Acuracidade de Dados: o que é e qual sua importância? 

É fato que, cada vez mais, o mundo passa a consumir e confiar em dados. Eles se tornaram componentes extremamente importantes para empresas, trazendo resultados excepcionais, aumentando a produtividade, reduzindo custos e otimizando processos.

Entretanto, é necessário estar atento e cuidar da precisão desses dados, que, analisados e direcionados de forma errada, podem levar sua empresa à ruína. 

Vamos conhecer mais sobre o conceito de Acuracidade de Dados?

O que é Acuracidade de Dados?

A acuracidade de dados é a proximidade de um resultado com o seu valor de referência real e se relaciona com a precisão de dados e informações para evitar erros

Nesse sentido, é necessário levar em consideração duas características importantes: sua forma e conteúdo. 

Para que um conjunto de dados seja preciso, é imprescindível que ambas as características estejam corretas. Que tal um exemplo para entendermos isso melhor? 

As datas do Brasil seguem um formato diferente das datas dos Estados Unidos. No Brasil, o formato de escritas das datas é DD/MM/AAAA. Já nos EUA, o formato é MM/DD/AAAA. Então se convertermos 01/02/2022 em conteúdo, qual seria a forma correta? Seria 1 de fevereiro ou 2 de janeiro? 

Esse é um exemplo clássico de como acontece a imprecisão de dados, devido a falta de padronização entre forma e conteúdo!

Por que acuracidade de dados é importante?

Sustentar a acuracidade de dados é vital para uma empresa em vários aspectos. Estudos da Gartner mostram que a imprecisão de dados pode custar 15% ou mais de sua receita

Além disso, a falta de exatidão afeta os campos de Business Intelligence e a tomada de decisões com base em banco de dados. Informações imprecisas, irrelevantes ou incorretas atrapalham e reduzem a eficiência de processos operacionais.

Vamos usar como exemplo hospitais que utilizam Inteligência Artificial para prever tratamentos de doenças, como o câncer. Caso não haja precisão nos dados, as previsões não serão exatas e confiáveis, acarretando em tratamentos nocivos ou menos eficientes. 

Acuracidade de dados e precisão de dados

A precisão, em termos simples, refere-se ao grau de repetibilidade de um conjunto de medidas. Quando um processo é considerado preciso, significa que repetidas medições sob condições constantes produzem resultados muito próximos uns dos outros.

Um resultado é considerado mais acurado quando está mais próximo do valor verdadeiro. A acurácia é essencial em contextos onde a validade dos dados é crítica, como nos testes clínicos, nas medições ambientais e na calibração de instrumentos.

Embora ambos os termos possam parecer semelhantes, eles descrevem aspectos diferentes da qualidade dos dados:

Acurácia é a medida de quão próximo o resultado está do valor verdadeiro.

Precisão indica quão replicáveis ​​são os resultados ao longo de uma série de medições.

Por exemplo, se um grupo de flechas atinge o centro exato de um alvo, elas são tanto precisas quanto acuradas. Se as flechas atingirem consistentemente o mesmo ponto, mas fora do centro, elas são precisas, mas não acuradas.

Quais os benefícios da acuracidade de dados?

Para atingir benefícios relacionados a insights, analytics e business intelligence, não se deve necessariamente obter mais dados e sim realizar a gestão dos dados já existentes.  Veja os benefícios alcançados por dados que são acurados, íntegros e confiáveis:

  • Ajuda na tomada de decisões;
  • Aumenta a eficiência e produtividade dos dados;
  • Melhorias em marketing e satisfação do cliente;
  • Credibilidade e confiabilidade à empresa (reputação);
  • Evita o desperdício de dinheiro.

Por que as empresas encontram dificuldade em manter precisão e qualidade de dados?

Atualmente as empresas encontram alguns obstáculos pela busca na acuracidade de dados, porque focam apenas em coletar dados cada vez mais, ao invés de fazer com que os dados atuais sejam mais úteis. Veja os principais desafios a seguir.

Cultura de dados ruim

Grande parte das empresas ainda não sabem como funcionam, de fato, uma cultura orientada a dados. 

Muitas equipes ignoram práticas de qualidade, acuracidade e precisão de dados, que por muito tempo ficaram restritas e atribuídas somente ao setor de TI. 

A falta de entendimento e  responsabilidade dos colaboradores ao realizar alterações nos dados sem nenhuma preocupação em seguir um padrão, comprometem a integridade dos dados, fazendo com que a imprecisão se torne pior. 

Falta de orientação de dados

É fato que, cada vez mais, as empresas coletam e armazenam dados, já que, quanto mais dados, mais informações a empresa possui, correto? 

Em tese sim, as empresas gastam milhões em tecnologias Big Data para coletar dados. 

Entretanto, pecam em não priorizar um sistema que dê sentido a todos esses dados, assim, despedem de mais tempo e recursos para gerenciar, classificar e selecionar métricas importantes para o seu negócio.

Insistência em métodos e tecnologias desatualizadas

Muitas empresas ainda utilizam ferramentas de gestão de dados manuais como Excel, SQL e ETL. 

Porém, essas ferramentas são ineficientes no reconhecimento de dados complexos, provenientes de mídias sociais, formulários da web e chatbots. 

Sobrecarregados de erros e imprecisões, esses dados são inviáveis de serem tratados manualmente, levando meses para uma empresa conseguir limpar e fazer as combinações necessárias.

Técnicas utilizadas para aprimorar a acuracidade de dados

Existem algumas medidas utilizadas pelas empresas que realizam uma boa gestão de dados e possuem alta taxa de acuracidade e precisão. Vamos conhecer quais técnicas elas utilizam?

Atenção na fonte de dados

É importante estar atento à origem dos dados para determinar sua acuracidade e precisão

Ao migrar dados de um banco para o outro, algumas informações podem tornar-se irregulares e inoperantes, por isso é importante identificar qual a sua origem, por que estão incorretos e como corrigi-los. 

Definição de metas de qualidade

Estabelecer metas realistas é essencial para melhorar a qualidade geral dos dados. 

Mas, antes disso, é necessário que a alta gerência identifique quais são os principais problemas relacionados à coleta, entrada e codificação dos dados que impactam na acuracidade e na precisão dos dados e assim, realize um alinhamento com a equipe de qualidade de dados.

Revisão de dados

A revisão é uma das formas mais eficientes de analisar a autenticidade dos dados

É necessário que haja uma equipe especializada em qualidade de dados, que seja responsável pela revisão e redução de erros em grande escala.

Padronização da precisão

Existem alguns padrões de qualidade na entrada de dados de alta complexidade que são utilizados pelas empresas, como sistemas de geocodificação, vinculação, correspondência e monitoramento de dados

No momento em que os dados inseridos forem modelados aos dados que já estão definidos, a qualidade dos dados é aprimorada.

Ambiente de trabalho saudável

Essa técnica pode soar clichê, porém é fundamental que os profissionais que trabalham com os dados exerçam suas atividades em um ambiente calmo e quieto e não sejam sobrecarregados, para que mantenham o foco e não cometam erros. 

Assim como todos setores, o foco no bem estar dos colaboradores é fundamental.

Agora que você entendeu como a Acuracidade de Dados funciona e os benefícios que ela proporciona para a gestão de dados, que tal conhecer um pouco mais sobre o NG Billing

Ele atua no processamento de uma grande quantidade de dados trazendo escalabilidade, segurança, acuracidade e visibilidade, otimizando custos e maior controle das operações.

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