Melhor Ferramentas de Qualidade de Dados
As ferramentas de qualidade de dados analisam conjuntos de informações e identificam dados incorretos, incompletos ou formatados de maneira inadequada. Após perfilar as preocupações com os dados, as ferramentas de qualidade de dados limpam ou corrigem esses dados com base em diretrizes previamente estabelecidas. Exclusão, modificação, anexação e fusão são todos métodos comuns de limpeza ou correção de conjuntos de dados; analistas de dados, profissionais de marketing e vendedores são apenas algumas das posições que se beneficiam do uso de soluções de qualidade de dados.
Ao direcionar e limpar listas de dados, o software de qualidade de dados permite que as empresas estabeleçam e mantenham altos padrões de integridade de dados. Essas soluções também são úteis para garantir que os dados adiram a esses padrões, com base na indústria, mercado ou regulamentos internos exigidos. Esse processo de manutenção da integridade dos dados melhora a confiabilidade dessas informações para uso comercial. Os conjuntos de dados podem variar desde informações de contato de clientes até estatísticas financeiras detalhadas e muito mais.
Os produtos de software de qualidade de dados também podem compartilhar recursos ou coexistir com software de gerenciamento de dados mestres (MDM), software de integração de dados ou software de big data. Embora tangencialmente relacionados às soluções de qualidade de dados do ponto de vista funcional, o software de verificação de endereço difere por seus casos de uso distintos, foco em dados de localização física e dependência de fontes de dados de localização autorizadas para verificar a correção.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Qualidade de Dados, um produto deve:
Permitir o perfilamento de dados e identificar anomalias de dados Fornecer funcionalidades básicas de limpeza de dados, como mesclagem de registros, anexação e exclusão Permitir modificação e padronização de dados com base em regras predefinidas Permitir opções de limpeza automatizadas e manuais Oferecer medidas preventivas para preservar a integridade dos dadosDestaque Ferramentas de Qualidade de Dados Em Um Relance
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Saiba Mais Sobre Ferramentas de Qualidade de Dados
O que são Ferramentas de Qualidade de Dados?
O software de qualidade de dados é um conjunto de várias ferramentas e serviços criados para derivar dados significativos para as organizações. As ferramentas condicionam os dados para atender às necessidades específicas dos usuários. A qualidade dos dados é uma parte integral dos processos de governança e gestão de dados através dos quais todos os dados da organização são governados. As ferramentas de qualidade de dados tornam possível alcançar precisão, relevância e consistência dos dados para tomar melhores decisões.
Dados de alta qualidade podem fornecer resultados desejados, enquanto dados de baixa qualidade podem resultar em insights desastrosos. Organizações que são orientadas por dados e frequentemente usam análises de dados para a tomada de decisões fazem da qualidade dos dados um fator primordial na determinação de sua utilidade.
Quais são as Características Comuns das Ferramentas de Qualidade de Dados?
As características das ferramentas de qualidade de dados consideram principalmente as dimensões ou métricas que definem a qualidade. Essas soluções podem suportar algumas ou todas as funções mencionadas abaixo para fornecer resultados finais úteis:
Limpeza de dados: É o processo de remoção de dados redundantes, incorretos e corrompidos. Às vezes é referido como limpeza ou depuração de dados. Sendo uma das etapas críticas no processamento de dados, a maioria das ferramentas de qualidade de dados possui esse recurso. Algumas das imprecisões comuns nos dados incluem entradas incorretas e valores ausentes.
Padronização de dados: É um passo importante na organização dos dados. Envolve converter dados em um formato comum, o que facilita o acesso e a análise dos dados pelos usuários. Esta etapa cumpre um dos parâmetros da qualidade dos dados — consistência. Trazer os dados para um único formato comum garante que os dados sejam consistentes. A padronização de dados desempenha um papel fundamental na obtenção de precisão, que é outro fator na qualidade dos dados. Ajuda ao dar aos usuários acesso aos dados mais recentes, limpos e atualizados.
Perfilagem de dados: A perfilagem de dados é o processo de analisar dados, entender a estrutura dos dados e identificar os projetos potenciais para os dados especificados. Os dados são minuciosamente analisados usando ferramentas analíticas para detectar características como média, mínimo, máximo e frequência.
Desduplicação de dados: É um processo para eliminar cópias excessivas de dados e reduzir os requisitos de armazenamento. Também é chamado de compressão inteligente ou armazenamento de instância única ou deduplicação de dados.
Validação de dados: Este recurso garante que a qualidade e a precisão dos dados estejam em vigor. Em sistemas automatizados, há supervisão humana mínima ou quase nenhuma quando os dados são inseridos. Isso torna essencial verificar se os dados inseridos estão corretos. Tipos comuns de validação de dados incluem verificação de dados, verificação de código, verificação de intervalo, verificação de formato e verificação de consistência. Também existem certas regras de qualidade de dados definidas para plataformas de gestão de dados.
Extração, transformação e carregamento (ETL): Quando as organizações avançam na estratégia de tecnologia, os dados dos sistemas existentes são transferidos para os novos sistemas. O ETL forma uma tarefa vital do processo de migração de dados. O objetivo final é manter a qualidade dos dados que estão sendo migrados. O ETL ocupa o terceiro lugar nas fases do ciclo de vida da qualidade dos dados. Outras fases são avaliação de qualidade, design de qualidade e monitoramento. Envolve extrair dados das fontes de dados, transformá-los por meio de deduplicação e carregá-los no banco de dados de destino.
Gestão de dados mestres (MDM): Este recurso gerencia dados de qualidade organizando, centralizando e enriquecendo dados. Inclui dados não transacionais, como dados de clientes e dados de produtos. O MDM é importante para a gestão de dados empresariais.
Enriquecimento de dados: Este recurso é o processo de aumentar o valor e a precisão dos dados integrando dados internos e externos com as informações existentes.
Catálogo de dados: O catálogo de dados hospeda dados e metadados para ajudar os usuários na descoberta de dados. As ferramentas de monitoramento de qualidade de dados possuem esse recurso para aumentar a transparência nos fluxos de trabalho.
Armazenamento de dados: O armazenamento de dados foca na unificação de dados de várias fontes de dados. Garante a qualidade dos dados empresariais ao melhorar a precisão dos dados.
Análise de dados: Os dados geralmente são conformados a formatos específicos. Por exemplo, endereço, número de telefone e endereço de e-mail têm padrões de dados. A análise ajuda com tais verificações de endereço e também se os números de telefone estão conformes aos padrões.
Outras características do software de qualidade de dados: Capacidades de ERP e Capacidades de Arquivo.
Quais são os Benefícios das Ferramentas de Qualidade de Dados?
Os dados são um dos recursos mais valiosos para as organizações hoje. Ter dados de alta qualidade tem as seguintes vantagens:
Implementação eficaz de dados: Dados de boa qualidade melhoram o desempenho das equipes e resultam em melhores negócios. Mantém todos os departamentos da organização na mesma página e os ajuda a trabalhar de forma eficiente.
Melhor relacionamento com o cliente: A qualidade dos dados desempenha um papel importante na retenção de clientes. Ajuda as organizações a rastrear as preferências e interesses dos clientes.
Tomada de decisão perspicaz: Os tomadores de decisão sempre precisam de informações atualizadas para tomar melhores decisões. As ferramentas de qualidade de dados garantem que a inteligência de negócios seja alcançada através de dados de alta qualidade. A boa qualidade dos dados ajuda a reduzir o risco de decisões ruins baseadas em dados de baixa qualidade e a aumentar a eficiência do processo de tomada de decisão.
Segmentação eficaz de clientes: Com dados de alta qualidade à disposição, as organizações podem rastrear as características de seus clientes existentes e criar personas dependendo do que seus clientes preferem. Isso pode levar a prever as necessidades do mercado-alvo.
Desenvolvimento eficiente de produtos: As equipes de engenharia em empresas de desenvolvimento de software podem auditar seus KPIs, como o engajamento com o novo produto online. Auditar pontos de dados como cliques em botões pode ajudar os engenheiros a entender quão pronto está o produto para ser lançado no mercado ou se há alguma mudança necessária.
Correspondência de dados: Ferramentas eficazes de monitoramento de qualidade de dados ajudam na correspondência de dados. A correspondência de dados é o processo de comparar dois conjuntos de dados diferentes e combiná-los entre si. Este processo ajuda a identificar dados duplicados dentro de um banco de dados.
Quem Usa Ferramentas de Qualidade de Dados?
Os dados sendo o novo combustível estão levando as organizações a descobrir como podem ser usados para tomar decisões de negócios. Abaixo está uma lista de departamentos que utilizam software de gestão de qualidade de dados:
Analistas de qualidade de dados: Eles monitoram a qualidade dos dados usando ferramentas de qualidade de dados que ajudam as empresas a tomar decisões informadas. Eles trabalham com desenvolvedores de banco de dados para modificar designs de banco de dados conforme a necessidade. Este persona ajuda principalmente na análise de dados, melhorando ainda mais a qualidade.
Equipes de marketing: Os gerentes de marketing devem ter dados de alta qualidade em uso porque dados de boa qualidade ajudam a conduzir campanhas de marketing eficientes no futuro. As ferramentas de qualidade de dados ajudam as equipes a filtrar informações desnecessárias e focar no mercado-alvo para obter uma melhor compreensão.
Equipes de TI: Várias vezes há registros duplicados, o que dificulta para as equipes de TI ter controle de qualidade de dados em vigor. Com o uso de software, é mais fácil governar os dados e otimizar a gestão de qualidade de dados.
Desafios com Ferramentas de Qualidade de Dados
A qualidade dos dados muda com o que é alimentado no sistema. Às vezes, há algumas das dificuldades mencionadas abaixo enfrentadas ao usar ferramentas de qualidade de dados:
Dados duplicados: Ferramentas de deduplicação de dados são essenciais antes de passar os dados para as próximas etapas. Como grandes quantidades de dados são geradas através de várias fontes díspares, muitas vezes são falhas, ou algumas entradas são duplicadas. No entanto, as ferramentas de deduplicação podem identificar os mesmos pontos de dados e atribuí-los para deduplicação.
Falta de informações completas: Entradas manuais podem causar informações incompletas ou não ter informações para cada conjunto de dados. Isso pode fazer com que as ferramentas de qualidade de dados tenham um desempenho inferior.
Formatos heterogêneos: Formatos de dados inconsistentes são sempre um ponto de dor comum para analistas de dados. Ao trabalhar com provedores de serviços de terceirização de dados, é recomendado especificar formatos preferidos.
Como Comprar Ferramentas de Qualidade de Dados?
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Qualidade de Dados
Dependendo da indústria, há uma variedade de dimensões de qualidade de dados que devem ser mantidas em mente antes da compra do software. A estratégia de gestão de dados é esperada para abordar os requisitos de governança de dados. Junto com isso, há outros requisitos como retenção e arquivamento de dados. Um RFI ou RFP de fornecedores ajuda a otimizar o processo de avaliação.
Compare Produtos de Qualidade de Dados
Crie uma lista longa
Para começar, as organizações devem fazer uma lista de fornecedores de software de qualidade de dados que fornecem recursos como perfilagem de dados, preparação de dados, deduplicação e outros recursos relevantes, dependendo dos resultados que desejam alcançar.
Crie uma lista curta
Com base no cumprimento dos requisitos primários, o próximo passo cobre a seleção dos fornecedores fazendo algumas perguntas como:
- Eles fornecem automação em seu software?
- Como os produtos/ferramentas mantêm o desempenho e a escala?
- Quais são seus horários de suporte e procedimentos de escalonamento?
Conduza demonstrações
Demonstrações são uma maneira eficiente de verificar qual fornecedor se encaixa no perfil. Dá à organização uma compreensão aprofundada do software. As organizações também podem obter respostas sobre quão bem equipado está o fornecedor. Normalmente, as demonstrações para software de qualidade de dados incluiriam a apresentação de várias ferramentas e capacidades do software, como recurso de padronização de dados, gestão de metadados e gestão de qualidade de dados, para citar alguns.
Seleção de Ferramentas de Qualidade de Dados
Escolha uma equipe de seleção
A equipe envolvida na tomada dessa decisão deve incluir tomadores de decisão relevantes. Um diretor de marketing, que muitas vezes precisa de dados limpos para nutrir leads de sua equipe, pode testar as ferramentas durante a demonstração. O próximo membro a ser mantido no loop é o líder de vendas. A qualidade dos dados é igualmente importante para a força de vendas, pois eles querem se concentrar mais na geração de receita do que apenas atualizar os dados no CRM. Analistas de dados também estão envolvidos, pois são eles que usam essas ferramentas para avaliações de qualidade de dados. Junto com isso, analistas de qualidade de dados são incluídos na equipe porque usam o software para examinar os dados para requisitos de qualidade, dependendo de diferentes departamentos, e compartilham esses dados processados com eles.
Negociação
Porque a qualidade dos dados é de extrema importância, é aconselhável escolher as ferramentas certas para avaliação. Ferramentas que funcionam em tempo real e que podem ser usadas facilmente por usuários de negócios são algo que as organizações desejam ter. É aconselhável olhar para o preço do software, se há custos adicionais e também se o fornecedor oferece algum desconto. Muitas ferramentas de qualidade de dados estão disponíveis em estruturas de nuvem e locais. É melhor ter ferramentas na nuvem, pois o monitoramento manual da qualidade dos dados para dados empresariais pode ser difícil para uma pessoa ou até mesmo uma equipe.
Decisão final
A decisão de comprar software de qualidade de dados deve ser tomada pelas equipes envolvidas ao longo do processo de compra. As equipes de vendas, marketing e analistas de dados podem se beneficiar ao comprar o software de qualidade de dados certo.
Tendências de Qualidade de Dados
Modernização de armazém de dados
A modernização do armazém de dados ajuda o ambiente atual do armazém de dados a trabalhar em sincronia com requisitos em rápida mudança. As organizações estão lidando com a gestão da expansão de dados e sistemas de dados modernizando o armazém de dados. Esta tendência emergente foca na automação de dados para alcançar a qualidade desejada dos dados e práticas de negócios semelhantes.
Hubs de dados modernos
Os hubs de dados são arquiteturas de armazenamento de dados com um fluxo contínuo de dados que seguem o modelo hub e spoke. Os hubs de dados modernos têm recursos como armazenamento de dados, harmonização, governança, metadados e indexação. Esses recursos indicam que os hubs de dados são mais eficientes do que a consolidação de dados.
Democratização de dados
Recentemente, as organizações estão tornando os dados disponíveis para funções de negócios independentes. Isso é para melhorar a transparência e a consistência entre todos os departamentos da organização. Avanços em visualizações tornaram a visibilidade dos dados mais fácil a nível técnico e, à medida que a tendência avança, espera-se que tenha o mesmo efeito em usuários não técnicos, ou seja, facilidade de acesso aos dados.
Algoritmos de aprendizado de máquina (ML) na qualidade de dados
Algoritmos de aprendizado de máquina (ML) tornaram-se importantes para a estratégia de gestão de dados de uma empresa. Os dados empresariais são geralmente big data, o que torna essencial ter automação. Algoritmos de aprendizado de máquina podem tornar possível automatizar o processo, fornecendo resultados finais. Algoritmos de ML ajudam a melhorar as pontuações de qualidade de dados identificando dados errados, dados incompletos, dados duplicados e também ajudam a realizar funções como agrupamento, detecção de anomalias e mineração de regras de associação.
