Last updated on 7 de jul. de 2024

Você está analisando dados de negócios para obter insights. Como você garante sua precisão e confiabilidade?

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Ao mergulhar nos dados de negócios, você está em busca de insights que possam transformar suas estratégias e operações. Mas antes de aproveitar essas informações, você deve garantir que sejam precisas e confiáveis. A precisão dos dados significa que as informações refletem corretamente as condições ou eventos do mundo real, enquanto a confiabilidade se refere à consistência desses dados ao longo do tempo. Ao priorizar essas duas qualidades, você pode tomar decisões informadas baseadas em evidências sólidas, não apenas em palpites ou informações falhas. Vamos nos aprofundar em como você pode proteger a integridade dos dados da sua empresa.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 4 contribuições. Saiba mais

Prerana Sawant

Incoming NYU MOT Co’26 | Ex SDE at WorkIndia.

1 Verificar fontes

Antes de confiar em qualquer dado, examine de onde eles vêm. Fontes confiáveis são a base de dados precisos. Você deve avaliar a credibilidade dos provedores de dados e os métodos que eles usaram para coletar as informações. Se os dados forem gerados internamente, revise os processos e controles em vigor para garantir consistência e precisão. Para dados externos, considere a reputação e a experiência da fonte. Se possível, faça referência cruzada com outras fontes confiáveis para confirmar a validade dos dados.

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Prerana Sawant

Incoming NYU MOT Co’26 | Ex SDE at WorkIndia.
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Accurate and reliable data are crucial for valid insights and decisions. Flawed data can lead to incorrect conclusions and poor business outcomes. For internal data, thoroughly examine the processes and controls involved in data collection. Have a good understanding of the data flow, including how data is collected, processed, and stored. Ensure every step is recorded and check for any missing crucial data. Verify that the data is consistent across different teams and time periods.

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Gostei
Haaris Alexander Hussain, MIM

Turning Data into Decisions | Business Analyst | Masters in International Management
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Verifying the source of Data is the most crucial step in analysing. You can work really hard on analysing it to provide clear insights and measures to improve an aspect, but if the starting data is not collected correctly or cannot be trusted, you wont see the desirable outcome. When coming to internal data, question everything from the process to the people collecting it. If you have the data, do an audit on the process. 1) Does the actual process matches the data stored ? 2) Is every step recorded in the Data Source ? 3) Are there special criteria where data is not stored ? There is a lot you can learn about the data source when you question its integrity

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2 Limpar dados

A limpeza de dados é uma etapa crítica para eliminar erros e discrepâncias que podem distorcer sua análise. Comece identificando quaisquer valores discrepantes ou anomalias que não façam sentido no contexto de outros pontos de dados. Use ferramentas de software para ajudar a automatizar o processo, procurando problemas comuns, como entradas duplicadas, valores ausentes ou formatação incorreta. Lembre-se de que o objetivo é criar um conjunto de dados limpo que represente com precisão a situação sem artefatos enganosos.

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3 Estabelecer protocolos

Para manter a precisão e a confiabilidade dos dados, estabeleça protocolos rígidos para coleta e entrada de dados. Isso inclui definir diretrizes claras sobre como os dados devem ser coletados, quem é responsável por eles e com que frequência devem ser atualizados. Treinar sua equipe nesses protocolos é essencial para minimizar o erro humano. Além disso, considere implementar regras de validação de entrada de dados para detectar erros no ponto de entrada.

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4 Analisar padrões

Observar as tendências de dados ao longo do tempo pode revelar inconsistências ou irregularidades em seu conjunto de dados. A realização de uma análise de séries temporais permite identificar padrões que parecem fora do lugar. Isso pode indicar problemas com os métodos de coleta de dados ou sinalizar que os dados foram comprometidos de alguma forma. Ao entender esses padrões, você pode tomar medidas corretivas para garantir a confiabilidade contínua de seus dados de negócios.

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Sandeep R.

Innovating to make the world an equitable place for all | Business Analysis | Tech & Talent Transformation | Sustainability Strategy | ISB | CBAP | Delivery Lead at Accenture
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Ensuring data accuracy and reliability is crucial for our retail operations. By implementing data validation, cleansing, and continuous monitoring, we can maintain high-quality data. Pattern recognition helps identify trends and detect anomalies. For instance, analyzing sales data reveals seasonal spikes, guiding inventory decisions, while detecting sales drops can flag pricing errors. According to PwC, 67% of executives value data analytics for strategic decisions. Companies using data analytics see an 8-10% revenue increase (McKinsey). Leveraging these insights can enhance our decision-making, operational efficiency, and revenue growth.

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5 Utilize a tecnologia

Aproveite a tecnologia para aumentar a precisão e a confiabilidade de seus dados. Existem inúmeras ferramentas disponíveis que podem ajudar a automatizar verificações de validação de dados, rastrear alterações e fornecer trilhas de auditoria. Essas tecnologias também podem facilitar o monitoramento de dados em tempo real, o que pode alertá-lo sobre possíveis problemas à medida que surgem, permitindo investigação e correção imediatas.

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6 Itere regularmente

Por fim, não trate a verificação de dados como uma tarefa única. Revisitar e reavaliar regularmente seus dados garante sua precisão e confiabilidade contínuas. Esse processo iterativo permite detectar novos erros e se ajustar às mudanças nos processos de coleta de dados ou nas operações de negócios. Auditorias periódicas de suas práticas de gerenciamento de dados também podem revelar áreas de melhoria, ajudando a manter altos padrões ao longo do tempo.

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Dhruv Garg

Analyst
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Treat data verification like a routine. Regular checks keep data accurate and reliable. Periodic audits reveal hidden issues and opportunities for improvement, ensuring high standards. Iteration helps you adapt to changes, catching new errors early and maintaining data integrity over time.

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3 Estabelecer protocolos

4 Analisar padrões

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