Como você projeta e implementa um plano de garantia de qualidade de dados para seu experimento?

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A qualidade dos dados é essencial para qualquer experimento, pois afeta a validade e a confiabilidade de seus resultados e conclusões. No entanto, garantir a qualidade dos dados não é uma tarefa única, mas um processo contínuo que requer planejamento, implementação e avaliação. Neste artigo, você aprenderá a projetar e implementar um plano de garantia de qualidade de dados para seu experimento, seguindo seis etapas.

Principais especialistas neste artigo

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1 Defina seus critérios de qualidade de dados

Antes de coletar quaisquer dados, você precisa definir o que a qualidade dos dados significa para seu experimento. Os critérios de qualidade de dados são os padrões e expectativas que você define para seus dados, com base em sua pergunta de pesquisa, hipótese e design. Por exemplo, alguns critérios comuns de qualidade de dados são precisão, integridade, consistência, pontualidade e relevância. Você também deve especificar como medirá e monitorará cada critério, usando indicadores e ferramentas apropriadas.

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Miriam Marling

Data Collection
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It should also involve the tone of voice of anyone reading questions if the data is being collected via a telephone or internet interview. The way a person reads questions and elaborates will affect answers.

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Gostei
Muhammad Waseem

Data Quality Engineer | Data Engineering | Data Analytics|
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You know we are living in the age of data but we need to verify the correctness, accuracy, and relevance of the data. Also we need to check expected and unexpected data values in the data.

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Gostei

2 Identificar e mitigar potenciais riscos à qualidade dos dados

Depois de definir seus critérios de qualidade de dados, você precisa identificar e mitigar quaisquer riscos potenciais de qualidade de dados que possam comprometer seus dados. Os riscos de qualidade de dados são os fatores que podem introduzir erros, vieses ou lacunas em seus dados, como instrumentos defeituosos, instruções pouco claras, valores ausentes ou erros humanos. Você deve conduzir uma avaliação de risco para avaliar a probabilidade e o impacto de cada risco e, em seguida, implementar estratégias de mitigação para evitá-los ou minimizá-los. Por exemplo, você pode usar regras de validação, teste piloto, treinamento ou sistemas de backup.

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Miriam Marling

Data Collection
(editado)
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You can simply have an experienced collector shadowing interviewers or have pilot participants flag poorly worded questions and check for basic grammar. You should place value on everyone in the collection process and allow for real-time feedback.

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3 Implementar verificações e controles de qualidade de dados

Depois de reduzir os riscos de qualidade de dados, você precisa implementar verificações e controles de qualidade de dados para garantir que seus dados atendam aos seus critérios. Verificações e controles de qualidade de dados são os métodos e procedimentos que você usa para verificar, corrigir ou melhorar seus dados, como validação de entrada de dados, limpeza de dados, transformação de dados ou auditoria de dados. Você deve aplicar verificações e controles de qualidade de dados em diferentes estágios do processo de coleta e gerenciamento de dados, como antes, durante e depois da entrada, análise ou emissão de relatórios de dados.

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4 Documente seus processos e resultados de qualidade de dados

À medida que você implementa suas verificações e controles de qualidade de dados, você precisa documentar seus processos e resultados de qualidade de dados. A documentação de qualidade de dados é o registro de como você planejou, executou e avaliou seu plano de garantia de qualidade de dados, incluindo os critérios de qualidade de dados, riscos, verificações, controles e indicadores usados. Você também deve documentar quaisquer problemas de qualidade de dados encontrados, como os resolveu e qual o impacto que eles tiveram em seus dados. A documentação de qualidade de dados ajuda você a acompanhar seu desempenho de qualidade de dados, comunicar seu status de qualidade de dados e justificar suas decisões de qualidade de dados.

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5 Revise e melhore seu plano de qualidade de dados

Depois de documentar seus processos e resultados de qualidade de dados, você precisa revisar e melhorar seu plano de qualidade de dados. A revisão e a melhoria da qualidade dos dados são as atividades que você executa para avaliar a eficácia e a eficiência do seu plano de garantia de qualidade de dados e para identificar e implementar quaisquer alterações ou aprimoramentos necessários. Você deve revisar seu plano de qualidade de dados regularmente, usando feedback das partes interessadas, indicadores de qualidade de dados e práticas recomendadas. Você também deve melhorar seu plano de qualidade de dados com base nas descobertas da revisão, usando métodos de melhoria contínua, como o ciclo Plan-Do-Check-Act (PDCA).

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Rickie H.

Analytical, Strategic Professional | MS, MBA, BS, PMP
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Ensure that the data quality assurance plan adequately covers these 3 key components: the experiment definition, standard criteria, and the process. Review the data quality plan with the defined experiment objectives, scope, research questions, metrics, variables, and validated data sources. Align the established quality criteria such as match rates, timeliness, completeness, and consistency - review them before experimentation to ensure measurability and mitigate validity risks. Confirm that the data quality plan meets the set standards. Improve the plan by embedding audit points in project plans, workflows, or regular reporting. Lastly, practice data monitoring, especially in major data integration steps, to detect anomalies.

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6 Compartilhar e reutilizar seu plano de qualidade de dados

Finalmente, você deve compartilhar e reutilizar seu plano de qualidade de dados para seu experimento. O compartilhamento e a reutilização da qualidade dos dados são as práticas que você adota para tornar seu plano de qualidade de dados disponível e acessível a outras pessoas, como sua equipe de pesquisa, colaboradores, revisores ou futuros pesquisadores. Você deve compartilhar e reutilizar seu plano de qualidade de dados para aumentar a transparência, a reprodutibilidade e a credibilidade de seu experimento e facilitar a reutilização e a integração de seus dados com outras fontes de dados. Você também deve seguir os princípios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) para tornar seu plano de qualidade de dados JUSTO.

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1 Defina seus critérios de qualidade de dados

2 Identificar e mitigar potenciais riscos à qualidade dos dados

3 Implementar verificações e controles de qualidade de dados

4 Documente seus processos e resultados de qualidade de dados

5 Revise e melhore seu plano de qualidade de dados

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