Data Quality é um conceito que pode otimizar resultados, sem dúvidas. Saber quais dados coletar e como utilizá-los, além da procedência de cada um deles é essencial para que qualquer estudo seja minimamente satisfatório.
Quer saber mais sobre o tema? Neste conteúdo, você encontrará informações sobre:
- O que é Data Quality?;
- A importância da Data Quality;
- Como aplicar Data Quality;
- Os benefícios da Data Quality.
Aprenda como usar a Data Quality e otimize os resultados da sua empresa. Boa leitura!
O que é Data Quality?
O termo Data Quality, que pode ser traduzido como ‘qualidade dos dados’, refere-se ao aperfeiçoamento desse material e tem por objetivo avaliar a precisão e confiabilidade das informações utilizadas em uma pesquisa.
Com esses dados corretos, confiáveis, consistentes e completos, as possibilidades do que pode ser feito com eles, além dos insights que podem gerar, vão expandir consideravelmente.
Segundo uma pesquisa realizada pelo Serasa Experian em 2019, pelo menos um terço dos dados gerados são imprecisos na maioria das empresas. Isso acaba impactando diretamente no aproveitamento dessas informações e, consequentemente, na geração de melhores resultados.
Pois é! E ainda, de acordo com a pesquisa, 89% dos entrevistados batalham para encontrar um modelo de gerenciamento eficaz, o que consequentemente acaba atrasando a geração de novos insights.
Mas então, qual seria o modelo mais eficaz de gerenciamento de dados e como manter a geração de insights, através de dados precisos? Essas respostas você encontrará quando falarmos sobre a Data Quality na prática.
Mas antes disso, tem um ponto que não podemos deixar de lado.
Muitos pensam que as extensas listas de dados são responsabilidade dos setores de tecnologia. No entanto essa realidade já está mudando faz um bom tempo.
Estratégias voltadas para o uso de dados já estão presentes na rotina e estratégia de diversas outras áreas, como:
- Marketing;
- Comercial;
- RH;
- Logística.
Afinal, através dessas informações, é possível obter informações valiosas. No marketing, por exemplo, além de gerar insights assertivos sobre as melhores práticas de vendas, ainda possibilita engajar com comunicações personalizadas e impactar ainda mais os clientes.
Portanto, a Data Quality é, na verdade, um processo de aperfeiçoamento dos dados que são extremamente úteis para a empresas de todos os segmentos.
Mas qual a importância da Data Quality na prática?
No caso do meio corporativo, que é o nosso foco, a metodologia garante a consistência e precisão dos dados que você possui para garantir o bom funcionamento de toda uma cadeia de vendas.
A partir disso, é possível aprimorar as informações que são utilizadas no giro de estoque e no planejamento de estratégias mais assertivas para a sua comunicação. Ou seja, a utilização da Data Quality é importante porque é fundamental na manutenção de qualquer negócio.
Se você já trabalha com data-driven sabe a importância de dados confiáveis. a Data Quality acaba funcionando também como um complemento, aperfeiçoando ainda mais os insights de uma estratégia guiada por dados. E o que isso significa exatamente?
No marketing, por exemplo, quer dizer que as suas campanhas poderão ser guiadas por dados ainda mais específicos e assertivos sobre:
- Padrões de consumo;
- Hábitos de compra;
- Comportamento de pesquisa.
E tudo isso sem achismos ou “feelings”. Afinal, com ações data-driven, conseguimos olhar para fatos, através dos dados que comprovam a veracidade das informações e guiam a comunicação.
Agora, que tal aprendermos um pouco mais sobre a Data Quality na prática?
Aplicando a Data Quality em 4 passos
Agora que você já sabe o que é Data Quality, é importante entender como ele funciona na prática. E claro, para aplicar esse conceito existem diversas maneiras possíveis, mas mas vamos recomendar os caminhos mais “seguros” e usuais. Confira os 4 passos:
1. Identificando os dados mais relevantes
O primeiro passo é entender quais são os dados mais importantes para a empresa e como eles serão usados. E certamente não será uma tarefa tão simples. É preciso pensar, antes de tudo, na função que cada dado vai ter e o que você está tentando entender ou comprovar através deles.
Após essa identificação minuciosa, se você trabalha com uma equipe, é importante que todos saibam sobre os dados escolhidos como mais relevantes. Assim, é possível evitar problemas e falhas de comunicação durante o processo.
A partir disso, conseguimos segmentar os dados para aqueles que serão armazenados e estudados.
2. Limpando os “dados sujos”
Após a identificação dos dados mais valiosos, é preciso limpar aquelas informações que podem causar algum tipo de dificuldade na análise. E, sem dúvidas, essa é uma das etapas mais importantes do processo.
Limpar os dados será fundamental para uma boa aplicação da Data Quality. Afinal, se não houver essa limpeza, você vai gastar tempo e recursos com informações pouco precisas ou irrelevantes. Sem a etapa de limpeza, os melhores dados podem acabar ficando superficiais, por conta da grande quantidade de informações.
Para ajudar nesse processo, listamos alguns artigos que podem ajudar:
- Para pesquisas qualitativas, a SurveyMonkey, uma companhia baseada em nuvem de desenvolvimento de pesquisas online, divulgou um artigo com dicas sobre a limpeza de dados de pesquisa;
- Já para pesquisas quantitativas, o IBPAD (Instituição brasileira de pesquisa e análise de dados), forneceu ótimas dicas sobre o pré-processamento e a limpeza de informações desnecessárias.
3. Refinando os dados
Feita a identificação dos dados mais valiosos e a limpeza das informações desnecessárias, é hora de refinar os dados que você separou e já sabe que são importantes. Tenha em mente que essas informações precisam ser completas e consistentes a sua estratégia.
A etapa de refinamento pode ser considerada como uma segunda limpeza. No entanto, o foco aqui é uma filtragem necessária para garantir o Data Quality sem erros. E para ajudar, separamos um artigo com um tutorial completo sobre o processo de refinamento de dados.
4. Monitorando a qualidade de dados
Depois de todo o refinamento dos seus dados, é hora de acompanhar a eficácia e qualidade de dados. A partir desse monitoramento, é possível desenvolver metas, objetivos e indicativos sobre o nível de Data Quality, tanto o que a sua empresa já está conquistando, quanto o pretendido.
Como em toda estratégia, o monitoramento é fundamental e pode fazer a diferença no andamento do seu Data Quality. Por isso, acompanhe os dados e a evolução que eles apresentam constantemente.
E não se esqueça de compartilhar os insights com todos os envolvidos para que os esforços sejam concentrados nas metas definidas da melhor maneira.
Os 3 benefícios da Data Quality
Se você ainda tem alguma dúvida sobre as vantagens de trabalhar com qualidade de dados, confira algumas dicas esclarecedoras em relação aos benefícios dessa gestão para empresas:
1. Estratégias de marketing precisas
Dados refinados geram informações valiosas para criar campanhas altamente segmentadas e personalizadas. O que implica ativamente em estratégias mais precisas, já que você tem dados importantes sobre os clientes e consegue personalizar a comunicação de acordo com o que eles procuram e precisam.
Lembre-se que quanto mais assertiva for a sua comunicação, maiores as chances da conversão, já que você estará impactando o lead exatamente do jeito que ele precisa e com o produto que ele procura, no momento mais adequado.
2. Supply Chain e gestão de estoque
O gerenciamento da cadeia de suprimentos do seu negócio também pode ser feito através da qualidade de dados.
Por exemplo: você precisa saber tudo que tem em seu estoque, quais regiões compram mais e onde a sua distribuição está prejudicada. Com a Data Quality é possível ter informações preciosas dessa gestão de estoque para adequar suas estratégias e equilibrar a distribuição, de acordo com as necessidades.
Inclusive, a qualidade de dados aliada ao supply chain é o que pode fazer a diferença na sua estratégia logística. Com ela, é possível garantir um bom funcionamento do seu giro de estoque e, consequentemente, melhorar seus resultados internos, seja com clientes ou até mesmo com fornecedores.
3. Controle de informações e segurança de dados
Trabalhando com os 4 passos de aplicação da Data Quality, você tem controle das informações que chegam em sua empresa. Lembra do processo de identificação dos dados importantes, limpeza e refinamento?
Utilizando essas etapas você sabe tudo que recebe e, consequentemente, consegue controlar as informações que possui, garantindo a segurança da sua empresa e do seu cliente. E claro, isso vale tanto para o ambiente corporativo, operacional ou jurídico, pois ajuda a evitar o vazamento de dados.
Em suma, usando a qualidade de dados, além de ter acesso a dados valiosos que podem ajudar na gestão da cadeia de suprimentos e na geração de insights das suas campanhas de comunicação, você garante a segurança de todos os envolvidos.
Atualmente, qualquer empresa possui uma quantidade enorme de dados de todos os tipos. Por isso, é preciso que seja feita uma análise minuciosa dessas informações com calma e muita atenção. Em outras palavras, é preciso dar preferência à Data Quality de maneira gradativa e responsável.
Esperamos ter esclarecido todas as suas dúvidas sobre o que é Data Quality e como utilizar a qualidade de dados em seu negócio. Experimente, faça testes, observe, analise, monitore e lembre-se que uma gestão de dados eficaz pode ser a chave do sucesso.
Gostou de saber mais sobre esse tema? Continue acompanhando o blog e não perca um conteúdo sobre estratégias e tudo o que você precisa saber sobre soluções digitais!
