Data Quality é o termo em inglês que significa a qualidade dos dados, ou melhor, ao nível de qualidade dos dados armazenados na sua organização. Em plena era da informação, nada mais importante que a garantia de que seus dados estejam corretos, precisos, consistentes, completos e no tempo certo.
Ter a garantia de que seus dados são confiáveis, traz o grande benefício de poder utilizar a centenas ou milhares de dados gerados interno e externo a sua empresa, em benefício da própria organização.
Com um bom nível de Data Quality, indicando que seus dados são corretos e confiáveis, possibilita o empreendedor a ter uma ferramenta de análise dessas informações e assim tirar proveito de todos os dados existentes para a descoberta de fatos oportunos, o suporte a tomada de decisão e outros benefícios que a ferramenta de Business Intelligence trás ao negócio.
Como adotar e manter o Data Quality?
Há diversas formas e maneiras de adotar uma política de Data Quality. Uma delas é a utilizada pela Paralelo CS e exposta nesse artigo.
Conforme o consultor Lucas Magalhães, a primeira coisa a se fazer, além da ciência de todos sobre a adoção dessa política, é realizar um estudo sobre quais dados são realmente importantes para a organização. Nesse primeiro momento, é importante descobrir os campos verdadeiramente necessários e que trazem algum tipo de significado à empresa. Com essa abordagem, é “eliminado” aqueles campos que “só dão trabalho”, gastam tempo e esforço do time operacional, e não são aproveitados pelo time gerencial, tornando mais simples, rápida e eficiente o preenchimento.
Um próximo passo é criar uma campanha de conscientização na organização sobre os campos verdadeiramente necessários e também um processo de monitoramento sobre esses campos. Essa abordagem tem melhor resultado quando é feita de acordo com a área de negócio, pois cada área possui sua particularidade de campos e necessidades. A ideia é garantir que as pessoas tenham total conhecimentos dos campos a preencher e também de monitorar se de fato os campos estão sendo preenchidos corretamente e no tempo adequado.
Com o monitoramento sendo feito, é possível criar índices e metas sobre o nível de data quality atingido e qual o desejável. Divulgar periodicamente esses índices para que todos tenham ciência e consigam focar seus esforços para atingir as metas.
Por fim, adotar um processo de premiação. Sim, premiação. O objetivo da premiação é incentivar e motivar os colaboradores, a cada vez mais, melhorarem seus índices Data Quality. A premiação deve ser divulgada a todos da organização, trazendo, além do prêmio, uma visibilidade ao(s) colaborador(res) premiado(s).
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