10 sinais de dados ruins: como identificar dados de baixa qualidade

O que são dados ruins?

Se dados de boa qualidade são aqueles adequados ao propósito, podemos dizer que dados de má qualidade não são adequados ao propósito. Ou seja, não são bons o suficiente para apoiar os resultados para os quais estão sendo usados.

Muitas vezes, dados brutos podem ser considerados dados ruins. Por exemplo, dados extraídos de redes sociais como o Twitter são não estruturados e, em seu estado bruto, não estão prontos para análise ou para outros usos que gerem insights.

Porém, dados brutos podem se tornar bons dados por meio de limpeza e processamento — etapas que normalmente exigem tempo.

Em termos simples, qualquer dado sem estrutura e com problemas de qualidade como imprecisão, incompletude, inconsistências e duplicidades pode ser considerado dado ruim.

Por que a qualidade dos dados importa

Qualidade de dados diz respeito ao estado de elementos de dados qualitativos ou quantitativos: mede a condição dos dados com base em fatores como precisão, completude, consistência, confiabilidade e atualização. Além de dados de clientes, isso inclui dados de produto, da empresa, de fornecedores e muito mais.

Garantir que seus dados tenham boa qualidade é vital. Para extrair valor, precisamos que os dados sejam precisos, úteis o suficiente para sustentar os resultados desejados e bons o bastante para otimizar o uso dos recursos disponíveis.

Por que ocorre baixa qualidade de dados?

Há três tipos principais de problemas de qualidade de dados que impactam diretamente a eficiência operacional:

• Erro humano. Uma das causas mais comuns é o erro humano; isso normalmente ocorre quando o processo de entrada de dados carece de padronização ou quando colaboradores inserem valores manualmente em planilhas. Ambos os cenários aumentam as chances de erro.
• Sistemas díspares. As organizações costumam armazenar dados em vários sistemas distintos, cada um com suas próprias regras. Construir um dataset pode exigir integrar diversas fontes desses sistemas, resultando em duplicidade, campos ausentes ou rótulos inconsistentes. Também é comum que campos diferentes tenham o mesmo significado, mas sejam tratados de forma distinta em outro sistema.
• Dados inválidos. Mudanças acontecem e os negócios evoluem. Quando isso ocorre, os dados precisam ser ajustados (por exemplo, alterar o nível de detalhe na estrutura, descontinuar campos ou atualizar campos). Porém, os analistas podem só perceber as mudanças necessárias na hora de usar os dados.

Esses fatores são as principais causas de dados ruins e viram gargalos quando chega o momento de usar os dados.

Você pode aprender a melhorar a qualidade dos dados em Python neste tutorial de limpeza de dados do DataCamp.

O custo dos dados ruins

O custo de dados ruins varia conforme vários fatores. Em certos cenários, os custos se acumulam em processos a jusante ou em atrasos em operações críticas. No pior caso, todo o processo pode falhar.

Vamos analisar alguns desses custos.

Insights falhos

Os insights que extraímos dependem da qualidade dos próprios dados. Por exemplo, líderes podem tomar uma decisão importante com base em insights sem perceber que as múltiplas fontes usadas para essas análises contêm duplicidades. A redundância pode distorcer os resultados a ponto de não refletirem a realidade, gerando conclusões equivocadas.

Despesas financeiras

Em um artigo sobre como construir um business case para melhorar a qualidade de dados, a Gartner afirmou que “as organizações acreditam que a baixa qualidade de dados é responsável por uma média de US$ 15 milhões por ano em perdas” e que “isso tende a piorar à medida que os ambientes de informação se tornam cada vez mais complexos — um desafio para organizações de todos os portes”.

Eficiência organizacional

Com mais empresas operando com dados no centro, dados ruins impactam diretamente toda a organização. Por exemplo, o time de vendas pode abordar o público-alvo errado — algo que poderia ser evitado se tivessem acesso a dados de boa qualidade.

Problemas durante migração

Imagine que uma organização decide migrar de uma plataforma para outra; a nova pode ter regras de governança e padronização diferentes da antiga, causando problemas de migração. Você também pode enfrentar uma situação em que a plataforma armazena dados em um formato distinto: isso torna o mapeamento preciso mais difícil.

Um grande gargalo

A baixa qualidade de dados pode rapidamente gerar gargalos severos na transformação digital da organização. Problemas que surgem precisam ser corrigidos — o que pausa o projeto. Repetir isso várias vezes compromete a adoção e consome recursos.

10 sinais de dados ruins

A qualidade da entrada determina a qualidade da saída. É praticamente impossível gerar relatórios precisos e confiáveis com dados incompletos, inconsistentes ou corrompidos: lixo entra, lixo sai.

Como saber, então, se sua organização sofre com problemas de qualidade de dados? Aqui estão dez sinais para ficar de olho (sem ordem específica):

#1 Informações importantes ausentes

Faltas de dados podem ter várias causas: falha de equipamento, perda de arquivos, cadastro incompleto etc. Embora não seja incomum haver alguns dados ausentes em qualquer conjunto, a falta de informações críticas traz muitos desafios. Três principais:

1. A ausência de dados reduz o poder estatístico, diminuindo as chances de detectar um efeito real.
2. Os dados faltantes podem introduzir viés na estimação de parâmetros.
3. A falta de informações cruciais pode reduzir a representatividade das amostras.

Você pode aprender mais sobre como lidar com dados faltantes em Python no nosso curso online.

#2 Esforço e tempo excessivos em tarefas operacionais

Se você sente que passa a maior parte do tempo em tarefas manuais, provavelmente está lidando com dados ruins. Uma estratégia de gestão de dados ineficiente (ou inexistente) pode levar você a organizar dados manualmente de várias fontes, correr atrás de pessoas para preencher lacunas e digitar tudo em planilhas.

#3 Poucos insights acionáveis

Insights acionáveis são conclusões que se traduzem diretamente em ação ou resposta. Por isso, precisam ser relevantes, específicos e valiosos para quem decide.

O valor desse tipo de insight está no que ele traz de novo para a conversa. Isso não significa, porém, que precise vir de um dataset completamente inédito. Se seus dados só dizem o que você já sabe de antemão, então não agregam valor nem relevância.

#4 Dificuldade para analisar os dados

É necessário normalizar seus dados para:

1. Garantir que a tabela contenha apenas dados diretamente relacionados à chave primária
2. Assegurar que cada campo contenha exatamente um elemento de dado
3. Eliminar dados redundantes

Sem dados normalizados, conduzir análises pode ser extremamente difícil, já que cada fonte pode trazer formatos, campos e rótulos que variam bastante.

#5 Perda de oportunidades

A sensação de que você não está extraindo o máximo dos seus dados pode ser constante — especialmente se você não confia na sua estratégia atual. Um sinal claro de dependência de dados ruins é o aumento de exposição a riscos desnecessários, deixando você vulnerável quando ocorrem mudanças repentinas.

#6 Insights que não chegam a tempo

Você precisa de acesso imediato aos dados em um repositório centralizado. Isso permite gerar relatórios com rapidez e facilidade, entre outros benefícios — como reduzir redundâncias, minimizar erros e simplificar o acesso à informação.

Dados centralizados significam que toda a organização trabalha com o mesmo blueprint e segue as mesmas regras. A ideia é evitar discrepâncias que surgem do uso de dados e ferramentas díspares.

#7 Erros demais nos dados

Errar é humano. É irreal esperar dados perfeitos quando alguém insere informações manualmente no sistema. Os dados devem ser auditados. Isso também ajuda a identificar se os erros vêm do provedor de utilidades/sistema ou de falhas humanas.

#8 Falta de confiança dos tomadores de decisão

Dados devem gerar confiança. Ter dados confiáveis é pré-requisito para decisões orientadas por dados. Quando quem decide não confia nos dados, a tendência é voltar aos velhos hábitos — decisões no “feeling” e palpites informados.

Saiba mais sobre a importância de tomada de decisão orientada por dados para negócios com nosso curso online.

#9 Falta de visibilidade de métricas-chave do negócio

Quando os KPIs (Key Performance Indicators) não estão disponíveis em tempo real, fica difícil saber quais ações vão gerar maior impacto.

#10 Experiência do cliente desconexa

Um sinal claro (e possivelmente caro) de dados ruins é quando clientes recebem conteúdos que não condizem com sua etapa na jornada de compra. Hoje, consumidores não “querem” uma experiência personalizada — eles esperam por isso. Se os clientes não recebem personalização consistente em todos os pontos de contato, a experiência fica desconexa.

Identificar mais de alguns desses sintomas na sua organização é motivo de atenção: provavelmente existe um problema de qualidade de dados. Saiba mais sobre como construir sistemas de recomendação em Python com nosso curso online.

Como lidar com dados ruins

Esperamos que agora esteja claro: nem todo dado é bom. A melhor forma de lidar com dados ruins é prevenir a baixa qualidade na origem. Porém, isso pode ser difícil se você já está enfrentando o problema.

Os passos a seguir ajudam a gerenciar dados ruins quando eles já foram coletados:

Passo 1: aceite a realidade

Você tem dados ruins. Aceite. Se não reconhecer o problema, é muito improvável que você se disponha a melhorar.

Passo 2: atualize seus dados ruins

Com base no que você aprendeu para identificar dados problemáticos, faça a limpeza — provavelmente incluindo a atualização de registros existentes.

Passo 3: implemente um programa de qualidade de dados

Programas de qualidade de dados reduzem o risco de erros e estabelecem processos comuns e confiáveis para sustentar o uso e a produção de dados.

Passo 4: aprimore as técnicas de coleta

Implemente técnicas melhores para adquirir dados: pode envolver deixar de pedir informações desnecessárias e explicar por que você precisa de determinados dados, como pretende usá-los e o que seu cliente ganha ao compartilhá-los.

Passo 5: eduque quem está ao seu redor

Para gerenciar melhor os dados, os colaboradores precisam saber como coletar, tratar, descartar e administrar dados.

A chave para lidar com dados ruins é atuar na fonte. Se você já coletou dados de baixa qualidade, aceite o problema e realize a limpeza e as atualizações necessárias. Depois de organizar a casa, reduza o risco de reincidência com um programa de qualidade que eleve as práticas de gestão de dados da sua organização. Você tem competências em dados suficientes? Aprenda a responder perguntas do mundo real usando dados com a trilha de habilidades Data Skills for Business do DataCamp.