Por Juliana Azuma* Informação é uma das moedas de troca mais valiosas do mercado. Assim, quando o objetivo de uma empresa, independente do ramo, é conhecer detalhes sobre o perfil de seus consumidores, segmentar produtos e serviços prestados, prospectar novo mercados ou mesmo ajustar estratégias de vendas e marketing, os dados organizados, tratados e atualizados podem fazer a diferença entre o sucesso ou o fracasso. Isso porque tais dados permitem insights que auxiliam nas tomadas de decisões estratégicas, mas só podem ser usados se forem confiáveis. Esse é o maior problema: para as empresas americanas, por exemplo, 32% do total de informações que constam nas bases são imprecisas, segundo levantamento The data quality benchmark report, da Experian. Levando em conta a quantidade de dados utilizados diariamente, esse grau de imprecisão gera problemas de enormes proporções. O curioso é que o mesmo estudo aponta que 88% das empresas multinacionais já contam com uma solução de Data Quality, e 84% das que não têm essa ferramenta preveem contratá-la dentro de um ano. O grande fluxo e os diferentes tipos de dados – como mensagens não estruturadas que os clientes enviam por canais diversos, como as redes sociais – criam desafios constantes que, anos atrás, não eram nem cogitados. Mas é a falta de estratégias eficazes que aprofunda o problema. As empresas que querem transformar dados em insights precisam investir em uma aplicação centralizada e muito mais sofisticada. Hoje, apenas uma entre quatro companhias aplicam um sistema completo– a maioria ainda aposta em soluções pontuais, como se as falhas de informações não estivessem todas relacionadas. Essas empresas viram um aumento significativo no lucro principalmente por entenderem que olhar para Data Quality como uma iniciativa estratégica vale mais que investir dinheiro e tecnologia sem saber o que fazer com as possibilidades que ela traz. *Juliana Azuma é superintendente da Serasa Experian Marketing Services
