Maximizando a precisão dos dados: 5 práticas recomendadas para limpeza de dados

A precisão dos dados continua sendo um desafio crítico para as empresas. Os departamentos de marketing, vendas e outros departamentos de negócios lutam constantemente com as consequências de dados imprecisos. A situação é tristemente irônica. As empresas dependem de dados, mas não conseguem manter dados precisos. Dados mal gerenciados podem levar a decisões incorretas ou incompletas, custando tempo e dinheiro. Alcançar a precisão dos dados requer um compromisso de investir em ferramentas e práticas de limpeza de dados.

Este artigo discutirá a importância da precisão dos dados e algumas práticas recomendadas de limpeza de dados para garantir que seus dados sejam utilizáveis ​​e confiáveis.

O que significa precisão de dados?

A precisão dos dados é a medida de quão próximos os dados em um conjunto de dados representam a entidade do mundo real. É uma métrica importante que lhe dá uma ideia de onde seus dados estão em termos de entrega de informações precisas.

Por que a precisão dos dados é importante?

A precisão dos dados não é tanto uma preocupação técnica quanto uma preocupação comercial. Sua importância é sentida em empresas de todos os portes. A lógica é simples; ter dados precisos pode ajudar a garantir que as operações sejam executadas sem problemas e que as decisões sejam tomadas com as informações mais atualizadas. Por exemplo, se uma empresa quiser tomar decisões com base no feedback do cliente ou no desempenho do produto, ela precisará de acesso a registros precisos, como endereços de e-mail atualizados, números de telefone ou dados de endereço. Se esses registros forem imprecisos, isso pode levar as equipes responsáveis ​​a tirar conclusões erradas ou a implementar estratégias incorretas. Além disso, dados imprecisos também podem levar a problemas como fraude, ações judiciais e problemas com riscos de conformidade.

Muitas empresas tentam lidar com seus dados manualmente, o que é demorado, mas existem empresas que fazem uso de pacotes de software de qualidade de dados como o WinPure para obter uma limpeza e desduplicação de dados mais precisas e melhorar a qualidade geral dos dados de sua empresa.

A precisão dos dados é crucial para todos os departamentos e não apenas para TI. Por exemplo, em contabilidade e finanças, números imprecisos podem prejudicar orçamentos e modelos de previsão. Também é essencial para os departamentos de marketing, onde as campanhas e estratégias devem ser baseadas em informações precisas do consumidor. No departamento de RH, é importante que as informações dos funcionários sejam precisas para que as pessoas certas recebam os pacotes de remuneração e benefícios corretos. Por fim, as equipes de TI dependem fortemente de dados precisos ao realizar suas tarefas.

Como as empresas podem garantir a precisão dos dados?

A precisão dos dados não acontece da noite para o dia. As empresas precisam investir em ferramentas, treinamento e desenvolvimento de processos e políticas que possam ajudá-las a garantir que tenham dados precisos.

Embora a precisão dos dados possa parecer uma tarefa assustadora, ela pode ser feita estrategicamente e em pequenos blocos. O objetivo com precisão de dados não é 100% de dados perfeitos – o objetivo é ter dados utilizáveis ​​e confiáveis ​​para uma finalidade pretendida.

Você pode garantir a precisão dos dados em um nível micro antes de ir para o macro. Isso significa que você pode começar com os dados mais críticos para suas principais operações de negócios – por exemplo, comece com seus dados de CRM. Você tem dados nos quais pode confiar? Se sua equipe iniciasse uma campanha de marketing no dia seguinte, eles precisariam gastar tempo limpando e desduplicando os dados? Se suas equipes não tiverem o tipo certo de dados para trabalhar, acabarão desperdiçando dinheiro e esforço, caso contrário, tempo e recursos. Pior ainda, eles podem até irritar os clientes com vários e-mails ou erros de digitação e nomes.

A maioria dos funcionários de vendas e marketing passa horas todos os dias tentando limpar dados de CRM no Excel antes de usá-los em uma campanha. Esse esforço não é apenas desperdiçado, mas também uma maneira aleatória de lidar com os dados.

Então, como você maximiza a precisão dos dados em um nível micro? Garantindo as melhores práticas para a limpeza de dados.

Quais são as práticas recomendadas para limpeza de dados

A limpeza de dados não é apenas uma tarefa de TI. É também uma operação comercial. As dez melhores práticas a seguir para limpeza de dados exigem esforço dos departamentos de TI e de negócios.

1. Invista em um software de qualidade de dados: o software de qualidade de dados é projetado para ajudar a automatizar muitos processos de limpeza de dados. Ele pode identificar e remover inconsistências, duplicatas e erros em seu conjunto de dados. Por exemplo, uma ferramenta popular de qualidade de dados é o WinPure Clean & Match, que pode ser usado para verificar informações de endereço, detectar registros duplicados e realizar análises básicas de texto para verificações de consistência.

2. Crie um dicionário de dados interno: Um dicionário de dados interno é um documento que ajuda a organizar diferentes tipos de dados de maneira padronizada em toda a organização. É mais útil quando as equipes estão trabalhando com vários bancos de dados ou sistemas e precisam garantir a uniformidade em seu processo de coleta de dados. Por exemplo, se uma organização coleta endereços de clientes, ela pode criar um dicionário interno que inclua campos como endereço, cidade, estado/província, CEP etc., s

3. Use convenções de nomenclatura padronizadas: também chamadas de normalização ou padronização, são regras que você usa para unificar a maneira como certos termos são representados em um banco de dados ou sistema. Por exemplo, se você estiver coletando informações do cliente, poderá usar uma convenção como “FirstName_LastName” em vez de “fname_lname” ou “firstname-lastname”. Isso facilita a pesquisa rápida em seu banco de dados, sem a necessidade de analisar várias estruturas de nomenclatura diferentes.

4. Valide as entradas de dados manualmente: embora as ferramentas de validação automatizadas possam ajudar a detectar erros, ainda é importante revisar manualmente as entradas de tempos em tempos para garantir a precisão - especialmente se você estiver lidando com informações confidenciais ou privadas de clientes, nas quais até mesmo pequenos erros podem ter consequências graves repercussões mais tarde na linha. Além disso, revisões manuais podem ajudar a identificar erros de digitação ou valores de entrada incorretos que os sistemas automatizados não detectariam porque não os reconheceriam como entradas válidas em primeiro lugar (como erros ortográficos).

5. Remova entradas duplicadas: a remoção de registros duplicados de seu conjunto de dados ajuda a mantê-lo limpo, garantindo insights precisos. Para localizar duplicatas rapidamente, considere o uso de algoritmos de correspondência difusa em vez de correspondências exatas. A correspondência difusa analisa todos os atributos disponíveis, em vez de apenas um atributo, tornando-a muito mais eficaz para encontrar duplicatas verdadeiras, independentemente de pequenas variações entre as entradas (por exemplo, duas pessoas que moram no mesmo endereço, mas escrevem seus nomes de maneira diferente). Além disso, muitos pacotes de software oferecem funcionalidade pré-criada para remover entradas duplicadas automaticamente com base em regras definidas pelo usuário – fornecendo uma maneira fácil para organizações que procuram manter seus bancos de dados limpos sem ter que gastar muito tempo fazendo revisões manuais por conta própria!

Essas práticas básicas de limpeza de dados não custam muito. Tudo o que você precisa é de uma solução eficiente e treinamento básico sobre limpeza de dados para garantir que sua equipe tenha acesso a dados precisos. Uma vez que essa estratégia funciona em um nível micro, você pode escalá-la para um nível macro.

Conclusão

Para concluir, a precisão dos dados é uma parte importante das operações comerciais. Você deve garantir que seus dados sejam o mais precisos possível com uma abordagem de práticas recomendadas; como validar fontes de dados, limpar dados regularmente, identificar possíveis erros e criar sistemas de monitoramento para sinalizar anomalias. Ao fazer isso, as organizações podem evitar erros dispendiosos e criar insights mais confiáveis ​​de seus conjuntos de dados coletados. Com as ferramentas e os processos certos implementados, as organizações podem ter certeza de que seus conjuntos de dados estão atualizados e precisos. A limpeza de dados não deve ser vista como uma reflexão tardia, mas sim como uma etapa crítica para garantir o sucesso de qualquer projeto orientado a dados. Além disso, com manutenção regular, as organizações também podem garantir que seus conjuntos de dados permaneçam limpos e sem erros ao longo do tempo.