Qualidade de dados: entenda o que é e como aplicar na sua empresa

Fica cada vez mais evidente que, quando o assunto é análise de dados, qualidade é preferível a quantidade. Do contrário, as empresas correm o risco de passar pela chamada Analysis Paralysis, ou paralisia analítica, quando os gestores não conseguem tomar decisões por causa do excesso de informação.

Os esforços para reunir dados de maior qualidade valem o investimento, já que, segundo uma estimativa da Gartner, a má qualidade desses ativos custa em média 12,9 milhões de dólares por ano para as empresas.

Esse cálculo considera os:

Impactos diretos: decorrentes da necessidade de conferir e corrigir as bases de dados. Estudos apontam, inclusive, que alguns profissionais chegam a passar até 50% do tempo de trabalho revisando informações para evitar erros.
Impactos indiretos: causados pela falta de confiabilidade dos dados e pelo aumento de complexidade dos centros de informação.

Evitar esses prejuízos e seus impactos sobre as finanças da empresa passa por adotar práticas consistentes para aprimorar os dados gerados e utilizados pela companhia.

Mas o que é, afinal, qualidade de dados? Um dado é considerado de qualidade quando atende às demandas do usuário daquelas informações.

Por isso, é essencial compreender não só as expectativas sobre aquele conteúdo específico, mas também em que medida ele está acessível a quem precisa consultá-lo e se a sua aplicação está bem contextualizada dentro da realidade que se busca representar.

Neste texto você vai entender quatro parâmetros importantes para avaliar a qualidade dos seus dados e visualizar como o netLex, um software de gestão de documentos e workflows, pode te ajudar a colocá-los em prática na sua empresa.

1. Qualidades Intrínsecas

Para serem considerados de qualidade, é preciso que os dados contem com algumas características intrínsecas. Dentre elas estão:

Precisão: o dado está correto, livre de erros
Confiabilidade: a fonte do dado agrega certeza àquela informação

Essas duas qualidades ficam exemplificadas na seguinte situação: um dado extraído manualmente de documentos pode ter baixa confiabilidade, já que erros humanos são uma das principais causas de imprecisão de conteúdo. Já as informações extraídas automaticamente de sistemas e arquivos digitais tem alta confiabilidade, justamente na medida em que se reduz uma das fontes de possíveis equívocos e, consequentemente, de imprecisões.

Essa extração de dados para geração de inteligência é uma das etapas de uma boa gestão do ciclo de vida de contratos, também chamada de CLM. Saiba mais sobre essa abordagem em: CLM: o que é e como a tecnologia pode beneficiar a sua empresa

2. Qualidades Contextuais

Para além de um dado com qualidade intrínseca, também é necessário avaliar o contexto em que se espera utilizar aquela informação. Isso porque ainda que o elemento tenha todas as características indicadas no primeiro item dessa lista, se ele não for contextualmente adequado, não será um dado de excelência.

Para avaliar esse requisito, observam-se fatores como:

Valor gerado: dispor desses dados aprimora as análises conduzidas, gerando benefícios para os usuários;
Completude: aquela informação contém todos os elementos que garantem sua utilidade.

Alguns dos dados de maior qualidade para informar a gestão operacional, do ponto de vista de contexto, são aqueles extraídos direta ou indiretamente das atividades da própria empresa.

Quando os fluxos de trabalho são conduzidos em plataformas automatizadas, é possível identificar dados relevantes para análise de possíveis melhorias gerenciais. A partir desse estudo, por exemplo, pode-se mapear e atuar sobre alocação ineficiente de recursos ou ainda aprimorar a articulação entre departamentos.

3. Qualidade Representacional

A qualidade representacional de um elemento diz respeito à sua capacidade de refletir, correta e adequadamente, a realidade de um objeto. No contexto empresarial, isso passa por uma característica principal:

Consistência: todas as vezes em que aquele dado for utilizado, ele terá o mesmo valor e formato.

Uma maneira de garantir a consistência das informações é contar com a extração desses dados em apenas um ponto do fluxo de trabalho e, a partir daí, replicá-lo de forma automática na mesma plataforma ou em outro programa integrado. Isso evita que o usuário preencha categorias idênticas de forma diferente e assegura ainda que eventuais atualizações tenham impacto em todos os pontos do sistema nos quais aquele dado seja utilizado.

4. Acessibilidade

Por fim, uma das qualidades mais importantes de um dado é a sua acessibilidade, que não pode ser interpretada sem o contraponto da segurança:

Acessibilidade: condição de fácil e rápido acesso aos dados;
Segurança: controle do permissionamento para manter níveis de segurança da informação dentro da instituição.

Essa primeira característica pode ser alcançada usando uma plataforma unificada que reúna dados e os disponibilize para download ou para análise em dashboards simplificados. Esse sistema também deve estruturar os acessos dos usuários com base em perfis correspondentes aos níveis de permissionamento dos indivíduos, considerando as políticas de segurança da informação adotadas pela companhia.

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O netLex é uma plataforma de gestão de documentos e fluxos de trabalho que contribui para o aprimoramento da qualidade de dados da sua empresa.

Com ela é possível extrair informações diretamente das suas operações, garantindo a confiabilidade e precisão dos dados. Isso garante também que todos eles serão contextualizados e representarão de forma fiel as operações da companhia. Por fim, estarão disponíveis de forma intuitiva e simplificada para os usuários a depender de seus respectivos permissionamentos, garantindo, ao mesmo tempo, acessibilidade e segurança.

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