O valor dos dados está intrinsecamente ligado à sua qualidade. A precisão dos dados determina seu nível de qualidade e informa seu valor para os usuários. Dados imprecisos não só levam a conclusões erradas, mas podem ter um efeito adverso nas transações, como endereços incorretos que resultam em pedidos entregues em locais errados ou números transpostos que resultam em cálculos incorretos.
O que é precisão dos dados?
A precisão dos dados, um subconjunto da qualidade e integridade dos dados, é uma medida de quão fielmente as informações representam os objetos ou os eventos que estão sendo registrados. O grau de exatidão das informações coletadas, usadas e armazenadas é medido pela precisão dos dados.
A precisão dos dados é indispensável para usar os registros como uma fonte confiável de informações e para potencializar insights derivados com análises.
Manter a alta precisão dos dados garante que registros e conjuntos de dados atendam aos critérios de confiabilidade e credibilidade para apoiar a tomada de decisões e diversas aplicações.
Criadores, proprietários e usuários de dados são responsáveis por determinar os critérios de precisão dos dados. Com base em seus requisitos, é possível implementar programas de governança e qualidade de dados para manter níveis aceitáveis de precisão desses dados com base em casos de uso e normas estabelecidas, por exemplo, a formatação de datas para os Estados Unidos e Europa. Embora MM/DD/AAAA (por exemplo, 08/01/1999) esteja correto nos Estados Unidos, não seria preciso na Europa, onde o padrão de formato de data é DD/MM/AAAA (01/08/1999), e usar o formato errado pode criar muitos problemas.
Precisão dos dados versus integridade dos dados
A precisão e a integridade dos dados são elementos relacionados ao gerenciamento de dados que lidam com diferentes áreas da qualidade de dados. Confira a seguir um resumo das diferenças entre precisão e integridade de dados.
| Precisão dos dados | Integridade de dados |
|---|---|
| A precisão dos dados concentra-se nos níveis de exatidão e confiabilidade dos dados, garantindo que eles estejam livres de erros causados por inserção ou processamento incorreto dos dados. | A integridade de dados preserva a consistência, a confiabilidade e a credibilidade dos dados ao longo de todo o ciclo de vida. Ela garante que os dados permaneçam inalterados desde a origem e protege contra alterações não autorizadas. |
| O objetivo principal da precisão dos dados é identificar e corrigir erros nos valores dos dados, como erros de transcrição, entradas duplicadas e valores incorretos. | O objetivo principal da integridade dos dados é manter a precisão e a consistência dos dados ao longo do tempo, sejam eles armazenados em um único sistema, transferidos entre sistemas ou manipulados. |
| A precisão dos dados resulta da avaliação do grau em que os valores estão livres de erros e representam fielmente as entidades do mundo real. | A integridade dos dados resulta da avaliação da consistência, da confiabilidade e da credibilidade dos dados ao longo do ciclo de vida deles. |
| A precisão dos dados é medida por meio de processos de validação, verificação e comparação com fontes de verdade confiáveis. | As medições de integridade de dados são conduzidas por meio de práticas de governança de dados e processos de validação e de verificação. Monitoramento e auditorias também são usados como forma de avaliar a integridade dos dados. |
| A precisão dos dados é alcançada por meio de: – Limpeza de dados para identificar e resolver erros e inconsistências em conjuntos de dados, como remoção de entradas duplicadas, correção de erros ortográficos e padronização de dados. – Validação de dados com regras ou algoritmos predefinidos para detectar erros, inconsistências e imprecisões nos dados durante o processo de entrada de dados ou posteriormente. – Criação de perfil de dados para identificar padrões, tendências e anomalias em conjuntos de dados que podem ser sinais de imprecisões ou inconsistências. | A integridade dos dados é alcançada por meio de: – Controles para evitar acesso não autorizado aos dados, como autenticação multifator, criptografia e firewalls de rede. – Sistemas de backup e recuperação para garantir que os dados possam ser restaurados ao estado original em caso de perda ou corrupção dos mesmos. – Práticas de governança de dados para definir critérios e os responsáveis por manter diferentes aspectos da integridade dos dados, incluindo sua precisão, consistência e confiabilidade. – Processos e ferramentas de detecção e correção de erros para detectar e corrigir erros que possam ter ocorrido durante a transmissão, processamento ou armazenagem dos dados, como somas de verificação, verificações de redundância cíclica e assinaturas digitais. |
Por que a precisão dos dados é importante?
A precisão dos dados é vital para o sucesso de todas as organizações, desde vendas até contabilidade, marketing e recursos humanos. Os dados informam as decisões, criam impressões sobre uma organização e geram receita. A precisão dos dados é prioridade para a empresa por estes motivos:
- Oferece melhores resultados aos usuários da organização.
- Gera mais valor a partir das implementações de inteligência artificial ao usar dados precisos e consistentes para alimentar algoritmos.
- Permite uma tomada de decisão mais eficaz.
- Melhora a eficiência.
- Agiliza a identificação da causa raiz quando ocorrem problemas.
- Promove e preserva a credibilidade da marca.
- Ajuda os usuários a gerar melhores resultados.
- Melhora a satisfação do cliente.
- Aumenta o nível de confiança dos trabalhadores.
- Reduz os custos associados ao gerenciamento de dados.
- Facilita a obtenção de resultados consistentes.
- Mitiga riscos associados a dados falhos.
- Dá confiança aos usuários que dependem dos dados.
- Reduz a necessidade de investir tempo e dinheiro para encontrar e corrigir erros nos dados.
- Apoia a segmentação de público-alvo e as iniciativas de marketing.
12 exemplos reais de precisão de dados
Em todos os setores, a precisão dos dados é essencial. Os casos de uso a seguir demonstram a importância da precisão dos dados em diversos segmentos.
1. Inteligência empresarial
- Os dashboards de vendas precisam receber dados precisos para evitar erros que possam induzir os executivos a decisões equivocadas.
- Os modelos de segmentação de clientes devem utilizar informações demográficas confiáveis.
- Acompanhar a cadeia de fornecedores depende de dados precisos de remessa e logística.
2. Educação
- O histórico escolar dos alunos deve listar as notas corretas e os cursos concluídos, pois erros podem influenciar futuras admissões ou contratações.
- É preciso mostrar os dados de assiduidade para garantir subsídios adequados de financiamento estadual ou federal para as escolas.
- É preciso ter registros precisos de dados de pesquisas para garantir a integridade dos estudos.
3. Energia e serviços públicos
- As leituras de medidores devem ser precisas para o faturamento.
- A precisão dos dados de monitoramento da rede (por exemplo, tensão e frequência) é necessária para manter a estabilidade operacional.
- Os registros de manutenção realizadas em tubulações ou linhas de energia devem mostrar as datas e os resultados das inspeções.
4. Finanças
- Os números das contas devem ser inseridos corretamente para que as transferências eletrônicas sejam realizadas.
- Os carimbos de data e hora das transações garantem a reconciliação adequada e a detecção de fraudes.
- As aprovações de empréstimos e as taxas de juros dependem de pontuações precisas de crédito.
5. Governo
- Os registros fiscais (por exemplo, números de Previdência Social e identificações de empregadores) devem ser precisos para processar e conciliar declarações e pagamentos de impostos de forma eficaz.
- A precisão dos dados do censo tem impacto nas concessões de financiamento e nas decisões políticas.
- Os relatórios regulatórios, como a Lei Sarbanes-Oxley (SOX), a Lei de Responsabilidade e Portabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD), dependem de dados precisos e verificáveis.
6. Saúde
- A data de nascimento do paciente deve estar correta para garantir a identificação adequada.
- Os resultados dos testes laboratoriais devem estar vinculados ao prontuário correto do paciente.
- As dosagens de medicamentos inseridas em um prontuário eletrônico (PE) devem corresponder exatamente às prescrições.
7. Hotelaria e viagens
- Os detalhes da reserva de hotéis (por exemplo, datas, tipo de quarto e nome do hóspede) devem ser precisos para evitar reservas em excesso.
- Nos sistemas das companhias aéreas, os dados do passaporte devem corresponder aos registros governamentais para cumprir com os regulamentos de segurança.
- Preferências e necessidades do cliente (por exemplo, restrições alimentares) devem ser registradas corretamente.
8. Seguro
- As informações do segurado (por exemplo, nome, endereço e beneficiário) devem estar corretas para o processamento de sinistros.
- Os dados de avaliação de risco (por exemplo, registros de condução e prontuário médico) devem ser precisos para calcular os prêmios.
- Os relatórios de incidentes devem refletir horários, datas e detalhes precisos para conformidade legal.
9. Setor industrial
- Os dados dos sensores nas linhas de produção devem ser precisos para garantir a qualidade.
- A precisão do inventário de peças evita falta de estoque ou duplicação.
- Os registros de calibração das máquinas devem ser mantidos para comprovar a conformidade com os requisitos de segurança do produto.
10. Varejo
- As descrições e os preços dos produtos devem ser consistentes em todas as lojas, sites e aplicativos.
- As contagens de estoque devem ser precisas para evitar vendas excessivas ou desabastecimento.
- Os endereços de envio para os clientes devem estar corretos para evitar falhas nas entregas.
11. Telecomunicações
- Os números de telefone nos registros do cliente devem ser inseridos corretamente para cobrança e ativação do serviço.
- As métricas de desempenho da rede (por exemplo, latência e largura de banda) devem ser medidas com precisão para garantir a qualidade do serviço.
- Os dados dos serviços de emergência (por exemplo, localização da pessoa que ligou para o 190) devem ser precisos para uma resposta rápida.
12. Transporte e logística
- Os horários dos voos devem refletir horários precisos de partida e chegada para segurança e eficiência.
- Os números de rastreamento de contêiner de remessa devem ser registrados corretamente para evitar mercadorias extraviadas.
- Os dados de navegação GPS devem ser precisos para fornecer aos motoristas a rota correta.
Causas da imprecisão dos dados
Entender os fatores que influenciam a precisão dos dados ajuda a otimizar a qualidade dos mesmos. A seguir, apresentam-se alguns fatores que comprometem a precisão dos dados.
Migração e transferência de dados
A transferência de dados entre plataformas ou sistemas traz riscos à precisão, como discrepâncias de formato, truncamento e perda de informações. Esses riscos crescem ao migrar dados entre sistemas antigos e modernos.
Interpretação incorreta dos dados
Imprecisões e conclusões equivocadas podem comprometer a precisão dos dados, especialmente diante da complexidade dos dados ou da interpretação incorreta de seu significado e implicações.
Registros duplicados
Registros duplicados causam diversos problemas na precisão dos dados. Eles distorcem e dificultam a análise, além de exigir esforço para identificação e correção.
Fontes de dados imprecisas
Com frequência, a precisão dos dados é prejudicada por fontes de dados de baixa qualidade, como mídias sociais, que são propensas a formatação inadequada, erros de digitação e informações imprecisas.
Dados incompletos
A precisão dos dados diminui quando conjuntos apresentam informações ausentes em campos obrigatórios. Erros humanos, falhas no sistema, dados externos de baixa qualidade ou formulários incompletos podem provocar essa ausência.
Dados inconsistentes
Uma queda na precisão dos dados pode ser causada por inconsistências dentro de um conjunto de dados, como informações contraditórias ou que entram em conflito com padrões ou tendências já estabelecidos.
Falta de regulamentação de acessibilidade de dados
A acessibilidade dos dados é importante para todas as organizações. No entanto, quanto mais acesso for fornecido, maiores serão os riscos para a precisão dos dados. Quando vários usuários, especialmente de grupos diferentes, acessam um conjunto de dados, o risco de dados duplicados, inconsistentes ou imprecisos aumenta significativamente caso regras de governança de dados não estejam implementadas e em vigor.
Manipulação maliciosa dos dados
A manipulação não autorizada de dados pode ocorrer quando um agente mal-intencionado, interno ou externo, faz alterações com propósitos ilícitos, por exemplo, adulterando ou deturpando dados para favorecer determinados interesses ou ataques de malware que corrompem os dados.
Erros de medição
A precisão dos dados relacionados a ferramentas e instrumentos pode ser comprometida por ferramentas ou sensores mal calibrados ou com mau funcionamento.
Informações desatualizadas
Manter e atualizar as informações é fundamental para garantir a precisão dos dados. Sem revisões e atualizações regulares, os dados tornam-se obsoletos, e a precisão tende a diminuir ao longo do tempo. Isso é especialmente preocupante no caso de registros relacionados a pessoas ou organizações, à medida que as informações de contato se alteram.
Práticas inadequadas de inserção de dados
Uma das causas mais comuns de problemas de precisão dos dados está relacionada à inserção de dados. A falta de regras de governança de dados para ditar processos e formatação resulta em problemas de qualidade de dados quando as informações são inseridas em vários formatos.
Além disso, erros humanos simples contribuem muito para problemas na precisão dos dados. A precisão fica comprometida quando as pessoas inserem informações manualmente por causa de erros tipográficos, instruções mal interpretadas ou falha no preenchimento de todos os campos obrigatórios por diversos fatores (por exemplo, cansaço, desatenção ou falta de treinamento adequado).
Erros de amostragem
Erros de amostragem podem afetar a precisão dos dados quando um conjunto de dados é criado a partir de uma amostra, e não do conjunto completo de dados disponíveis. Isso ocorre quando os métodos de amostragem são falhos ou o tamanho da amostra é inadequado.
Subjetividade e bias (desvio)
A precisão dos dados de pesquisa depende da eliminação de subjetividade ou bias, como crenças pessoais ou observações seletivas. As imprecisões resultantes são o resultado de manipulação deliberada do processo de coleta de dados de pesquisa ou de biases não intencionais.
Erros de sistema
Até mesmo os sistemas de computador podem cometer erros. Embora não sejam frequentes, erros inseridos por causa de bugs ou software desatualizado podem afetar a precisão dos dados.
Bancos de dados sem a manutenção adequada ou que apresentam falhas de design também são fontes de dados imprecisos. Além disso, erros nos sistemas de análise de dados podem comprometer a precisão. A agregação, integração e transformação de dados também podem criar problemas de precisão.
Custos da precisão dos dados
De várias maneiras, as organizações arcam com os custos das falhas na precisão dos dados. Os custos financeiros variam, mas podem ser significativos, podendo incluir o seguinte:
Falhas de conformidade
A precisão dos dados é crucial para garantir a conformidade com as regulamentações governamentais e do setor. A má qualidade dos dados pode levar a erros que resultam em multas e outras penalidades por não conformidade.
Problemas em campanhas de marketing direcionado
A baixa precisão dos dados atrapalha os profissionais de marketing a realizar campanhas de marketing direcionado. Campanhas veiculadas sem dados precisos resultam no envio de mensagens erradas na mídia errada aos clientes em potencial. Na melhor das hipóteses, os clientes potenciais simplesmente ignoram as mensagens. Na pior das hipóteses, ficam irritados, levando-os a uma percepção mais negativa da organização.
Perda de receita
Falhas na precisão dos dados podem levar à inatividade do sistema, decisões inadequadas e à perda de oportunidades de vendas, o que pode afetar negativamente as receitas.
Resultados errados da análise de dados
A falta de precisão dos dados prejudica a análise de dados. Quando a informação subjacente não é precisa, as tendências e os padrões identificados nos dados tornam-se distorcidos, o que pode levar a decisões equivocadas.
Danos à reputação
A baixa precisão dos dados pode causar uma série de problemas que afetam negativamente uma organização e podem prejudicar a reputação dela no mercado. Desde mensagens mal direcionadas e erros de envio até erros estratégicos e decisões mal informadas, os dados incorretos podem resultar em impressões negativas de longo prazo.
Tempo de inatividade indesejado
Muitos sistemas e dispositivos dependem de dados para manutenção preditiva. Sem precisão dos dados, as ferramentas de análise recebem dados incorretos, o que pode resultar em perda de manutenção e falhas que levam a tempo de inatividade.
Tempo e recursos valiosos são desperdiçados quando a precisão dos dados é baixa, sendo desviados de atividades que poderiam promover o crescimento e a inovação para limpar e corrigir dados.
Desafios da precisão dos dados
Falta de uma cultura de dados
Organizações que não adotam cultura orientada a dados enfrentam dificuldades para garantir a precisão. Sem prioridade e investimento, a precisão torna-se quase impossível. Usuários ficam sem ferramentas, treinamento e processos necessários para sustentá-la.
Confiança em métodos e tecnologias desatualizados
Muitas organizações usam ferramentas herdadas para preparar os dados de modo manual. Embora essas ferramentas ofereçam recursos básicos, elas não são capazes de lidar com as complexidades das fontes de dados modernas (por exemplo, mídias sociais, formulários da web ou chatbots), que em geral contêm erros e exigem software sofisticado para garantir a precisão dos dados.
Problemas de integração de dados
A precisão dos dados é prejudicada pelos desafios de integração decorrentes da combinação de dados provenientes de fontes distintas, com diferentes estruturas e níveis de qualidade. Quando vários conjuntos de dados são integrados, erros e discrepâncias podem prejudicar a qualidade, comprometendo a precisão.
Práticas recomendadas de precisão de dados
Veja a seguir as práticas recomendadas que podem ajudar a garantir a precisão dos dados.
- Avalie o uso da automação relacionada a dados pela organização.
- Defina o estado ideal para precisão dos dados.
- Desenvolva e implemente uma estratégia.
- Estabeleça metas e métricas para quantificar o sucesso.
- Avalie processos de dados e implemente as alterações necessárias para otimização.
- Empregue automação e outras soluções de software para aumentar a produtividade e a precisão dos dados.
- Meça a precisão para identificar problemas e direcionar esforços de manutenção.
- Revise e atualize o plano de coleta de dados.
- Defina diretrizes sobre que tipo de dados a organização coleta, como eles são coletados e gerenciados.
- Solicite feedback dos usuários sobre a precisão dos dados para identificar áreas que precisam de melhorias.
- Treine os usuários em relação às metas de precisão e como garantir que elas sejam cumpridas.
- Use ferramentas de limpeza de dados para identificar e corrigir dados imprecisos, corrompidos ou duplicados.
- Use o perfil de dados para revisar e analisar os dados existentes para revelar inconsistências, anomalias e duplicações.
- Valide conjuntos de dados em fontes confiáveis.
Teste de qualidade de dados
Veja a seguir 10 das técnicas de teste de qualidade de dados mais amplamente utilizadas, que ajudam as organizações a manter dados precisos, consistentes e confiáveis.
1. Técnicas de validação de dados
Confirme se os valores dos dados estão corretos e seguem as regras utilizando:
- Validação de formato (por exemplo, e-mail, padrões de número de telefone).
- Validação de tipo de dados (inteiro, string, data).
- Verificações de intervalo (por exemplo, idade entre 0 e 120).
- Verificações de integridade referencial (por exemplo, chaves estrangeiras convertidas em chaves primárias válidas).
- Validação de regras de negócios (por exemplo, data de início ≤ data de término).
- Validação entre campos (por exemplo, código postal corresponde ao estado).
2. Técnicas de teste de integridade de dados
Verifique se não falta nenhum campo de dados crítico usando:
- Verificação da contagem de registros (origem x destino).
- Verificações de valores nulos ou em branco para campos obrigatórios.
- Verificações de limite/intervalo para integridade.
- Reconciliação de totais entre sistemas.
- Detecção de registros incompletos/parciais.
3. Técnicas para testes de exclusividade
Evite registros duplicados usando:
- Aplicação de restrição de chave primária.
- Consultas de detecção de registros duplicados.
- Verificações de exclusividade de chave composta.
- Detecção de registros duplicados com base em hash.
- Validação de exclusividade entre sistemas.
4. Teste de precisão dos dados
Verifique se os dados estão corretos, precisos e refletem a realidade usando:
- Validação da origem ao destino (por exemplo, verificações de ETL).
- Amostragem e verificação manual em relação aos documentos de origem.
- Verificações de precisão entre campos (por exemplo, taxa de imposto = % das vendas).
- Verificações estatísticas (médias, distribuições ou variância x expectativa).
- Validação de referência de terceiros (por exemplo, conjuntos de dados externos e APIs).
5. Técnicas para testar a consistência dos dados
Mantenha a consistência dos dados entre sistemas ou conjuntos de dados usando:
- Verificações de consistência referencial (por exemplo, chaves válidas entre tabelas).
- Consistência entre campos (por exemplo, os dados de contratação são anteriores à data de rescisão).
- Alinhamento de várias fontes (por exemplo, informações do cliente consistentes em todos os sistemas).
- Consistência temporal (por exemplo, carimbos de data/hora em ordem lógica).
- Aplicação de restrições (por exemplo, um status ativo por registro).
6. Técnicas de teste de integridade de dados
Valide relacionamentos entre conjuntos de dados para verificar:
- Integridade da chave estrangeira.
- Validação de atualização/exclusão em cascata para evitar registros órfãos.
- Testes de integridade de transação.
- Soma de verificação ou validação de hash após transferências.
- Controle de versão para dados mestre/de referência.
- Trilha de auditoria ou verificação de logs.
7. Técnicas para teste de atualidade de dados
Confirme se os dados estão atualizados e disponíveis quando necessário usando:
- Monitoramento de contrato de nível de serviço (SLA) (por exemplo, tempos de conclusão de ETL).
- Verificações de carimbo de data/hora versus hora atual (por exemplo, dados com menos de 24 horas).
- Medição de latência entre pipelines.
- Limites de atualização.
- Comparação de atualidade entre streaming e lote.
8. Técnicas para testar a conformidade dos dados
Mantenha a adesão aos formatos e padrões usando:
- Validação de código padronizado (por exemplo, códigos de país ISO).
- Correspondência de padrões (por exemplo, datas no formato MM-DD-AAAA).
- Validação de vocabulário controlado (por exemplo, usando listas de opções).
- Validação de esquema.
- Alinhamento de dados com a fonte de referência.
9. Técnicas de perfil de dados e de detecção de anomalias
Identifique valores discrepantes, tendências e padrões inesperados com:
- Análise de distribuição de frequência.
- Detecção de valores discrepantes com base em limites estatísticos.
- Análise de padrões.
- Perfis duplicados e nulos.
- Análise de tendências ao longo do tempo.
- Detecção de anomalias com tecnologia de IA e machine learning.
10. Técnicas para reconciliação de dados de ponta a ponta
Garanta que os dados permaneçam consistentes entre sistemas e em pipelines e transformações de dados usando:
- Reconciliação de registros entre origem e destino (por exemplo, contagens de linhas e somas).
- Validação de totais agregados (por exemplo, totais de vendas em pipelines).
- Reconciliação em campo (por exemplo, campo de origem e campo transformado).
- Reconciliação entre sistemas (por exemplo, CRM, ERP e alinhamento de data warehouse).
- Relatórios de reconciliação de trabalho ETL.
- Saldo e totais de controle antes e após as transformações.
Uma estratégia abrangente para a precisão dos dados
As organizações implementam controles de dados seguindo as práticas recomendadas de governança e gestão de dados para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades viabilizadas pela alta precisão dos dados. Isso inclui a definição de padrões de qualidade de dados, a realização de auditorias regulares de dados e o investimento no treinamento de funcionários.
Uma estratégia ampla voltada para a precisão dos dados reduz erros que comprometem todas as áreas da empresa e estabelece padrões de qualidade de dados nos processos e sistemas. Isso pode ser facilitado por software, especialmente quando aliado a um compromisso de compreender as nuances da precisão dos dados e os fatores que a influenciam.
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