Qualidade de Dados / Data Quality

Conhece realmente o seu cliente, o Sr Silva? Ou é talvez a Maria Catarina Silva, ou talvez Catarina Silva? Pode ser até que os três nomes se refiram ao mesmo cliente. 

Dados desactualizados ou duplicados e registos imprecisos são muitas vezes a raiz dos problemas que surgem durante o dia de trabalho. Mesmo os melhores sistemas de CRM e as mais elaboradas campanhas de marketing são de pouca utilidade quando têm como base dados de má qualidade. Mas não são apenas os dados mestre de cliente que causam problemas. Quaisquer dados mestre de baixa qualidade representam um risco para toda a empresa. 

Os dados são a matéria-prima para a informação, e é a informação que cria conhecimento. É precisamente este conhecimento que mais tarde formará as bases para para as suas decisões estratégicas de negócio e para o desenvolvimento de metas da empresa, bem como à modelação dos processos de negócio. Dados de alta qualidade, actualizados são essenciais para uma participação de sucesso nos mercados de hoje, e são o foco central do trabalho diário da Uniserv, dos seus produtos e dos serviços que oferecemos. O Serviço Data Quality Hub da Uniserv permite criar e manter altos níveis de qualidade de dados por toda a empresa, mesmo a nível internacional. Todos os departamentos e organizações locais estão incluídos na iniciativa de QD. O nosso modelo flexível permite-lhe usar software instalado e adicionalmente uma solução baseada na cloud, dando-lhe acesso global aos dados mestre de qualidade da a sua empresa. Faça dos seus dados um factor de sucesso para a sua empresa! Vamos mostrar-lhe como! 

A IMPORTÂNCIA DA QUALIDADE DE DADOS 

- Dados de endereço correctos (também a nível internacional) asseguram que a correspondência escrita chega aos devidos endereços. 
- Endereços actualizados para refletir as mudanças de nomes das cidades e das ruas. 
- Registo de deslocalização assegura que a correspondência chega aos endereços numa nova localização. 
- Registo de fusões e outras mudanças nas estruturas das empresas. 
- Desactivação de contacto ou eliminação quando o contato com o cliente não é mais possível, como no caso de falecimento. 
- Conjuntos de dados únicos significam dados sem duplicados - cada registo de cliente na base de dados é completo e aparece apenas uma vez. 

INICIATIVAS DE QUALIDADE DE DADOS 

Os dados mestre da empresa podem ser optimizados com diferentes iniciativas de QD tanto para ganhos rápidos como para ganhos a longo prazo. 

Nós identificamos diversas iniciativas a partir das quais um catálogo de medidas individuais pode ser compilado. 

Estas iniciativas incluem: 

• limpeza inicial dos dados existentes com processamento em batch 
• a criação de um firewall de qualidade de dados para garantir que apenas os conjuntos de dados de alta qualidade entram no sistema 
• medidas de otimização individuais 
• adaptação dos processos e reorganização do sistema até que todos os dados estejam disponíveis na forma exigida 
• treino de funcionários para desenvolver uma consciência para ter dados sustentáveis de alta qualidade 

Estes pontos mostram que a qualidade dos dados não pode ser optimizada exclusivamente com soluções de software. Os processos, sistemas e funcionários desempenham, conjuntamente, papeis fundamentais para a manutenção da qualidade de dados. 

No próximo post vou detalhar estes erros e as suas correcções. 

É sem dúvida um dos grandes temas do momento e como tal vamos falar um pouco da qualidade de dados na nuvem. É possível? Existem casos de sucesso?

Para ambas as perguntas a resposta é afirmativa. Falando de Address Management e Deduplicação, que são os meus temas de eleição, há vários casos de sucesso em inúmeras plataformas igualmente na nuvem, como por exemplo o salesforce.com, update.seven, Talend mas igualmente em outras plataformas, mas recorrendo aos serviços na nuvem, como MS Dynamics CRM, Oracle Siebel CRM, SAP Business Suite entre muitos outros.

Segundo as previsões da Gartner em 2015, 10% dos pacotes de implementações MDM serão entregues em forma de SaaS na nuvem.

A passagem das plataformas empresariais para a nuvem, conjuntamente com um mercado laboral onde cada vez é mais complicado encontrar / manter um staf que não dê muitos erros nas inserções de moradas e / ou nomes inseridos, as aplicações de normalização / correcção / verificação / deduplicação de nomes e moradas são cada vez mais essenciais. O mesmo se passa em termos de e-commerce onde moradas mal escritas, com erros de grafia, com erros fonéticos são cada vez mais comuns e pode originar devoluções ou atrasos nas entregas com todos os custos financeiros e de imagem que tal pode acarretar.

Podem existir muitas razões, mas em grande parte dos casos a resposta é simples. Falta de qualidade de dados!

Como se pode ter bons resultados se os dados, que são os alicerces de toda a estrutura não estão consolidados, têm erros, existe falta de dados essenciais e muitos outros problemas?

A maioria das empresas acha que os seus dados estão excelentes, porque os devolvidos não são contabilizados, são apenas "despejados" para uma arrecadação da empresa, ou chegam aos destinatários apenas porque o carteiro já conhece o nome da pessoa. Mas, estamos a assistir a uma renovação dos carteiros e isso vai levar à existência de mais devolvidos. mais uma vez como voltam para a tal arrecadação, continua a não existir o problema.

Os custos de uma devolução não podem ser contabilizados, porque para alem dos custos dos portes, do envelope, da carta ou peça publicitaria existente no envelope, existem depois outros que são impossíveis de contabilizar. Por exemplo o custo da imagem. Um cliente que não recebe uma comunicação importante, ou que recebe um folheto publicitário várias vezes, pode ser um cliente perdido.

Alguns dos problemas que se encontram muitas vezes e que impedem os sistemas de ter bons resultados são:

• o mesmo cliente existe em vários registos porque não existe um processo fiável de verificação de duplicados, fazendo com que um excelente cliente, seja considerado apenas várias vezes como clientes medianos.
• os dados da morada do cliente não são normalizados/ verificados/ corrigidos, fazendo com que por exemplo não seja atribuído à respectiva área geográfica. Em muitos casos apenas existe o campo do Endereço Postal, não existindo também o campo Localidade, que em Portugal pode ser o suficiente para a devolução de correspondência.
• Como os dados não estão correctos, não é possível geo-referenciar. A georeferenciação é hoje em dia uma ferramenta muito importante para quase todos os negócios.
• existem erros em dados fulcrais por falta de um sistema de monitorização, que impeça esses erros de continuarem no sistema, muitas vezes ad eternum.
• Dados dos vários sistemas não são cruzados porque os sistemas usam ID's diferentes para o mesmo cliente e como tal falta informação no sistema principal para que se possa ter uma melhor noção da situação real.

Tudo isto pode ser ser evitado, tomando alguns cuidados.

• Existir apenas um responsável pelos dados da empresa. A noção que os dados são responsabilidade de todos é sem duvida teoricamente uma boa politica, mas na realidade acaba por desresponsabilizar todos, tendo um efeito contrario na qualidade dos dados.
• Fazer um profiling dos dados de forma a saber quais os erros que existem em BD. Desta forma é possível não apenas corrigir os erros existentes, mas também tomar medidas para prevenir que voltem a ocorrer.
• Fazer uma normalização/ correcção/ verificação dos dados e uma deduplicação de forma a consolidar os dados em modo batch. Desta forma os dados ficam com qualidade.
• Ter a noção que a perfeição em qualidade de dados é impossível de alcançar. Todos os dias trabalhamos para nos aproximar, mas todos os dias há novos dados, dados alterados. O problema mais uma vez é o pensar que os dados estão correctos. Isso nunca acontece. Há formas de minimizar os erros, umas melhores (online), outras com altos e baixos (batch periódico).
• Colocação de um software de monitorização dos dados, para que possam existir alarmes quando um erro está a ser colocado no sistema e não traga problemas posteriormente.

Qualidade de Dados no e-commerce mantém o fluxo de caixa em movimento

As aplicações de negócios em e-commerce ou aplicações Web portal têm uma grande diferença de outras aplicações de negócios: a operação e entrada de dados são realizadas directamente pelo cliente ou potencial cliente e não por pessoal treinado. Erros de entrada - intencionais ou acidentais - são uma ocorrência diária. Esses erros afectam a qualidade dos dados e podem ter um impacto significativo nas transacções rápidas, sem sobressaltos e num fluxo de caixa confiável.

DESAFIOS
Endereços incorrectos ou não entregues - os custos sobem, as vendas caem

Existem muitas razões para a existência de endereços incorrectos ou não entregues. Todos têm uma coisa em comum: custos adicionais desnecessários e perda de vendas para as empresas de catálogos por Internet e os operadores das lojas online com entregas pelos correios.

• Evitar erros de digitação que evitem que a mercadoria chegue ao cliente fazendo com que haja elevados custos de pesquisa adicional. Descontos nos portes postais podem ser reduzidos ou cancelados pelo transportador porque os mails em massa incluem um grande número de endereços incorrectos.
• Erros de entrada de dados causados por máscaras de entrada incertas ou não disponíveis que tornam mais difícil a entrada correcta ou forneçam dados de forma incorrecta - este é um problema particular em aplicações internacionais, com estruturas de endereço diferente. Estes têm de ser limpos manualmente com um alto investimento de tempo e custos operacionais. A satisfação do cliente e retenção de clientes também são afectados.
• Entradas incorrectas deliberadamente (endereços fictícios) iniciando processos de expedição, que custam dinheiro e que tem de ser revertido com grande esforço.
• A mercadoria não pode ser entregue como resultado de endereços antigos que não são actualizados pelo cliente, gerando altos custos para devolução e reenvio.

Duplicados - custos adicionais desnecessários, não utilizando up / cross-selling
Vários registos de dados (duplicados) também são problemáticos:

• Logons aos portais da Web são executados sem querer várias vezes e levam à duplicação de dados.
• Criação intencional de novas contas, por exemplo, para comentários indesejados ou ilegais em fóruns, auto-promoção, SPAM ou pedidos que são regularmente não aceites ou não pagos.

Eles não só causam custos para a limpeza dos dados, mas também falsificam a visão única do cliente. Análises por exemplo, em aplicações de CRM são executadas mais dificilmente, e potenciais upsellings e cross-sellings não podem ser usadas de forma rentável.

O Data Quality Solutions modular da Uniserv ajudá-lo-à a transformar o Customer Relationship Management num factor de sucesso para a sua empresa com dados correctos, completos e livres de duplicados em vez de ser um causador de custos.

As soluções da Uniserv aumentam o sucesso do CRM analítico, operacional, de comunicação e colaboração. Soluções especiais B2B e B2C asseguram a aplicação eficaz das suas necessidades específicas. E mesmo se você usar um eXtended Relationship Management System (xRM) em vez de um sistema convencional de CRM, as soluções mensuráveis da Uniserv oferecem-lhe um valor acrescentado para os seus dados e processos.

Data Quality Batch Suite para CRM: A suite completa de produtos para a verificação em batch totalmente automatizadas e limpeza de dados de clientes em sistemas de relacionamento com o cliente.

Data Quality Real-Time Services para CRM: Para obter qualidade de dados dos seus registos directamente na entrada dos dados e na alteração de dados de clientes em sistemas de CRM.

A nossa contribuição para o seu sucesso no CRM: Pesquisa rápida, tolerante ao erro, o reconhecimento automático de duplicados e de agrupamentos de dados por nome e morada, validação de dados e aumento ou sincronização com outros sistemas são apenas algumas das funções do DQ Batch Suite e do DQ Real-Time Services - a nossa contribuição para o sucesso do uso do seu sistema de CRM .

VANTAGENS
Lucre com todas as Soluções de Qualidade de dados para CRM da Uniserv, incluindo:

• Óptima qualidade dos dados no sistema de CRM através da análise dos dados durante a transferência de fontes de dados existentes e através do acompanhamento permanente de novas entradas e mudanças (Data Quality Firewall)
• Revisão dos dados (limpeza de dados) de acordo com regras definidas e combinando - a contra os dados de referência (por exemplo, endereço, ...) no processamento em batch ou em tempo real
• Ambiente "Anti - envelhecimento" para os dados do seu cliente / prospect através da integração automática de informações sobre as mudanças de endereço ou de empresa renomeando tanto no B2B e B2C
• A geração automática de uma visão da família (Household) no mercado de B2C
• Os clientes satisfeitos e laços mais fortes com o cliente através de serviço de alta qualidade com base em informações de confiança de clientes.
• Optimizando vendas e planeamento de marketing e as decisões empresariais através informações de up- to-date e a elaboração de relatórios precisos.
• Extensas análises do comportamento do consumidor para o uso potencial e eficaz de upselling e cross-selling
• Campanhas de marketing eficientes e eficazes, através de selecção de endereços orientados ao objectivo e correctos, dados completos para campanhas de mailing.

A qualidade dos dados faz o seu Customer Relationship Management (CRM) mais eficaz

Fortalecer o relacionamento com os clientes existentes e angariação de novos clientes de forma rentável, é o alfa e o omega para garantir uma fatia maior do bolo das vendas. A base para isso é um Customer Relationship Management (CRM) forte com os dados do cliente correctos e completos, que possam ser usados no marketing, vendas, call centers e serviço pós-venda, mas a qualidade dos dados é precisamente onde a porca torce o rabo em muitas empresas.

Endereços incorrectos - vendas menores, custos maiores
Endereços de correio não entregues fazem com que campanhas de mailing descarrilem e causam custos desnecessários com portes e pesquisas. As facturas não podem ser entregues, o que resulta no não-pagamento, para não mencionar a perda de oportunidades de vendas, porque a sua mensagem promocional não atingem os potenciais compradores.

Duplicados - clientes insatisfeitos, planeamento incerto, up / cross-selling não são utilizados
Vários registos de dados (duplicados) são, possivelmente, ainda mais problemáticos:

• Os importantes dados dos clientes estão incorrectos durante uma chamada de serviço ao cliente. O cliente fica desapontado e pode ir para a concorrência. Perda nas vendas são o resultado inevitável aqui.
• O planeamento de vendas e marketing sofre, porque duplicados evitam uma classificação automática e correcta de clientes e exigem uma correcção manual cara.
• As previsões são distorcidas, o que pode levar a decisões de negócios atrasado ou incorretas que atingiu a sua empresa rígido.
• A selecção de endereços para as campanhas de marketing torna-se extremamente complicada, que é por isso que só consegue colocar suas ofertas depois da concorrência.

Falta de confiança - o sinal de partida para ter cada vez uma qualidade dos dados mais pobre
A prática tem demonstrado que, se os utilizadores não podem aceder às informações necessárias no sistema de CRM de forma rápida e com alta qualidade, a quantidade de cuidados tomados durante a entrada de dados e manutenção é normalmente reduzida. O resultado é uma espiral descendente de uma diminuição constante da qualidade dos dados, que só pode ser interrompida por um completo - e caro - relançamento do sistema de CRM, num caso extremo. Não deixe as coisas chegarem a esse ponto e começar a fazer o processo de melhorias necessárias antes que seja tarde demais.

Focus: Orientação para o cliente

Reforçar relações com os clientes
A concorrência para o auxilio ao cliente é uma questão central no planeamento estratégico de negócios no que diz respeito à transparência do mercado e da permutabilidade dos produtos e serviços. Orientação sistemática para o cliente e a gestão de informações abrangentes são indispensáveis quando se trata de ganhar vantagens competitivas decisivas.
Como resultado, a actualidade dos dados com alta qualidade e a preparação da informação desempenham hoje em dia um papel cada vez mais importante no incremento do desempenho empresarial e na criação de valor.
Isto aplica-se particularmente à administração profissional e manutenção de informações de endereço, porque estes são os sustentáculos de qualquer relacionamento com o cliente e com o mercado.

O potencial de sucesso do endereço
Os especialistas concordam que bases de dados correctas, actualizadas, completas e, acima de tudo, livres de duplicados são um factor crítico para o sucesso e para a aplicação uniforme de uma comunicação individualizada no atendimento ao cliente em toda a empresa.
Além disso, são indispensáveis para uma gestão profissional dos clientes, orientadas para a qualidade com uma base de dados qualificada um-para-um no Ponto de Venda. Só nesta base se pode desenvolver e implementar estratégias de sucesso para a ligação com o cliente e incrementar o mercado. O mesmo se aplica às avaliações aos clientes, envio de cheques de crédito, consignações ou envios de facturas e transacções que são diferenciadas de acordo com o cliente ou destinatário. As informações do endereço com qualidade optimizada é um pré-requisito em todos os casos.

Valor acrescentado para mySAP™ Business Suite

Address Management no ambiente do mySAP™ Business Suite
Sistemas integrados globais, tais como o mySAP™ Business Suite têm o objectivo de actualizar e disponibilizar informações transparentes em toda a empresa por meio de aplicativos de negócios abrangentes e flexíveis com funções altamente desenvolvidas.Com seu conceito de aplicação aberta, o mySAP™ Business Suite suporta a integração de soluções de software externas complementares. Como resultado, os endereços de clientes potenciais, clientes, fornecedores ou parceiros administrados no mySAP™ Business Suite podem ser perfeitamente geridos e mantidos "up-to-date".
As soluções desenvolvidas pela Uniserv para verificação de endereços em toda a empresa, tolerantes ao erro, procuram com acesso directo à base de dados de endereços atender à demanda de optimizar tanto a interacção como o diálogo com os parceiros de negócios.

mySAP™ Business Suite - Maximização dos benefícios
Ampliamos o âmbito da actividade do SAP® R/3®, da solução mySAP ERP e da aplicação mySAP™ CRM, funções de front-end que são essenciais para os seus processos de negócio. Como resultado, pode optimizar a utilização do mySAP™ CRM para gestão de relacionamento de forma global e sistemática.
Além disto, a integração em aplicações web, como o Webclient IC é possível. Isto permite o uso móvel da função independentemente da localização.
As soluções de software independentes da Uniserv, assumem, assim, um papel-chave na sua estratégia de TI focada em parceiros de negócios e de mercado, independentemente do sistema operativo utilizado e dos antecedentes da aplicação.

Manutenção de dados: medidas automatizadas para a manutenção de um elevado padrão de qualidade de dados

Apesar da limpeza de dados iniciais e os mecanismos para manter o status quo da qualidade dos dados, é uma boa política realizar uma verificação periódica da base de dados global.

Isso também é necessário se as bases de dados forem consolidadas, por exemplo, após a aquisição de empresas.Outro cenário é uma verificação periódica para renomear rua e lugar.

Deslocalizações devem ser monitorizadas e mantidas, e os registos de dados de clientes falecidos devem ser marcados, pelo menos. A exigência para o aprimoramento dos dados existentes com informações adicionais também não deve ser excluído.

Estas verificações periódicas da base de dados geral devem, idealmente, ser executadas com um processo em batch.
Isso garante que todos os dados estejam em conformidade com uma norma comum de qualidade de dados em intervalos especificados.
A qualidade dos dados suficientemente elevada para realizar as tarefas do actual sistema de CRM não pode ser considerada até que as três etapas do processo descrito aqui forem implementadas e adoptadas como prática, permitindo assim que o sistema de CRM atinja o seu pleno potencial e proporcione um retorno sobre o investimento.

As avaliações no CRM analítico, são agora uma base sólida. Os dados do CRM operacional permite uma abordagem orientada para o cliente em todas as áreas. Finalmente, o relacionamento com o cliente é reforçado, a longo prazo. A confiança dos empregados da empresa na qualidade dos dados aumenta, ao mesmo tempo. Isto significa que uma verificação adicional dos dados não é mais necessária. Os resultados directos são o aumento na eficiência e redução de custos.

É hora de subir a bordo: A Auditoria de Qualidade de Dados

A Auditoria Uniserv de DQ apresenta-se, de modo a ser capaz de fazer afirmações sobre o status quo dos dados in-house do sistema CRM.

A auditoria é o primeiro passo com objectivos claros em mente para a tomada de decisão e as marcas da sua apresentação pessoal para o projecto "Qualidade de Dados no seu sistema de CRM».

Durante a auditoria, a qualidade dos endereços é primariamente avaliados com o apoio das ferramentas da qualidade dos dados da Uniserv. Numa segunda etapa, há a possibilidade de ir à raiz das possíveis causas da deficiente qualidade dos dados numa análise do processo. Portanto, a melhor coisa a fazer é entrar em contacto connosco imediatamente!

A Firewall de Qualidade de Dados

É importante especificar determinadas normas, após a transferência dos dados inicialmente limpos. Só desta forma pode a elevada qualidade dos dados obtidos ser preservada. Uma variedade de opções on-line podem apresentar-se aqui:
Em primeiro lugar, o utilizador do sistema de CRM pode garantir que as regras de entrada determinadas sejam respeitadas, por exemplo, os nomes das ruas só devem ser inscritos nos campos fornecidos.
A verificação de sintaxe também é possível para números de telefone ou endereços de e-mail e outros campos. Além disso, existe a possibilidade de verificar o endereço indicado para correcção. Isto pode ser importante, por exemplo, se o endereço é dado somente a um centro de atendimento por telefone e rapidamente surgem erros na anotação ou por causa de diferentes interpretações do que foi ouvido ou erros de digitação. Se as informações recebidas através do telefone estiverem incorrectas ou ambíguas, o utilizador também pode pedir de imediato as informações adicionais em falta, tais como localidade, a fim de ser capaz de transferir um endereço correcto para o sistema. O desempenho da tecnologia subjacente é o factor decisivo para a aceitação.
Desde que o trabalho seja realizado sob alta pressão de tempo em períodos de pico, especialmente em call centers, a validação de endereço deve ocorrer muito rapidamente.
A entrada rápida de um cliente que completa os componentes do endereço após a entrada das letras iniciais ou números pode ser usado como alternativa.
Não importa qual a tecnologia usada, a possibilidade de uma busca simples, rápida e tolerante a erros para todos os dados existentes do cliente é fundamental. Esta função não será usada se a comparação demorar muito tempo ou não forneça os resultados desejados.

Um exemplo quotidiano demonstra isso: se a busca de informações nos motores de busca mais conhecidos de Internet, Google ou Yahoo, levar mais tempo do que o típico 0,3 segundo, estes motores de busca não seriam utilizados devido à lentidão.

A prevenção automática de novos duplicados também é importante. Aqui também existe a possibilidade de verificar se o cliente já está registado no sistema quando os dados são criados. Se este for o caso, uma nova conta de cliente não tem de ser criada. A informação existente ainda pode ser reforçada com o processo actual. Esta busca é executada em segundo plano, sem ser especificamente accionada pelo utilizador em cada criação ou alteração de dados iniciais do endereço.
Se a empresa ou pessoa física já existe na base de dados, o utilizador recebe uma indicação relevante através da máscara de entrada. Uma pesquisa de erro de tolerância também é apropriada aqui, de modo que o registo dos respectivos dados possa ser encontrado, apesar dos erros de audição ou sinónimos ou nomes de empresas incompletos. Escusado será dizer que esta busca implícita também tem que ocorrer muito rapidamente e com precisão, de modo que o fluxo de trabalho do empregado no sistema de CRM não seja afectado. Estes requisitos para a firewall de qualidade dos dados são implementados por meio dos conectores DQ.
Em conjunto com os parceiros de desenvolvimento, Uniserv criou conectores DQ para os mais importantes sistemas de CRM, como o SAP CRM, Microsoft Dynamics CRM, Siebel, bem como update.seven e salesforce.com, que permitem a integração de mecanismos de qualidade de dados em processamento registo a registo. Como resultado, nada impede a implementação destas funções, que são importantes para a implementação de um elevada qualidade de dados nos sistemas de CRM.

Voltamos depois do post de ontem onde se falou um pouco mais da ferramenta Batch, ao CRM com a limpeza inicial dos dados. Relembro apenas que o DQBT é uma ferramenta essencial para esta limpeza dos dados.

Primeiro que tudo, a limpeza inicial dos dados é de primordial importância. A este respeito, a base de dados inteira é verificada e limpa numa execução em batch. O número de diferentes fontes de dados ou dos países a que pertencem são irrelevantes aqui.
Procedimento típico para que esta limpeza inicial:
- Os dados são convertidos para um formato padronizado.
Exemplo: formato padronizado para os números de telefone.
++351 211571495
00351-21-1571495      => 00351 211 571 495
+351 (21) 1571495

- O conteúdo das diferentes fontes de dados é atribuído aos campos padrão.
Exemplo: O nome da pessoa de contacto está em campos com nomes diferentes em cada fonte de dados.
Nome: Godinho, Osvaldo
PNome: Osvaldo      Apelido: Godinho
Contacto: Osvaldo Godinho

- As componentes do nome são analisadas.
Linhas de nome muito complexas que sejam compostas por vários indivíduos ou incluir o nome da empresa com o departamento e contacto serão analisados. A análise verifica se os dados se referem a dados de pessoas ou dados da empresa. Todos os elementos da linha do nome são também atribuídos aos campos especiais, de modo a que, por exemplo análises de títulos académicos ou formas jurídicas de empresa possam ser realizadas.
Exemplo: DataLab, Lda
                       -> Nome da Empresa: DataLab
Datalab, Lda
                       -> Forma Legal: Lda.

- A validação dos endereços é realizada.
A validação dos endereços é feita independentemente sejam endereços nacionais e/ou internacionais. A este respeito, o código postal, localidade, rua e número de porta são verificados. Se possível, componentes do endereçoem falta são corrigidas e/ou adicionadas.
Ruas oficialmente renomeadas e lugares são actualizados automaticamente. Apartados e validação de códigos postais em batch de clientes também estão disponíveis para alguns países.
Exemplo:
R Podre Local 16       => Rua do Poder Local, 16
1675 Pontihna           => 1675-634 Pontinha

- Os endereços são convertidos para formatos específicos.
Em certos países, por exemplo, França, o endereço deve ser formatado de acordo com as especificações das autoridades postais nacionais, a fim de ser capaz de tirar partido das medidas de optimização de taxa de franquia, para as opções de entrega mais barata possível.
Exemplo de um endereço de França:

- Os endereços são reforçados com informações adicionais.
Os endereços podem ser melhorados com informações relevantes, conforme necessário. Isso pode ser coordenadas geográficas, mas outros códigos por sector ou visualização, informações definidas pelo utilizador podem ser também anexados aos dados.
Por exemplo:
Rua do Poder Local, 16      => X: -00920163
1675-364 Pontinha            => Y: +03876310

- São identificados os duplicados.
Duplicados potenciais são identificados de acordo com algoritmos de busca personalizados individualmente.
Regras de negócio adequadas podem ser aplicadas na pesquisa, de modo que a sua posterior eliminação pode ser executada automaticamente até certo ponto. Os duplicados são também avaliados, com o grau de "certeza", ou seja, o grau de probabilidade pode ser definido. Escusado será dizer que estão disponíveis esquemas padronizados de correspondência, que podem ser aplicados aos dados de pessoas ou dados de empresas. Também é possível incorporar novos campos em campos livres em busca de duplicados.
Por exemplo:
Osvaldo Godinho                            O Godinho
Rua do Poder Local, 16         =     R Podre Local, 61
1675-157 Pontinha                      1675-157 Pontihna

A comparação destes dois registos proporciona um elevado grau de semelhança, embora o nome, rua, numero de porta e localidade sejam diferente.
No entanto, a diferença neste exemplo e com o algoritmo seleccionado correspondente não for tão grande, que os registos de dados são identificados como um único bloco.

- É constituído o "Registo de Ouro".
A formação de um "Registo de Ouro" é fundamental, especialmente quando os dados vêm de uma variedade de fontes que tenham mais conteúdos relevantes associados, além da informação do endereço. Como resultado, existe a possibilidade de transferir todas as informações dos duplicados para o "Registo de Ouro". Mesmo que os dados duplicados não tenham de ser eliminados, a sua marcação é possível, de modo que as informações contidas num duplicado possam ser exibidas para o utilizador no sistema de CRM. Exemplo: O duplicado tem um campo adicional com coordenadas que devem ser anexada ao "Registo de Ouro". Se o duplicado é excluído da base de dados, o "Registo de Ouro" também inclui esta informação.
Osvaldo Godinho                           O Godinho
Rua do Poder Local, 16          =    R Podre Local, 16
1675-157 Pontinha                     1675-157 Pontihna
X: -00920163                           <-      X: -00920163
Y: +03876310                           <-      Y: +03876310

A qualidade dos dados no CRM é importante independentemente de:
- Um sistema completamente novo CRM deve ser posto em prática,
- A qualidade dos dados de um sistema de CRM deve ser optimizada,
- Ou dois ou mais sistemas independentes são combinados em um único sistema CRM, o requisito elevada qualidade dos dados pode ser alcançada em três sub-processos:

1. Limpeza dos dados iniciais
2. «Acertar logo à primeira vez» e os mecanismos que interceptam dados de baixa qualidade, quando os dados são criados ou editados (Data Quality Firewall)
3. Uso de dados de manutenção como uma medida para preservar um alto padrão de qualidade de dados

O processo de QUALIDADE DOS DADOS da Uniserv mostra como os três passos anteriores estão interligados.

TI envolve não só endereços escritos correctamente ou registos duplicados, mas também a aprendizagem sobre a estrutura dos dados a serem migrados e verificar as regras de negócio existentes. Este passo normalmente é implementado numa Auditoria de qualidade dos dados.

É aconselhável obter um panorama da qualidade dos dados numa primeira etapa, de modo que uma limpeza inicial orientada para resultados seja possível.

Monitorização a jusante é aconselhável para determinação constante e verificação do status quo da qualidade dos dados. O cumprimento das regras de negócio podem ser automaticamente aqui verificadas e limitar valores críticos específicos, a fim de ser capaz de realizar medidas de optimização em tempo real. Limites poderiam ser também os indicadores chave de desempenho (KPI), que fornecem informações sobre o status quo dos objectivos definidos pela empresa.

O casal perfeito:
CRM e qualidade de dados
Independentemente de um CRM analítico ou operacional seja implementado, as áreas anteriormente descritas de aplicação indicam a importância de ter dados correctos, ou seja, a qualidade dos dados.
Num CRM analítico, uma elevada qualidade dos dados é indispensável, a fim de ser capaz de realizar análises adequadas, em primeiro lugar, para não falsificá-las e - com base no presente - para tornar as decisões estratégicas correctas, a longo prazo.
Em termos correctos, qualidade de dados significa que:

- Corrigir o endereço, também no ambiente internacional, de modo que a correspondência escrita chegue ao destinatário. Quanto aos dados:» O endereço deve ser actualizado se lugares ou ruas são renomeados
» Mudanças de morada devem ser registadas e os endereços actualizados
» Não são mantidas relações comerciais com os clientes falecidos
» Mudanças nas empresas (fusões, deslocalizações, etc.) devem ser registadas
Num CRM operacional, é importante que os dados de contacto do cliente estejam correctos, para que as campanhas de marketing sejam adequadas e a oferta de serviços alcance sua meta, ou seja, o cliente.
- Os dados do cliente sem que haja duplicados, ou seja, existe apenas uma única instância do cliente na base de dados :
» Para não enviar informações várias vezes em mailings e economizar em custos de envio
» Para não perturbar desnecessariamente clientes solicitando-os repetidamente em campanhas de marketing e, portanto, provocar perdas de clientes e vendas perdidas
» Para poder fazer afirmações fiáveis sobre as oportunidades de vendas e Análises Preditivas
» Conceber um serviço mais eficiente com todas as informações relevantes disponíveis para o contacto directo com os clientes.

Fica evidente que a qualidade dos dados, ou seja, corrigir e manter a base de dados isenta de duplicados, é um requisito importante para a chamada "visão única do cliente» ou «ponto único de verdade» («Single View of Customer» ou «Single Point of Truth»), porque somente os dados em óptimo estado permitem realmente que todos os dados relativos a um cliente sejam comprimidos num registo, permitindo uma visão abrangente de um cliente.

Essa visão também deve ser autorizada para os funcionários dos vários departamentos dentro da empresa.
Se todos estes aspectos não são considerados num sistema de CRM, a qualidade deficiente dos dados pode rapidamente desequilibrar a balança. Análises em Business Intelligence podem produzir conclusões incorrectas, os clientes estão insatisfeitos com o serviço, com as campanhas de marketing e quem sabe, podem terminar as relações comerciais no pior caso.

A má qualidade dos dados também podem ter um efeito directo sobre a motivação dos funcionários da empresa.
Eles não podem satisfazer as necessidades dos clientes na medida esperada, pois as informações no sistema de CRM não é consistente.
Registos duplicados de dados de clientes que contenham informações necessárias para a satisfação do cliente são um exemplo aqui. É o trabalhador que tem de ouvir os problemas dos clientes frustrados.
E torna-se insatisfeito ao mesmo tempo.
A conexão directa entre os dados confiáveis a partir do sistema de CRM e motivação dos funcionários é, portanto, comprovada.

Os exemplos do post anterior deixam claro que o cliente é sempre o centro do interesse num sistema de CRM, uma vez que há ganhos directos e indirectos que podem ser obtidos a longo prazo através de um relacionamento satisfatório.

Quanto a isto, há várias áreas num sistema de CRM que são projectados para ajudar a satisfazer uma ampla variedade de necessidades dos clientes, na forma prevista e de forma adequada. Todas as informações obtidas podem ser avaliadas, a fim de usá-las em campanhas de marketing ou outras análises baseadas em Business Intelligence.
A diferença é feita entre um CRM operacional e um CRM analítico.

Customer Relationship Management analítico
CRM Analítico é usado para considerar todos os dados do cliente para possíveis avaliações no âmbito do Business Intelligence. O termo Customer Data Warehouse também é usado de alguma forma. Isso mostra que as preocupações do CRM analítico são para a análise de um «instantâneo» dos dados de CRM e não os dados do sistema actual ao vivo. Os dados são armazenados num sistema especialmente desenhado, como os dados de um Data Warehouse. Pode ser avaliada através de um grande número de diferentes dimensões. A palavra chave aqui é Online Analytical Processing (OLAP), que também é utilizada no Data Warehouse.

Customer Relationship Management operacional
Em contraste com o CRM analítico, CRM operacional abrange as áreas de vendas, marketing e serviço.
Em outras palavras: Todos os funcionários que estão em contacto directo ou indirecto com o uso do cliente CRM operacional.
Em marketing, isso realmente significa por exemplo que há possibilidades de gestão de campanhas para filtrar os grupos-alvo certos para as respectivas campanhas. (As avaliações dos CRMs analíticos normalmente fornecem indicações dos filtros correctos).
Relativamente aos clientes certos, a informação adequada, ao serviço a oferecer, a selecção do canal de comunicação ideal, etc, são as principais preocupações. O objectivo é que as informações apresentadas atinjam os grupos alvo correctos. Os clientes solicitados devem estar motivados a examinar o respectivo conteúdo das campanhas e para identificar o valor acrescentado que as informações (ou produto) criam para si ou para sua empresa.

O departamento de Vendas usa o CRM operacional para as várias tarefas. O contacto pessoal com o cliente tem grande importância, a fim de desenvolver e manter um forte relacionamento com o cliente. Funções como a integração dos clientes de email, calendários ou características semelhantes são indispensáveis aqui. No entanto, as informações do CRM também são usadas, por exemplo para actualizar as oportunidades de vendas. Ela também pode ser avaliada porque o cliente rejeitou a oferta (lost order analysis) ou porque a relação comercial terminou. Um sistema de CRM também é usado como um "diário de bordo", em que todas as atividades com um cliente são gravadas. Como resultado, os colegas podem rapidamente obter uma visão geral de toda a correspondência com o cliente.

O funcionário em contacto com o cliente direto é o cartão de visita da COMPANHIA, porque ele ou ela é sinónimo de QUALIDADE DOS PRODUTOS E SERVIÇOS PARA O EXTERIOR.

O sistema de CRM também é usado para gerar dinamicamente análises de previsão confiáveis. Estes são extremamente importantes para a definição de futuras estratégias de negócios. A terceira área que faz uso intensivo do sistema de CRM é a área de serviço. As necessidades de clientes individuais são consideradas um grau particularmente grande nesse ambiente, o cliente é acompanhado através das diferentes fases do relacionamento. Gestão da reclamação e suporte ao cliente também são importantes questões aqui.
Finalmente, um sistema de CRM pode ter um uso interdepartamental e em todas as áreas como um instrumento de controle para processos de negócio ou podemos oferecer uma ajuda valiosa para o cumprimento das regras de negócio. No contexto da importância de um profissional de Customer Relationship Management e da introdução de um sistema adequado de CRM, é essencial manter um aspecto central em mente: o trabalhador em contacto com o cliente directo é o cartão de visita da empresa, porque ele ou ela é sinónimo de qualidade dos produtos e serviços para o mundo exterior. É precisamente aqui que potenciais enormes, geralmente inactivos podem ser activados para o benefício dos clientes satisfeitos com base num eficiente sistema de CRM.

Relações de negócios e relações com clientes bem conservadas assim como uma rede estável de relacionamentos, têm uma variedade de efeitos muito positivos sobre cada empresa.

A consciência de que a introdução de um sistema de CRM é um factor chave para o sucesso a longo prazo da empresa tem-se desenvolvido rapidamente nos níveis de gestão de muitas empresas nos últimos alguns anos. Independentemente do fornecedor e os componentes do sistema de CRM que são utilizados, o foco é sempre na orientação para o cliente e para o conceito de serviço subjacente.

Se a introdução de um sistema de CRM é considerada a partir de uma perspectiva económica, torna-se rapidamente claro que a gestão do relacionamento está associada a conceitos tais como o desejo de relações comerciais de longo prazo e a segurança económica ligada a isso. Além disso, um sistema de CRM deve contribuir para a estabilização dos contactos de negócios. Relações comerciais bem mantidas, bem como o relacionamento com clientes, ou seja, uma rede estável de relacionamentos, tem uma variedade de efeitos muito positivos sobre a empresa.

Aqui estão alguns exemplos:
- Um cliente satisfeito está preparado para recomendar o fornecedor e os seus produtos através de uma simples palavra de propaganda.
- Numa relação duradoura, satisfatória entre o cliente e o fornecedor, o cliente pode fazer sugestões para melhorar produtos, a fim de chamar a atenção para mudança nas demandas do mercado.
- Um cliente satisfeito é mais tolerante com aumentos de preços do que os clientes potenciais que ainda estejam a comparar produtos e serviços similares de diferentes fornecedores.
- Se houver um relacionamento comercial com um cliente, o cliente entrará em contato com o fornecedor se ele não estiver satisfeito com um produto ou serviço, a fim de indicar as deficiências. Em consequência, o fornecedor tem a oportunidade de optimizar o produto e o desempenho. Em caso negativo, o cliente pode simplesmente mudar fornecedor, sem informar o fornecedor sobre as deficiências percebidas do produto.

A cereja no topo do bolo.

O objectivo da introdução de um sistema CRM (Customer Relationship Management) é optimizar e estabilizar as relações com os actuais e futuros clientes a longo prazo. A chave para um relacionamento satisfatório de ambos os lados não depende apenas um sistema inteligente de CRM, mas também da alta qualidade dos dados que ele contém.

Há indícios de falta de qualidade dos dados do cliente, se a taxa de retorno de mailings é relativamente elevada, como resultado de dados incorrectos ou endereços incompletos ou clientes queixam-se sobre várias entregas do mesmo correio publicitário. É constrangedor se uma linha de endereço de um cliente, contiver erros, porque não foi dada importância à "higiene" dos componentes do nome e endereço.

Mesmo que a equipe interna tenha falta de confiança na base de dados e tenha de verificar manualmente cada registo antes de contactar os clientes, isto também deve ser considerado como uma indicação de baixa qualidade dos dados. Com base nos pontos aqui mencionados, torna-se evidente que a qualidade dos dados no sistema de CRM é tão importante quanto o próprio sistema. Se este não for o caso, o esperado efeito da ligação do cliente a longo prazo combinado com um aumento eficiência do trabalho realizado com os dados do cliente não irá surgir.

Vários cenários de utilização de um sistema de CRM vão ser considerados nos próximos posts.

As áreas de actuação são a relação da qualidade dos dados e as consequências da fraca qualidade dos dados. Além disso, iremos abordar uma solução prática para a prestação de alta qualidade de dados de um recém-criado ou existente sistema de CRM e como manter esse status quo em diferentes sistemas e plataformas.

Quais as principais fontes de erro que podemos ter nas nossas bases dados? O gráfico abaixo, onde se mostra os principais motivos de erro segundo um estudo efectuado em 2006. O tempo passou, mas certamente que tudo o resto se manteve actual.

O que pode um processo de qualidade de dados fazer por nós? Para que serve um processo de qualidade de dados? Aqui ficam alguns dos pontos principais que devem ser destacados.

1. Redução de custos (directa e indirectamente).
Teremos redução de custos com a redução dos tempos de data entry que para além do mais passam a ser mais precisos. As migrações de dados podem ser efectuadas com maior rapidez e de forma mais segura. Redução de devolvidos com todos os custos que isso acarreta. Redução de recursos internos e que estão sempre a fazer o mesmo trabalho, sendo que nunca está concluído. Redução de tempos para data retrieval.

2. Redução de tempos
Redução de tempo de retorno dos projectos. Procura de dados mais rápida (1:N). Pesquisa de dados mais rápida M:N), detecção de dados mais rápida (Server X). Integração e migração de dados externos mais rápida.

3. Aumento da eficiência das actividades corporativas e de marketing.
Construindo segmentos de clientes. Actividades executadas à medida para públicos específicos. Tomadas de decisão com bases sólidas devido à optimização da informação. Visão única dos clientes nos sistemas de CRM.

4. Optimização da fidelização de clientes.
Verificação dos dados durante o data entry. Aumento do rácio de resposta. Identificação dos cliente para com a empresa. Aumento da frequência de vendas.

• DQ-Connector update.seven Real-Time proporciona uma maior qualidade dos dados do cliente no ambiente de actualização CRM
• Integração de componentes de alta qualidade para a validação dos serviços postais e deduplicação e pesquisa através de "plug and play"

O componente fundamental de qualquer sistema de CRM (Customer Relationship Management) é o armazenamento dos dados do cliente. A sua qualidade é o requisito fundamental para o sucesso das medidas e projectos com base na solução de CRM. Neste contexto, a Uniserv GmbH de Data Quality Solutions oferece a integração das funções de qualidade para a validação de dados e deduplicação de registos, para todas as principais soluções de CRM.

Os componentes post e mailRetrieval para a otimização dos dados do cliente agora também podem ser facilmente e confortavelmente integrados e ativados na suíte CRM da atualização de Software AG, por meio do update.seven-Time-Connector Real DQ via "plug and play". Como resultado, mudanças de endereço ou novas entradas de endereços de correio podem ser automaticamente verificadas no ambiente web do CRM update.seven por meio da validação da função Post de validação postal com uma cobertura quase global. Além disso, com a função de busca tolerante ao erro mailRetrieval, é mais fácil encontrar empresas e dados pessoais, bem como eventuais duplicados, possibilitando mesmo a identificação mais precisa de duplicados, considerando as necessidades individuais de processos de negócios existentes, nomeadamente através da possibilidade de integração em áreas críticas do negócio e um complexo sistema de regras de exclusão.

"Dados de cliente incorrectos geram custos adicionais e podem ser responsáveis por uma perda perceptível de imagem. Duplicados em registos de dados diferentes implicam um elevado esforço administrativo e são grandes consumidores de tempo - é por isso que uma completa, única visão 360° do cliente de todas as áreas da empresa não é possível no ambiente sensível de CRM. DQ-Connector, que também já está disponível para os utilizadores da web update.seven, foi desenvolvido pela Uniserv para aumentar a qualidade dos dados: É fácil e rapidamente activado, ajuda as empresas a cortar custos, proporciona-lhes uma visão única dos seus clientes e permite uma implementação bem sucedida das suas medidas de CRM ", diz o CEO da Uniserv, Roland Pfeiffer.

A alta qualidade para os dados do cliente também para Oracle Siebel CRM: Com DQ Connector Real-Time Siebel CRM, a Uniserv integra validação postal e deduplicação em Oracle Siebel CRM

A solução de qualidade de dados da Uniserv GmbH tem as funções de validação postal e deduplicação disponíveis para os utilizadores do Oracle Siebel CRM da versão 8.0 através do conector DQ Real-Time. Como resultado, a qualidade dos dados das soluções post e mailRetrieval podem ser integradas no cliente Oracle Siebel Relationship Management (CRM) sistema para Siebel Enterprise Applications e Siebel Industry Applications. Uma validação postal tolerante ao erro tal como a deduplicação podem ser ativadas para a entrada de novos contactos e para alterar informações de endereço de dados de clientes existentes. Desta forma, teremos informação sempre up-to-date, correta, coerente e completa de informações relacionadas com cliente e que podem ser fornecidas para todos os utilizadores de um sistema de CRM, permitindo assim uma gestão eficiente e bem sucedida de todos os trabalhos, vendas e marketing, assim como de todos os processos controlados por este. Nenhuma programação manual por parte do cliente é necessária para ativar o conector DQ no ambiente Siebel CRM da Oracle: Os plug-ins são integrados através de processos automatizados, utilizando os recursos padrão disponíveis no Siebel.

"Com o conector DQ Real-Time Siebel CRM, estamos agora também a apoiar as empresas que utilizam o Siebel CRM para uma gestão eficiente dos dados dos seus clientes, garantindo assim o sucesso de solução de gestão de clientes, principalmente através de uma alta qualidade, de forma consistente, das informações armazenadas do cliente. Após a apresentação da integração Plug&Play no Microsoft Dynamics CRM em Novembro de 2009, o DQ Connector Real-Time Siebel CRM é um passo decisivo para tornar os serviços de qualidade de dados da Uniserv disponíveis para os principais sistemas de CRM", diz o CEO da Uniserv Roland Pfeiffer, comentando sobre a nova oferta.

• Especialista em qualidade de dados viu bem sucedida a re-certificação nas últimas versões SAP das suas ferramentas de validação de endereços e de limpeza de duplicados
• "SAP Certified Integration with SAP Netweaver" atesta a capacidade de integração consistente e a capacidade de ser altamente user-friendly.

A Uniserv GmbH é o maior fornecedor especializado de soluções de qualidade de dados na Europa, com um portfólio de software utilizável a nível internacional e, em colaboração com o parceiro estratégico SAP Paricon, mais uma vez, recebeu o certificado "SAP Certified Integration with SAP Netweaver" para as últimas versões SAP, demonstrando assim as capacidades das ferramentas Unicode para validação de endereços (Uniserv post SAP) e limpeza de duplicados (Uniserv mail SAP). O parceiro de longa data da SAP, tem provado a capacidade de integração consistente das suas soluções de software para a garantia da qualidade e melhoria da qualidade na gestão de dados de clientes e negócios em aplicações SAP, pela terceira vez consecutiva. Além disso, a SAP enfatizou que a manipulação das soluções foi "user friendly" no processo de certificação para os aspectos técnicos e funcionais nas soluções de normalização e deduplicação com base em testes padronizados.

"Com mais de 40 anos experiência como especialista em qualidade de dados, especialmente no ambiente SAP, combinamos as vantagens de um fornecedor de produtos com os de uma empresa de projecto experiente e fornecedor de soluções, podendo oferecer aos utilizadores de soluções SAP, que são precisamente adaptadas aos seus processos de ERP ou CRM através dos efeitos de sinergia decorrentes no nosso Centro de Competência ", diz Georg Seitz, diretor da SAP Uniserv DQ Competence Center , sumariando os benefícios. "Estudos realizados por analistas de renome mostram que a questão da qualidade dos dados está sendo cada vez mais levado em linha de conta no mercado SAP existindo cada vez mais pedidos de informação- a este respeito, nós oferecemos tanto aos especialistas como aos utilizadores finais neste ambiente conceitos convincentes e transparentes de qualidade de dados medidas de uma única fonte. "

A Uniserv SAP DQ Competence Center tem pacotes especiais de baixo custo, à disposição das empresas com utilizadores SAP. Cada oferta inclui uma análise da qualidade da base de dados, incluindo uma descrição dos défices, o desenvolvimento das estratégias necessárias para a sua eliminação e prevenção, bem como a aplicação das ferramentas que serão posteriormente implementadas para garantir a qualidade dos dados. Ferramentas utilizáveis internacionalmente estão disponíveis como uma solução in-house, mas também podem ser usadas on-demand como Software as a Service (SaaS); combinação das duas formas de implementação também é possível.

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*SAP, R/3, SAP NetWeaver, Duet, PartnerEdge, ByDesign, SAP Business ByDesign e outros produtos e serviços SAP mencionados no texto assim como os respectivos logos são registados ou marca registada da SAP AG na Alemanha e outros países. Todos os outros nomes de produtos e serviços são marca registada das respectivas empresas.

Fonte

A qualidade dos dados e da informação é a base do sucesso de todos os processos de negócio de uma empresa. Mesmo em contextos com processos de negócio em aplicações heterogéneas, existem soluções completas que permitem uma visão única e inequívoca dos clientes da empresa.

Nestes contextos sempre complexos em que existem inúmeras plataformas para cada um dos departamentos da empresa, apenas realçam as capacidades das soluções da Uniserv. Iniciando sempre com necessidades especificas e individualizadas nas diversas áreas da empresa, consegue preencher os requisitos dos diferentes processos de negócio, sem lacunas.

Com estas aplicações orientadas para qualidade de dados, com as funcionalidades das mesmas e com as melhores práticas de consultadoria, as aplicações para análise, vigilância e limpeza dos dados, garantem uma melhoria considerável na qualidade dos dados em aplicações de negócios e projectos, tais como MDM, Business Data Warehouse, CRM, ERP ou e-business. Pode descobrir mais sobre as soluções de qualidade de dados aqui.