Como e por que verificar a qualidade de dados coletados?

Toda tomada de decisão dentro de um negócio deve ser realizada baseada em planejamento e no uso de informações. Nesse processo, a qualidade de dados é determinante para saber se a ação terá sucesso ou não, e é por isso que a forma como a coleta é feita também é fundamental. Sendo assim, a metodologia de coleta de dados impacta diretamente a qualidade dos dados que serão coletados.

Dessa forma, utilizar estratégias que sejam pensadas no contexto do negócio é o ideal, já que as especificidades da empresa devem ser levadas em consideração. Com o imenso volume de informações que podem ser coletadas, será preciso avaliar com cuidado o que é realmente relevante para a organização e o que não é tão interessante assim, adotando algumas estratégias, como Time Intelligence.

Para não perder tempo com informações irrelevantes, confira como e por que verificar a qualidade dos dados coletados.

Como avaliar a qualidade dos dados?

Não é incomum encontrar empresas que acreditam que toda informação coletada é importante. No entanto, é preciso avaliar criteriosamente a qualidade desses dados. Isso começa a partir do início do processo, como na escolha da metodologia que será usada para a coleta e, posteriormente, resulta na análise dos dados.

Investir na qualidade de dados é essencial para ter resultados mais satisfatórios. Desse modo, é preciso avaliar como as informações foram colhidas, elaboradas, armazenadas e manipuladas. Com o método Data Quality Assurance (Garantia da Qualidade de Dados), é possível manter uma base atualizada, segura e eficiente.

Confira este artigo que escrevemos sobre Business Inteligence.

Quais fatores precisam ser considerados na avaliação?

Existem diversos fatores que precisam ser levados em conta para avaliar os dados coletados. Um dos principais pontos é a qualidade da informação, já que eles devem ser precisos e consistentes. Desse modo, é necessário que ajudem na tomada de decisões dentro do nicho de mercado da empresa.

As análises se fundamentam em preditivas e não preditivas. As preditivas têm como objetivo prever tendências do mercado, e as não preditivas identificam os períodos em que se teve melhor faturamento, maior produtividade e até um melhor desempenho em cada setor. Nesse sentido, é preciso conhecer bem alguns aspectos, como:

• a cultura organizacional do negócio;
• o perfil dos clientes;
• a concorrência;
• o mercado.

Como a má qualidade de dados afeta a empresa negativamente?

Há uma série de prejuízos que a má qualidade de dados pode provocar na empresa. Utilizar a metodologia errada ou apoiar as decisões baseadas em dados inconsistentes afeta diretamente a saúde empresarial. Os problemas gerados podem atingir não só as empresas, mas também os clientes da organização.

Dados de má qualidade e com uma gestão ruim podem gerar prejuízos financeiros, colocando a empresa em risco. Além disso, a produtividade e o desempenho dentro do negócio também podem ser afetados, pois decisões errôneas são tomadas.

Por isso, o ideal é que, caso necessário, seja realizada uma nova coleta de informações para que se tenha qualidade de dados. Por meio de pesquisas, testes e outros métodos, é possível colher algo que realmente seja relevante para a tomada de decisões da empresa. Assim, é garantido o crescimento do negócio, maior competitividade no mercado e otimização dos processos produtivos.

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