Data Quality Monitoring: O que é e como implementar?

Um processo de monitoramento de qualidade de dados monitora e garante a qualidade de cada instância de dados criada, utilizada e mantida dentro de uma organização.

As empresas se esforçam para aumentar a precisão de suas operações, mas erros inevitavelmente ocorrerão. Se ocorrer um erro, uma de duas coisas pode acontecer – alguém assume a responsabilidade, corrige o erro e garante que não aconteça novamente. Inquestionavelmente, esta última é a melhor opção e promove a eficiência operacional.

As empresas podem evitar que possíveis problemas voltem a ocorrer no futuro ao ajustar ativamente os processos ou procedimentos relacionados a erros anteriores; quando os problemas são resolvidos proativamente, o foco muda de uma solução rápida para uma solução de longo prazo.

O que é Qualidade de Dados?

A qualidade dos dados descreve o estado de cada conjunto de dados. Ele avalia elementos objetivos como meticulosidade, precisão e consistência. Além disso, ele mede elementos mais arbitrários, como a adequação de um conjunto de dados a uma finalidade específica. Determinar a qualidade dos dados pode ocasionalmente levar algum tempo devido a esse componente subjetivo.

Um conjunto de dados de alta qualidade pode ser usado para a finalidade pretendida, como tomar uma decisão informada sobre crescimento futuro, tomar decisões financeiras importantes ou aprimorar operações.

No entanto, se a qualidade dos dados for ruim, todos esses setores sofrem. Isso pode levar a compras incorretas, operações ineficientes e aumento das despesas da empresa.

O que é monitoramento de qualidade de dados?

O crescimento exponencial dos dados tornou o monitoramento da qualidade dos dados essencial para o desenvolvimento eficaz de aprendizado de máquina e sistemas orientados a dados. Além disso, 42% dos analistas de dados que participaram do estudo mundial on-line da Forrester sobre confiança e confiabilidade de dados dizem que gastam mais de 40% de seu tempo verificando e avaliando os dados.

A qualidade dos dados é medida, avaliada e aprimorada para atender às expectativas e atender às necessidades de negócios. Ele pode ajudar as organizações a aprimorar a consistência, a pontualidade e a correção de seus dados.

Há muitas maneiras de avaliar a qualidade dos dados. Mas depende apenas das necessidades do negócio. Inclui revisão de dados, teste, verificação de precisão ou consistência ou auditoria dos dados avaliando regularmente a qualidade dos dados com as ferramentas de qualidade de dados.

Como o aprendizado profundo em tempo real e a análise de dados são tão predominantes, a única maneira de validar os dados é monitorar sua qualidade e avaliá-los usando um conjunto de critérios de qualidade pertinentes.

Importância do monitoramento da qualidade dos dados

Se você deseja garantir a precisão e a confiabilidade dos dados, deve implementar o monitoramento da qualidade dos dados. A qualidade de dados não autorizada pode levar a tomadas de decisão imprecisas, desperdício de recursos e questões legais.

Ao monitorar a qualidade dos dados, as organizações podem detectar e resolver problemas antes que tenham um grande impacto negativo. A seguir estão algumas vantagens do monitoramento de qualidade de dados:

1. Garantir a integridade e exatidão dos dados: O monitoramento da qualidade dos dados garante que todas as informações no banco de dados da empresa sejam precisas e satisfaçam todos os critérios de “dados de qualidade”.
2. Corte de custos: quando uma corporação monitora seus dados, ela pode reduzir a quantidade de dinheiro que poderia pagar se surgir um erro ou erro com a qualidade dos dados.
3. Aumento da satisfação do cliente: os clientes têm maior probabilidade de confiar em uma corporação com dados excelentes do que em uma com gerenciamento de dados medíocre e um banco de dados defeituoso.
4. Melhorar o julgamento: Maior tomada de decisão ocorre em toda a organização devido à maior qualidade dos dados. Você pode tomar decisões com mais confiança se tiver acesso a mais dados de alta qualidade.
5. Melhorando a eficácia operacional: – As organizações podem reduzir o custo de encontrar e resolver dados incorretos em seu banco de dados mantendo os níveis de qualidade dos dados. Além disso, as empresas podem evitar erros operacionais e falhas nos processos de negócios.

Implementar monitoramento de qualidade de dados

O procedimento da estrutura de qualidade de dados começa quando o(s) arquivo(s) de dados de origem chega(m) ao SQL Server ou a qualquer servidor ETL. Após a detecção do arquivo, o requisito de qualidade de dados de pré-estágio é iniciado. Os administradores de dados recebem uma notificação quando as regras de pré-estágio atuam e os resultados estão prontos para avaliação.

Se a qualidade dos dados do Pré-Estágio tiver erros, o processamento é encerrado. O procedimento continua apenas se a qualidade dos dados pré-estágio for satisfatória. Os dados são então adicionados à tabela de estágio.

Em seguida, as Regras de Integridade de Dados Pós-Estágio são executadas e informam os Administradores de Dados quando os resultados estão prontos para revisão. Os sistemas downstream publicam automaticamente um arquivo validado para uso se NÃO houver falhas nas regras de Gating.

O Data Steward pode optar por encerrar o ciclo e solicitar um novo arquivo da fonte se algum critério de Gating pós-estágio falhar, ou eles podem ignorar o erro para carregar arquivos de dados para processamento secundário.

Um data mart de qualidade de dados é necessário para implementar a estrutura de monitoramento de qualidade de dados.

As tabelas forneceriam os seguintes recursos em qualidade de dados: -

• Uma tabela onde todas as regras predeterminadas de Data Quality são mantidas. (tabela DATA_QUALITY_RULE)
• Uma tabela que habilita a capacidade de habilitar e desabilitar regras e armazena proporções de limite para cada regra para seu domínio de dados associado. (tabela DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
• Uma tabela usada como um repositório de resultados para monitoramento de regra de qualidade de dados. Ele armazena os resultados das regras de qualidade de dados. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

Indicadores de qualidade de dados

Em sistemas de arquivos de computador, indicadores de qualidade de dados (DQIs) são identificadores usados ​​para capturar as características de qualidade dos dados. Como o DQIS lida com variáveis ​​de tempo, suas configurações podem afetar quais valores estão envolvidos em um cálculo e como ele funciona.

Dois sistemas de banco de dados significativos envolvem o uso da ideia DQI. De acordo com os resultados, o DQI simplifica a programação, o gerenciamento de armazenamento e o controle do processamento de dados.

Métricas principais: qualidade dos dados

Aqui estão alguns exemplos de indicadores que geralmente ajudam uma empresa a rastrear seus esforços para melhorar a qualidade dos dados:

A proporção de erros nos dados

Esse tipo de medida de dados qualitativos é o mais óbvio. Ele permite monitorar a relação entre o tamanho de um conjunto de dados e o número de erros reconhecidos, como informações ausentes, imperfeitas ou redundantes. A qualidade dos dados melhora quando alguém descobre taxas de erro mais baixas enquanto a quantidade de dados permanece a mesma ou aumenta.

A proporção de valores vazios

Dentro da coleta de dados, a proporção de valores vazios é uma abordagem direta para monitorar a qualidade dos dados porque os valores vazios normalmente sinalizam que as informações estão ausentes ou registradas no campo incorreto. Assim, você pode rastrear quantos campos vazios existem em um conjunto de dados.

A taxa de erros de transformação de dados

Problemas de transformação de dados, que incluem coletar informações mantidas em um estilo e alterá-las para outro, mostram problemas de qualidade de dados. Você pode aprender mais sobre a qualidade geral de seus dados calculando a frequência das operações de gerenciamento de dados que falham ou levam muito tempo para serem concluídas.

O volume de dados obscuros

Você não pode usar esses dados com eficiência devido a problemas com a qualidade dos dados. Você provavelmente terá mais problemas com a qualidade dos dados.

Benefícios do monitoramento de qualidade de dados

Para se manter competitivo e aproveitar as oportunidades, o gerenciamento eficaz de dados é essencial. Dados de alta qualidade podem oferecer várias vantagens reais para as empresas. A seguir estão algumas vantagens potenciais da alta qualidade de dados:

#1. Tomando Decisões Mais Inteligentes

A qualidade dos dados leva a uma melhor tomada de decisão organizacional. Dados de alta qualidade podem ajudar as empresas a tomar decisões mais seguras. Bons dados podem reduzir o risco e produzir resultados que são consistentemente melhorados.

#2. Segmentação de público aprimorada

Os profissionais de marketing estão sempre tentando alcançar as pessoas certas, mas, para isso, precisam de acesso a dados de alta qualidade, e dados relevantes os ajudam a obter o público certo. Se você tiver dados de alta qualidade, poderá descobrir quem deve ser seu público-alvo.

Isso pode ser feito reunindo informações sobre seu mercado-alvo e buscando novos clientes em potencial com qualidades semelhantes. Esses dados podem ser usados ​​para desenvolver alvos mais específicos.

#3. Melhores Conexões com os Clientes

Dados de alta qualidade podem melhorar o relacionamento com os clientes, o que é fundamental para o sucesso dos negócios em qualquer setor. Você conhecerá melhor seus clientes coletando dados sobre eles. As informações sobre os gostos, interesses e demandas de seus consumidores o ajudarão a desenvolver um conteúdo que os atraia e até preveja suas necessidades.

Você pode formar parcerias duradouras com a ajuda deles. Ao manter efetivamente seus dados, você pode evitar o fornecimento de conteúdo duplicado e irrelevante para os clientes.

#4. A implementação de dados é mais simples

Usar dados de alta qualidade é significativamente mais simples do que usar dados de baixa qualidade. A eficiência de qualquer negócio também aumenta quando se tem dados confiáveis ​​na ponta dos dedos.

Em dados de baixa qualidade, você terá que investir tempo na limpeza de dados incompletos ou inconsistentes. Isso implica que você terá menos tempo para outras tarefas e terá que esperar mais para colocar em ação as ideias fornecidas por seus dados.

A qualidade dos dados também ajuda os vários departamentos da sua empresa a interagir com mais sucesso, mantendo-os todos na mesma página.

#5. Uma vantagem sobre os rivais

Você obtém uma vantagem competitiva se seus dados forem de maior qualidade do que seus rivais e você os usar com mais habilidade. Desde que sejam de excelente qualidade, os dados representam um dos recursos mais importantes disponíveis para as empresas hoje.

A melhor qualidade dos dados permite que você identifique oportunidades antes de seus rivais. Ao fazer isso, você pode prever com mais precisão as demandas de seus clientes em potencial e vender mais que os concorrentes. Oportunidades perdidas e atrasos em relação à concorrência são consequências de dados ruins.

#6. Rentabilidade Adicional

Dados de alta qualidade podem resultar em maior receita e podem ser usados ​​para criar estratégias de marketing mais bem-sucedidas e aumentar as vendas. Reduz o desperdício de publicidade, aumentando a eficiência de suas iniciativas de marketing.

Da mesma forma, as estatísticas podem revelar aos editores quais categorias de conteúdo são as mais populares e lucrativas em seus sites. Você pode concentrar mais recursos e esforços nesse conteúdo se tiver esse conhecimento.

Desafios de monitoramento de qualidade de dados

As dificuldades em verificar a qualidade dos dados incluem o seguinte: -

Medição da Precisão dos Dados

Isso significa que os dados em seu banco de dados correspondem ao mundo real. Encontrar referências confiáveis ​​pode ser desafiador, mas não é impossível.

Por exemplo, as empresas podem usar o aprendizado de máquina para identificar nomes de clientes ou produtos. Encontrar um excelente equilíbrio entre os esforços e a recompensa esperada ainda pode ser difícil porque isso precisa resolver o problema completamente.

Avaliação de consistência de dados

Isso significa que não há inconsistências em seus dados. No entanto, a situação em questão pode ser mais complexa. Por exemplo, um consumidor pode ser um usuário legítimo ou um visitante, dependendo se deseja fornecer suas informações confidenciais ao comprar online.

Isso implica que a loja pode divulgar a identidade ou não. Os clientes que desejam evitar o recebimento de entregas podem optar por não fornecer endereços. Em situações como essa, os varejistas correm o risco de ter bancos de dados com dados conflitantes.

Recursos de aprendizagem

Aqui estão alguns dos melhores livros que você pode escolher para entender o monitoramento de qualidade de dados em profundidade: -

#1. Enfrentando os desafios do gerenciamento de qualidade de dados

O autor descreve as ideias fundamentais do gerenciamento de qualidade de dados e suas dificuldades neste livro.

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Ao enfrentar os cinco desafios associados ao gerenciamento de qualidade - o desafio do significado, o desafio do fluxo de trabalho, o desafio das pessoas, o desafio tecnológico e o desafio da responsabilidade - os profissionais de gerenciamento de dados podem ajudar suas organizações a obter mais valor dos dados.

#2. O Guia do Praticante para Melhoria da Qualidade de Dados

Este livro fornece uma análise completa da qualidade de dados para negócios e TI. Ele ensina os princípios de compreensão dos efeitos da má qualidade dos dados e direciona os gerentes e profissionais na rede, garantindo patrocínio, organizando e desenvolvendo um programa para melhorar a qualidade dos dados.

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Ele fornece um exemplo de configuração e gerenciamento de um programa de qualidade de dados, desde as considerações iniciais e justificativas até a manutenção e monitoramento contínuo.

#3. Gerenciando a qualidade de dados: um guia prático

Os dados são um ativo comercial crucial que suporta as operações organizacionais. Fica mais difícil de gerenciar à medida que os conjuntos de dados e as quantidades aumentam. A qualidade dos dados, ou a adequação dos dados a uma finalidade, é um componente crucial do gerenciamento de dados; não compreendê-lo aumenta o risco organizacional e diminui a produtividade e a lucratividade.

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O objetivo e o escopo do gerenciamento de dados e informações, a natureza dos dados nas organizações e o estabelecimento de um sistema de monitoramento da qualidade dos dados são os três principais tópicos abordados neste livro.

Conclusão

Em conclusão, o monitoramento de qualidade de dados responde se você pode confiar e contar com seus dados: Qual é o nível de confiança dos dados que o sistema de dados existente está ingerindo por meio de seu pipeline de dados? Para garantir que as tecnologias que você está desenvolvendo sejam confiáveis ​​e não funcionem mal e prejudiquem sua organização, os engenheiros precisam entender o nível do item em que estão trabalhando.

Insights imprecisos e julgamentos ruins podem surgir da falta de supervisão ou visibilidade sobre a qualidade dos dados, o que pode custar dinheiro ou criar uma experiência ruim para o cliente. Portanto, para um melhor monitoramento da qualidade dos dados, as empresas podem consultar os livros mencionados acima e seguir as melhores práticas relacionadas ao setor.