Gerenciamento de qualidade de dados: definição + práticas recomendadas
Publicados: 2022-08-25Os dados estão no centro de tudo que é importante para as empresas nos dias de hoje. As organizações dependem de dados para tomar muitas de suas decisões de negócios mais importantes. Como resultado, as empresas devem implementar um amplo processo de gerenciamento de qualidade de dados para garantir a eficácia das informações. É por isso que o campo de DQM se tornou tão importante, especialmente na era em expansão do big data.
Antes que as empresas possam extrair valor da explosão de big data, elas precisam implementar algumas práticas para gerenciar a qualidade dos dados. Essas práticas ajudarão a garantir que as informações sejam consistentes, precisas e válidas.
Este blog explica o gerenciamento de qualidade de dados, identifica as práticas recomendadas necessárias para garantir a qualidade dos dados e explica por que isso é importante. Fique conosco até o final deste blog para explorar mais sobre isso.
O que é gerenciamento de qualidade de dados?
O gerenciamento de qualidade de dados é uma coleção de métodos projetados para preservar a alta qualidade dos dados. Geralmente é chamado de DQM e inclui tudo, desde a coleta de dados até a implementação de processos avançados de informações e a distribuição útil de dados.
Ele também ajuda você a ser capaz de gerenciar as informações que você tem. Para gerar insights acionáveis e, mais importante, confiáveis a partir de suas informações, o DQM eficaz é amplamente considerado vital para qualquer análise consistente de dados.
Importância para o gerenciamento de qualidade de dados
O gerenciamento de qualidade de dados é importante para entender seus dados, o que pode ajudar seus negócios a longo prazo. Vamos falar sobre a importância de gerenciar a qualidade dos dados.
- Um bom DQM é a base para todas as iniciativas de negócios. O gerenciamento de programas de qualidade de dados cria e impõe regras para qualidade de dados em todos os departamentos de uma organização. Dados desatualizados ou não confiáveis podem levar a erros.
- Dados precisos e atualizados fornecem uma visão clara das operações regulares de sua empresa. Assim, você pode ter certeza de aplicativos que usam todos esses dados mais a montante e a jusante. Os custos também podem ser reduzidos usando o gerenciamento da qualidade dos dados.
- A má qualidade pode levar a erros e descuidos dispendiosos, como perder o controle de pedidos ou gastos. Com uma forte compreensão de suas informações, o DQM oferece um banco de dados sólido que ajuda a entender seus negócios e seus custos.
- O DQM é um requisito final se você deseja atender às metas de conformidade e risco. Pode haver um nível “aceitável” de qualidade de dados que é definido por um órgão, como um conselho ou conselho de governança de dados. Processos transparentes e linhas de comunicação abertas são componentes essenciais de uma excelente governança de dados.
A qualidade dos dados é essencial no processo de implementação de uma estrutura para governança de dados. Além disso, o DQM eficaz ajuda os administradores de dados a cumprir suas tarefas com mais eficiência.
Melhores práticas de gerenciamento de qualidade de dados
A seguir estão cinco práticas recomendadas que as empresas que estão apenas começando o processo de gerenciamento de qualidade de dados podem ter em mente:
Prática 1: examine os dados mais recentes
Primeiro, você provavelmente tem muitas informações sobre seus clientes. Você não quer que dados insuficientes fiquem presos em sua nova arquitetura de dados. Portanto, quando você começar a trabalhar no DQM, deverá auditar os dados que já possui.
Isso significa fazer uma lista de inconsistências, erros e duplicatas e corrigir quaisquer problemas que surjam. Isso é feito para garantir que os dados que entram em sua infraestrutura tenham a melhor qualidade possível.
Prática 2: Firewalls no gerenciamento de qualidade de dados
A instalação de um firewall para proteger a empresa de inserir dados incorretos pode ajudar a evitar que o sistema dê errado. Um firewall é conhecido como o software que impede automaticamente que um incêndio metafórico se espalhe. Nesta situação, o incêndio será causado por dados imprecisos.
Os firewalls ajudam a impedir os erros dos usuários, impedindo a entrada de dados ruins. É fácil para os usuários cometerem erros, mas os firewalls facilitam a sua interrupção.
O número máximo de usuários que podem adicionar dados à infraestrutura é um fator essencial que afeta a precisão dos dados. Mas em muitas grandes empresas, ter mais de uma maneira de entrar é importante.
Prática 3: Junte DQM e BI
Na cultura empresarial moderna de hoje, a integração é o assunto principal sobre o qual todos estão falando. Quando os sistemas são integrados, eles funcionam melhor.
Nenhuma empresa de nível empresarial pode justificar a verificação constante da precisão de cada registro de dados. No entanto, a integração de ferramentas de business intelligence com DQM pode auxiliar na automatização do processo.
Por exemplo, novos conjuntos de dados que devem ser acessados com frequência podem ser auditados como parte do ciclo de gerenciamento de qualidade de dados. Ele especificará os critérios para identificá-los para avaliação.
Prática 4: Coloque as Pessoas Relevantes em Suas Funções
Várias pessoas em sua empresa são responsáveis pelo processo de qualidade de dados. E cada um desses trabalhos vem com seu próprio conjunto de deveres. Quando esses cargos são ocupados por pessoas comprometidas com seu trabalho, espera-se que os padrões de governança sejam sempre atendidos.
Prática 5: A Governança de Dados pode ser assegurada pela criação de um conselho
Um conselho de governança de dados precisa ser estabelecido para proteger as empresas contra os perigos de tomar decisões baseadas em dados. A organização desenvolverá políticas e padrões para governança de dados. Os participantes do painel precisam incluir profissionais de TI e de negócios.
Uma reunião regular do conselho de governança de dados também é necessária para definir novas metas de qualidade e acompanhar o progresso das iniciativas DQB DQM em diferentes LOBs. É preciso haver uma maneira de medi-lo para melhorar a qualidade dos dados. Portanto, fazer uma escala de medição precisa é útil.
Conclusão
Esperamos sinceramente que este blog tenha fornecido todos os detalhes necessários para manter a qualidade de seus dados. Também esperamos que você concorde que estabelecer um gerenciamento de qualidade de dados é vital para manter sua empresa competitiva no mercado digital atual.
Lembre-se de que algumas empresas consideram o DQM um desafio, apesar do fardo de manter dados de alta qualidade. Portanto, se sua empresa garantir que seus dados sejam precisos, você terá uma vantagem competitiva.
Para saber mais sobre nossos serviços de gerenciamento de dados, visite QuestionPro! A QuestionPro terá prazer em compartilhar e implementar as melhores práticas se você quiser obter seu gerenciamento de dados com rapidez e precisão.