Auditoria de Qualidade de Dados: A qualidade da master data da empresa

Há muitas indicações de possíveis problemas de qualidade de dados, especialmente no caso da master data de clientes. A título de exemplo: ...

Há muitas indicações de possíveis problemas de qualidade de dados, especialmente no caso da master data de clientes.

A título de exemplo:
- Existe uma elevada proporção de devolvidos em campanhas de mailing devido a endereços incorrectos.
- Os clientes reclamam porque recebem material publicitário várias vezes
- As facturas não são pagas, porque nunca chegaram ao destino devido a um endereço incorrecto
- Vendas e análises predictivas não são fiáveis, uma vez que as perspectivas de êxito foram atribuídas a duplicados de diferentes potenciais clientes
- Os clientes afirmam que estão insatisfeitos com o apoio, porque os funcionários levam muito tempo para encontrar todos os dados pertinentes no sistema

No entanto, o cenário descrito acima só diz respeito aos sintomas iniciais ou mais óbvios de dados de baixa qualidade de dados. Vários requisitos fundamentais para a master data de clientes pode ser derivada a partir daqui. O endereço postal deve estar correcto e cada cliente só deve ser representado na master data de clientes uma vez (pontos 1-4).

Além disso, todos os dados pertinentes devem estar disponíveis para o pessoal (ponto 5). A lista de requisitos para a master data de clientes provavelmente poderia ser estendida indefinidamente, mas no final, seria descoberto que os requisitos para os dados são diferentes para cada departamento.

Por exemplo, o departamento de marketing atribui grande importância a um endereço correcto para campanhas de marketing, enquanto o pessoal de apoio ao cliente depende da actualidade e integridade dos respectivos produtos dos clientes, que são exibidos de uma maneira bem organizada. A qualidade dos dados só pode ser avaliado como boa ou má, comparando-a com as exigências dos consumidores dos respectivos dados.

Muitos dos requisitos para os dados podem ser automaticamente testados usando software de análise adequado. Algumas das deficiências podem ser corrigidas no curto prazo com operações de limpeza pontual. No entanto, mesmo se os sintomas acima indicados são controlados com operações de limpeza, a razão pela qual a qualidade dos dados é má não foi encontrada nem excluída. Não foi garantido que as operações de limpeza atendem aos requisitos de todos os consumidores de dados.

A Auditoria de Qualidade de dados de deve ser realizada, a fim de ser capaz de fazer uma afirmação sobre a actual situação da qualidade dos dados da empresa. Os dados não só são analisados por meio de software na auditoria, mas, mais importante ainda, as exigências dos consumidores de dados são consideradas. Só depois dos resultados da auditoria serem conhecidos, é que se pode fazer uma declaração sobre que dados da empresa atendem aos requisitos dos utilizadores de dados e os que não. A "percepção" do estado da qualidade dos dados pode ser verificada (ou refutada) com números objectivos. Além disso, actividades apropriadas para uma melhoria a longo prazo na qualidade dos dados pode ser considerada.

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