Um guia definitivo para melhorar a higiene dos dados em toda a sua organização

Nota do editor: este artigo foi originalmente publicado no blog Iteratively em 23 de março de 2021.

O problema mais recorrente na comunidade de dados são os dados imprecisos. Quando os dados não são precisos, é menos provável que os usuários confiem neles, o que significa que ninguém os usará na tomada de decisões. Mas como exatamente são os dados imprecisos? São dados que contêm erros – sejam as informações desatualizadas, duplicadas ou mesmo inexistentes em alguns casos.

Para melhorar a qualidade dos dados em sua organização, praticar a higiene dos dados é essencial, pois o volume absoluto de dados nas organizações aumenta com o tempo. Este guia reforçará sua compreensão sobre higiene de dados e fornecerá algumas práticas recomendadas a serem seguidas ao implementar a higiene de dados em sua organização.

O que é higiene de dados?

Higienização de dados é o processo de manutenção e limpeza de seus dados para garantir que sua organização esteja trabalhando com dados precisos e completos.

O que queremos dizer quando dizemos dados “limpos”? Estamos nos referindo a dados que, em sua maioria, estão livres de erros. Limpar seus dados pode ser tão simples quanto remover duplicatas de seu banco de dados e garantir que os dados estejam em um formato padronizado em toda a linha.

Vários fatores podem levar sua organização a trabalhar com dados que contêm erros. É bastante comum que ocorram erros de qualidade de dados em qualquer estágio do ciclo de vida dos dados, e é por isso que sua organização precisa manter a higiene dos dados para melhorar a qualidade dos dados.

Por que a higiene de dados é importante?

Ninguém gosta de trabalhar com dados de baixa qualidade. O uso contínuo de dados de baixa qualidade leva a más tomadas de decisão no futuro porque os usuários não confiam neles. Com o tempo, dados de baixa qualidade custam tempo e dinheiro à sua organização, custando às empresas nos EUA mais de US$ 3 trilhões por ano, e os profissionais de dados precisam usar 51% de seu precioso tempo coletando, etiquetando, limpando e organizando dados.

Hoje em dia, você não pode se dar ao luxo de confiar em dados com apenas 90% de precisão, pois os dados são o ativo comercial mais valioso da maioria das empresas e as diferenciam de seus concorrentes.

Boas práticas de higiene de dados geralmente levam ao trabalho com dados de maior qualidade. Dito isso, vamos nos aprofundar em algumas práticas recomendadas para higiene de dados que sua organização pode implementar hoje.

5 práticas recomendadas para priorizar a higiene de dados em sua organização

A implementação da higiene de dados em sua organização será diferente dependendo do tamanho de sua empresa, dos recursos disponíveis para sua equipe de dados e da cultura de sua empresa em relação aos dados. No entanto, as práticas recomendadas abaixo se aplicam a qualquer empresa, independentemente de seu tamanho ou setor.

1. Realize uma auditoria

Antes de começar com a higiene de dados, é melhor concluir uma auditoria de seus sistemas. Durante a auditoria, você deve avaliar todos os sistemas que sua empresa utiliza para lidar com as informações dos clientes. Ao avaliar cada sistema, você deve determinar quais conjuntos de dados são necessários para o seu negócio e quais não são. Também recomendamos mapear suas dependências de dados, para que você saiba quais sistemas downstream serão afetados por uma alteração.

Para reduzir dados desnecessários, você deve avaliar seus campos de entrada para garantir que eles levem à coleta de informações relevantes para o seu negócio.

2. Priorize os dados com base em seu valor para o negócio

Limpar seus conjuntos de dados pode ser um processo demorado, especialmente ao trabalhar com um grande volume de dados provenientes de várias fontes. Quando a maioria das organizações começa com a limpeza de dados, elas geralmente não sabem por onde começar, especialmente porque às vezes pode parecer um pouco opressor.

Ao limpar seus dados, é melhor começar com os dados mais valiosos para sua empresa. Por exemplo, uma empresa do setor de comércio eletrônico pode começar limpando sua lista de e-mails de clientes, removendo duplicatas e determinando se o endereço de e-mail é real ou falso. Normalmente, quanto mais valioso for o conjunto de dados para sua organização, maior deve ser a prioridade quando você começar a limpar seus dados.

3. Crie uma cultura em que a higiene dos dados seja uma prioridade

A higiene de dados é uma obrigação, e não um bom ter ao lidar com dados. Os clientes esperam que você tenha informações atualizadas sobre eles e experiências personalizadas quando estiver trabalhando com eles. É por isso que a higiene de dados é um esforço colaborativo e requer informações de todos na organização. Dos vendedores que coletam dados sobre os clientes ao seu diretor financeiro, todos devem estar a bordo para garantir que os dados estejam atualizados.

Para criar uma cultura de higiene de dados, é melhor atribuir a alguém em sua organização prioridade sobre a limpeza dos dados. Dessa forma, alguém é responsável pela higiene dos dados e pode ajudar a desenvolver um plano de qualidade de dados para sua organização.

4. Crie um modelo uniforme para entrada de dados

O ponto onde os dados entram no sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) geralmente é a primeira causa de dados que contêm erros. Para garantir que os dados inseridos no seu CRM sejam de alta qualidade, é recomendável que você verifique os dados do lado do cliente para garantir que todas as informações estejam padronizadas em um formato consumível.

Ao criar um modelo uniforme para entrada de dados, você deve criar um procedimento operacional padrão. Isso ajudará sua equipe a estabelecer consistência ao limpar os dados e, com o tempo, detectar problemas de qualidade de dados na origem, evitando que esses erros entrem na produção.

5. Valide a precisão de seus dados comportamentais

Validar a precisão de seus dados ajudará sua organização a garantir que seus dados sejam precisos e completos. No entanto, algumas equipes de dados lutam com a validação de dados, pois muitas vezes não são priorizadas ou não são fáceis de implementar devido à falta de ferramentas e processos.

Para auxiliar seu processo de higiene de dados, recomendamos adotar uma abordagem proativa para a validação de dados e seguir essas técnicas de validação de dados em cada etapa do pipeline de dados.

A validação proativa de seus dados garante que seus dados comportamentais sejam precisos, completos, úteis, claros e compreendidos em toda a organização.

A qualidade dos dados é importante

Com o tempo, boas práticas de higiene de dados resultarão em dados de alta qualidade em que suas equipes podem se basear para tomar decisões estratégicas de negócios.

Seguir essas práticas recomendadas pode garantir que você forneça insights úteis e precisos sobre seus clientes para as partes interessadas.

O Amplitude pode desempenhar um papel importante no suporte à jornada de sua empresa para melhorar a qualidade dos dados. Se você estiver interessado em experimentar os recursos de gerenciamento de dados do Amplitude, crie uma conta gratuita hoje ou agende uma demonstração com nossa equipe para saber mais.