7 maneiras de combater dados ruins e confiar nos seus dados

Nestes anos de atendimento e trabalhos juntos a outras empresas uma das afirmações que ouvi com mais frequência foi: “nossa base de dados é uma bagunça” ou “não confiamos na nossa base de dados”.

A origem da desorganização é curiosa na maioria dos casos, são sistemas legados, informações não confirmadas e anos de acumulação de dados. A questão é: existe um problema.

Um estudo da IDC prevê que em 2025 os bytes instalados nas empresas representará mais de 80% dos dados instalados no mundo, ou seja, continuaremos acumulando informações.

Sabendo disso, precisamos refletir: “Como podemos acumular somente dados de confiança evitando sermos produtores de dados ruins?”

Para responder essa pergunta, devemos listar e trabalhar sobre a origem dos dados ruins.

Eu realmente preciso combater dados ruins?

De acordo com a Gartner’s Data Quality Market Survey a baixa qualidade de dados gerou 15 milhões de dólares de prejuízo para as empresas em 2017.

Inconsistências prejudicam a produção, atendimento e levam a decisões ruins. 

Quando não confiamos nos dados, não conseguimos entregar as informações corretas para as pessoas corretas, assim, a prestação de serviço é afetada e surgem custos desnecessários.

Ou seja: Sim, precisamos combater a baixa qualidade de dados!

O que são dados ruins?

Dados ruins são dados que não atendem o propósito para qual foram coletados, geralmente levam ao erro ou não são capazes para concluir determinada tarefa.

Exemplos: Endereço de e-mail inválido, valores incoerentes em uma planilha financeira, endereços de entrega inválidos e etc.

Cada um deles atrapalha a tarefa para qual foram coletadas e geram prejuízos imediatos ou não para a empresa.

Qual a origem dos dados ruins?

Os dados de baixa qualidade podem surgir de ações intencionais e não intencionais, ambos casos precisam de atenção.

Uma pesquisa da Experian identificou um grande número de clientes cometendo erros não intencionais ao imputar suas informações nos cadastros, na Tailândia e no Vietnã os números são superiores a 85% com Indonésia e Índia logo atrás.

Apesar do erro ser gerado pelo cliente, é papel da empresa gerenciar os dados de entrada e validá-los antes de permitir o cadastrado.

Já em casos intencionais, a pesquisa revela que no Japão, Austrália, Nova Zelândia e Hong Kong 8% dos clientes preenchem dados errados propositalmente.

Quais fatores causam ambos cenários?

Podemos analisar o problema em três pilares causadores: Imputação, esforço e confiança.

Imputação

A Imputação exige adição de dados por uma pessoa, seja colaborador da empresa ou cliente, ambos estão propensos a erros em operações manuais.

Para auxiliar clientes e colaboradores, automatize a validação dentro dos formulários, mostre os erros de formatação e incoerência logo que cometidos, desta forma, reduzindo o volume de informações equivocadas. 

O esforço

Quanto mais informações são exigidas, maior é o esforço de preenchimento e as chances de erros envolvidas. 

As pessoas procuram interações fáceis e simplificadas, quando se deparam com largos formulários tendem a priorizar o preenchimento de informações que consideram relevantes para receber o que lhe foi prometido, podendo ignorar as demais.

A redução do esforço pode-ser alcançada através da simplificação de coleta e também da elaboração da Jornada de Coleta de Dados da sua empresa.

Confiança 

Se uma empresa recebe dados incorretos constantemente isso pode significar que os usuários não confiam na marca para garantir a segurança de seus dados ou saber utilizá-los corretamente.

Com as leis gerais de proteção de dados a consciência sobre privacidade de dados vem crescendo entre as pessoas, que exigem cada vez mais a transparência e cuidado com suas informações.

Trabalhe a reputação da sua marca como protetora de dados através de campanhas, sites informativos e, claro, provando no dia a dia que as informações estão seguras com vocês.

Além disso, garanta que os dados serão utilizados como prometido, evite excessos, e, se possível, personalize os contatos para ser assertivo em suas conversas com os diferentes tipos de clientes que atende. 

Quais principais desafios as empresas enfrentam em relação a qualidade de dados?

Segundo a Gartner as organizações geralmente enfrentam três desafios quando se trata à qualidade dos dados:

  1. Quase 57% das organizações não medem a taxa anual custo de dados de baixa qualidade. Eles lutam para quantificar o impacto da má qualidade e definir exatamente o que é um dado de baixa qualidade.

As organizações que reconhecem o custo e o impacto dados de baixa qualidade geralmente não encontram uma maneira clara de corrigir o problema, não estão preparadas culturalmente nem tecnicamente.

  1. As organizações gastam uma média de US $261.000 ferramentas locais, mas apenas 23% utilizam mais opções econômicas. O custo das ferramentas tradicionais de qualidade dos dados continua sendo um desafio.
  1. Para combater esses desafios, as organizações devem criar métricas que medem o valor de dados de alta qualidade como bem como o custo de dados de baixa qualidade; posicionar funcionários com habilidades de qualidade de dados em toda a empresa, incluindo áreas onde dados de baixa qualidade custam dinheiro; e estabelecer uma estrutura eficaz de governança de dados.

Basicamente as empresas enfrentam dificuldades culturais, técnicas e financeiras para combater a baixa qualidade de dados.

Como melhorar este cenário?

As melhorias em uma organização são principalmente pautadas em três pilares: pessoas, processos e tecnologia. 

#Dicas para melhorar seu cenário de dados

1 – Se esforce para envolver pessoas, criar e melhorar processos e envolver tecnologias que colaboram para a gestão e melhoria da qualidade dos dados;

2 – Crie uma cultura de dados forte e caminhe sua empresa para se tornar uma empresa Data-Driven: veja mais sobre como aplicar uma experimentação data-driven;

3 – Implemente processos de coleta, distribuição e governança de dados

4 – Implemente e acompanhe indicadores de qualidade de dados;

5 – Incentive e empodere líderes a analisar e tomar decisões baseadas em dados;

6 – Demonstre os impactos positivos e negativos de dados bons e dados ruins.

7 – Utilize tecnologias de organização e validação de dados!

Como podemos ver, ocorrem erros propositais e não propositais durante o processo de coleta e gestão das informações.

O tema qualidade de dados precisa ser discutido e trabalhado dentro das empresas, comece reconhendo o problema, seus impactos negativos e elabore o plano de solução.

A BringData é uma plataforma de tratamento de dados que visa combater a inserção de dados inválidos que causam prejuízos e desalinhamentos entre empresas e clientes.

Conte conosco neste jornada de melhoria da sua base de dados!

Você tem algum sugestão ou feedback sobre esse artigo?

Fale comigo nos comentários ou pelo e-mail fabio@bringdata.co!

Até o próximo post!

Posts relacionados que você deveria conhecer:

 

Dica 1 – Calcule o impacto dos dados falsos na sua empresa e saiba quanto dinheiro está perdendo

Dica 2 – Como organizar os seus dados de forma segura e distribuí-los corretamente

Dica 3 – Regras que você precisa aplicar para salvar a qualidade dos seus dados

A BringData

A BringData é uma plataforma de tratamento de dados em tempo real que te ajuda a validar e organizar os dados da sua empresa.

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Fábio é CEO da BringData, empresa especializada em tratamento de dados de clientes, foi Diretor Comercial da Track.co, é administrador e especialista em gestão da experiência de clientes.

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