O que fazem os produtos de Qualidade de Dados?

Os produtos de Qualidade de Dados permitem definir e automatizar padrões para assegurar que os dados dentro da organização sejam capturados e armazenados de tal maneira que possam ser compartilhados por outras aplicações e sistemas em qualquer momento. Proporcionam mecanismos que permitem auditar o nível da qualidade de dados, identificar problemas, desenvolver processos que automatizam a resolução desses problemas e monitorar para que se mantenham os níveis de qualidade da informação requeridos pelo negócio.

Quais são as vantagens de manusear dados com boa qualidade?

O uso de produtos de Qualidade de Dados repercute em inúmeros benefícios:

• Operações Eficientes: Se obtém menores taxas de erro em aplicações ERP e CRM, páginas de e-commerce e outros sistemas transacionais.
• Relatórios exatos: Desde os departamentos que se ocupam com a operação do dia a dia até as áreas ligadas diretamente ao planejamento estratégico recebem informes que refletem fielmente a realidade do negócio.
• Análises Criteriosas: Resultados melhores e mais fieis das ferramentas preditivas, de orçamento, de campanhas de marketing e Inteligência de Negócio.
• Melhoria no serviço ao Cliente: Uma visão unificada da informação de contato, incluindo a história de compra e preferencias do cliente, proporciona aos empregados que trabalham frente a frente com o cliente a informação que necessitam para oferecer o melhor serviço para incrementar a satisfação do cliente.
• Aumento de Receitas: Pode-se identificar novas oportunidades de upsell e cross-sell, administrar as contas de forma eficaz, entender e antecipar os padrões de compras do cliente através de uma visão uniforme do cliente...
• Cumprimento Regulatório Confiável: Dispor de informes precisos e estabelecer processos de negócio relacionados com a gestão de dados fiéis e replicáveis que permite o cumprimento de normas como Basilea II, LOPD, Sarbanes Oxley, ISO, lavagem de dinheiro, etc...

Aonde se deve aplicar um software de Qualidade de Dados?

As organizações utilizam produtos de qualidade de dados em diversos sistemas diferentes, porque os dados mudam de um sistema para o outro e geralmente são reutilizados ou capturados através de sistemas diferentes. Os processos de qualidade de dados geralmente são incorporados:  
• Sistemas de CRM: Como fundamento de uma visão unificada dos clientes.
• Sistemas de ERP: Para eliminar os erros nas transações, especialmente antes das informações serem replicadas em outros sistemas.
• Data Warehouses: Para cumprir os padrões e integrar os dados das aplicações de origem.
• Comércio Eletrônico: Para garantir que a informação que entra nos sistemas empresariais sejam exatas e completas desde o início.
• Arquiteturas Orientadas aos Serviços (SOA): Para oferecer padrões de dados reutilizáveis, baseados em regras, que podem ser incorporadas em processos de negócios complexos em tempo real.
• Integração de Dados: Reduzindo riscos envolvidos na consolidação de grandes volumes de dados e migrações de um sistema para o outro.
                                                                                                                                                                                 As organizações muitas vezes começam abordando o problema de Qualidade de Dados dentro de um sistema ou aplicação conhecido por ter os dados ruins ou como parte de outro projeto de sistemas. Os benefícios mais altos são alcançados quando os mesmos processos de qualidade de dados vão se expandindo posteriormente a todos os sitemas de origem que recebem informação nova. 
                                                                                                                                                            

Como construir informação de alta qualidade

Os produtos de Qualidade de Dados de última geração proporcionam todas as ferramentas necessárias para criar informações comerciais integradas de alta qualidade a partir dos dados armazenados em diferentes fontes. O processo da qualidade de dados inclui várias etapas:

• Investigar os dados (Data Profiling): através da colaboração entre as áreas de negócio e TI, analisa os dados para avaliar os conteúdos, a estrutura e as relações entre os campos, registros e os sistemas.
• Definir padrões: Compreendendo a informação que existe dentro da organização e as necessidades dos usuários, se estabelecem normas e definições que serão aplicadas de maneira programática com o passar do tempo e entre os sistemas.
• Automatizar a Qualidade de Dados: incorporar os padrões e rotinas de qualidade de dados em iniciativas de integração de dados, esforços de migração e processos em tempo real.
• Completar e enriquecer os dados: Usar fontes de terceiros para agregar informação demográfica, empresarial e outros dados padrões da indústria.

Arquitetura : regras internas frente a externas

É fundamental perguntar aos fornecedores de Qualidade de Dados se as regras são externas e o que querem dizer exatamente com "personalizável". A maior parte dos produtos de Qualidade de Dados tem regras de negócio definidas para a transformação, mas se diferenciam no grau em que os clientes podem definir e aperfeiçoar essas normas. Os produtos estão limitados se as normas criadas para a economia de tempo e dinheiro, simplifica a manutenção e garante a coerência. 

Gama de tipos de dados

 A informação de referência de alguns produtos se concentra no nome e endereçamento, mas a Qualidade de Dados se refere a qualquer tipo de informação. Desde que as empresas se esforcem para organizar a informação desde múltiplos sistemas de ERP, MDM, DWH, cumprir com as regulações governamentais... A capacidade de aplicar as regras a todo tipo de dados foi convertido em um requisito fundamental.
Além disso, a prioridade atual de uma organização são os dados do cliente, tem que se ter em conta que se pode incluir: nome do produto, serviços prestados, ponto de venda, dados demográficos e de preferência em contato com a informação...  

Localização e Suporte Global 

 
Cada país tem suas particularidades linguísticas, culturais, postais e legais, o que faz com que as regras de negócio e a informação de referência que se aplicam no meio da Qualidade de Dados devam ser definidas localmente. Para poder normalizar ou relacionar a informação há que entender todas essas características locais mantendo a lógica geral dos sistemas de informação. Os fornecedores de soluções de Qualidade de Dados podem comprar ou licenciar a tecnologia das empresas em cada país ou, alternativamente, desenvolver as capacidades globais de seus produtos em casa. 
Os fornecedores que adquirem esta tecnologia e conhecimento de fornecedores locais tem variações consideráveis em profundidade e amplitude da cobertura de um país a outro. Além disso, precisam de um controle direto sobre a tecnologia e seus fornecedores costumam trocar a cada certo tempo. Ter em conta os mercados nos que se desenvolvem a atividade, ou se prevê fazer, é outro fator a ter em conta quando se avalia um produto de Qualidade de Dados. Para a estratégia de negócio do ano que vem poderia ser fundamental aproveitar as oportunidades de crescimento na China ou no Brasil. Estamos preparados?

Escalabilidade

A Cada dia as companhias querem acessar os processos de Qualidade de Dados em uma maior variedade de ambientes: em tempo real, através de aplicações de terceiros, em arquiteturas orientadas a serviços, em serviços Web, em processos planejados de integração de dados para suas análises... Além disso, normalmente, é difícil saber de que sistemas e aplicações disporemos no futuro. Algumas soluções operam a qualidade de dados em todas as plataformas, enquanto que outras só funcionam em um número limitado. Ainda que muito fornecedores afirme que suas soluções funcionam em uma ampla variedade de plataformas, na realidade requerem que os clientes adquiram produtos separadamente.

Interpretação em seu contexto

Os produtos de qualidade de dados inteligentes são capazes de interpretar o significado dos dados dentro de seu contexto. Outros produtos, em lugar de dispor de funcionalidades aplicáveis a toda a informação de cada registro, aplicam rotinas específicas para cada campo e não são capazes de gestionar corretamente os dados que se encontram em um lugar equivocado ou em campos de texto livre.

Identificar o significado dos dados estruturados é especialmente difícil. Não se esqueça de perguntar aos fornecedores de Qualidade de Dados se suas regras de negócio são só para determinados tipos de dados ou para alguns campos concretos ou se pode aplicar em um contexto mais amplo. Nem averiguar se podem tratar dados não estruturados e como o fazem.