Você já se deparou com relatórios, planilhas ou análises em que os valores não batiam? Já teve problemas com a falta de confiança em dados cruciais para a tomada de decisão? Já se sentiu inseguro(a) com algum indicador de negócios que não parecia estar correto? Se você já passou por alguma dessas situações, é hora de entender como mitigar ou resolver esses problemas com os processos de garantia de qualidade de dados – Quality Assurance.
A precisão dos dados é crucial para o sucesso de qualquer organização ou iniciativa. Eles são a base para a tomada de decisões em negócios data-driven. No entanto, a eficácia dessas decisões depende totalmente da qualidade dos dados utilizados. Garantir que eles sejam precisos, consistentes e confiáveis é o foco deste post.
O que é um processo de Garantia de Qualidade de Dados?
Podemos definir a Garantia de Qualidade de Dados (GQD), de forma geral, como uma série de processos, técnicas e ferramentas adotados para assegurar que os dados atendam a um padrão definido de qualidade, o que permite sua adequação à solução do cliente.
Isso significa que esses processos visam garantir que as informações utilizadas sejam consistentes e precisas, a fim de gerar melhores insights, aumentar a eficiência e promover melhores tomadas de decisão.
A GQD (ou QA, na versão inglês) não se limita a identificar e corrigir problemas relacionados aos dados, mas também a preveni-los, evitando que ocorram em primeiro lugar. Trata-se de um processo contínuo que requer monitoramento constante, aplicação e avaliação durante toda a vida de um projeto.
Quando a falta desses processos pode causar problemas?
Para ilustrar a importância de um processo robusto de garantia de qualidade, cito um cenário em que problemas reais poderiam ter sido evitados caso tais medidas tivessem sido adotadas.
Imagine que você possua uma franquia de lojas de tênis. Em suas lojas, vocês utilizam um sistema de controle de estoque para auditar a entrada e saída de produtos, bem como fazer requisições, pedidos de compras etc.
Um erro nos dados que acusasse uma quantidade incorreta de estoque de um modelo de tênis pode resultar em uma venda em que não haja mais saldo do produto ou em pedidos de compra para um modelo que já está “encalhado”.
Neste exemplo, um processo de auditoria dos dados, como a conferência das entradas e saídas do produto, garantiria mais eficiência nas operações da loja, reduzindo custos e aumentando a satisfação do cliente.
Pilares da Garantia de Qualidade de Dados
Alguns pontos são muito relevantes quando pensamos em GQD. Entre eles destacamos:
Precisão
Dados precisos refletem de forma fiel a realidade da operação da empresa. Garantir que os dados estejam alinhados com a realidade é essencial para a tomada de decisões.
Consistência
As informações precisam ser as mesmas em diferentes plataformas, sistemas, relatórios etc. A consistência é fundamental para evitar discrepâncias entre as fontes de dados.
Completude
Os dados precisam estar completos e conter todas as informações relevantes para o negócio. A falta de dados cruciais pode levar a uma análise enviesada da realidade.
Disponibilidade
É necessário que os dados estejam atualizados e disponíveis sempre que necessário. Garantir atualizações frequentes assegura que as decisões sejam baseadas nas informações mais recentes.
Validade
As informações precisam estar de acordo com padrões pré-definidos de formato, tipo e regras de negócios. Dados inválidos podem gerar problemas técnicos nas análises.
Relevância
Os dados precisam ser pertinentes às análises e ao contexto em que serão utilizados. É fácil se perder em uma infinidade de informações que não são úteis para o objetivo do projeto.
Essa não é uma lista exaustiva e definitiva, mas ilustra os pontos principais e de maior relevância para garantir a qualidade de dados.
Quais são as vantagens de se adotar um processo de GQD?
Hoje, vivemos em um mundo cada vez mais data-driven, e, com isso, dados de alta qualidade se tornam imprescindíveis para uma tomada de decisões eficiente. Soma-se a isso a importância da qualidade dos dados, especialmente com o aumento do uso e da acessibilidade de ferramentas robustas como Inteligência Artificial (IA), machine learning e analytics, que exigem precisão, padronização e consistência.
Melhores tomadas de decisão
Não é surpresa para ninguém que dados de alta qualidade permitem que gestores tomem decisões mais assertivas. Seja uma nova estratégia de expansão, a decisão sobre onde investir ou alocar recursos, ou aumentar a eficiência do estoque, tais decisões se tornam muito mais propensas a serem bem-sucedidas quando baseadas em dados precisos.
Aumento da eficiência operacional
Dados acurados, atualizados e consistentes frequentemente reduzem ineficiências, redundâncias e custos. Processos de garantia de qualidade ajudam a mitigar problemas antes que eles se tornem ações prejudiciais. Ao diminuir a incidência dessas ocorrências, reduz-se o custo com a correção de erros e com horas de retrabalho. Isso, em última instância, aumenta a eficiência da operação.
Relatórios e análises precisas
Saber que sua organização pode contar com relatórios e análises precisas e consistentes traz a confiança de que você conseguirá transformar dados e insights em ações eficazes.
Confiança
Confiar que seus dados estarão sempre atualizados, livres de erros ou inconsistências, e que representam de forma fiel a realidade do seu negócio traz a confiança necessária para que um gestor desempenhe seu papel. Isso é essencial para a tomada de decisões baseadas em fatos e não em suposições.
Adotando um padrão de Garantia de Qualidade de Dados
Até aqui, discutimos os porquês de adotar a GQD, o que ela é e suas vantagens, mas ainda não falamos sobre como implementá-la. Nesta seção, discutiremos algumas etapas para criar uma estrutura e adotar uma metodologia para garantir a qualidade de seus dados.
Estabelecer um padrão de qualidade
Antes de nos preocuparmos com metodologias, técnicas, ferramentas etc., é necessário definir o que é um padrão de qualidade para o seu negócio. São os dados sendo atualizados a cada hora? São 90% de preenchimento no cadastro de seus clientes? Seria não haver vendas sem um vendedor vinculado? Responder essas perguntas ajudará a reduzir custos e otimizar a adoção dos processos.
Diagnóstico dos dados
Após definir o que é qualidade para sua organização, é necessário entender a situação atual dos dados. Existem muitos problemas a serem resolvidos ou pequenas alterações já seriam suficientes para atingir os objetivos?
Criar uma governança de dados
Criando políticas claras sobre responsabilidades, padrões e procedimentos, garante-se que todos estarão alinhados. Isso facilitará todo o ciclo de vida dos processos de qualidade dos dados.
Limpeza, validação e padronização
Nesta etapa, é fundamental escolher as ferramentas e técnicas que melhor atendam ao padrão de qualidade adotado. Utilize automações e scripts para garantir que seus dados estejam sempre completos, coerentes com a realidade e consistentes entre as plataformas.
Constância e continuidade
Um processo de garantia de qualidade nunca termina. A qualidade dos dados precisa ser monitorada constantemente e aprimorada para atender aos padrões estabelecidos.
Quality Assurance: foco em excelência e melhor experiência do cliente
Hoje, na equal, colocamos em prática os processos de Garantia de Qualidade de Dados para que possamos sempre entregar o melhor para os nossos clientes. A iniciativa de criarmos uma área de Quality Assurance já nos proporcionou treinamentos, materiais e manuais, talks e até um painel interno de monitoramento diário da saúde de todos os projetos que estamos trabalhando.
Isso nos permite estar um passo à frente de eventuais problemas e de maneira ágil e proativa remediar quaisquer percalços preventivamente. Essa área tem um único objetivo: entregar o padrão equal de qualidade.
A diferença que essas iniciativas nos trouxeram é notável. Atualmente nossas entregas passam por diversas baterias de testes, feedbacks e sabatinas para que possamos garantir o máximo de excelência nas entregas e consequente satisfação do cliente.
Neste processo, também levamos em conta um dos principais valores da nossa empresa: colaboração. O espírito colaborativo do nosso time, que está presente em cada etapa da nossa esteira de qualidade, é um dos principais fatores para o sucesso do jeito equal de se pensar em dados.
No final das contas, preciso mesmo de um processo de Qualidade de Dados?
Se até aqui você ainda não foi convencido da importância de adotar um processo de Garantia de Qualidade de Dados, talvez um exemplo final ajude a ilustrar sua relevância.
Imagine que você é o capitão de um navio, navegando por águas frias e geladas. Você não pode confiar na sua visão, pois há uma forte neblina, e precisa se guiar pelos dados do radar. Nesses momentos, qualquer pessoa sensata gostaria de confiar na leitura dos obstáculos do radar para determinar o melhor curso a seguir.
A diferença que um processo de garantir a qualidade de dados faz é justamente a confiança e a certeza de que, ao tomar uma decisão, você estará melhor preparado. Seja como um capitão conduzindo seu navio ou um gestor decidindo pela expansão de mercado, dados confiáveis são essenciais para transformar _ insights _ em ações bem-informadas.
Assim como no filme Titanic, a diferença entre ter dados confiáveis pode ser o que separa o sucesso do fracasso.
Referências de conteúdo
Effective Data Quality Assurance: Strategies for Reliable Data
