Qualidade de Dados do Jeito Errado!
Estratégias Ruins para Implementar Qualidade de Dados!
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Esse texto reflete apenas minha opinião e experiência, não utilize como bala de prata e sim, reflita e comece a criar seu próprio ponto de vista, por favor ;)
A qualidade dos dados é um elemento essencial para o funcionamento eficaz de qualquer organização que depende de informações para operar e tomar decisões. No entanto, muitas vezes, práticas ruins de gerenciamento de dados podem comprometer essa qualidade e prejudicar o desempenho dos negócios.
Um dos problemas mais comuns é a falta de padronização. Em um mundo ideal, todos os dados seriam consistentes e formatados da mesma maneira. Mas na realidade, os dados costumam ser inseridos em diversos formatos, tornando a análise e a comparação uma tarefa difícil. A falta de padronização pode levar a um acúmulo de informações inconsistentes e de baixa qualidade.
Outra prática prejudicial é a falta de limpeza e manutenção de dados. Dados desatualizados ou irrelevantes podem poluir o banco de dados, tornando as análises imprecisas e potencialmente levando a decisões mal informadas. Além disso, a presença de dados duplicados pode causar confusão e imprecisão na interpretação dos dados.
A coleta excessiva de dados também é uma prática ruim. Embora pareça benéfico ter o máximo de informações possível, coletar mais dados do que o necessário pode levar à sobrecarga de informações e à dificuldade de encontrar insights úteis.
Outra prática prejudicial para a qualidade dos dados é a falta de metadados e documentação apropriada. Metadados descrevem informações essenciais sobre os dados, como sua origem, quem os modificou e quando. A ausência de metadados suficientes pode tornar os dados incompreensíveis e inutilizáveis para outros membros da organização. A documentação adequada também é vital para garantir que os usuários de dados possam entender completamente o que os dados representam e como foram coletados e processados.
A má gestão do ciclo de vida dos dados também é uma prática ruim. Os dados têm um ciclo de vida, desde a criação até o descarte. Quando os dados se tornam obsoletos ou irrelevantes, eles devem ser descartados para garantir que não poluam o banco de dados. A falha em…
