Quais são as formas mais eficazes de garantir a qualidade dos dados?

1 Definir critérios de qualidade de dados

Antes de avaliar e melhorar a qualidade de seus dados, você precisa definir o que significa qualidade para seu contexto e objetivos específicos. Os critérios de qualidade de dados são os padrões e regras que você usa para medir e avaliar a qualidade de seus dados. Alguns critérios comuns de qualidade de dados incluem precisão, integridade, consistência, pontualidade, validade e relevância. Dependendo da fonte de dados, do tipo e da análise, talvez seja necessário considerar outros critérios, como exclusividade, integridade, disponibilidade ou segurança. Você deve definir seus critérios de qualidade de dados de forma clara e explícita e alinhá-los com seus objetivos e expectativas de análise de dados.

2 Implementar verificações de qualidade de dados

Depois de definir os critérios de qualidade dos dados, você precisa implementar verificações de qualidade de dados para verificar e monitorar a qualidade dos dados. As verificações de qualidade de dados são os processos e ferramentas que você usa para identificar e medir problemas de qualidade de dados, como erros, valores atípicos, valores ausentes, duplicatas ou anomalias. As verificações de qualidade de dados podem ser executadas em diferentes estágios do seu projeto de análise de dados, como durante a coleta, integração ou análise de dados. Alguns exemplos de verificações de qualidade de dados são criação de perfil de dados, auditoria de dados, validação de dados e relatórios de qualidade de dados. Você deve usar métodos e ferramentas apropriados e consistentes para suas verificações de qualidade de dados e automatizá-las sempre que possível.

3 Aplicar técnicas de limpeza e transformação de dados

Depois de identificar e medir seus problemas de qualidade de dados, você precisa aplicar técnicas de limpeza e transformação de dados para corrigir e melhorar seus dados. As técnicas de limpeza e transformação de dados são as ações e operações que você usa para modificar e aprimorar seus dados, como remover erros, preencher valores ausentes, resolver duplicatas, padronizar formatos, normalizar valores ou agregar dados. As técnicas de limpeza e transformação de dados podem ajudá-lo a reduzir o ruído, aumentar a consistência e otimizar seus dados para análise. Você deve usar técnicas adequadas e eficazes para sua limpeza e transformação de dados, além de testar e verificar os resultados.

5 Veja o que mais considerar

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