Data Quality e Data Trust: saiba por que são importantes

Muito se tem falado sobre Data Quality e Data Trust. Aqui mesmo neste blog abordamos esses conceitos de forma abreviada em um post recente. Mas será que o significado deles é suficientemente claro? Para atender àqueles que podem eventualmente ter dúvidas sobre a definição, importância e aplicação desses termos, decidimos então trazer o assunto de forma mais detalhada, começando por conceituar cada um deles.

O QUE É DATA QUALITY?

Data quality refere-se ao nível de qualidade dos dados em termos de sua capacidade de serem utilizados de maneira eficaz para atender às necessidades de uma organização. 

À medida que as empresas passaram a adotar sistemas informatizados complexos para suportar suas operações e decisões de negócios, tornou-se cada vez mais relevante garantir que os dados utilizados por esses sistemas fossem precisos, completos, consistentes, atualizados e relevantes. 

Assim, o gerenciamento da qualidade dos dados é hoje um aspecto central da gestão do negócio como um todo e muito esforços são endereçados para que os dados utilizados por todas as áreas da empresa estejam dentro de um padrão de qualidade e confiabilidade adequado, garantindo que as decisões neles baseadas sejam precisas e eficazes. 

Vamos esmiuçar alguns dos principais aspectos do Data Quality:

1. Precisão: Os dados devem refletir a realidade com exatidão, sem erros ou distorções.
2. Completude: Todos os dados necessários devem estar presentes. A ausência de informações críticas pode comprometer análises e decisões.
3. Consistência: Os dados devem ser uniformes em todos os sistemas e bases de dados, sem discrepâncias ou conflitos.
4. Atualidade: Os dados devem ser atualizados regularmente para garantir que ainda sejam relevantes e úteis.
5. Relevância: Os dados devem ser pertinentes às necessidades específicas da organização e dos seus processos de decisão.
6. Acessibilidade: Os dados de alta qualidade deve ser facilmente acessíveis para aqueles que precisam deles, respeitando as diretrizes de segurança e privacidade.

A gestão da qualidade dos dados envolve processos e ferramentas para medir, monitorar e melhorar continuamente esses aspectos, garantindo que os dados sejam adequados para suportar operações, análises e decisões estratégicas.

Importância de se trabalhar com Data Quality

Dados incorretos e de baixa qualidade podem causar inúmeros transtornos operacionais e ineficiência, além de análises imprecisas e falhas graves no desenvolvimento de estratégias de negócios.

Exemplos concretos são pedidos cancelados por erros no registro dos produtos em estoque, envio de produtos para endereços errados por falhas de cadastro, perdas de prazos e multas pela utilização de valores ou datas incorretas no sistema de gerenciamento financeiro.

De acordo com a plataforma de ensino de ciência de dados Data Science Academy, uma estimativa frequentemente citada pela IBM calculou que o custo anual de problemas de qualidade de dados nos EUA está na ordem de US$ 3,1 trilhões, ao passo que corrigir erros de dados e lidar com os problemas de negócios causados por dados incorretos custaria às empresas, em média, 15% a 25% de sua receita anual.

Várias metodologias e ferramentas foram desenvolvidas para coletar, identificar, analisar, corrigir e validar grandes bancos de dados. Contudo, o grande volume de dados com que empresas e outras organizações lidam atualmente, é praticamente inviável realizar esse trabalho sem a contratação de uma empresa de tecnologia especializada, a não ser, talvez, no caso de empresas de grande porte e alta capacitação tecnológica – o que, ainda assim, pode não economicamente vantajoso, além de desviar a empresa de seu core business.

O QUE É DATA TRUST?

“Data trust” é um conceito relativamente novo que se refere a uma estrutura legal e técnica criada para gerenciar e compartilhar dados de forma segura e ética. A ideia central é estabelecer confiança entre os indivíduos ou organizações que fornecem dados e aqueles que os utilizam. 

Aqui estão alguns aspectos fundamentais do Data Trust:

1. Gestão de dados: Um Data Trust atua como um intermediário que gerencia os dados em nome dos seus “beneficiários”, que são os indivíduos ou entidades que fornecem os dados.
2. Proteção de privacidade: Ele garante que os dados sejam utilizados de maneira que respeite a privacidade e os direitos dos indivíduos, cumprindo com regulamentos de proteção de dados como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil e o GDPR na Europa.
3. Transparência e confiabilidade: Os Data Trusts são projetados para operar com transparência, proporcionando aos titulares dos dados clareza sobre como seus dados são usados e compartilhados.
4. Governança de dados: Eles estabelecem regras e políticas claras sobre o acesso e uso dos dados, assegurando que todas as partes envolvidas cumpram com essas diretrizes.
5. Benefício coletivo: Além de proteger os interesses individuais, os Data Trusts podem ser estruturados para promover o uso de dados em benefício da sociedade, como em pesquisas científicas ou desenvolvimento de políticas públicas.

Dessa forma, um Data Trust representa uma solução para lidar com questões de confiança e ética no compartilhamento de dados, fornecendo uma estrutura que equilibra o uso de dados para inovação e desenvolvimento com a proteção dos direitos dos indivíduos.

Importância de se trabalhar com Data Trust

Estabelecer um Data Trust pode ajudar a criar uma estrutura clara de governança de dados, onde os dados são geridos de acordo com políticas e regulamentos específicos. Isso assegura que todos os dados utilizados no planejamento estratégico respeitem a privacidade e os direitos dos indivíduos.

Um Data Trust pode facilitar o acesso seguro a dados, permitindo que a organização utilize dados de fontes externas de maneira controlada e ética, ampliando a base de informações para o planejamento estratégico. Além disso, assegura que o uso dos dados no planejamento estratégico esteja em conformidade com regulamentações de proteção de dados, evitando riscos legais e de reputação.

Adicionalmente, com um Data Trust, a organização pode garantir transparência sobre como os dados são coletados, armazenados e utilizados. Isso aumenta a confiança entre as partes interessadas internas e externas, essencial para a colaboração e o compartilhamento de dados.

DATA QUALITY X DATA TRUST

A diferença entre Data Trust e Data Quality reside principalmente em seus focos e objetivos dentro da gestão de dados:

Data Quality

1. Foco em precisão e confiabilidade: O foco do Data Quality é garantir que os dados sejam corretos e úteis para análise e tomada de decisão.
2. Métricas e melhoria contínua: Envolve a aplicação de métricas e processos para medir e melhorar a qualidade dos dados, garantindo que eles atendam aos padrões necessários para suportar operações e análises eficazes.
3. Impacto no negócio: Dados de alta qualidade são essenciais para operações eficientes, relatórios precisos e insights analíticos confiáveis, impactando diretamente a eficácia das decisões de negócios.

Data Trust

1. Foco em governança e ética: O Data Trust é uma estrutura que se concentra na governança, gestão ética e compartilhamento seguro de dados. Seu objetivo principal é criar confiança entre os provedores de dados e os usuários dos dados, garantindo que o uso dos dados respeite os direitos dos indivíduos e as regulamentações de privacidade.
2. Intermediário de dados: Atua como um intermediário que gerencia o acesso e o uso dos dados, definindo regras claras sobre como os dados podem ser utilizados, por quem e para quais finalidades.
3. Transparência e controle: Oferece transparência aos titulares dos dados sobre como seus dados são usados e permite que eles mantenham certo controle sobre esse uso.

Ou seja, enquanto o Data Trust está mais relacionado à governança, ética e compartilhamento seguro de dados, garantindo que os dados sejam usados de maneira responsável e em conformidade com as regulamentações, o Data Quality foca na integridade e na utilidade dos dados para garantir que eles sejam precisos e confiáveis para uso em análises e operações. 

Ambos os conceitos são fundamentais para uma gestão eficaz de dados, mas abordam aspectos diferentes desse processo.

Juntos, eles ajudam a criar um ambiente de confiança e eficácia, essencial para o desenvolvimento e implementação de estratégias organizacionais bem-sucedidas.