A higiene de dados é a prática de garantir que todos os dados estruturados ou não estruturados dentro de bancos de dados ou compartilhamentos de arquivos sejam “limpos”, o que significa que são precisos, atualizados e livres de erros. A higiene de dados também é chamada de “limpeza de dados” e “qualidade dos dados”.
Em geral, a baixa qualidade dos dados vem de:
- Duplicação de dados (também conhecida como redundância de dados): Quando os registros dentro dos bancos de dados são repetidos.
- Incompletude de dados: Quando nem todos os dados necessários para um registro estão lá.
- Inconsistência de dados: Quando os mesmos dados existem em diferentes formatos em várias tabelas, levando a diferentes arquivos contendo informações diferentes sobre o mesmo objeto ou pessoa.
- Imprecisão de dados: Quando os valores de dados armazenados para um determinado objeto estão incorretos.
Por que a higiene de dados é importante?
A higiene de dados impulsiona a segurança, a produtividade, a adesão regulatória e de conformidade e a eficiência. Isso é feito garantindo que seus aplicativos e processos de negócios usem apenas dados limpos, corretos e relevantes, e isso inclui a remoção de dados pessoais confidenciais que não são mais necessários. Sem boas práticas de dados, você seguirá pistas e migalhas de pão até becos sem saída e decisões ruins.
Aqui estão alguns exemplos de problemas que dados de baixa qualidade podem criar nas organizações.
Vendas e marketing
Um estudo da DiscoverOrg descobriu que os departamentos de vendas e marketing perdem aproximadamente 550 horas e até US$ 32.000 por representante de vendas por usar dados ruins.
No marketing, dados ruins podem levar a gastos excessivos. Também pode irritar ou até mesmo afastar clientes potenciais se eles receberem o mesmo conteúdo mais de uma vez devido à duplicação de dados (ou seja, registros duplicados com o mesmo nome escritos de maneira um pouco diferente no mesmo banco de dados).
Nas vendas online, a má higiene de dados pode levar você a tentar vender o produto errado para o cliente errado se não tiver dados sobre seus produtos e públicos-alvo.
Finanças
Nos relatórios financeiros, os dados ruins podem dar respostas diferentes à mesma pergunta devido à inconsistência de dados, levando a relatórios financeiros imprecisos e enganosos. Esses relatórios podem dar a você uma falsa sensação de segurança financeira ou uma sensação alarmante de insegurança financeira.
Cadeia de fornecimento
Dados ruins também podem causar estragos nas cadeias de fornecimento, pois dificultam muito a automação de processos se essas decisões de processo forem baseadas em informações de localização não confiáveis.
Metas corporativas gerais
No nível corporativo, os problemas de qualidade dos dados podem afetar significativamente sua capacidade de atingir suas metas de longo prazo. Eles podem causar:
- Um impacto negativo na sua capacidade de mudar e reagir rapidamente às novas tendências e condições do mercado.
- Maior dificuldade em atender aos requisitos de conformidade dos principais regulamentos de privacidade e proteção de dados, como GDPR, HIPAA e CCPA.
- Dificuldades em explorar a análise preditiva de dados corporativos, resultando em decisões de alto risco para objetivos de curto e longo prazo.
Os desafios de manter uma boa higiene de dados
Por mais importante que seja a boa higiene de dados, muitas empresas lutam para manter a qualidade de seus dados. De acordo com um estudo publicado pela Harvard Business Review, em média, 47% dos registros de dados recém-criados têm pelo menos um erro crítico (por exemplo, impacto no trabalho) e apenas 3% das pontuações de qualidade de dados foram classificadas como “aceitáveis” usando o padrão mais perdido possível.
Vários fatores podem dificultar a otimização da higiene dos dados. Entre elas:
- Aumento da variedade de fontes de dados: As empresas costumavam usar apenas dados gerados a partir de seus próprios sistemas de negócios, como dados de vendas ou inventário. Agora, as fontes de dados variam muito e podem incluir conjuntos de dados da Internet, dispositivos IoT, dados científicos e experimentais e muito mais. Quanto mais fontes de dados você tiver, mais difícil será garantir que os dados não tenham sido alterados ou adulterados de alguma forma. Sempre que você adiciona outro sistema ao seu mecanismo de processamento de dados, aumenta as chances de que esses dados percam valor ao serem danificados ou perdidos porque diferentes fontes de dados produzem diferentes tipos de dados. Dados não estruturados, ou informações que não são organizadas de acordo com um modelo ou esquema de dados predefinido, agora representam cerca de 80% de todos os dados globais.
- Aumento dos volumes de dados: A era do Big Data está inquestionavelmente aqui e o Big Data só se tornou um Big Data maior. Desde 1970, a quantidade de dados dobra a cada três anos. Quanto mais dados houver, mais difícil será coletar, limpar, integrar e alcançar uma qualidade razoavelmente alta de dados dentro de um determinado período. Se a maioria desses dados não for estruturada, os tempos de processamento aumentarão ainda mais, pois esses dados não estruturados precisam ser transformados em dados estruturados ou semiestruturados, deteriorando ainda mais a qualidade do processamento de dados.
- Aumento da velocidade dos dados: Os dados em “tempo real” se tornaram um grande jargão nos últimos cinco anos. Isso ocorre porque quanto mais dados forem gerados, mais rápido você terá de processá-los ou correrá o risco de fazer backup de seus sistemas. Nesse sentido, os dados são como um líquido que flui para um tubo. Quanto mais rápido ele chega, mais perigo há na quebra do tubo, e a única maneira de lidar com o volume crescente é aumentar o tamanho do tubo. Para dados, tornar o tubo maior significa processá-lo mais rapidamente para atender à velocidade com que ele está chegando. Mas o processamento real em tempo real ainda é um campo e uma capacidade relativamente novos, o que significa que ainda há muito “ruído” na forma de dados não usados ou irrelevantes sendo usados. Como resultado, as decisões tomadas com base nesses dados tendem a ser abaixo do ideal e erradas.
- Falta de padrões claros de qualidade de dados: Os padrões de qualidade do produto existem desde 1987, quando a Organização Internacional de Padronização (ISO, International Organization for Standardization) publicou a ISO 9000. Por outro lado, os padrões oficiais de qualidade de dados só existem desde 2011 (da ISO 8000), o que significa que eles ainda estão amadurecendo e ainda são relativamente novos. De acordo com um estudo de 2015 publicado no Data Science Journal, “Atualmente, faltam análise e pesquisa abrangentes de padrões de qualidade e métodos de avaliação de qualidade para Big Data.”
Melhores práticas de higiene de dados
Embora os padrões de qualidade dos dados ainda estejam amadurecendo, há certas práticas recomendadas estabelecidas de higiene de dados que você pode adotar agora para garantir que a qualidade dos dados seja e permaneça alta.
As práticas recomendadas incluem:
Auditoria
A auditoria de dados é a chave para manter uma boa higiene de dados e, normalmente, a primeira etapa em qualquer processo de limpeza de dados. Antes de tomar qualquer medida, você precisa avaliar a qualidade dos seus dados e estabelecer uma linha de base realista da higiene de dados da sua empresa. Uma auditoria típica de dados envolve dar uma olhada detalhada em sua infraestrutura e processos de TI para ver onde seus dados estão, como são usados e com que frequência são atualizados.
Conformidade
É essencial definir políticas sobre quais dados são coletados e por quê, especialmente se os dados forem de consumidores. Isso inclui solidificar políticas de retenção e remoção de dados. Os cronogramas de retenção determinam por quanto tempo os dados são armazenados em um sistema antes de serem eliminados. Higiene significa saber quais dados você está armazenando, por que, onde e quando eles precisam ser eliminados. Saiba mais sobre as práticas recomendadas de conformidade de dados.
Governança
Governança de dados é a coleta de processos, funções, políticas, padrões e métricas que garantem o uso eficaz e eficiente das informações para permitir que uma organização atinja seus objetivos. A governança de dados define quem pode tomar qual ação, quais dados, em quais situações e usando quais métodos. Uma boa governança de dados é essencial para garantir alta qualidade de dados em uma organização.
Automação
Finalmente, uma boa higiene de dados vem da automação dos processos relacionados à qualidade dos dados. Isso significa principalmente atualizar automaticamente seus dados com a maior frequência possível para garantir que estejam sempre atualizados e corretos. Os sistemas de limpeza de dados podem analisar massas de dados e usar algoritmos para detectar anomalias e identificar valores discrepantes resultantes de erros humanos. Eles também podem limpar seus bancos de dados em busca de registros duplicados.
O que torna os dados de alta qualidade?
Há vários atributos que compõem a qualidade dos dados. Dados de alta qualidade são:
- Oportuno: Ela é criada, mantida e disponibilizada imediatamente e conforme necessário.
- Conciso: Ele não contém informações estranhas.
- Consistente: Não há conflitos de informações dentro ou entre sistemas.
- Preciso: É correto, preciso e atualizado.
- Concluir: Todos os dados possíveis necessários estão presentes.
- Em conformidade: Ele é armazenado em um formato adequado e padronizado.
- Válido: Ela é autêntica e de fontes conhecidas e confiáveis.
Se seus dados atenderem a todos esses critérios, você, seus sistemas e seus aplicativos trabalharão com as melhores informações possíveis para melhorar o atendimento ao cliente, a experiência do cliente e os resultados comerciais.
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