Antes de avaliarmos se o nível de qualidade dos dados recebidos por sua empresa é realmente adequado, devemos entender o que realmente significa o chamado processo de Data Quality – expressão tão na moda e que tantas prestadoras de serviços proclamam praticar e, nos tempos do big data, é fundamental garantir que todos os dados e informações com os quais a sua empresa trabalha (gerados de maneira interna e/ou externa) sejam precisos, corretos, confiáveis, atualizados, completos e consistentes – para que a organização possa utilizá-los adequadamente nos processos de tomada de ações e decisões.

Porém, o que se exige de fato de uma plataforma de Data Quality? Que requisitos, abrangência e particularidades ela deve envolver para verdadeiramente ser chamada como tal? No contexto da indústria de bens de consumo, prestadoras de serviços de captura e fornecimento de dados e informações lidam com grandes volumes de transações comerciais realizadas entre os participantes das cadeias de distribuição.

Como isso acontece?

O fluxo de dados, na maioria dos casos, funciona da seguinte forma:

• Os agentes de distribuição enviam os detalhes das transações comerciais que realizam com seus clientes – tais como produtos vendidos, preços, estabelecimento comprador, vendedor que realizou a venda, endereço, código do produto, quantidade vendida etc.
• Os prestadores de serviços, assim como os fabricantes, seus clientes, não possuem qualquer conhecimento a priori sobre o conteúdo de cada uma dessas transações. Somente os agentes de distribuição, fornecedores dos dados, são conhecedores dos detalhes de cada transação reportada.
• Tais agentes, por sua vez, são empresas independentes, autônomas e heterogêneas, que possuem sistemas quase sempre diferentes uns dos outros, práticas comerciais distintas, padrões de quantidade e códigos identificadores variados, etc., e muitas vezes esses elementos discrepam das práticas e sistemas utilizados em suas atividades pelos fabricantes, que igualmente variam de empresa para empresa.
• Sem a identificação e compatibilização de todos esses fatores, isso fatalmente resultará em um número relevante de inconsistências e impropriedades, distorcendo por completo a qualidade dos dados, que passam a ser imprestáveis para os fins a que se destinam. Sendo assim, podemos concluir que grandes prejuízos são gerados pela ausência de verdadeiros processos de Data Quality – que abrangem bem mais do que se apregoa.

O que considerar na gestão da qualidade das informações?

Existem alguns aspectos que devemos levar em consideração em termos de Data Quality para saber se a gestão da qualidade dos dados da sua empresa realmente está sendo feita como de maneira correta. Vejamos:

Data Quality é muito mais do que ajuste de códigos e cadastros!

De modo geral, o máximo nível de qualidade que buscam os prestadores de serviços se limita a questões cadastrais, estáticas, tais como equalização de catálogos, identificação das partes envolvidas (nome, endereço, códigos identificadores etc.), deixando de lado, entretanto, o mais importante: o tratamento do conteúdo das transações comerciais realizadas no dia a dia, em todos os seus aspectos.

Ou seja, se os dados fornecidos pelas fontes de dados efetivamente retratam, com fidelidade, a transação que foi realizada com seu cliente, em todos os seus aspectos, qualitativos e quantitativos.

Como essas inconsistências devem ser comunicadas?

Ter um sistema que identifique, aponte e corrija as inconsistências é algo imprescindível no tratamento da informação. Entretanto, igualmente importante, principalmente quando se lida com dados complexos e grande variedade de informações, é comunicar as inconsistências de forma eficaz ao fabricante.

Uma plataforma web intuitiva que reporte diariamente o andamento do tratamento da qualidade da informação para que o fabricante possa não só monitorar, como também contribuir para o tratamento da qualidade, é algo fundamental para o alcance de níveis máximos de qualidade da informação.

Não bastam somente sistemas sofisticados

É preciso fazer uso de processos integrados e harmônicos, realizados por equipes especializadas, em atividade colaborativa com todos os players envolvidos – fabricantes, agentes de distribuição e profissionais especializados das equipes internas – que contribuem para o aperfeiçoamento constante da plataforma de Data Quality.

A verdadeira plataforma de Data Quality tem de assegurar consistentemente esses resultados, aptos a serem auditados e medidos pelos clientes/fabricantes, e assim também pelas fontes de dados, com absoluta transparência e precisão.

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