Hoje em dia, o gerenciamento de dados é um tema crucial e uma vantagem vital para as empresas. De fato, esses dados são recursos valiosos que permitem às organizações tomar decisões acertadas quanto às estratégias a serem implementadas, produtos e/ou serviços a serem desenvolvidos, definição de orçamentos, etc. Por todas essas razões, a Data Quality é essencial para maximizar o aproveitamento dessas informações.
O que é Data Quality?
A Data Quality, ou “qualidade de dados” em português, envolve o gerenciamento e a manutenção ao longo do tempo de dados confiáveis e precisos sobre clientes e/ou prospects de uma empresa. De fato, a qualidade desses dados influencia fortemente a planificação, o desenvolvimento de estratégias comerciais e de marketing, bem como a tomada de decisões.
Os seis critérios de qualidade de dados
Precisão
Consiste em garantir que todos os dados estejam corretos e reflitam perfeitamente a realidade dos resultados.
Completude
É primordial que todos os campos essenciais sejam preenchidos de forma completa para que a empresa tenha um conjunto de dados o mais completo possível sobre seus clientes e prospects.
Validade
Trata-se de determinar se todo o conjunto de dados recolhidos segue corretamente as regras e normas definidas.
Atualidade
Os dados disponíveis devem ser atualizados regularmente para manter sua precisão e qualidade ao longo do tempo.
Disponibilidade
Os dados atualizados devem estar facilmente acessíveis aos diferentes colaboradores da empresa que deles necessitem, e isto no momento ideal.
Consistência
Os dados sobre um mesmo indivíduo contidos em uma ou diversas bases não devem se contradizer, mas ser idênticos para criar consistência e convergência entre eles.
O perigo dos dados ruins: por que a Data Quality é importante?
Medir e acompanhar a qualidade dos dados são essenciais para permitir que a empresa tome decisões rápidas e claras em relação às campanhas e aos orçamentos alocados.
No entanto, muitas organizações não dedicam o tempo necessário para abordar verdadeiramente o assunto respeitando as normas e critérios relativos. As consequências de dados de qualidade ruim podem, assim, ser desastrosas.
De fato, em caso de dados errôneos, redundantes ou incompletos, o risco é implementar estratégias e/ou políticas que não estejam alinhadas com as preferências dos consumidores-alvo, ou tomar decisões baseadas em medições inexatas. Isso pode resultar em decisões equivocadas, grande perda de tempo e dinheiro, além de afetar negativamente a imagem da organização e suas relações com os clientes.
As vantagens da Data Quality
Manter dados de alta qualidade (Data Quality Management ou DQM) apresenta diferentes vantagens para a empresa:
- Decisões justas e bem-informadas, levando a uma melhoria nos resultados.
- Melhor segmentação do público-alvo (clientes e prospects).
- Maior fluidez e eficiência no trabalho entre as diferentes equipes, já que as informações de que dispõem são coerentes e facilmente acessíveis.
- Otimização da eficácia das campanhas de conteúdo e de marketing.
- Uma visão global sobre as informações acerca dos alvos (identidade, interesses e necessidades), resultando em melhores relações empresa-cliente, permitindo oferecer produtos e/ou serviços adaptados.
- Um passo à frente da concorrência graças a dados de melhor qualidade.
- Aumento da rentabilidade.
Gerenciamento da qualidade dos dados
O gerenciamento da qualidade dos dados envolve várias etapas distintas:
- Implementação de um plano preciso de coleta de dados de qualidade determinando o tipo de dados necessários para que a empresa atinja seus objetivos, bem como os métodos que serão usados para coletar e gerenciar esses dados. A organização deve também definir claramente o papel de cada colaborador envolvido na coleta.
- Definição de normas de qualidade de dados para criar coerência dentro da empresa.
- Avaliação da qualidade dos dados, ou seja, examiná-los e verificar se respeitam as normas definidas previamente.
- Resolução de problemas de qualidade dos dados, identificando e corrigindo dados errôneos ou incompletos para garantir sua exatidão e, portanto, sua qualidade.
- Monitoramento e controle dos dados com o objetivo de manter sua coerência e precisão. É um processo que se realiza de forma contínua, não pontual.
