Garanta decisões estratégicas com dados confiáveis

Você já deve ter ouvido que “dados são o novo petróleo”. Porém, o que ninguém disse é que, assim como o petróleo bruto, os dados por si só não geram valor real. Seu verdadeiro potencial aparece quando eles são tratados, organizados e transformados em algo utilizável — dados estruturados.

Sem qualidade, dados podem desviar o foco, consumir recursos e gerar decisões equivocadas. Mas, quando bem cuidados, tornam-se fonte rica de insights, capazes de transformar operações e posicionar sua organização à frente no mercado.

Neste artigo, vamos abordar como a qualidade pode impactar diretamente as áreas de BI, TI, controladoria e comercial, e apresentar estratégias para transformar dados em um diferencial competitivo para a sua organização.

O que define a qualidade dos dados?

Qualidade vai muito além de ter informações disponíveis em sistemas ou planilhas. Para  gerar valor real, os dados precisam atender a critérios específicos que garantam sua confiabilidade e relevância. 

Segundo o blog da DSAcademy, sua qualidade pode ser avaliada por seis dimensões fundamentais, inter-relacionadas, que juntas abordam aspectos importantes para garantir que estejam alinhados às necessidades organizacionais de monitorar e melhorar o uso das informações. Vamos explorar cada uma delas:

1. Completude

Refere-se à presença de todas as informações necessárias. Um CRM sem informações de contato dificulta campanhas personalizadas e compromete a experiência do cliente.

2. Consistência

A consistência refere-se à coerência entre diferentes fontes ou sistemas. Exemplo: um cliente registrado como “Ana Maria” no sistema comercial e “A. Maria” no financeiro pode gerar duplicidade e dificultar análises integradas.

3. Conformidade

Garante que os dados sigam padrões predefinidos. Um CPF fora do formato padrão (XXX.XXX.XXX-XX) inviabiliza operações fiscais e gera problemas legais. Esse erro pode inviabilizar processos legais ou fiscais, como emissão de notas, atrasando operações e gerando penalidades.

4. Integridade

Preserva as relações entre elementos de dados. Por exemplo, uma venda registrada na tabela de “Vendas” faz referência ao ID de um produto inexistente na tabela “Produtos” gera falhas em relatórios e controle de estoque.

5. Precisão

Avalia se as informações refletem a realidade com exatidão. Um estoque que registra 100 unidades quando há apenas 50 pode causar excessos de pedidos de compra, resultando em custos desnecessários.

6. Atualidade

Dados desatualizados podem levar a decisões irrelevantes. Modelos de IA que usam informações antigas falham em prever tendências atuais. 

Essas dimensões formam a base para informações confiáveis e decisões embasadas.

Por que essas dimensões são importantes?

Essas seis dimensões definem a qualidade dos dados e atuam como guias para melhoria contínua dos processos de coleta, armazenamento e análise das informações. Aplicadas em conjunto transformam as informações em um ativo estratégico, criando uma base sólida para decisões embasadas e estratégias eficazes.

Cada dimensão desempenha um papel específico e complementar:

• Precisão e consistência garantem relatórios confiáveis, análises claras e, por consequência, tomadas de decisão seguras.
• Atualidade e completude asseguram dados relevantes no momento certo e com informações suficientes para atender às necessidades do negócio.
• Integridade e conformidade: mantêm conexões lógicas e atendem a padrões regulamentares, minimizando erros e complicações legais.

Trabalhar essas dimensões de maneira integrada é essencial para potencializar o uso de ferramentas de BI que facilitam a tomada de decisões na sua organização. (Leia mais no artigo Tomada de Decisão com BI)

Importância da estruturação de dados

Agora que você já conhece a importância de ter dados de qualidade, deve estar se perguntando por onde começar, certo? O ponto de partida está na sua estruturação. Sem isso, mesmo as informações mais completas, precisas ou atualizadas podem se tornar inúteis, pois não serão acessíveis ou analisáveis de forma eficaz.

O que significa estruturar dados?

Estruturar dados é o processo de transformar informações brutas, dispersas ou desorganizadas em um formato padronizado e organizado, de modo que sejam acessíveis, consistentes e escaláveis para diferentes usos e análises, prontas para gerar valor.  É como transformar combustível fóssil bruto em combustível refinado e utilizável. 

No caso dos dados, o processo envolve consolidar, padronizar e integrar informações, criando uma base sólida para análises confiáveis.

Por que a estruturação de dados é importante?

Essa organização é essencial para integrar insights de diversas fontes (como sistemas financeiros, CRM, ERP e planilhas), evitando conflitos e inconsistências, além de preparar a base para análises avançadas, como as realizadas por ferramentas de BI, direcionando a estratégia da sua empresa.

Seguem alguns dos principais benefícios:

• Evitar inconsistências: garante que sejam uniformes em todas as fontes.
• Facilitar a integração: permite conectar informações de diversas áreas (vendas, logística, finanças), criando uma visão holística do negócio.
• Aumentar a eficiência: reduz retrabalhos e elimina a necessidade de limpezas manuais frequentes.
• Habilitar análises avançadas: fornece uma base confiável para ferramentas de BI e inteligência artificial (IA).

Quer ver na prática?

Pense numa empresa que implementa um Data Warehouse — uma estrutura centralizada que reúne dados de diversas áreas como vendas, logística e finanças.

Com os dados estruturados:

• Gestores podem identificar rapidamente os produtos mais lucrativos.
• Equipes comerciais conseguem mapear regiões com baixo desempenho e ajustar estratégias.
• Financeiros geram relatórios com precisão e rapidez.

Um exemplo real é o da OPL Logística, que reduziu o tempo de fechamento de relatórios comerciais de dias para apenas 30 minutos ao implementar o TARGIT Decision Suite. A solução integrou dados de diversos ERPs, centralizou informações e promoveu uma cultura orientada por dados, aumentando a produtividade e melhorando decisões estratégicas em tempo real.

Sabe o ditado “muito ajuda que não atrapalha”? Fato é que, sem estruturação, toda essa informação pode ser prejudicial, causando atrasos, análises incorretas e decisões mal fundamentadas.

Impacto na era da IA

Como aponta o artigo “Why Data Quality is the Secret Ingredient to AI Success”, publicado pelo Inside AI News, dados estruturados são a base para que modelos de IA alcancem seu potencial máximo. Sistemas de IA dependem de informações organizadas e consistentes para gerar previsões confiáveis. Empresas que investem em governança e estruturação têm mais sucesso na implementação de IA, prevenindo complicações como modelos enviesados e falhas críticas.

Como estruturar dados?

A estruturação de dados segue algumas etapas principais:

1. Coleta e padronização: consolida insights de diferentes fontes, aplicando formatos consistentes e corrigindo inconsistências.
2. Integração: conecta informações de diferentes áreas (ex.: vendas, finanças) para criar uma visão unificada.
3. Armazenamento em ambientes escaláveis: usa ferramentas como data warehouses ou data lakes para suportar o crescimento e a integração de novos dados.
4. Validação contínua: monitora e corrige discrepâncias em tempo real.

Que estratégias garantem dados de qualidade?

Garantir a qualidade dos dados é um processo contínuo que exige mudanças culturais e o uso de ferramentas adequadas. Aqui estão as principais estratégias para assegurar que sejam confiáveis e eficientes:

1. Governança

Definir práticas e políticas claras para coletar, armazenar e proteger dados de forma consistente e acessível. A governança padroniza processos, valida informações e garante segurança.

2. Ferramentas de monitoramento e automação

Adotar tecnologias como ferramentas de ETL (Extração, Transformação e Carga), que integram e padronizam dados de diversas fontes, centralizando-os em repositórios escaláveis.

3. Cultura organizacional

Capacitar equipes sobre a importância da qualidade dos dados por meio de treinamentos regulares. Incentivar a responsabilidade individual e divulgar métricas internas para criar um ambiente de melhoria contínua. 

4. Auditorias e revisões periódicas

Realizar auditorias para corrigir problemas não detectados automaticamente, como duplicidades ou informações desatualizadas, ajustando padrões conforme o feedback das equipes.

Mesmo com essas estratégias, erros como dados inconsistentes ainda são frequentes. Para evitá-los, confira o e-book gratuito da TARGIT: 4 Armadilhas de BI e Analytics, que traz dicas práticas para superá-los.

Muito mais que uma questão técnica

Ter dados confiáveis é a base para estratégias eficientes e insights valiosos. Voltando à nossa analogia inicial, eles são como o petróleo refinado, pronto para impulsionar o desempenho das organizações.

Mais do que uma questão técnica, dados de qualidade, aliados a ferramentas de Business Intelligence (BI), tornam-se um diferencial competitivo, permitindo que as empresas atuem de forma mais ágil, precisa e eficiente.

Agora é o momento de agir. Avalie a qualidade dos seus dados, implemente políticas de governança e invista em ferramentas que garantam integridade e confiabilidade. 

O TARGIT Decision Suite oferece recursos para estruturar e integrar todas as informações, facilitando análises e relatórios precisos. Tudo isso com o suporte do nosso time de especialistas altamente experientes, pronto para ajudar sua empresa a adotar as melhores práticas de BI e dados.

Comece 2025 com um plano sólido! Supere desafios, aproveite oportunidades e alcance resultados consistentes. A qualidade dos dados é o primeiro passo para o sucesso sustentável.

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