Qualidade de Dados / Data Quality

Somente dados de qualidade tornam um Business Data Warehouse (BDW) e Business Intelligence (BI) numa vantagem competitiva real

Os tomadores de decisão na gestão, marketing, vendas, finanças, serviços de controle e outros exigem dados e informações actualizados e completos, a fim de serem capazes de monitorizar e analisar as operações de negócios, como base para decisões operacionais e estratégicas bem orientadas. O pré-requisito para isto é uma empresa de escala Business Data Warehouse (BDW), que combina dados e operações de todos os sistemas de TI. Além disso, outras soluções para melhorar o desempenho empresarial (Corporate Performance Management) e para o cumprimento dos regulamentos legais e requisitos internos podem ser usados nesta base (Business Intelligence).

Os dados são analisados ad hoc com o pressionar de um botão ou por um sistema automatizado e disponibilizado para os utilizadores finais e tomadores de decisão numa variedade de tipos de avaliação, tal como os painéis de gestão, relatórios e análises OLAP. Para que isso seja possível, os dados devem estar disponíveis no Business Data Warehouse livres de erros e duplicados, coerentes e de forma padronizada. Em outras palavras: a eficácia de qualquer solução de Business Intelligence depende da qualidade dos dados. Mas muitas vezes esse é precisamente o ponto fraco.

Desafios

Dados incorrectos, desactualizados ou com duplicados - a base para más decisões
Dados incorrectos, desactualizados ou com duplicados em diferentes sistemas de TI é o maior obstáculo para uma análise global, as avaliações confiáveis e soluções relacionados BI como o CPM. Isso também pode significar que você não identifique oportunidades de negócio em tempo útil, uma vez que o comportamento de compra do cliente é analisado de forma incorrecta. Só pode identificar e avaliar os riscos de maneira inadequada e coloca pressão sobre a gestão de risco, já que seus números de vendas estão desactualizados. Também é possível estar a ignorar os pontos fracos de sua empresa, por exemplo, estrangulamento material ou de fornecimento, até que seja tarde demais. Má qualidade dos dados é responsável por isso - com consequências possivelmente fatais, que podem variar de uma queda na receita e perda de quota de mercado para uma ameaça crescente para a competitividade.

Silos Business Intelligence evitam análises de toda a empresa
As soluções de BI ainda são usadas pelos departamentos com seus próprios data marts ou Data Warehouses em muitas empresas e a qualidade dos dados pode, portanto, variar. O resultado: os dados são armazenados de forma redundante, ou em formatos diferentes. E enquanto os dados podem estar correctos numa base de dados, podem estar incorrectos ou desactualizados em outro conjunto de dados. Análises confiáveis em toda a empresa só são possíveis aqui com uma quantidade considerável de correcção manual. Sem mencionar os custos adicionais e a redução da capacidade de reagir aos resultados incertos da análise.

Potenciais do BI não são usados por haver possibilidades limitadas para avaliação
Quanto melhor a qualidade dos dados no Data Warehouse, mais opções de avaliação são abertas para os decisores e outros utilizadores das soluções de BI. Por exemplo, os gestores devem ser capazes de definir níveis individuais de detalhe nos seus painéis. Funcionários do departamento de finanças tem que ser capaz de elaborar relatórios próprios específicos. Os utilizadores devem ser capazes de desenvolver análises de diferentes perspectivas por meio de análises OLAP, por exemplo, números de vendas de acordo com região, grupo de produtos, o volume de vendas, etc, e os indicadores de alerta com base em regras definidas, por exemplo, pouco stock de produtos, deve ser garantido que chega ao pessoal respectivo.

Falta de confiança leva a decisões baseadas na intuição
Se as informações e analises fornecidas levarem várias vezes a más decisões devido à fraca qualidade dos dados, a confiança nas capacidades do sistema de BI fica reduzida. Isto pode significar que as funções de Business Intelligence não são mais utilizadas e são substituídas por uma avaliação subjectiva. Mais más decisões são apenas uma questão de tempo.

Má qualidade dos dados coloca as exigências de conformidade em risco
Inadequada qualidade dos dados coloca o rigor e fiabilidade das avaliações BI em risco. Isto pode ter consequências jurídicas e podem implicar custos elevados para a empresa.

Limpeza de dados manual como um travão sobre as decisões e um gerador de custos
Se dados urgentes não estão completos, sem erros e consistentes, têm que ser compilados, analisados e preparados manualmente. Isto leva a atrasos desnecessários que não deveria ter de pagar, especialmente no caso de decisões de negócio de tempo crítico. E isso custa dinheiro e recursos que podem ser usados muito melhor para outros projectos importantes.

Amanhã as soluções e as vantagens dos nossos sistemas.