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Obter dados confiáveis e consistentes é fundamental para o processo de monitoramento e análise de indicadores de desempenho nas empresas. No entanto, muitas organizações enfrentam desafios ao lidar com dados que não estão em condições ideais para serem utilizados de maneira eficaz. Questões como dados não estruturados, inconsistentes, redundantes, incompletos e sobrepostos podem prejudicar a qualidade das informações e comprometer a tomada de decisões estratégicas. Neste blog, abordaremos os principais desafios enfrentados pelas empresas ao coletar dados para processar indicadores e como superá-los.

1) Dados não estruturados: desafio de organizar informações desordenadas

Os dados não estruturados são informações que não seguem um formato pré-determinado e não podem ser facilmente analisadas em sistemas tradicionais de banco de dados. Exemplos incluem e-mails, transcrições de chamadas de atendimento ao cliente, postagens em redes sociais e imagens. O desafio aqui é a dificuldade em processar e extrair informações úteis desses dados.

Como tratar: para lidar com dados não estruturados, as empresas podem investir em tecnologias de Big Data, como ferramentas de processamento de linguagem natural (PLN) e análise de sentimentos. Essas ferramentas ajudam a extrair dados valiosos e a convertê-los em formatos estruturados, facilitando a análise e a integração com outros indicadores. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina também são aliados importantes nesse processo, pois são capazes de identificar padrões e transformar dados brutos em insights acionáveis.

2) Dados inconsistentes: a falta de coerência nas informações

A inconsistência nos dados ocorre quando as informações apresentadas em diferentes fontes ou sistemas não são compatíveis entre si. Isso pode ser resultado de falhas de entrada de dados, diferentes métodos de coleta ou atualização inadequada de sistemas. Um exemplo é o cadastro de um cliente com diferentes endereços ou números de telefone em bancos de dados distintos.

Como tratar: a solução para dados inconsistentes começa com a padronização. As empresas devem adotar processos rigorosos de validação de dados e implementação de sistemas de integração que garantam a consistência entre diferentes fontes de dados. Ferramentas de “data cleaning” (limpeza de dados) e validação automatizada ajudam a identificar e corrigir inconsistências antes que os dados sejam analisados, garantindo a precisão e a confiabilidade dos indicadores.

3) Dados redundantes: eliminar a repetição de informações

Dados redundantes são informações duplicadas que geram distorções nos relatórios e impactam negativamente a análise dos indicadores. Muitas vezes, esses dados podem surgir de fontes diferentes ou da falta de um controle adequado sobre os registros, o que compromete a integridade dos dados processados.

Como tratar: para lidar com dados redundantes, a primeira etapa é realizar uma análise de qualidade para identificar e eliminar as duplicações. Ferramentas de deduplicação são fundamentais nesse processo, permitindo que o sistema identifique registros repetidos e combine os dados redundantes. Além disso, a criação de um sistema centralizado de dados, pode minimizar a ocorrência de redundâncias e facilitar o acesso e a análise de dados confiáveis.

4) Dados incompletos: como preencher lacunas nas informações

Dados incompletos são uma das maiores barreiras para a precisão dos indicadores. Isso ocorre quando faltam informações cruciais, como valores ausentes em campos importantes ou registros parcialmente preenchidos, comprometendo a análise de desempenho e dificultando a tomada de decisões informadas.

Como tratar: a melhor forma de tratar dados incompletos é através da implementação de processos de coleta e verificação de dados rigorosos. Utilizar sistemas automatizados para garantir que todos os campos sejam preenchidos antes que os dados sejam aceitos ou analisados pode reduzir a ocorrência de dados incompletos. Em casos onde os dados estão incompletos, a imputação de valores (substituição de dados ausentes por estimativas baseadas em dados existentes) ou o uso de técnicas de preenchimento por inferência podem ser úteis para completar as lacunas e garantir que a análise de indicadores não seja prejudicada.

5) Dados sobrepostos: a distorção causada por informações conflitantes

Os dados sobrepostos ocorrem quando diferentes fontes de dados fornecem informações conflitantes sobre o mesmo assunto, criando ambiguidades e dificultando a definição de um padrão confiável. Isso pode ocorrer, por exemplo, quando diferentes departamentos ou sistemas utilizam critérios distintos para registrar os mesmos dados.

Como tratar: para tratar dados sobrepostos, é essencial adotar um sistema de governança de dados robusto, que estabeleça políticas claras de como os dados devem ser coletados, registrados e utilizados dentro da empresa. A criação de um repositório centralizado de dados e a integração de todos os sistemas da organização com fontes de dados unificadas ajudam a eliminar conflitos. Além disso, é importante que a equipe envolvida na coleta de dados seja treinada para garantir que os critérios de entrada sejam os mesmos em todas as áreas da empresa, evitando a sobreposição de informações.

A Importância de tratar os desafios na obtenção de dados para indicadores

Superar os desafios relacionados à obtenção de dados é fundamental para garantir que os indicadores utilizados no processo de gestão sejam precisos e confiáveis. Ao tratar questões como dados não estruturados, inconsistentes, redundantes, incompletos e sobrepostos, as empresas conseguem estabelecer um processo de monitoramento mais assertivo, que apoia a tomada de decisões estratégicas e melhora os resultados organizacionais. Investir em tecnologias adequadas, processos de governança de dados e boas práticas de coleta e validação é essencial para transformar dados em insights valiosos e alcançar os objetivos de negócio.