Qualidade de Dados – O Ponto da Virada (Parvathy Menon)

“Os dados são uma coisa preciosa e duram mais do que os próprios sistemas.” assim disse

Tim Berners-Lee, o inventor da World Wide Web. 'Precioso' desde que os dados sejam realmente confiáveis ​​e de qualidade garantida e consistente. E os clientes, indiscutivelmente, concordaram com o fato de que a qualidade de dados realmente forma a base de todas as suas iniciativas de gerenciamento de dados e análises.

Mas então por que todo o furor em torno da qualidade dos dados e o rastro de empreendimento em torno disso. . O que mais confunde os clientes é a enormidade dos pontos de verificação em cada estágio do ciclo de vida dos dados. Com uma variedade de soluções de gerenciamento de dados que o cliente possui em seu cenário de sistema, viz. Data Warehouses, Data Marts, Master Data Management Solutions, Data Lakes e similares, parece haver algum nível de incerteza e ceticismo na abordagem de Data Quality.

E se alguém olhar para a extensão do ciclo de vida dos dados, os problemas de qualidade podem surgir em cada momento, desde a fonte até o ETL ou qualquer transformação de middleware até os data warehouses e data lakes consolidados do mundo e até ele finalmente pega o usuário final ou o cliente em alguma forma de análise de relatórios, tela do usuário etc. e seu kaboom !!!!

Portanto, entre a variedade de dados e sistemas existentes nas empresas, existe alguma regra rígida e rápida sobre onde e como lidar com o demônio da qualidade de dados? Bem, muito, muito na nossa lista de desejos. mas então, se os desejos fossem cavalos……O único propósito de um programa de qualidade de dados deveria ser garantir que dados sacrossantos sejam disponibilizados para todos os processos de negócios aplicáveis, sejam eles consumidores internos ou externos.

Aqui está uma lista das principais diretrizes que podem ajudar a orientar a visão de qualidade de dados da sua organização:

Categorize e priorize seus dados:

Entre os vários tipos de dados disponíveis viz. Dados mestre, dados transacionais/operacionais, dados de referência, dados analíticos, pode haver um desejo urgente de limpar os dados dentro dos limites dos sistemas operacionais ou analíticos, pois é o mais próximo de onde os usuários acessam/usam seus dados, mas chamando isso de uma solução de curto alcance seria um eufemismo, porque, afinal, estamos apenas lidando com o problema como e quando ele surge e não o abordamos em sua essência. Em vez disso, o que faz mais sentido é olhar para a categoria de dados que está realmente sendo usada em toda a empresa e que não seria outra senão suas entidades de negócios principais de Cliente, Produto, Fornecedor, Funcionário, Ativos e Localização, etc. Assim, Limpeza, Enriquecimento Os processos de correspondência e sobrevivência aplicados aos dados mestres podem ser usados ​​para criar a melhor versão do registro mestre e, assim, fornecer uma visão única, unificada e consistente de suas principais entidades de negócios.

 Aplique as verificações no início do ciclo de vida:

Limpe os dados o mais próximo possível da fonte e agora essa é uma prática recomendada fundamental e, claro, um caso de entrada e saída de lixo. a própria fonte, pois isso pode economizar muito esforço e despesas. E tanto quanto você pode tentar limpar e padronizar os dados em seus sistemas de origem, você prefere fazer verificações antes da entrada para evitar a necessidade de limpeza post facto

 Problemas Diferentes Latências Diferentes:

Certos processos críticos da organização podem exigir verificações de qualidade de dados em tempo real que são inevitáveis ​​para evitar atividades fraudulentas ou duplicadas. Exemplo sendo qualquer transação bancária. Ao contrário de um processo de menor impacto nos negócios. Em ambos os casos, por mais que você aplique os princípios de gerenciamento de qualidade de dados, é preciso reconhecer as necessidades urgentes em relação às outras e abordar a tarefa de acordo

Inclusão empresarial em todas as etapas:

A participação das partes interessadas do negócio durante a jornada de qualidade de dados não pode ser mais enfatizada. Desde o início da jornada DQ, também conhecida como avaliação de qualidade, até a limpeza e desduplicação dos dados, espera-se um nível muito alto de envolvimento do lado comercial. E nem é preciso dizer que o compromisso comercial e o patrocínio do programa de qualidade de dados significam a probabilidade de seu sucesso

 Estabeleça um processo de correção de loop fechado:

Essa atividade contínua contínua de avaliação, limpeza e organização garantirá que os dados sejam adequados para o propósito e sejam usados ​​em todos os momentos, em vez de realizar uma atividade única ou em retaliação a um relatório de erro ou escalonamento

 Adote sprints ágeis:

Pode-se chamar a combinação de Agile e DQ de uma combinação perfeita. Adotar uma abordagem ágil em seu programa de qualidade de dados pode ajudar a reduzir em grande parte a latência que surge do feedback atrasado das partes interessadas. Uma abordagem ágil no DQ ajuda a acelerar todo o processo, pois os Stakeholders de negócios podem desempenhar o papel de gerente de produto e, além disso, como o sprint seria focado em uma área de negócios específica, permite análises mais rápidas e, portanto, resultados mais rápidos (leia valor em Agile)

 Aproveite os conjuntos de ferramentas:

Capturar grandes quantidades de dados de sistemas diferentes e tentar analisar os dados para revelar seu verdadeiro valor pode ser uma tarefa difícil para os analistas, já que o processo não é apenas manualmente complicado, mas também ineficiente e sujeito a erros. Com uma infinidade de conjuntos de ferramentas disponíveis para criação de perfil e limpeza de dados, organização de dados, é imperativo que as empresas invistam no tipo certo de ferramenta, permitindo que as empresas forneçam informações verdadeiramente valiosas da maneira mais ideal

Um foco contínuo na qualidade dos dados vale cada centavo do investimento, pois não apenas ajudará a instilar a confiança nos dados da empresa, mas também ajudará a colher os benefícios de todas as outras soluções corporativas existentes 

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• Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/23987/data-quality–the-tipping-point?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs