Como melhorar a qualidade dos dados na sua empresa

Melhorar a qualidade dos dados

Para melhorar a qualidade dos dados numa empresa exige atuar em três frentes em simultâneo: definir uma origem única para cada tipo de informação, estabelecer regras claras sobre como os dados são introduzidos e mantidos em cada sistema, e criar mecanismos que detetem e corrijam inconsistências antes que se propaguem para a operação. Não é um problema que se resolve com tecnologia isoladamente, pois a qualidade dos dados depende, acima de tudo, de decisões de processos bem definidos.

O problema com os dados nas empresas não é a falta de informação

Existe uma ideia instalada de que as empresas precisam de mais dados - mais registos, mais métricas, mais indicadores. Na realidade, a maior parte das organizações já tem dados em abundância, o problema é que não confia neles.

E quando a confiança nos dados falha, as decisões passam a basear-se em estimativas, os relatórios são construídos manualmente a partir de fontes cruzadas, e as equipas gastam tempo considerável a verificar informação em vez de a utilizar.

A qualidade dos dados não é uma questão de volume, mas sim de fiabilidade. Um dado é de qualidade quando é correto, está atualizado, é consistente com o que existe noutros sistemas e pode ser utilizado com confiança, sem necessidade de validação adicional. Quando estas condições não estão reunidas, a empresa opera com uma visão distorcida da sua própria realidade, e os custos dessa distorção, ainda que difusos, são reais e contínuos.

Qualidade dos dados exige sistemas organizados

Melhorar a qualidade dos dados não depende apenas da forma como a informação é introduzida, depende da capacidade da empresa estruturar os seus sistemas de forma coordenada.

Quando cada plataforma funciona de forma isolada, os dados tendem naturalmente a perder consistência. Pelo contrário, quando existe interoperabilidade e uma estrutura clara sobre como a informação circula, os processos tornam-se mais previsíveis e os dados mais fiáveis.

É esta organização que permite:

• reduzir duplicação de informação;
• evitar inconsistências entre sistemas;
• melhorar a eficiência operacional;
• garantir maior confiança nos dados utilizados pela gestão.

A qualidade dos dados não resulta apenas da tecnologia utilizada, mas da forma como os sistemas suportam a operação e comunicam entre si.

Porque a qualidade dos dados se degrada com o tempo

A maioria das empresas não começa com dados de má qualidade, a degradação acontece de forma gradual, à medida que os sistemas crescem sem uma estrutura que os coordene.

Quando uma nova plataforma começa a ser utilizada sem definir como se articula com as existentes, a informação começa a existir em diferentes sítios. Quando não há regras claras sobre quem pode alterar um dado e onde, surgem versões divergentes da mesma informação e quando os processos de introdução de dados não são padronizados, os erros acumulam-se.

Este processo é quase invisível no início: uma duplicação aqui, uma inconsistência ali são problemas que parecem menores e que, isoladamente, não causam grande impacto, mas com o tempo, à medida que os sistemas se multiplicam e os volumes de informação aumentam, o efeito acumulado torna-se difícil de ignorar. A empresa descobre, muitas vezes no pior momento possível, que não consegue responder a uma pergunta simples com uma única fonte de verdade.

As principais causas de má qualidade de dados nas organizações

Antes de melhorar a qualidade dos dados, é necessário compreender de onde vêm os problemas, sendo que na maioria das empresas, as causas são recorrentes e identificáveis.

A primeira e mais comum é a ausência de uma origem única para cada tipo de dado. Quando a mesma informação pode ser criada e alterada em múltiplos sistemas, a divergência entre versões é uma consequência praticamente inevitável porque sistemas sem coordenação produzem naturalmente informação descoordenada.

A segunda causa está nos processos de introdução de dados. Quando não existem regras claras sobre como a informação deve ser registada - que campos são obrigatórios, que formatos devem ser respeitados, que validações devem existir no momento da entrada - os dados ficam sujeitos à interpretação de cada utilizador. O resultado são registos incompletos, formatos inconsistentes e informação que não pode ser agregada nem comparada de forma fiável.

A terceira causa é a ausência de processos de revisão e correção. Os dados degradam-se com o tempo mesmo quando foram bem introduzidos - contactos ficam desatualizados, estados de processos deixam de refletir a realidade, referências tornam-se obsoletas. Sem mecanismos periódicos de verificação, os erros acumulam-se silenciosamente até se tornarem um problema estrutural.

Como definir a origem dos dados: o princípio da fonte única de verdade

O primeiro passo para melhorar a qualidade dos dados é definir, para cada tipo de informação relevante para a operação, qual é o sistema onde esse dado é criado, mantido e atualizado. Este princípio, habitualmente designado na literatura técnica como single source of truth, é a base de qualquer estratégia de gestão de dados bem estruturada.

Na prática, isto significa tomar decisões explícitas:

• os dados de clientes vivem no CRM, e qualquer atualização deve ser feita ali;
• os dados financeiros têm origem no ERP, e não em folhas de cálculo paralelas;
• o estado de um processo é registado na plataforma operacional.

É a partir daí que os restantes sistemas o devem consumir, os outros sistemas podem ler e utilizar esta informação, mas não devem poder alterá-la de forma independente, caso contrário, a fonte única deixa de ser única.

Esta decisão, por si só, elimina grande parte da duplicação e da inconsistência que afetam a qualidade dos dados na maioria das empresas. Não requer tecnologia sofisticada, requer, antes de mais, clareza sobre onde cada coisa pertence.

Padronização e validação: como evitar erros na introdução de dados

Definir a origem dos dados resolve o problema de onde a informação deve existir, mas não resolve o problema de como essa informação é introduzida. Para que os dados sejam fiáveis, é necessário garantir que, no momento em que são registados, respeitam um conjunto de regras mínimas de qualidade.

Isto passa por padronizar os processos de introdução de dados em cada sistema:

• campos obrigatórios que não podem ficar em branco;
• formatos definidos para datas;
• números de telefone ou referências;
• listas de valores controlados que impedem entradas livres onde não fazem sentido.

Estas são medidas simples que, quando aplicadas de forma consistente, reduzem drasticamente os erros na origem. A validação feita no momento da entrada é sempre mais eficiente do que a correção feita posteriormente.

Igualmente importante é garantir que as regras de introdução de dados são conhecidas e compreendidas pelas equipas que trabalham com os sistemas. A padronização técnica tem limites quando os utilizadores não percebem porque é que as regras existem ou quando as contornam por falta de formação. A qualidade dos dados é, em última análise, um problema que combina arquitetura de sistemas com comportamento organizacional.

Interoperabilidade e qualidade de dados: uma relação direta

Num ecossistema com vários sistemas empresariais, a qualidade dos dados depende também de como esses sistemas comunicam entre si. Uma integração de sistemas mal desenhada pode destruir a qualidade dos dados mesmo que cada sistema, individualmente, os mantenha bem estruturados.

Quando a informação passa de um sistema para outro sem controlo adequado através de sincronizações bidirecionais sem regras claras, exportações manuais ou automações construídas sem uma lógica de dados consistente, os erros multiplicam-se ao longo do fluxo. Um dado mal sincronizado propaga-se para todos os sistemas que o consomem, tornando o problema cada vez mais difícil de rastrear e corrigir.

Uma boa estratégia de interoperabilidade define não só como os sistemas comunicam, mas também quais os dados que cada sistema pode receber, em que condições e com que validações. A circulação de informação entre plataformas deve ser tão controlada quanto a sua introdução inicial porque é nesses pontos de transição que a qualidade dos dados é mais vulnerável.

Monitorização e manutenção: a qualidade dos dados não é um estado, é um processo

Um erro comum nas empresas que investem em melhorar a qualidade dos dados é tratar o problema como um projeto com início e fim. Faz-se uma limpeza de dados, corrigem-se as inconsistências mais visíveis, definem-se algumas regras e considera-se o assunto resolvido, mas meses depois, os problemas reaparecem.

A qualidade dos dados não é um estado que se alcança e se mantém automaticamente, é um processo contínuo que exige monitorização regular, mecanismos para se detetar anomalias e processos definidos para correção quando os problemas surgem. Tal como qualquer outro aspeto da operação, os dados degradam-se se não forem geridos de forma ativa.

Isto implica definir indicadores de qualidade para os dados da operação como: percentagem de registos completos, consistência entre sistemas, taxa de duplicados, rever esses indicadores com regularidade e ter processos claros para atuar quando os valores se deterioram. Não é necessário que este processo seja complexo, mas é necessário que exista.

O impacto da qualidade dos dados na eficiência operacional e na tomada de decisão

Quando a qualidade dos dados melhora, os efeitos fazem-se sentir em toda a empresa:

• As equipas passam menos tempo a verificar e a reconciliar informação e mais tempo a utilizá-la;
• Os relatórios deixam de depender de sínteses manuais e passam a ser gerados diretamente a partir dos sistemas, com confiança no que mostram;
• Os processos tornam-se mais fluidos porque a informação que os suporta é consistente e está disponível onde é necessária.

O impacto mais estratégico, porém, está na qualidade da tomada de decisão. Dados fiáveis permitem identificar padrões reais, detetar problemas antes que se agravem e avaliar resultados com base no que efetivamente aconteceu.

Quando os dados não são fiáveis, este tipo de análise torna-se impossível ou, pior, produz conclusões erradas com aparência de rigor. A maturidade na gestão de dados é, por isso, um fator que distingue organizações capazes de aprender e adaptar-se daquelas que operam essencialmente às cegas.

Melhorar a qualidade dos dados começa por uma decisão de arquitetura de sistemas

A qualidade dos dados numa empresa não melhora com uma ferramenta nova nem com uma limpeza pontual de registos. Melhora quando existe uma decisão deliberada sobre como os dados devem ser estruturados, onde devem existir, como devem circular entre sistemas e como devem ser mantidos ao longo do tempo.

Esta é, essencialmente, uma decisão de arquitetura e não de tecnologia. Os sistemas podem ser modernos ou simples, muitos ou poucos, o que determina a qualidade dos dados é a forma como estão organizados e as regras que governam a forma como a informação é gerida dentro desse ecossistema.

Empresas com sistemas modestos mas bem estruturados tendem a ter dados muito mais fiáveis do que empresas com tecnologia avançada mas sem uma lógica clara por baixo. É por isso que melhorar a qualidade dos dados é, em grande medida, o mesmo desafio que organizar os sistemas empresariais: começa pela clareza sobre o que deve estar onde, como deve circular e quem é responsável por quê.