Como você comunica e resolve erros e discrepâncias de qualidade de dados em uma implementação de sistema?

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A qualidade e a precisão dos dados são cruciais para qualquer projeto de implementação de sistema, pois afetam a confiabilidade, usabilidade e desempenho do novo sistema. No entanto, problemas de qualidade de dados podem surgir de várias fontes, como migração de dados, integração, validação ou entrada do usuário. Como você comunica e resolve erros e discrepâncias de qualidade de dados em uma implementação de sistema? Aqui estão algumas dicas para ajudá-lo a gerenciar a qualidade dos dados de forma eficaz.

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1 Identificar requisitos de qualidade de dados

Antes de iniciar a implementação do sistema, você precisa definir os requisitos de qualidade de dados para o novo sistema. Estes são os padrões e critérios que os dados devem atender para serem adequados à finalidade pretendida e aos usuários. Os requisitos de qualidade dos dados podem incluir aspectos como precisão, integridade, consistência, pontualidade, exclusividade e validade. Você pode usar uma estrutura de qualidade de dados ou um plano de qualidade de dados para documentar os requisitos de qualidade de dados e como eles serão medidos e monitorados.

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Colin Thrasher, MBA

Executive Director, Financial Services @ Online Business Systems | Masters in Business Administration
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If integration to other systems is in scope for the project, include system configuration and data standards in the source systems as well.

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2 Estabelecer funções e responsabilidades de qualidade de dados

O gerenciamento da qualidade de dados é um esforço colaborativo que envolve diferentes partes interessadas, como gerentes de projeto, desenvolvedores de sistemas, proprietários de dados, custodiantes de dados, usuários de dados e analistas de qualidade de dados. Você precisa atribuir papéis e responsabilidades claros para cada parte interessada e comunicá-los de forma eficaz. Por exemplo, quem é responsável por identificar, relatar, resolver e verificar problemas de qualidade de dados? Quem é responsável por garantir a conformidade e a governança da qualidade dos dados? Quem está autorizado a aprovar alterações e correções de qualidade de dados?

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3 Implementar controles e verificações de qualidade de dados

Para prevenir e detectar problemas de qualidade de dados, você precisa implementar controles e verificações de qualidade de dados durante todo o ciclo de vida de implementação do sistema. Os controles de qualidade de dados são as regras e procedimentos que garantem que os dados estejam em conformidade com os requisitos de qualidade de dados. As verificações de qualidade de dados são os testes e auditorias que verificam a qualidade dos dados em relação aos requisitos. Você pode usar várias ferramentas e métodos para executar controles e verificações de qualidade de dados, como criação de perfil de dados, limpeza de dados, validação de dados, reconciliação de dados e painéis de qualidade de dados.

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Tom Quinn

Security Manager | CISSP
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Implementing an automated method to extract, transform and test the quality of data allows teams to be kept up to date with the current volume of cleanliness issues easily. Being able to communicate clear metrics helps to illustrate the scale of the problem and progress in solving it.

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4 Comunicar problemas e ações de qualidade de dados

Quando você encontra problemas de qualidade de dados, precisa comunicá-los prontamente e de forma transparente às partes interessadas relevantes. Você pode usar um log de problemas de qualidade de dados ou um relatório de qualidade de dados para documentar os detalhes dos problemas, como origem, impacto, gravidade, prioridade, status e resolução. Você também precisa comunicar as ações tomadas ou planejadas para resolver os problemas, como correção de dados, aprimoramento de dados, exclusão de dados ou reprocessamento de dados. Você também deve fornecer feedback e atualizações sobre o progresso e os resultados das ações.

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5 Aprenda com o feedback e a melhoria da qualidade dos dados

A gestão da qualidade de dados não é uma atividade única, mas um processo contínuo de aprendizado e melhoria. Você precisa coletar e analisar o feedback da qualidade dos dados dos usuários e partes interessadas do sistema, como pesquisas de qualidade de dados, métricas de qualidade de dados, incidentes de qualidade de dados e revisões de qualidade de dados. Você também deve identificar as causas raiz dos problemas de qualidade de dados e implementar ações corretivas e preventivas para evitar a recorrência. Você também deve documentar e compartilhar as lições de qualidade de dados aprendidas e as práticas recomendadas para futuros projetos de implementação de sistema.

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1 Identificar requisitos de qualidade de dados

2 Estabelecer funções e responsabilidades de qualidade de dados

3 Implementar controles e verificações de qualidade de dados

4 Comunicar problemas e ações de qualidade de dados

5 Aprenda com o feedback e a melhoria da qualidade dos dados

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