No universo dos negócios movidos a dados, não basta ter volume, é preciso ter precisão.
Entenda como a combinação de governança inteligente e automação na gestão da qualidade dos dados pode transformar decisões complexas em ações certeiras, impulsionando inovação, eficiência e vantagem competitiva sustentável.
Num cenário onde dados são tratados como o "novo petróleo", a má qualidade das informações representa um desafio crítico para as organizações. Segundo um estudo da Harvard Business Review, a má qualidade dos dados custa às empresas americanas US$ 3,1 trilhões por ano. Esses números são um indicativo de que, em mercados altamente competitivos, onde decisões precisam ser rápidas e precisas, a confiabilidade dos dados é fundamental.
Impacto real da má qualidade dos dados
A IDC (International Data Corporation) projeta que a Global Datasphere atingirá 175 zettabytes até 2025, e à medida que o volume de dados aumenta, garantir a qualidade deles se torna um desafio crescente. Conforme divulgado pela Harvard Business Review, apenas 3% das empresas cumprem os padrões básicos de qualidade de dados, destacando a enorme lacuna entre a coleta de grandes volumes de informação e sua eficácia para uso estratégico. Isso demonstra a importância de focar não apenas na quantidade, mas também na precisão e consistência dos dados.
Um estudo da Gartner sugere que a má qualidade dos dados causa um impacto de até 20% na produtividade total das empresas, afetando a capacidade de análise e a confiança nas previsões e projeções de mercado. Isso é ainda mais crítico em setores como finanças e manufatura, onde a acuracidade dos dados pode ser decisiva para a continuidade de operações e previsões de demanda.
Governança e Automação: mecanismos para elevar a qualidade dos dados
Um dos principais mecanismos para garantir a qualidade dos dados é implementar uma estrutura robusta de governança de dados, pois envolve a criação de políticas, padrões e responsabilidades claras sobre a forma como os dados são gerenciados, garantindo sua integridade e confiabilidade ao longo de seu ciclo de vida. Além disso, assegura que os dados sejam usados de maneira ética e estratégica, sendo um ponto central para garantir a eficiência nas tomadas de decisão.
A implementação de um sistema de Data Stewardship (Curadoria de Dados) pode elevar significativamente a qualidade das informações. Um Data Steward é o profissional responsável por assegurar que os dados coletados e armazenados sejam precisos, acessíveis e protegidos. Esses curadores de dados desempenham um papel fundamental na manutenção da integridade das informações, aplicando boas práticas de governança e monitorando continuamente a qualidade. A presença de um Data Steward em uma organização não só previne problemas relacionados a dados inconsistentes, mas também ajuda a manter um fluxo de informações confiável e disponível para decisões estratégicas.
Por fim, o uso de ferramentas de automação de qualidade de dados pode ajudar na identificação e correção de erros em tempo real. Tecnologias como Machine Learning e Inteligência Artificial desempenham um papel vital ao automatizar processos de verificação de inconsistências e validação de dados, garantindo que a qualidade seja mantida à medida que os dados são capturados e utilizados. Isso possibilita uma base de dados limpa, organizada e acessível, permitindo que decisões sejam tomadas com maior precisão e agilidade.
Mercado Brasileiro: A Jornada de Transformação
O mercado de dados no Brasil está em plena expansão, mas ainda enfrenta grandes desafios relacionados à qualidade das informações. Segundo a MIT, cerca de 54% das empresas no país não possuem uma estratégia clara de governança de dados, o que resulta em uma série de gargalos operacionais. Em paralelo, o mercado de Big Data e Analytics no Brasil cresce a uma taxa de 12% ao ano, com projeção de gerar R$ 94,6 bilhões até 2025, de acordo com a Brasscom. Esse crescimento exponencial reflete a crescente demanda por tecnologias que ajudem as empresas a extrair insights valiosos de seus dados, mas também aumenta a necessidade urgente de uma gestão rigorosa da qualidade.
No entanto, o crescimento não é suficiente para resolver o problema. A Deloitte observa que as empresas que implementam boas práticas de governança de dados veem uma melhoria significativ na precisão e acessibilidade das informações, melhorando diretamente a performance dos negócios.
Fontes: Grand View Research, Beyond Marketin Sights, Mordor Intelligence
Transformando Dados de Alta Qualidade em Vantagem Competitiva
A qualidade dos dados vai além da simples correção de erros ou mitigação de perdas; tornou-se um pilar fundamental para a inovação, agilidade e competitividade no mercado. Segundo a McKinsey, empresas com sólidas práticas de governança de dados têm 23 vezes mais chances de conquistar novos clientes, 6 vezes mais chances de reter seus clientes e 19 vezes mais probabilidade de alcançarem altos níveis de lucratividade e sucesso. Isso acontece porque dados de qualidade possibilitam personalizações mais rápidas e precisas, atendendo às crescentes expectativas de consumidores por soluções individualizadas.
Além disso, em um mundo onde Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning estão moldando a próxima geração de serviços digitais, a qualidade dos dados é o combustível que possibilita insights preditivos e decisões automatizadas com alto grau de confiabilidade. A MIT ainda destaca que a falta de dados confiáveis pode minar significativamente o valor dessas tecnologias, tornando qualquer investimento em IA ineficaz caso a base de dados seja comprometida.
Projeções Futuras para a Qualidade de Dados
As tendências apontam que a qualidade dos dados será ainda mais valorizada em um futuro próximo. Estima-se que, até 2027, o mercado global de governança de dados alcançará US$ 5,6 bilhões (MarketsandMarkets, 2022). As empresas que adotarem uma abordagem mais estratégica, integrando políticas robustas de governança de dados, Data Stewardship e automação de processos, estarão em uma posição mais forte para navegar pelos desafios de um mercado cada vez mais complexo e dinâmico.
A gestão eficaz da qualidade dos dados não é mais uma questão técnica, mas estratégica. As empresas que se comprometerem com a implementação de práticas robustas de governança de dados estarão melhor posicionadas para tomar decisões rápidas e fundamentadas, garantindo inovação, eficiência operacional e, acima de tudo, competitividade em um mercado onde a informação é o ativo mais valioso.
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