Data trust: a qualidade dos dados como vantagem competitiva para as organizações

Ouvimos ao longo dos anos que os dados são preciosos para as organizações, o novo petróleo dado a riqueza que podem trazer às empresas e à sua tomada de decisão para o negócio.

Costuma-se dizer, também, que mais importante do que a quantidade é a qualidade; nos dados, a premissa mantém-se. Não importa ter grandes quantidades de dados se a qualidade dos mesmos não permitir tomar decisões que, de facto, impulsionem o negócio das organizações.

De acordo com a Gartner, a má qualidade dos dados custa, em média, 12,9 milhões de euros por ano às organizações. Para além do impacto imediato na receita, a longo prazo, “a má qualidade dos dados aumenta a complexidade do ecossistema de dados e leva a más tomadas de decisão”.

A qualidade dos dados está diretamente relacionada com a qualidade da tomada de decisão e, na verdade, a ênfase neste tema tem vindo a crescer nas organizações. Segundo a Gartner, “a qualidade dos dados é a vantagem competitiva que os líderes de dados e analítica precisam para melhorar continuamente”.

Decisão com confiança

As organizações têm de ter os melhores dados disponíveis para tomar a decisão correta. Para isso, ter uma estratégia que permita ter os dados corretos para tomar decisões com confiança é essencial.

Nadine Côrte-Real, Gestora de Projetos no Banco de Portugal e Professora Convidada na NOVA IMS, refere, em entrevista à IT Insight, que são necessárias várias dimensões “fundamentais para medir a qualidade dos dados”:

Completeness, onde “queremos saber se quando estamos a olhar para os dados, os dados estão completos para serem utilizados. É diferente usar um dataset que esteja fragmentado ou um que esteja completo e que seja representativo do fenómeno que estamos a analisar”;
Precisão, uma vez que é preciso perceber até que ponto “existe uma representação precisa do fenómeno que estamos a analisar”;
Consistência, dado que as organizações querem “dados consistentes ao longo da organização” para que seja possível “tomar a mesma decisão, estando no departamento A ou B, porque têm acesso aos mesmos dados”;
Unicidade, onde se procura ter “dados únicos que têm um conceito único e garantimos que esse dado é o único ao nível da organização, muito em linha com a promoção da gestão integrada da informação”;
Validade, onde é necessário que “os dados respeitem formatos, tipos de dados e intervalos de valores” e que permitam uma “validação mais técnica, mas basilar para podermos analisar” a informação;
Pontualidade, tendo em conta que são necessários os dados mais atualizados possível, uma vez que se os dados “não estão atualizados, não vão servir para tomar decisões atuais e corretas”;
E, por fim, a acessibilidade, porque é importante “que exista uma gestão de acessos de acordo com a própria classificação dos dados”.

Este último ponto, especifica, pode parecer “um tema paralelo”, mas é “um tema muito importante para garantir que as pessoas têm acesso aos dados, utilizam os dados e vão alimentar os dados para terem melhor qualidade e estarem mais atuais”.

Caminho para a liderança

Se apenas há relativamente pouco tempo é que as grandes empresas começaram a olhar para o tema da qualidade dos dados na tomada de decisão, as empresas de menor dimensão estão ainda mais longe de perceber a necessidade de ter dados de qualidade. Nadine Côrte-Real refere que este “caminho” começa nas grandes empresas, que “começam a dar estes primeiros passos e, depois, temos os followers que vão acompanhando as tendências”.

Se as organizações hoje dependem cada vez mais dos dados para tomar decisões, os dados passam a ser vistos como “um ativo estratégico” que deve ser alavancado. De acordo com a Gestora de Projetos no Banco de Portugal, uma forma de alavancar este ativo “é exatamente com a qualidade dos dados”.

Isto faz com que a qualidade dos dados seja “definida cada vez mais nas empresas que começam a perceber a importância de serem centradas em dados e tomar decisões com base em dados acaba por ser uma prioridade estratégica” da organização.

Papel da cloud e inteligência artificial

Um dos temas levantados por Nadine Côrte- -Real é a migração para a cloud. Se é um facto que as empresas olham para o tema como uma possibilidade de reduzir custos e adicionar serviços que antes não tinham – incluindo de analítica de dados –, as organizações nem sempre se lembram do “monstro de dados” que têm para migrar.

Muitas vezes, as empresas têm “lixo” e é preciso existir “um processo de controlo de qualidade, ou melhor, tem que haver um programa quase de controlo de qualidade para haver essa migração” para a cloud.

No tema da inteligência artificial, a tecnologia “só funciona se os dados forem bons; temos que ter dados bons que alimentem os modelos analíticos para que se tomem as decisões para que os algoritmos tomem as decisões corretas e aprendam da melhor forma”, explica a também Professora Convidada na NOVA IMS.

Fontes externas

Existe a tendência de recolher dados externos, mas este é um tema que veio trazer desafios adicionais às organizações. Nadine Côrte-Real refere que a tendência de “recolher muita informação externa” para “oferecer uma visão holística” tem de “ser analisada com cautela porque, a meu ver, não poderia estar mais errado”.

A Gestora de Projetos no Banco de Portugal indica que há fontes externas que são relevantes e devem ser exploradas, mas que “as empresas se devem focar, primeiro, na consolidação da informação que já têm e só procurar fora quando há a certeza de que não há internamente”.

É aqui, diz, que entra o tema do data governance, uma vez que “não adianta uma organização contar com um grande volume de informações e não ser capaz de utilizá-las a seu favor”. Tendo em conta que existem cada vez mais fontes externas e é “muito importante saber para onde olhar, definir hierarquias para alimentar os processos de negócio e ponderar a utilização das mesmas”.

Também a questão do IoT traz muitas oportunidades para as empresas “explorarem e integrarem novas fontes, é certo, mas devem ser exploradas com cautela porque estas podem trazer grandes benefícios, mas também grandes riscos associados à fraca qualidade dos dados”.

“Não é um problema do IT”

Por esta altura, grande parte das organizações já iniciaram a sua jornada para tirar o máximo partido dos dados, mas nem todas se preocupam inicialmente com a qualidade dos dados que recolhem.

Assim, é importante que não se veja o tema do controlo de qualidade dos dados de forma isolada e a nível departamental porque “o controlo de qualidade não é uma tarefa de suporte; é uma tarefa essencial”, assegura Nadine Côrte-Real. “A criação de inteligência de negócio e para o desenvolvimento de sistemas robustos é um processo moroso e é muitas vezes complexo de implementar, mas que é necessário e deve ser feito de forma contínua e estruturada”.

A qualidade dos dados é um “pilar fundamental” de qualquer programa corporativo de data governance e deve ser implementado para beneficiar a estrutura organizacional que alimenta e promove “um ecossistema de dados saudáveis”.

Esta estrutura deve ser implementada com base na “definição de políticas, de standards, de processos de gestão de qualidade de dados. É necessário que a empresa tenha este mindset”, explica, acrescentando, ainda, que o tema da qualidade dos dados “não é um problema do IT, nem se resume a exercícios adhoc que são feitos após terem tomado decisões erradas, sobre dados que se aperceberam que estavam ligeiramente enviesados. Cuidar dos dados acaba por ser uma responsabilidade de todos porque todos nós usamos dados”.

Ter os melhores dados só pode levar a melhores decisões. A qualidade dos dados está diretamente ligada à qualidade das decisões que as organizações vão tomar. Aqueles que posicionarem as suas organizações para gerir os dados corretamente e perceberem as vantagens inerentes aos mesmos vão ter vantagem no seu negócio.