A quantidade de dados disponíveis para nós continuou a aumentar e, com ela, o potencial de erro. É por isso que confiamos na limpeza de dados para otimizar nossos processos de gerenciamento de informações. A limpeza de dados aumenta a integridade e relevância de nossas informações, reduzindo inconsistências, eliminando erros e permitindo que as empresas tomem decisões precisas e informadas.
O que é limpeza de dados?
A limpeza de dados é o processo de identificação e resolução de dados corrompidos, imprecisos ou irrelevantes. Esta etapa crítica do processamento de dados - também conhecida como limpeza ou limpeza de dados - aumenta a consistência, confiabilidade e valor dos dados de qualquer empresa.
As imprecisões de dados mais comuns são valores ausentes, entradas mal colocadas e erros tipográficos. Em alguns casos, a limpeza de dados requer que certos valores sejam completados ou corrigidos, enquanto em outros casos, os valores terão que ser completamente removidos.
Os dados contendo tais erros e inconsistências são chamados de "dados sujos", e as consequências são reais. Estima-se que apenas 3% dos dados atendem aos padrões básicos de qualidade de dados e que dados sujos custam às empresas americanas mais de 3 trilhões de dólares por ano.
O poder dos dados limpos
Uma decisão é apenas tão boa quanto os dados que a informam. Com enormes quantidades de dados provenientes de múltiplas fontes, uma ferramenta de limpeza de dados é mais importante do que nunca para garantir a precisão das informações, a eficiência do processo e para impulsionar a vantagem competitiva do negócio. Alguns dos principais benefícios da limpeza de dados incluem:
Melhoria na tomada de decisões: A qualidade dos dados é crítica porque afeta diretamente a capacidade da empresa de tomar decisões sólidas e calcular estratégias eficazes. Nenhuma empresa pode desperdiçar tempo e energia corrigindo erros causados por dados sujos.
Considere uma empresa que depende de dados gerados pelo cliente para desenvolver cada nova geração de seus sistemas de pedidos on-line e móveis, como o Domino's Pizza's AnyWare. Sem um programa de limpeza de dados, as alterações e revisões da aplicação podem não se basear em informações precisas. Como resultado, a nova versão do aplicativo pode não atingir o objetivo pretendido e não atender às necessidades ou expectativas do cliente.
Aumento da eficiência: O uso de dados limpos não só é benéfico para as necessidades externas de qualquer negócio, mas também pode melhorar a eficiência e a produtividade. Quando a informação é devidamente limpa, ela revela valiosos insights sobre as necessidades e processos internos. Por exemplo, uma empresa pode usar os dados para rastrear a produtividade ou a satisfação dos funcionários em um esforço para prever e reduzir a rotatividade. Os dados de limpeza das revisões de desempenho, feedback dos funcionários e outros documentos de RH relacionados podem ajudar a identificar rapidamente os funcionários que estão em maior risco de sair.
Vantagem competitiva: Quanto melhor uma empresa atender às necessidades de seus clientes, mais rápido ela se elevará acima de seus concorrentes. Uma ferramenta de limpeza de dados ajuda a fornecer informações confiáveis e abrangentes para que você possa identificar as mudanças nas necessidades dos clientes e manter-se no topo das tendências emergentes. A limpeza de dados pode produzir taxas de resposta mais rápidas, gerar leads de qualidade e melhorar a experiência do cliente.
Limpeza de dados: passo a passo
Uma ferramenta de limpeza de dados pode automatizar a maioria dos aspectos do programa geral de limpeza de dados de uma empresa, mas uma ferramenta é apenas uma parte de uma solução de limpeza de dados contínua e de longo prazo. A seguir, um resumo das medidas que uma empresa deve tomar para garantir que seus dados sejam limpos e utilizáveis:
- Passo 1: Identificar campos de dados críticos
As empresas têm acesso a mais dados do que nunca, mas nem todos eles são igualmente úteis. O primeiro passo na limpeza de dados é determinar que tipos de dados ou campos de dados são críticos para um determinado projeto ou processo.
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Passo 2: Coleta dos dados
Uma vez identificados os campos de dados relevantes, os dados neles contidos são coletados, classificados e organizados.
- Passo 3. Descartar valores duplicados
Uma vez coletados os dados, começa o processo de resolução de imprecisões. Os valores duplicados são identificados e removidos.
- Passo 4. resolver valores vazios
Ferramentas de limpeza de dados procuram em cada campo por valores faltantes e podem então preencher esses valores para criar um conjunto de dados completo e evitar lacunas de informação.
- Passo 5. Padronizar o processo de limpeza
Para que um processo de limpeza de dados seja eficaz, ele deve ser padronizado de modo que possa ser facilmente replicado para manter a consistência. Para fazer isto, é importante determinar quais dados são mais frequentemente utilizados, quando serão necessários e quem será responsável pela manutenção do processo. Finalmente, determinar com que frequência os dados serão limpos: diariamente, semanalmente, mensalmente?
- Passo 6: Rever, adaptar, repetir
É aconselhável reservar tempo a cada semana ou mês para rever o processo de limpeza de dados. O que tem funcionado bem? O que pode ser melhorado? Existem erros ou bugs óbvios que parecem estar ocorrendo? Os membros das diversas equipes que são afetados pela limpeza de dados devem ser incluídos na conversa para obter um relato completo do processo da empresa.
A qualidade dos dados está se tornando cada vez mais uma prioridade estratégica para todas as empresas, envolvendo profissionais de todas as áreas, e um programa robusto de limpeza de dados é uma parte desse esforço mais amplo. Para ter sucesso, trabalhar como uma equipe esportiva é uma maneira de ilustrar os ingredientes-chave necessários para superar qualquer desafio de qualidade de dados. Como nos esportes de equipe, você dificilmente terá sucesso se treinar e praticar sozinho. É preciso praticar juntos para que a equipe tenha sucesso.
Dados limpos ajudam a tomar decisões claras
Boas ou más decisões: todas dependem da qualidade dos dados que as informam. Os erros custam dinheiro, levam tempo para corrigir e podem danificar sua marca. A limpeza de dados é uma forma de garantir que os dados nos quais o negócio depende possam ser confiáveis. Quando os dados são confiáveis, as decisões podem ser tomadas com precisão e confiança.
Limpeza de dados com SAP Data Services
A limpeza manual de dados é demorada e propensa a erros, por isso muitas empresas optaram por automatizar e padronizar este processo. Usar uma ferramenta de limpeza de dados é uma maneira simples de melhorar a eficiência e a consistência da estratégia de limpeza de dados de sua empresa e aumentar sua capacidade de tomar decisões informadas.
O SAP Data Services ajuda a avaliar e melhorar a qualidade dos dados. Ele pode alertar os usuários sobre erros e inconsistências. Os serviços de dados se conectam a centenas de fontes de dados diferentes, o que lhe dá a confiança de que todos os dados estão limpos, independentemente de sua procedência - incluindo, é claro, o SAP.
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