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Os dados são usados para tomar decisões críticas, alimentar algoritmos de IA e moldar estratégias futuras. No entanto, quando dados ruins entram na equação, isso pode levar a uma tomada de decisão ruim, ineficiências e oportunidades perdidas. Entender dados ruins — seus tipos, causas e maneiras de preveni-los — é essencial para qualquer organização que se esforce por precisão e eficiência. Este blog se aprofundará na anatomia dos dados ruins, explorando seus principais tipos, as causas raiz por trás deles e as melhores práticas para preveni-los.
Dados ruins se referem a informações imprecisas, incompletas ou irrelevantes para o uso pretendido. Eles podem assumir muitas formas, como erros de digitação, informações desatualizadas, duplicatas ou formatos inconsistentes, e podem ter consequências de longo alcance se não forem abordados.
Dados ruins têm um efeito cascata em vários aspectos das operações comerciais. Se dados ruins não forem identificados e corrigidos, eles podem:
- Levar a uma tomada de decisão ruim devido a insights não confiáveis.
- Criar ineficiências ao desacelerar processos.
- Aumentar os custos operacionais, pois mais recursos são gastos limpando ou retrabalhando dados.
- Resultar em insatisfação do cliente devido a informações imprecisas ou incompletas.
De acordo com um relatório da Gartner, dados ruins custam às organizações uma média de US$ 15 milhões por ano, refletindo o quão grave o problema pode ser.
Dados ruins podem ser categorizados em vários tipos. Reconhecer o tipo de dados ruins é o primeiro passo para abordar os problemas subjacentes e preveni-los no futuro.
Dados duplicados referem-se à ocorrência repetida das mesmas informações. Isso geralmente acontece quando o mesmo cliente, produto ou evento é registrado várias vezes, mas de forma ligeiramente diferente. Por exemplo, "John Smith" também pode aparecer como "J. Smith" ou "John S."
Causas:
- Múltiplas entradas por diferentes sistemas ou pessoas.
- Consolidação de dados deficiente de várias fontes.
- Falta de processos de desduplicação de dados.
Impacto:
Dados duplicados podem levar a análises distorcidas, pois o mesmo indivíduo ou entidade pode ser contado várias vezes, levando a relatórios e previsões imprecisos.
Dados incompletos ocorrem quando campos ou atributos essenciais estão ausentes. Por exemplo, registros de clientes sem endereço de e-mail, número de telefone ou dados demográficos importantes se enquadram nessa categoria.
Causas:
- Erros durante a entrada de dados.
- Formulários de coleta de dados incompletos.
- Problemas de integração do sistema em que os campos não são mapeados corretamente.
Impacto:
Dados incompletos levam à perda de oportunidades, pois as informações ausentes dificultam o alcance, a análise ou o atendimento eficaz aos clientes. Também dificultam os esforços de segmentação e personalização, reduzindo o valor das iniciativas de marketing.
Dados imprecisos referem-se a informações que contêm erros ou estão simplesmente incorretas. Isso pode incluir grafia incorreta de nomes, números errados ou datas inválidas.
Causas:
- Erros humanos durante a entrada manual de dados.
- Migração incorreta de dados entre sistemas.
- Informações desatualizadas que não foram atualizadas.
Impacto:
Dados imprecisos podem levar a insights errôneos, erros de cálculo financeiros e implicações legais, especialmente quando decisões comerciais críticas são tomadas com base em informações incorretas.
Dados desatualizados ocorrem quando informações que antes eram válidas se tornam obsoletas. Por exemplo, um endereço de correspondência antigo ou um e-mail desatualizado podem se enquadrar nessa categoria.
Causas:
- Dados sensíveis ao tempo que não são atualizados regularmente.
- Falta de sistemas automatizados para rastrear alterações em tempo real.
Impacto:
Dados desatualizados impactam campanhas de marketing, comunicação com o cliente e até mesmo a conformidade. As organizações podem enviar comunicações para os contatos errados ou tomar decisões com base em informações desatualizadas, levando ao desperdício de recursos.
Dados inconsistentes referem-se a informações conflitantes em diferentes fontes de dados. Por exemplo, o endereço de um cliente pode ser diferente entre bancos de dados, levando a confusão e ações incorretas.
Causas:
- Silos de dados dentro das organizações.
- Falta de formatos de dados padronizados em todos os sistemas.
- Erros durante os processos de consolidação de dados.
Impacto:
Dados inconsistentes criam ineficiências, pois os funcionários podem precisar reconciliar manualmente as discrepâncias. Também podem reduzir a confiança nos dados e prejudicar a credibilidade dos relatórios da organização.
Entender as causas raiz dos dados ruins ajuda a identificar como eles entram nos sistemas de uma organização e o que pode ser feito para evitá-los.
Humanos são propensos a erros, e a entrada manual de dados frequentemente leva a erros de digitação, entradas incorretas ou campos perdidos. Em ambientes onde a velocidade é priorizadasobre a precisão, os erros humanos tendem a se multiplicar.
Sem padrões consistentes de entrada de dados, diferentes equipes ou departamentos podem inserir dados em formatos variados. Por exemplo, uma equipe pode usar "EUA" enquanto outra usa "Estados Unidos", levando a discrepâncias nos registros.
Muitas organizações usam vários sistemas e bancos de dados que podem não se comunicar efetivamente. Quando os sistemas não são integrados corretamente, os dados podem se tornar fragmentados, incompletos ou duplicados.
Algumas organizações dependem de métodos desatualizados ou insuficientes para coletar dados, como formulários em papel ou entrada manual de dados, o que geralmente resulta em dados incompletos ou imprecisos.
Sem uma abordagem estruturada para governança de dados, pode não haver propriedade clara da qualidade dos dados ou processos para validar, atualizar e limpar dados regularmente.
Prevenir dados ruins é um processo contínuo que requer uma combinação de tecnologia, estratégia e melhores práticas. Aqui estão algumas estratégias importantes para evitar que dados ruins se infiltrem em seus sistemas.
Uma estrutura sólida de governança de dados é a base de qualquer esforço para melhorar a qualidade dos dados. Isso envolve definir funções e responsabilidades claras para o gerenciamento de dados, incluindo quem é responsável por manter a precisão, pontualidade e integridade dos dados.
As regras de validação de dados são verificações automatizadas que garantem que os dados sejam precisos e consistentes antes de entrarem no sistema. Essas regras podem detectar erros, como endereços de e-mail ou números de telefone inválidos, e solicitar que os usuários os corrijam antes de enviar os dados.
Ferramentas automatizadas podem ajudar as organizações a limpar e desduplicar regularmente seus dados. Essas ferramentas podem identificar registros incompletos, inconsistentes ou duplicados e corrigi-los, reduzindo a carga da limpeza manual de dados.
As organizações devem estabelecer e aplicar processos padronizados para entrada de dados. Isso inclui o uso de formatos consistentes para endereços, nomes e outros campos comuns. Treinar os funcionários sobre esses padrões garante que todos insiram dados de maneira uniforme.
Garanta que todos os sistemas dentro da organização estejam integrados para que os dados possam fluir perfeitamente entre eles. Isso reduz o risco de dados fragmentados ou duplicados. Usar APIs e outras ferramentas de integração pode ajudar a garantir que os dados permaneçam consistentes em todos os sistemas.
A qualidade dos dados deve ser auditada regularmente, e informações desatualizadas ou imprecisas devem ser atualizadas ou removidas. Auditorias regulares garantem que os dados permaneçam relevantes e precisos, evitando o acúmulo de dados ruins ao longo do tempo.
A qualidade dos dados deve ser uma prioridade em todos os níveis de uma organização. Os funcionários devem ser treinados sobre a importância da precisão dos dados e incentivados a seguir as melhores práticas em suas atividades de entrada e gerenciamento de dados.
Dados ruins são mais do que apenas uma inconveniência — eles podem levar a erros dispendiosos, oportunidades perdidas e ineficiências em uma organização. Ao entender os diferentes tipos de dados ruins, as causas raiz por trás deles e as estratégias para preveni-los, as organizações podem se proteger dos impactos de longo alcance da baixa qualidade dos dados. Implementar uma governança de dados forte, regras de validação e ferramentas automatizadas, juntamente com o fomento de uma cultura de qualidade de dados, garantirá que seus dados permaneçam um ativo em vez de um passivo.
