Como a higienização de dados aumenta a eficiência operacional?

Atuando para corrigir informações incorretas, incompletas, duplicadas ou inconsistentes em uma determinada base, a higienização de dados maximiza a qualidade das tomadas de decisão, promove processos mais eficientes e se reflete em maior eficácia nas ações de relacionamento com o cliente. A plataforma upMiner é uma grande aliada para otimizar tanto a higienização, quanto o enriquecimento de dados de todos os stakeholders. 

Guia rápido de leitura💡| Aqui, você vai encontrar: 

• O que é higienização de dados (data cleaning)?
• Qual a diferença entre higienização e enriquecimento de dados? 
• Benefícios em cena: como o processo impacta a eficiência operacional? 
• 4 passos-chave para a higienização de dados nas empresas  

Que os dados são os ativos mais valiosos dos nossos tempos, ninguém discorda. Mas e quanto ao nível de qualidade dessas informações? Dados ruins, afinal, geram análises e insights igualmente ruins. Nesse sentido, a higienização de dados - também chamada de “limpeza de dados” ou “data cleaning” - é uma das etapas mais importantes para criar uma cultura de tomadas de decisão assertivas e informadas. 

Para se ter uma ideia, um estudo da Sage Growth Partners em parceria com a InterSystems revelou que dados ruins custam milhões às organizações de saúde, que poderiam economizar mais de US$ 42 milhões em apenas 3 anos com a melhoria da sua qualidade. 

A seguir, confira tudo o que você precisa saber para implementar e/ou aprimorar esse processo tão importante nas organizações, aumentando a produtividade da equipe, reduzindo falhas e maximizando a eficiência das operações! 

O que é higienização de dados (data cleaning)?

A higienização de dados - limpeza de dados, data cleaning ou ainda data scrubbing - é o processo de corrigir dados incorretos, incompletos, duplicados ou inconsistentes em uma base de dados. 

A etapa envolve a detecção de erros/falhas nas informações e a posterior mudança, atualização ou mesmo remoção desses dados para adequá-los e garantir a integridade da base. De fato, o data cleaning promove a melhoria substancial da qualidade das informações, fornecendo mais precisão, consistência e confiabilidade para as tomadas de decisão nas empresas. 

É importante acrescentar, ainda, que a higienização de dados é um componente essencial de uma gestão de dados efetiva, fornecendo segurança, acessibilidade e acurácia para as informações em cada etapa do seu ciclo de vida. 

Outro ponto digno de nota é que contar com dados devidamente “limpos” e de qualidade é fundamental na adoção de tecnologias como inteligência artificial, machine learning e ferramentas de automação em geral. 

*Vale destacar: na prática, o processo atua ao identificar e corrigir fatores como erros ortográficos em dados cadastrais, informações desatualizadas e dados duplicados e/ou redundantes, para citar alguns exemplos. 

Qual a diferença entre higienização e enriquecimento de dados? 

Quando falamos sobre as atualizações periódicas de bancos de dados, outro termo aparece com frequência: o chamado enriquecimento de dados (data enrichment). Mas afinal, qual a diferença entre as práticas? 

Aqui, o “x” da questão está nos objetivos: enquanto a higienização corrige e limpa as informações, o enriquecimento de dados expande e aprimora essas informações. 

Em outras palavras, a higienização de dados diz respeito à precisão e acurácia dos dados existentes. Por sua vez, o enriquecimento adiciona informações externas que trazem mais profundidade e contexto à base, agregando valor extra aos “dados originais”. 

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Benefícios em cena: como a higienização de dados impacta a eficiência operacional? 

Melhor desempenho operacional 

Como se pode imaginar, dados “sujos”, desatualizados e inconsistentes levam a decisões desastrosas - e isso pode custar (muito) caro. É o caso de erros como estoques lotados devido a registros duplicados e dados enganosos sobre o comportamento do cliente, por exemplo. Nesse sentido, a higienização de dados não só economiza dinheiro, como também evita falhas e minimiza riscos operacionais.

Ganho de produtividade para a equipe 

Diante de informações higienizadas de forma adequada, a equipe gasta menos (ou nenhum) tempo corrigindo erros e inconsistências, o que acelera o processamento dos dados. Com isso, o time consegue focar seus esforços em tarefas mais estratégicas, incluindo a análise de dados e insights. 

Decisões realmente informadas e orientadas por dados 

É inegável: um alto nível de qualidade dos dados equivale a decisões melhores, mais assertivas e bem fundamentadas. Ao eliminar o risco de previsões incorretas ou análises inconsistentes, informações higienizadas e completas resultam em decisões que de fato são data driven. 

Maior eficácia nas ações de marketing e vendas 

Sim, a higienização de dados também é uma grande aliada da gestão de relacionamento com os clientes (CRM), maximizando a eficácia das campanhas de marketing e dos esforços do time de vendas. O processo, afinal, assegura que os dados dos consumidores (e seu comportamento) estejam corretos, consistentes e atualizados, personalizando e melhorando a experiência com a marca. 

Efetividade na governança de dados 

É importante ter em mente que a higienização é uma etapa-chave dos programas de governança de dados, que visam assegurar informações consistentes e coerentes com a política empresarial. Se bem-sucedido, o processo atende aos regulamentos de compliance ao garantir a padronização, legitimidade, catalogação e rastreabilidade dos dados.  

Leia também 👉Levantamento de dados: qual a sua importância para a prevenção de riscos?

4 passos-chave para a higienização de dados nas empresas  

Longe de ser um processo “engessado”, a higienização de dados tem um escopo variável conforme à base de dados em questão e aos requisitos específicos de análise.

No entanto, pode-se dizer que a jornada de data cleaning geralmente envolve as seguintes etapas:

• Inspeção e auditoria: no primeiro momento, os dados são investigados para definir seu nível de qualidade, assim como identificar questões e inconsistências que precisam ser corrigidas. Em geral, ocorre também a criação de “perfis de dados”, que documenta as relações entre os elementos de dados e coleta estatísticas no data set para ajudar a detectar discrepâncias, erros e demais problemas. 
• Higienização de dados em si: é a essência de todo o processo, ou seja, a etapa em que as falhas nos dados são corrigidas e normalizadas. Vale acrescentar que as bases de dados originais (prévias à higienização) podem ter seu backup realizado ou serem mantidas por um certo período, evitando efeitos inesperados e indesejados nas informações. 
• Validação: aqui, a equipe responsável pelo processo realiza uma nova verificação para checar a limpeza dos dados, assegurando que o nível de higienização atende às regras e padrões de qualidade definidos pela organização. 
• Relatório e comunicação: ao final da jornada, os resultados do trabalho de higienização de dados devem ser reportados ao setor de TI e à liderança executiva, destacando as tendências e o progresso da qualidade dos dados. Esse relatório deve incluir o número de falhas e problemas detectados e corrigidos, assim como as métricas de qualidade atualizadas. 

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Imagem de destaque: Freepik