Empresas precisam ter um pilar essencial, e ele consiste na tomada de decisões, que nada mais é que a análise de dados organizacionais. Todavia, se os dados obtidos não forem confiáveis, a empresa pode tomar uma série de atitudes equivocadas, o que se torna um problema. Acompanhe este guia para entender os conceitos essenciais no dia a dia das empresas: qualidade e observalidade de dados confiáveis para um melhor alcance da organização.
Qualidade e observalidade de dados: o que significa?
Para que um dado seja considerado de qualidade, é preciso não só estar correto, mas também oferecer segurança. Alguns critérios devem ser observados com atenção, como pode ser visto na página digna e explorados a seguir:
- As informações estão completas e nada está faltando?
- Os dados apresentam erros ou estão corretos?
- Todas as informações estão consistentes no sistema ou há variações?
- Além de corretos, os dados estão atualizados levando em consideração as últimas atualizações da organização?
Analisar essas informações é importante. Mas não é suficiente para se chegar a uma análise de dados precisa. Aí que entra o termo observalidade de dados, que responde basicamente se o dado apresentado está bom e o que está acontecendo com essas informações. Para isso, os critérios a seguir são observados:
- O dado chegou no horário correto?
- As informações estão completas?
- O formato apresentado foi modificado?
- Durante o tratamento de dados foi apresentado algum comportamento estranho?
Olhando para todas essas especificidades pode parecer bastante difícil fazer a análise com qualidade e rapidez. Por isso, é comum o uso de ferramentas como https://digna.ai/, para se chegar a uma resposta rápida, com relatório final eficiente.
Por que observalidade e qualidade de dados é fundamental para empresas?
É comum que a atividade empresarial não revele dados precisos do painel de controle. Isso pode ser perceptível nas anomalias de dados, a exemplo de https://www.digna.ai/data-anomalies, que revela falhas no sistema. Essas falhas acontecem porque:
- São múltiplas fontes de dados sendo tratados ao mesmo tempo;
- As integrações são automáticas;
- Pipelines rodam sem parar;
- As dashboards funcionam em tempo real.
Desse modo, os dados se apresentam com mais complexidade e fica mais difícil detectar erros com rapidez.
Qualidade e observalidade trabalhando juntos
Não é muito comum encontrar ferramentas que proporcionem casos de sucesso quando se junta qualidade e observalidade. Porém, hoje com a Inteligência Artificial é possível automatizar o processo, como visto no https://www.digna.ai/customer-stories/itsv .
E isso só é possível porque a qualidade de dados assegura que as informações estão corretas. Enquanto a observalidade realiza uma verificação que garante que o dado correto continue correto ao longo do tempo. Com a observalidade é possível não só identificar o erro, mas também corrigir antes de um impacto real.
Como a observalidade e qualidade funcionam na prática
Hoje há uma variedade de ferramentas para realizar a observalidade de dados com qualidade. Uma breve visita em https://www.digna.ai/about-us é possível ver o exemplo de como uma organização implementa a IA na sua prática de tratamento de dados. A lógica por trás desse trabalho é simples:
- Métricas são calculadas através do banco de dados da empresa;
- É realizada uma análise de comportamento dos dados;
- Mudanças ou desvios são detectados de forma automática;
- Dados são acompanhados com rapidez;
- Mudanças na estrutura, seja em colunas ou formatos, são identificados.
Controle de pontualidade de dados interferindo na qualidade e observalidade
O controle de pontualidade é um aspecto que as empresas mais ignoram, o que deixa o acesso aos dados atualizados comprometido. A pergunta que deve ser feita é se o dado chegou na hora que deveria chegar.
É como revela claramente https://www.digna.ai/data-timeliness que em um exemplo prático mostra que:
- Relatório de vendas que foram atualizados a um dia atrás podem estar desatualizados no dia seguinte;
- Se o dashboard financeiro apresenta valores errados, as decisões serão tomadas sem clareza;
- Controle de estoque com informações desatualizadas impactam diretamente na produção;
Desse modo, fica explícito como o controle de pontualidade interfere na qualidade e observalidade de dados. As decisões dependem da situação atual da empresa. Se os dados não são atualizados, não estão mais representando a realidade.
Um problema comum: pipeline funcionando apresentando dado errado
No mundo de dados, a pipeline funcionando, mas com dados errados é uma das falhas mais perigosas. As empresas costumam verificar se a pipeline rodou sem erro e quando tem uma resposta positiva para essa pergunta, não observam outro detalhe: dado confiável.
Quando se fala em pipeline de dados, basicamente está se referindo ao fluxo que se resume em coletar, transformar o dado e entregar. Esse fluxo pode funcionar tecnicamente, mas ainda funcionando, apresentar dados não confiáveis. Um exemplo disso é:
- O sistema de origem falhou e enviou apenas ametade dos dados;
- Ocorrência de atrasos na ingestão;
- Coluna vazia, mas que não é revelada na pipeline;
- Volume com uma queda brusca, mas sem ficar perceptível por uma análise rasa.
Porém, essas informações não apresentam um erro técnico, porque o sistema roda perfeitamente, nenhum alerta é disparado, mas ainda assim o dado pode estar errado. Por isso, utilizar um sistema que permita observar isso com velocidade e facilidade é ideal.
Como encontrar o sistema ideal de qualidade e observalidade de dados
Escolher um sistema que funcione bem quando se trata de observalidade e qualidade de dados não é algo difícil. Mas é preciso entender o que de fato garante a confiança. Para selecionar uma opção ideal, é recomendado verificar o que a ferramenta oferece, normalmente disponível na aba de perguntas frequentes como no https://www.digna.ai/faqs.
Também é possível encontrar informações na aba Sobre nós ou até mesmo por meio de uma conversa no chat da empresa. O importante é verificar se é possível realizar monitoramento contínuo, detecção de problemas de modo automático e verificação do dado real e por fim a pontualidade.
Conclusão: porque observalidade e qualidade de dados são importante?
No mundo empresarial não basta ter acesso a informações, também é fundamental que esses dados sejam atualizados e confiáveis. Assim, é possível observar insights que orientam decisões mais precisas e que promovem maior sucesso organizacional.