As 10 melhores práticas de enriquecimento de dados

Se o enriquecimento de dados é fundamental para limpar, padronizar e verificar bases de dados já existentes - assegurando que as informações sejam precisas, completas e confiáveis -, as melhores práticas na área devem entrar em cena para garantir que essa etapa atinja os objetivos e a qualidade esperados, assim como se mantenha em conformidade com os órgãos reguladores. 

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

• Enriquecimento de dados: como funciona? 
• As 10 melhores práticas de enriquecimento de dados para mais eficiência, qualidade e precisão
• Conte com o upMiner para otimizar o processo!

Na era das tomadas de decisão baseadas em informação, o enriquecimento de dados é uma prática fundamental para fornecer insights estratégicos e inteligência analítica, gerando vantagem competitiva para empresas de todos os portes e segmentos. 

Aqui, afinal, estamos falando sobre o nível de qualidade dos dados, e essa tendência é reforçada pelos números: de acordo com uma estimativa de pesquisa da Acumen, o mercado de serviços em enriquecimento de dados deve crescer a uma taxa anual de 8,5% entre 2022 e 2030, com a projeção de atingir o valor de US$3,5 bilhões. 

Atuando para atualizar, refinar e aumentar a consistência de um banco de dados original, o processo tem importância crítica para manter a integridade, a confiabilidade e o potencial estratégico das informações. 

A seguir, listamos as melhores práticas de enriquecimento de dados para potencializar essa etapa na sua organização, além de benefícios e outros dados relevantes. Acompanhe a leitura conosco! 

Enriquecimento de dados: como funciona? 

Em poucas palavras, o enriquecimento de dados adiciona informações atualizadas e complementares a uma base já existente, melhorando a qualidade da mesma e, em consequência, a acurácia das decisões tomadas pela organização com base nessa inteligência de dados. 

Na prática, o processo atua ao conectar conjuntos de dados existentes a fontes internas ou externas, a exemplo de APIs, bases de dados ou plataformas terceirizadas. A partir daí, as informações relevantes são contrastadas e anexadas aos registros da empresa, preenchendo detalhes faltantes, corrigindo campos desatualizados e adicionando novos atributos que tornam o conjunto de dados mais útil e consistente.

Tempo otimizado, processos eficientes: a importância das melhores práticas de enriquecimento de dados 

Para se ter uma ideia, segundo o relatório 2022 State of Data Science, os negócios podem gastar até 37,5% do seu tempo em processos de preparação e limpeza de dados, sendo que os relatórios (16%) e a visualização (13%) também são etapas que levam um tempo significativo. 

Além de demonstrar a importância inegável dos dados para os processos internos em empresas de todos os portes e segmentos, essa descoberta também destaca o fato de que dados brutos muitas vezes contam com inconsistências, erros e informações faltantes. 

Nessa perspectiva, o enriquecimento atua para limpar, padronizar e verificar esse conteúdo, assegurando que ele seja preciso, completo e confiável.

Mais eficiência e precisão: as 10 melhores práticas de enriquecimento de dados 

1. Defina objetivos claros a partir de lacunas e necessidades 

Nesse primeiro momento, uma abordagem recomendável é analisar o cenário atual dos dados corporativos e identificar as áreas em que o enriquecimento pode gerar maiores e melhores impactos. 

Aqui, o objetivo pode ser melhorar os perfis dos clientes para aprimorar campanhas de marketing, refinar o gerenciamento de riscos ou aumentar a qualidade dos dados para melhores análises, por exemplo. Independentemente do caminho a ser seguido, estabelecer objetivos claros é essencial para guiar a estratégia e a escolha das fontes de dados mais relevantes. 

2. Garanta a qualidade dos dados iniciais 

Em outras palavras, comece com o pé direito: certifique-se de que os dados existentes sejam “limpos” e precisos. Para tanto, é importante remover informações duplicadas, padronizar formatos de dados e corrigir falhas. 

Aqui, é importante ter em mente que dados iniciais de qualidade asseguram que toda informação adicional (a ser integrada no processo de enriquecimento) de fato aprimore e eleve o valor do banco de dados. 
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3. Selecione as fontes de dados mais relevantes 

Aqui, o cuidado na escolha das fontes garante que as informações a serem adicionadas no enriquecimento sejam realmente significativas e contribuam positivamente para seus objetivos. 

Selecione provedores de dados confiáveis e com boa reputação no mercado, que disponibilizem informações atualizadas e relevantes. Nesse processo, considere critérios como cobertura, qualidade dos dados e conformidade com os órgãos reguladores, incluindo a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD). 

4. Assegure a privacidade e o compliance do processo 

Se o assunto diz respeito às melhores práticas de enriquecimento de dados, esta é definitivamente obrigatória: as regulações de privacidade de dados (como a própria LGPD e a GDPR da Europa) requerem que o processo esteja em conformidade com todos os padrões e leis vigentes. 

5. Adote uma abordagem gradual no processo

Para reduzir o risco de falhas e a complexidade na junção de bases de dados, a recomendação é integrar as novas informações de maneira gradual. 

Vale destacar que essa abordagem  também facilita o acompanhamento dos impactos nos bancos de dados, permitindo realizar possíveis ajustes ao longo do processo. 

6. Defina políticas rígidas de governança de dados 

Outra etapa essencial para atender aos requisitos de compliance, segurança e acurácia dos dados - tanto no que tange às legislações de privacidade, quanto aos padrões de cada segmento do mercado -  é implementar políticas e processos robustos de governança de dados. 

7. Invista em automação e tecnologia especializada 

Hoje, otimizar os processos de enriquecimento de dados com ferramentas especializadas é praticamente um imperativo, especialmente quando consideramos os benefícios e a vantagem competitiva trazida pela inovação.

Nesse sentido, invista em tecnologias que automatizam processos, geram insights valiosos e aumentem a precisão dos dados, maximizando a eficiência e a qualidade do processo. Modelos de machine learning e inteligência artificial são exemplos de recursos que agregam valor substancial à etapa de enriquecimento. 

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8. Execute uma etapa de validação rigorosa de dados 

Após a conclusão do enriquecimento de dados propriamente dito, o trabalho não está terminado - pelo contrário. Implemente e execute uma etapa de validação para checar os resultados da prática, visando garantir a relevância e a acurácia das informações. Além disso, identifique possíveis inconsistências e investigue a qualidade dos novos dados adicionados.

9. Monitore continuamente 

Além da etapa de validação, investir em monitoramento contínuo é uma boa prática inescapável  – afinal de contas, rastrear e manter a qualidade dos dados pós-enriquecimento é essencial para assegurar sua relevância e precisão ao longo do tempo, assim como detectar quaisquer problemas ou inconsistências com rapidez. 

Vale acrescentar, ainda, que a atualização regular das bases corporativas reflete as mudanças externas das próprias fontes de dados, mantendo o nível esperado de acurácia. 

10. Fomente a colaboração entre setores e stakeholders

Ao encorajar a colaboração entre diferentes departamentos da empresa e demais terceiros relacionados (a exemplo de parceiros e fornecedores), é possível garantir que os esforços de enriquecimento de dados estejam de fato alinhados com os objetivos do negócio e as necessidades das diversas equipes. 

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