• Roberto Thomazette

Os 3 componentes da Qualidade de Dados


Dados são criados durante o curso de um processo único de negócios e se movimentam em toda uma organização quando percorrem os vários estágios de um ou mais processos de negócios. À medida que os dados fluem de um lugar para o outro, eles se transformam e se apresentam de outras formas. A menos que sejam administrados e governados adequadamente, eles podem perder sua integridade.


Embora cada tipo de dados necessite de um plano e uma abordagem distintos para sua gestão, existe uma estrutura genérica que pode ser usada para gerenciar eficazmente todos os tipos de dados. A estrutura da gestão da qualidade de dados consiste de três componentes: controlar, monitorar e melhorar.


Vamos abordar esses três pontos a seguir.


Controlar


A melhor maneira de gerenciar a qualidade dos dados em um sistema de informação é garantir que somente os dados que atendam aos padrões desejados possam entrar no sistema. Isso pode ser conseguido colocando controles rígidos no front end de cada sistema de entrada de dados ou colocando regras de validação na camada de integração responsável por mover os dados de um sistema para outro.


Infelizmente, isso nem sempre é possível ou economicamente viável quando, por exemplo, os dados são capturados manualmente e depois capturados em um sistema ou quando modificações aos aplicativos são muito caras, particularmente com softwares comerciais off-the-shelf.


Monitorar


É natural pensar que se uma companhia tem controles robustos nas portas de entrada de cada sistema, então os dados gerenciados dentro desse sistema serão sempre de alta qualidade. Na realidade, à medida que os processos amadurecem, as pessoas responsáveis pelo gerenciamento dos dados mudam, os sistemas envelhecem e os controles de qualidade nem sempre são mantidos para acompanhar os níveis desejados de qualidade dos dados. Isso gera a necessidade de monitoramento periódico da qualidade dos dados e a execução regras de validação dos dados armazenados para garantir que a qualidade atenda aos padrões desejados.


Além disso, à medida que a informação é copiada de um sistema para outro, a empresa precisa monitorar os dados para garantir que sejam consistentes entre os sistemas ou em relação a um "sistema de registro". Monitores de qualidade de dados permitem que as organizações descubram de forma proativa, problemas antes que impactem no processo de tomada de decisão. Um modelo de cinco dimensões, padrão da indústria, pode ser implementado para configurar monitores de qualidade de dados eficazes.


Falaremos mais sobre o modelo de cinco dimensões nos próximos textos.


Melhorar


Quando os monitores de qualidade de dados relatam um declive na qualidade, uma série de etapas de correção podem ser tomadas. Como mencionado acima, aprimoramentos de sistema, treinamento e ajuste de processos envolve tanto tecnologia quanto pessoas. Quando ocorre uma perda na qualidade, pode ser o momento certo para iniciar um plano de melhoria da qualidade dos dados.


Normalmente, um plano de melhoria inclui limpeza de dados, que pode ser feita manualmente por usuários de negócios ou por meio de automação. Se a empresa pode definir regras para corrigir os dados, então os programas de limpeza de dados podem ser facilmente desenvolvidos para automatizar o processo de melhoria de dados. Isso, seguido de validação de negócios, garante que os dados voltem ao nível de qualidade desejado. Muitas vezes, as organizações cometem o erro de terminar programas de melhoria da qualidade dos dados após uma rodada de validação bem-sucedida.


Um passo crítico que é muitas vezes menosprezado é a melhoria dos controles de qualidade de dados, para garantir que os mesmos problemas não aconteçam novamente. Isso requer uma análise profunda da causa-raiz dos problemas e dos controles de qualidade de dados que precisam ser adicionados aos sistemas de origem, para evitar que os mesmos problemas ocorram novamente.


Conclusão


A implementação dessas etapas é ainda mais crítica quando um projeto inclui dados de referência ou mestres, como dados de clientes, de produtos ou de mercado. Além disso, as organizações que estão implementando uma solução de integração se beneficiarão com a adoção desse esforço adicional, pois permite que dados de qualidade fluam em toda a empresa em uma solução que pode ser dimensionada ao longo do tempo.

Os programas de gerenciamento de qualidade de dados mais eficazes são gerenciados centralmente por uma área corporativa e só são bem-sucedidos se forem feitos em parceria com toda a empresa. Em última análise, é o negócio que possui os dados, enquanto as equipes de TI são os facilitadores.


Não há dúvida que uma solução de governança de dados traz valor para os negócios. Os desafios para estruturação e execução de seu projeto podem ser superados com o acompanhamento de uma consultoria experiente, para desenvolver uma estratégia e um planejamento adequados, que oriente tanto as decisões referentes às soluções técnicas e conceituais, visando atender as necessidades corporativas, com o melhor retorno sobre o investimento.