10 Problemas Comuns em Qualidade de Dados

Dados imprecisos, desatualizados, ou comprometidos em alguma das Dimensões de Qualidade de Dados podem comprometer análises, decisões estratégicas ou a experiência do cliente.

Conheça os seus dados a partir dos 10 problemas mais comuns que afetam a Qualidade de Dados, corrija suas falhas e garanta o maior valor dos seus dados.

10 Problemas Comuns em Qualidade de Dados

Problemas Comuns em Qualidade de Dados: Falta de treinamento e entendimento de processos

Mesmo que você tenha os processos e algoritmos mais refinados, você não pode esquecer que a informação, muitas vezes, depende da entrada de dados manual.

Seja através de formulários manuais ou eletrônicos, a coleta é o ponto inicial do ciclo de vida dos dados.

A informação deve ser descrita de forma que todos tenham o mesmo entendimento ao lerem.

Cada pessoa tem experiências, opiniões e comportamentos diferentes, o que pode impactar diretamente a Qualidade de Dados se não houver padronização e entendimento comum.

Por conta disso, é de extrema importância que os responsáveis pela entrada de dados entendam o processo a ser feito.

Isso inclui ter bem definido e documentado o que cada campo significa, como deve ser obtido, qual o propósito ou função da informação e qualquer detalhe adicional que seja necessário.

O problema pode ser resolvido através de treinamentos, documentação ou por comentários nos próprios formulários ou ferramentas de coleta e entrada de dados.

Além disso, se formos ainda mais adiante, a análise de dados também pode ser impactada pela falta de treinamento e entendimento de processos. Se você não sabe como o dado foi transformado ou filtrado, ou o que significa cada campo, suas conclusões estão fadadas ao erro.

Um famoso exemplo da importância desse problema comum de Qualidade de Dados é o Problema do Valor Nulo.

Problemas Comuns em Qualidade de Dados: Erros Humanos

Estamos todos propensos a erros, seja por distração, pela quantidade de trabalho a ser entregue ou, mesmo por não saber como preencher algum campo.

Para aumentar a qualidade de dados e prevenir erros humanos, algumas soluções são automatizar processos com IA, criar testes de validação do formato dos dados e utilizar menus dropdown ou opções pré definidas para preencher cada campo.

Você pode ler mais sobre isso aqui.

Problemas Comuns em Qualidade de Dados: Excesso de Dados

A partida, ter muitos dados parece bom.

E realmente é, se você sabe o que essa informação significa, como foi obtida e tratada, e como encontrar valor a partir dela.

A Descoberta de Dados é uma fase muito importante do ciclo de vida dos dados, mas a quantidade excessiva de informação pode dificultar esse trabalho.

Quando há muitos dados, a Qualidade é comprometida, uma vez que há um aumento na complexidade de organizar, ordenar e preparar os dados.

A maneira mais utilizada para solucionar o problema de analisar extensas quantidades de dados é utilizar a Inteligência Artificial para ajudar a encontrar padrões e tendências de forma mais rápida e precisa.

Problemas Comuns em Qualidade de Dados: Dados faltantes, inconsistentes e imprecisos

Acurácia, Consistência e Completude são algumas das principais Dimensões da Qualidade de Dados.

São também alguns dos problemas mais comuns quando falamos de Qualidade de Dados e, por vezes, a causa desses problemas pode estar relacionada.

Uma das possibilidades tem a ver com os primeiros problemas de Qualidade de Dados listados aqui, o entendimento do processo e erros humanos, que levam a dados inconsistentes, faltantes e/ou imprecisos, que, além disso, podem não conseguir se conectar entre si por não serem correspondências exatas.

Implementar padronizações e testes de validação são de extrema importância. Defina quais dados podem ser nulos, qual o formato de números e moedas e validações referenciais entre os dados.

Por exemplo, uma venda só pode ser registrada no banco de dados se o número de identificação do cliente existir na tabela de clientes, se o valor da compra estiver preenchido sem qualquer símbolo de moeda e com dois números decimais após a vírgula, a moeda será definida em um menu dropdown com opções pré definidas, e a data da compra deve ser igual ao dia de hoje no formato DD/MM/YY.

Problemas Comuns em Qualidade de Dados: Dados Duplicados

A duplicação de dados é um dos grandes problemas comuns em Qualidade de Dados.

Dados duplicados ocorrem quando o mesmo registro é inserido mais de uma vez em uma base de dados.

Essa questão pode aparecer por diversos motivos, desde a entrada duplicada da mesma informação, problemas na integração de diferentes fontes, ausência de validações adequadas, transformações inadequadas ou falhas no sistema ou backup.

Por exemplo, um mesmo cliente pode estar cadastrado duas vezes com variações no nome (“João da Silva” e “João Silva”).

Entretanto, antes de apagar qualquer informação duplicada, é importante entender o porquê dela estar duplicada, seja para resolver a causa raiz do problema ou para capturar corretamente a intenção do modelo de dados.

É possível que haja uma razão que faça sentido para o negócio ter os dados duplicados. No caso do nome do João, poderiam realmente ser duas pessoas diferentes.

Dados duplicados geram custos operacionais desnecessários, como envio duplicado de comunicações ou cobranças, e prejudicam a experiência do cliente.

Além disso, dificultam a consolidação de informações e a criação de uma visão única do dado, o que é fundamental em áreas como marketing e compliance.

A utilização de identificadores únicos (como CPF, CNPJ ou IDs internos) e a validação em tempo real durante o cadastro são medidas eficazes para evitar a duplicação de dados.

Além disso, promover a governança de dados e revisar periodicamente as bases de dados são práticas fundamentais.

Problemas Comuns em Qualidade de Dados: Dados “escondidos”

A Descoberta de Dados é um passo importante para gerar novas oportunidades e criar mais valor aos dados.

Os dados escondidos ou ocultos são essas informações que não são vistas e aproveitadas, e poderiam oferecer novos potenciais, produtos ou aumento de performance à organização.

A existência de dados escondidos reflete a estratégia de dados do empreendimento. Apenas a Gestão e Governança de Dados, em conjunto com um alinhamento interno e conhecimentos dos dados pode resolver esse problema de Qualidade de Dados.

Problemas Comuns em Qualidade de Dados: Decaimento dos Dados

O decaimento dos dados é um problema comum de Qualidade de Dados que acontece quando as informações perdem sua validade ou precisão ao longo do tempo.

Por exemplo, em informações como endereço, número de telefone, profissão ou situação cadastral, que podem mudar frequentemente.

Quando essas atualizações não são realizadas de forma contínua, os dados tornam-se obsoletos, prejudicando a tomada de decisões e comprometendo estratégias baseadas em informações desatualizadas.

Áreas como finanças ou compliance podem sofrer com riscos legais ao operar com dados incorretos e desatualizados.

Além disso, o decaimento dos dados impacta negativamente a experiência do cliente, que pode receber comunicações inadequadas ou até mesmo ser excluído de ações importantes por conta de informações imprecisas.

É essencial implementar processos regulares de atualização, verificação e limpeza das bases de dados.

Problemas Comuns em Qualidade de Dados: Dados Ambíguos

Esse tipo de problema de Qualidade de Dados acontece quando uma informação pode ser interpretada de mais de uma forma, sem que haja um contexto para definir seu significado.

Quando os dados não têm uma estrutura padronizada ou não seguem regras bem definidas, a ambiguidade pode afetar análises e decisões.

Essa ambiguidade pode acontecer por diversos motivos, como a integração de sistemas com terminologias diferentes ou a falta de dicionários de dados padronizados. Um exemplo é o uso de abreviações com formatos ou significados diferentes em cada sistema.

Para lidar com esse problema, é preciso investir em ferramentas de governança de dados, criando políticas claras de nomenclatura, uso de metadados e glossários.

Também é pode-se utilizar ferramentas de validação e limpeza de dados para alinhar todas as informações, além da realização de treinamentos com os usuários responsáveis pela entrada e manutenção das informações.

Problemas Comuns em Qualidade de Dados: Banco de Dados Frankenstein

Juntar vários bancos de dados diferentes é uma opção para obter mais registros para análises.

Essa solução pode ser muito válida, mas temos que tomar cuidado para não criar um Banco de Dados Frankenstein.

Ou seja, um banco de dados todo “maluco”, com pedaço daqui e pedaço de lá que não se conversam bem.

Esse tipo de banco de dados pode gerar vieses, confundir modelos e acabar com todo o nosso trabalho.

Alguns casos são simples de perceber o problema, como quando há medidas em padrões diferentes e valores em moedas distintas.

A criação de bancos de dados Frankenstein pode impactar negativamente a Qualidade de Dados, e ainda podem gerar registros duplicados, que posteriormente seriam publicados novamente com outros nomes.

Problemas Comuns em Qualidade de Dados: Falta de definição de campos de dados

A falta de definição clara dos campos de dados é um problema comum em qualidade de dados.

Esse problema ocorre quando não há uma definição única sobre o que cada campo deve conter, qual seu formato, unidade de medida ou mesmo sua obrigatoriedade.

Por exemplo, um campo chamado “valor” pode se referir a valor monetário, percentual ou pontuação, e essa indefinição pode gerar interpretações incorretas e inconsistências nas análises.

Esse tipo de problema é comum sistemas que integram diferentes fontes de dados ou em que existe uma quantidade maior de diferentes áreas de negócio diferentes, com contexto e conhecimentos diferentes.

Sem uma padronização clara, usuários distintos podem utilizar o mesmo campo de formas diferentes, comprometendo a integridade das informações.

A falta de uma definição única dificulta a validação automática dos dados e a identificação de erros, já que o sistema não possui regras específicas para verificar se o conteúdo inserido é válido ou coerente com o propósito do campo.

Ferramentas de governança de dados, como dicionários de dados e glossário de negócio atualizados e com definições claras para cada campo devem ser acessíveis a todos os usuários, que devem entender a importância desse conhecimento.