Contar com qualificação de dados é excelente, mas como avaliar a qualidade das informações para organizá-las? Sem um teste efetivo, é impossível saber a implicação de conviver com problemas relacionados a dados, ou mesmo descobrir quão sérios eles são – o que dificulta na busca por soluções. Confira algumas dicas para criar um checklist: Critérios de qualidade de dados Não existe uma fórmula única para checar a qualidade dos dados, mas buscar respostas a estas perguntas pode ajudar: -Disponibilidade: Como está a disponibilidade dos dados? -Acessibilidade: Eles são acessíveis? A quem e em que velocidade? -Usabilidade: Podem ser usados pela empresa? -Estrutura: São bem estruturados, e de um modo que podem ser facilmente assimilados? -Confiabilidade: Qual é a validade dos dados? Você pode confiar neles? -Coerência e completude: O quão consistentes são esses dados? São completos, ou há lacunas? Testes de qualidade de dados Depois de determinar quais critérios interessam ao negócio, é possível planejar um teste de qualidade. Existem várias etapas nesse processo, confira: 1.Definir métricas específicas de qualidade Não basta ter critérios amplos. São necessárias métricas específicas que testam a qualidade das informações, além de considerar os tipos de dados e como estão sendo utilizados. Pense na aplicação para os negócios e em como definir as métricas que afetam suas operações. Alguns exemplos incluem: -Quantidade de e-mails retornados
-Número de pessoas com informações completas de contato
-Número de ofertas personalizadas aceitas A importância das métricas varia de acordo com a função de trabalho ou área de foco da empresa. Para um e-commerce, por exemplo, o indicador pode ser a quantidade de endereços de e-mail em sua lista. Para quem faz parte do call center, há provavelmente uma preocupação maior com a coleta de números de telefone válidos do que com endereços de e-mail. 2.Realize um teste para descobrir o nível de problema Existem ferramentas específicas disponíveis para ajudá-lo a avaliar uma lista de e-mail, por exemplo. O resultado é um relatório que define a gravidade do problema. 3.Teste uma solução Depois de identificar o problema, é hora de trabalhar para resolvê-lo. É possível explorar uma série de soluções diferentes que abordam as questões de qualidade dos dados relativos a pessoas, processos ou tecnologia. No caso da má qualidade de dados em uma lista de e-mail, existem soluções imediatas e outras que funcionam em longo prazo, evitando que e-mails ruins sejam cadastrados em seu banco de dados (a chamada validação em tempo real no ponto de coleta). 4.Avalie os resultados Após a implementação da solução por um período de tempo definido (por exemplo, checar após um mês uma lista higienizada), o ideal é executar outro teste contra suas métricas iniciais. Com base no resultado, é possível ajustar ou alterar a sua solução. A qualidade dos dados tem múltiplos significados para diferentes organizações. Mas quando se definem critérios que fazem sentido para o negócio – e eles são testados – certamente fica mais fácil encontrar maneiras de trazer melhorias.
