de dados de qualidade estão em vigor - e isso é comunicado aos tomadores de decisão - os dados são mais usados ​​e, eventualmente, tornam-se a base das decisões e inovações de negócios.

Aumenta a lucratividade e a receita dos negócios porque os tomadores de decisão obtêm insights mais rapidamente. E também melhora o desempenho dos negócios, pois as pessoas não perdem tempo corrigindo e reconciliando dados.

A importância da qualidade de dados para equipes de vendas, marketing e gerenciamento de clientes

A qualidade dos dados promove o alinhamento entre os diferentes departamentos e seus dados, evitando erros ou inconsistências.

Isso facilita a colaboração entre departamentos. Há transparência em todos os esforços de vendas e marketing, e todos obtêm uma visão macro e micro dos clientes e sua jornada ao longo do ciclo de vida.

Qual é a pior coisa que pode acontecer quando os processos de dados não estão em vigor?

Ouvimos falar de muitas empresas jogadas em águas turbulentas por causa de dados ruins.

Por exemplo, a Samsung admite ter perdido US$ 105 bilhões quando um funcionário cometeu um erro devido a medidas inadequadas de segurança de dados. A Uber pagou mal seus motoristas por muitos anos por causa de um erro contábil. O Serviço Postal dos EUA gastou cerca de US$ 1,5 bilhão no processamento de e-mails não entregues.

E quanto às muitas histórias que ouvimos de percalços das equipes de marketing e vendas devido a dados incorretos? Alguns comuns incluem:

• A equipe de marketing está enviando e-mails com rótulos incorretos – destruindo a confiança da marca, no mínimo.
• A equipe de PPC está mirando no segmento de mercado errado – o que acaba sendo muito caro.
• A equipe de vendas está ligando para números de telefone incorretos ou inexistentes, afetando sua eficiência.
• A equipe de atendimento ao cliente cobrou os clientes duas vezes por causa de entradas duplicadas, resultando em clientes irados.

Tudo isso deixa claro como dados ruins podem colocar as empresas em apuros.

É por isso que dados de qualidade devem ser uma prioridade para qualquer empresa que use dados como base para decisões e atividades de negócios. Dados de qualidade fornecerão a eles uma visão exata do que eles fizeram, o que pode acontecer e o que eles podem fazer para aumentar a receita.

Como medir a qualidade dos dados

No momento, não há um padrão estabelecido para medir a qualidade dos dados. As organizações devem definir suas diretrizes e estabelecer linhas de base e expectativas sobre gerenciamento e governança de dados.

Geralmente, as dimensões de qualidade de dados são usadas como métricas. Cada métrica recebe um peso e um nível de importância dependendo do setor ou da finalidade do conjunto de dados. Por exemplo, a indústria financeira valoriza mais a validade, enquanto a indústria farmacêutica prioriza a precisão.

Mikkel Dengse recomenda ir além da medição da qualidade dos dados e adicionar métricas de produtividade e engajamento ao mix.

A produtividade mede a eficiência do tempo gasto no gerenciamento de dados, enquanto o engajamento garante que os relatórios de dados estejam disponíveis sempre que o usuário final precisar deles.

Como melhorar a qualidade dos dados

Em primeiro lugar, todos que trabalham com dados precisam assumir total responsabilidade pela qualidade dos dados. Isso inclui os criadores de dados (aqueles que criam os dados) e os usuários de dados (aqueles que usam os dados).

Os usuários de dados devem comunicar claramente que tipo de dados eles precisam para que os criadores de dados possam se concentrar em fornecer dados que atendam a essas necessidades.

Quando isso estiver claro, você poderá prosseguir para melhorar a qualidade dos dados.

Mas por onde você começa?

Para melhorar a qualidade dos dados, você deve começar na raiz e permitir que apenas dados de alta qualidade entrem em seu banco de dados. Isso reduz, se não elimina, a necessidade de verificações de qualidade de dados no futuro.

Mas isso levanta a questão: e os dados que você já tem? Como você limpa isso?

Aqui estão quatro processos de melhoria de dados para corrigir quaisquer problemas de qualidade com os dados atuais.

Perfil de dados

A criação de perfil de dados é o primeiro passo para melhorar a qualidade dos dados. É o processo de revisar e examinar dados para solucionar erros, informações ausentes ou redundâncias.

Quando feito manualmente, o processo pode ser demorado e caro, sem falar que é propenso a erros humanos. No entanto, as ferramentas de integração de dados podem acelerar e melhorar a precisão do processo.

Gestão de dados

As pessoas na organização devem receber funções específicas sempre que manusear dados da empresa.

Esse é o papel da governança de dados – o processo de organizar e gerenciar dados para que as regras sejam claras sobre quem pode acessá-los, quais ações podem realizar e quais métodos podem usar. Isso minimiza o erro humano ao mesmo tempo em que oferece acesso suficiente para as pessoas realizarem seus trabalhos.

Limpeza de dados

Os dados que não atendem mais aos objetivos da empresa precisam ser removidos por meio de limpeza de dados — ou contaminarão seus dados. Esse processo remove dados redundantes, imprecisos e incompletos.

Padronização de dados

Os dados podem vir de muitas fontes diferentes. Por exemplo, para equipes de marketing e vendas, os dados podem vir de seu software de e-mail, Google Analytics, ferramenta de CRM e plataformas de anúncios como Facebook e Google Ads.

Por meio da padronização de dados, você pode alinhar todos os dados coletados desses diferentes locais e evitar a disparidade de dados. Isso torna a colaboração entre departamentos e o compartilhamento de insights mais fácil e rápido.

Uma maneira fácil de padronizar os dados é usar ferramentas de automação como o Improvado, que extrai dados de mais de 300 fontes de marketing e vendas.

Sua vez

Vivemos em um mundo orientado por dados. Empresas com dados de qualidade e sabem o que fazer com eles desfrutam de muitos benefícios. Eles são os que podem escalar mais rápido e deixar todos os seus concorrentes para trás.

Se você ainda não tem o gerenciamento de qualidade de dados implementado, agora é o melhor momento para investir na qualidade de seus dados.