Problemas de dados que você precisa melhorar!

Você já notou inconsistências na sua base de dados e começou a investigar quais outros tipos de problema você pode ter? Nós listamos os principais problemas que acontecem em bases de dados para que você possa se informar sobre sua situação e como resolvê-la!


Todos os dias baseamos nossas decisões em dados, desde decisões rotineiras como qual caminho percorrer até o trabalho, até complexas decisões de negócio, o fato é que quando os dados utilizados não são confiáveis as decisões acabam sendo falhas,  erramos e as consequências são as mais diversas. 

O maior causador dos problemas relacionados a dados é como se coleta, para isso produzimos um artigo com 7 Dicas para coletar dados melhor, são direcionamentos importantíssimos para a qualidade dos seus dados ser melhor desde a coleta! O ponto é que é inevitável, nós temos que tratar dados já coletados o mais rápido possível e é nosso papel alertá-los sobre quais são os principais problemas em bases de dados que precisam ser resolvidos para tornar seus dados ainda mais confiáveis:

Dados de contato inválidos

Você já procurou saber quantos “nãotem@nãotem.com.br” e variações como esta estão presentes em sua base de dados? Tentar se comunicar com e-mails como esse prejudicam sua reputação de remetente, quanto menor ela for, maiores as chances de seus e-mails não serem enviados ou serem direcionados direto para caixa de SPAM dos seus contatos, tudo isso é feito pelos Provedores de internet com o objetivo de reduzir a circulação de mensagens prejudiciais, repetitivas ou sem propósito para os usuários.

Existem duas formas de manter dados de contato (e-mail e telefone) válidas em sua base, (1) você pode aproveitar as interações com os clientes para confirmar os dados ou (2) utilizar ferramentas de verificação que consultam os servidores e testam os e-mails para confirmação de sua validade.

Dados Duplicados

Com dados duplicados aumentamos os gastos para ações de marketing e podemos gerar atrito com pessoas devido a interações repetidas, aumentamos os gastos com armazenamento de dados, e por último, prejudicam de forma considerável as análises quantitativas das organizações, por exemplo a análise dos diferentes perfis de clientes presentes em uma base de dados, informações duplicadas podem levar a percepção de que um perfil de cliente é predominante, sendo que na verdade não é, a análise errônea leva a decisões errôneas.

Dados Incorretos

Não é necessário aprofundarmos nesse tópico devido a sua obviedade, sabemos que dados incorretos prejudicam a personalização, análise de dados e forma de relacionamento com o cliente, os dados incorretos precisam ser identificados e tratados com velocidade para evitar análises prejudiciais para a saúde da organização.

Dados obsoletos

Por não termos o hábito de atualizar e verificar os dados de forma recorrente acabamos acumulando milhares de dados obsoletos, informações de clientes inativos e até pessoas que, infelizmente, já não estão mais entre nós (casos de óbito). 

Incoerência de Dados

São dados que geram conflito entre si, como por exemplo um cliente cadastrado com Estado= RJ e Cidade = São Paulo, o próprio dado demonstra equívoco durante a coleta e precisa ser tratado.

Ausência de Regras de Taxonomia

Regras de Taxonomia são maneiras de identificar e classificar uma palavra ou termo, a ausência dessas regras permite a aparição de dados alocados em campos errados, por exemplo dados de e-mail em espaços destinados ao campo endereço,as regras de Taxonomia permitem identificar e barrar esse tipo de input.

Ausência de Formatação de idioma

Acontece quando em uma mesma base de dados são armazenados dados de diferentes idiomas, isso prejudica, impede ou dificulta a interpretação dos dados.

Dados Vazios

São informações faltantes em cadastros, precisam ser identificadas e enriquecidas. O enriquecimento pode ser realizado através de bureaus de dados ou então, por meio de convites de atualização para os clientes, de preferência por canais digitais ou junto às comunicações da empresa sem exigir grandes esforços por parte do cliente.

Linhas em branco

Espaços em branco que prejudicam a gestão e layout da base de dados, estas devem ser excluídas para melhoria dos aspectos apresentados.

Qual desses problemas você pretende resolver primeiro? Algo que vemos é a dificuldade das pessoas em realizar esse trabalho de forma manual, é por isso que a BringData foi criada, se você sentir que já é hora de automatizar essa melhoria de base de dados teste já a plataforma e melhore seus dados de forma contínua!

Teve alguma dúvida ou feedback? Fale comigo no fabio@bringdata.co ou nos comentários! 🙂

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 – 6 verdades que você precisa ouvir sobre gestão de dados na sua empresa

Dica 3 – 5 maneiras de acabar com dados faltantes: Acabe com os buracos nas suas bases de 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.

Crie sua conta gratuita e receba 100 créditos gratuitos!

 

Share

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.

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Esse site utiliza o Akismet para reduzir spam. Aprenda como seus dados de comentários são processados.