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Otimize seus dados com Data Quality

Veja como a aplicação de Data Quality pode trazer vantagens ao seu negócio e aprenda como colocar em prática a qualidade de dados na sua empresa.

25/04/2021
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Na era da informação, garantir que seus dados estejam corretos, completos e no tempo certo, traz inúmeras vantagens a favor da sua empresa. E o uso da metodologia de Data Quality contribui diretamente para dados mais confiáveis.

A Data Quality pode ser traduzida como “qualidade dos dados” e tem como finalidade avaliar a precisão e a confiabilidade dos dados. Na prática, possibilita um processo de vendas e KPIs mais eficiente para toda a cadeia. 

Está preparado para entender mais sobre Data Quality? Siga a leitura! 

 

A vantagens da Data Quality 

Trabalhar com a qualidade de dados pode trazer muitas vantagens para a sua empresa. Abaixo, separamos alguns exemplos: 

• Facilita o Planejamento de Marketing: com dados valiosos e acurados sobre os clientes é mais fácil detectar segmentos e, a partir deles, definir estratégias de marketing.

• Melhora a Gestão de Estoques: dados qualificados sobre níveis de estoque, histórico de vendas e base de clientes permitem detectar com maior facilidade os desvios que devem ser corrigidos bem como definir políticas mais adequadas de abastecimento da cadeia. 

• Melhora a Gestão de Custos: com a Data Quality é possível controlar os dados, analisar sua consistência e determinar se os desvios apurados são desvios reais de processo ou má qualidade dos dados recebidos de alguma das etapas do processo produtivo.

 

Saiba como aplicar a Data Quality

1. Identifique as informações mais importantes 

Definir quais informações são mais relevantes para a empresa, e como serão usadas, é o passo inicial. Não é algo muito fácil porque exige pensar na função que cada informação terá e o que você está buscando monitor com ela. 

 

2. Higienize os dados irrelevantes 

Depois de identificar as informações mais relevantes, chegou o momento de limpar aqueles dados que podem “atrapalhar” o processo de análise. Fazer essa higienização é indispensável para uma boa aplicação de Data Quality. Se não houver, os dados mais importantes podem ficar rasos em meio a tanta informação.

 

3. Qualifique os dados

Após a identificação das informações relevantes e a higienização, chegou a hora de qualificar os dados separados. Para isso, primeiro verifica-se se os dados têm inconsistência perante seu histórico e a experiência acumulada dos profissionais envolvidos em sua análise. Em seguida, trabalha-se para completar dados faltantes em meio às diferentes “entidades” que se pretende analisar (ex. um painel de cliente, um histórico de abastecimento).

 

4. Acompanhe a qualidade de informações 

Para finalizar, as 3 etapas anteriores são padronizadas em um processo que deve ser repetido periodicamente visando manter a qualidade dos dados utilizados. Em paralelo, toda a equipe deve estar atenta para possíveis desvios mediante o uso frequente das análises construídas com os dados que foram alvo do Data Quality. 

Esperamos ter esclarecido um pouco sobre a Data Quality. Analisar, testar e acompanhar os resultados são o segredo para o sucesso.

A ECS por meio do serviço de Data & Analytics pode ajudar você neste desafio. Solicite contato agora mesmo e entenda mais sobre como podemos contribuir com o seu negócio.  

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