Mito # 1: trata-se de corrigir os dados

A limpeza de dados é um aspecto muito importante para melhorar a qualidade dos dados, mas não é o único. Para ter um programa de qualidade de dados sustentável, você não pode simplesmente corrigir os dados. Você precisa entender o que precisa ser corrigido e por quê; analisar a causa raiz dos problemas e abordar quaisquer descobertas; entender seu ambiente de dados e interdependências; identificar os proprietários, administradores e guardiões dos dados. Você também deve criar o perfil de seus dados e não apenas entender a lógica de negócios pela qual os dados são criados, mantidos ou consumidos, mas também como eles entram em conflito com suas restrições técnicas. Métodos de prevenção na forma de validações de entrada de dados, auditorias regulares de qualidade de dados, propriedade e definições claras, processos comerciais e técnicos entendidos também são necessários para manter o nível necessário de qualidade de seus dados.

Mito # 2: É um projeto único

Muitas organizações financiam um projeto para melhorar um determinado conjunto de dados para uma finalidade específica (por exemplo, endereços físicos para uma campanha ou boletins informativos que precisam enviar). O grande problema é que parece um projeto único, mas manter a qualidade dos dados é uma sequência infinita. Continuando com nosso exemplo de endereços físicos, esses dados perderão sua qualidade simplesmente por serem salvos. Por quê? As pessoas se mudam e os códigos postais podem mudar, endereços específicos podem deixar de existir. A qualidade dos dados deve ser sempre monitorada. Além disso, nunca é apenas sobre o projeto. A qualidade de um conjunto de dados pode ter várias ramificações e afetar seus negócios de mais maneiras do que você imagina. Assim, é preciso entender que a qualidade dos dados não deve ser baseada em projetos, mas em programas de melhoria contínua.

Mito # 3: É uma responsabilidade de TI

Os dados geralmente são considerados técnicos, portanto, deve ser responsabilidade da TI garantir que sua qualidade seja alta. Isso é errado! Dados ruins afetam todas as unidades de negócios e a organização como um todo em primeiro lugar. A renda econômica potencial, bem como os compromissos e benefícios podem ser perdidos devido à má qualidade da informação. Em segundo lugar, embora a TI desempenhe um papel importante no fornecimento da solução técnica para melhorar a qualidade dos dados, é sempre o negócio que deve fornecer as definições para todas as dimensões da qualidade dos dados: integridade, precisão, pontualidade, consistência etc. Na verdade, TODOS são RESPONSÁVEIS pela qualidade dos dados. Embora demore muito para mudar a percepção das pessoas, isso é algo que precisa ser comunicado constantemente em apresentações, relatórios e outros tipos de comunicação com a organização.

Mito # 4: Uma boa ferramenta garantirá seu sucesso

Esse é um equívoco que se aplica não apenas à qualidade dos dados, mas a muitas outras lacunas que uma organização está tentando resolver. Boas ferramentas são importantes e necessárias, mas são as pessoas que definem o escopo, os problemas que precisam ser resolvidos, que analisam as causas dos dados ruins, que criam a qualidade dos dados e regras de negócios para limpeza de dados, integração de dados. e a gestão geral da qualidade dos dados, bem como a atribuição de funções e responsabilidades para a manutenção contínua da qualidade dos dados. As pessoas e suas habilidades são a engrenagem mais importante na máquina de melhoria da qualidade de dados.

Fuente: Light on Data

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