Evite pagar o custo da má qualidade dos dados

18/02/2014 08:28

A qualidade de qualquer processo de decisão é tanto melhor, quanto mais confiáveis forem os dados que o suportam.

Hoje em dia, as empresas já consideram os dados e a respectiva informação como um ativo estratégico muito importante. Sem dados consistentes e precisos, as empresas poderão chegar a conclusões defeituosas, realizar campanhas incorrectas e com custos elevados, não conhecer os seus clientes, serem incapazes de cumprir regulamentos, terem dificuldade em assegurar o crescimento de receita, entre outros problemas.

A gestão de dados a nível corporativo é um tema complexo. Frequente encontrarmos silos de dados em cada departamento das organizações.

O aumento de dados digitais está contribuindo para colocar maior pressão sobre as empresas de modo a garantirem a qualidade dos seus dados.

De acordo com o relatório “Measuring the Business Value of Data Quality”, do Gartner, a má qualidade de dados é principal razão das iniciativas de negócios não atingirem os benefícios esperados e a produtividade dos colaboradores cair cerca de 20%.

O sucesso de uma organização na análise de dados envolve pessoas, processos e tecnologia, e começa com a implementação de uma metodologia adequada na gestão da qualidade de dados. Esta metodologia deverá prestar atenção ao ciclo de vida da informação, desde a sua integração, definição de termos, gestão de conflitos, enriquecimento, resolução e monitoração.

O crescimento sustentável das organizações depende de uma visão unificada e única dos seus clientes, produtos, fornecedores, etc. Uma plataforma integrada de qualidade de dados ajuda a construir os alicerces de uma arquitetura orientada à excelência da informação.

Informação de elevada qualidade ajuda as empresas competitivas a tomarem as melhores decisões em tempo real.

Além da importância da qualidade de dados, as empresas deverão ter em consideração os domínios complementares na Gestão da Informação, nomeadamente Data Governance e o Master Data Management.

A maioria das empresas que está desenvolvendo projetos com uma componente analítica importante, também deve olhar para a qualidade de dados e assegurar que todo o tratamento de definição de regras e modelos analíticos tenha por base uma boa qualidade de dados.

Se é verdade que o tema da qualidade de dados afeta os analistas e decisores de negócio, os departamentos de TI poderão tomar a iniciativa de implementarem soluções de Data Quality e desta forma assegurarem uma melhor satisfação dos seus utilizadores internos, cumprirem com determinados SLAs e libertarem as suas equipes de TI para outras atividades mais importantes.

Para começar este percurso, as empresas podem elaborar um “self-assessment” e identificarem ações a melhorar. Com pequenos passos (estruturados e organizados) decerto que poderão alcançar uma excelência na qualidade de dados e por conseguinte reduzir os custos associados à gestão dos mesmos.

 

Fonteomputerworld


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