A Importância da Qualidade dos Dados: Como Erros e Dados Incompletos Atrapalham Decisões

Eaeee pessoall! Espero que esteja tudo 100% com todos vocês. Bora para esse artigo então.

Você já tentou tomar uma decisão com base em informações erradas? Talvez tenha usado uma planilha com números desatualizados, ou analisado um gráfico com dados faltando. No fim, a conclusão parecia fazer sentido e até perceber que estava tudo errado desde o começo.

Pois é, isso acontece o tempo todo no mundo dos dados. E é por isso que eu quero falar sobre um tema essencial, mas muitas vezes ignorado: a qualidade dos dados.

Neste artigo, eu vou te explicar de forma simples o que significa ter dados de qualidade, por que isso é tão importante, quais ferramentas ajudam a garantir essa qualidade e como dados ruins podem gerar decisões ruins e mesmo nas maiores empresas do mundo.

O Que é qualidade de dados?

Quando falamos em qualidade dos dados, estamos falando sobre o quanto as informações que usamos são corretas, completas, atualizadas e confiáveis.

Pensa numa planilha de contatos:

• Alguns e-mails estão escritos errado;

• Alguns telefones estão faltando;

• Alguns nomes estão duplicados.

Essa planilha tem dados, mas não tem dados de qualidade.

Ter dados de qualidade significa que eles estão limpos, padronizados e representam fielmente a realidade. É como ter os ingredientes certos antes de cozinhar, e se um deles estiver estragado, a receita inteira pode dar errado.

Para que serve a qualidade dos dados:

A qualidade dos dados serve para garantir que as decisões tomadas com base neles sejam seguras e corretas.

Empresas, governos e profissionais tomam decisões todos os dias baseadas em dados:

• Quantos produtos comprar?

• Onde abrir uma nova loja?

• Qual campanha de marketing está dando certo?

Se os dados estão errados ou incompletos, a resposta para todas essas perguntas também estará errada. E teremos as seguintes situações:

• Dados ruins = decisões ruins.

• Dados bons = decisões inteligentes.

Parece simples, mas na prática isso pode significar perdas de milhões de reais e até o fracasso de projetos inteiros.

A importância da qualidade de dados:

Ter dados de qualidade é fundamental porque os dados são a base de tudo na era digital.

Hoje, praticamente todas as decisões importantes passam por uma análise de dados, seja em uma startup, um hospital ou um governo.

E aqui vai a parte mais importante: a qualidade dos dados afeta diretamente a confiança nas decisões.

Um exemplo simples:

Imagine que um hospital registre dados de pacientes de forma errada. Um erro no histórico de alergias pode causar um tratamento inadequado. Nesse caso, o problema não é a falta de dados, e sim a má qualidade deles.

Outro exemplo:

Uma empresa de marketing que mede o desempenho de campanhas com números errados pode investir pesado em algo que não traz retorno.

A qualidade dos dados é como o alicerce de uma casa.

Se ele estiver torto, todo o resto pode desabar.

Ferramentas para garantir a qualidade dos dados:

A boa notícia é que existem muitas ferramentas e práticas que ajudam a melhorar a qualidade dos dados.

Aqui estão algumas das mais usadas no mercado:

• Power BI e Tableau: permitem identificar erros e inconsistências durante a análise.

• Google Looker Studio: ajuda a visualizar dados e encontrar anomalias rapidamente.

• Python (pandas, Great Expectations): ótimo para automatizar verificações e validar dados.

• Talend e OpenRefine: ferramentas especializadas em limpeza e padronização de dados.

• Airflow e dbt: usados para automatizar fluxos de dados e aplicar regras de validação antes de carregar informações.

Essas ferramentas ajudam a detectar problemas como valores nulos, formatos inconsistentes, duplicatas e até erros lógicos (por exemplo, uma pessoa com data de nascimento no futuro).

Mas o mais importante é criar uma cultura de qualidade de dados, onde cada pessoa que manipula dados entende a responsabilidade de mantê-los corretos.

Casos de uso:

🏦 Finanças

Um banco que analisa perfis de crédito com dados desatualizados pode negar empréstimos para bons clientes ou aprovar pessoas com risco alto de inadimplência.

🏥 Saúde

Um erro em uma planilha de pacientes pode gerar diagnósticos errados. Dados incorretos em sistemas hospitalares já causaram confusões de medicamentos e tratamentos.

🏙️ Cidades Inteligentes

Em projetos urbanos, dados de sensores e mapas precisam ser precisos. Se os dados de tráfego estiverem incorretos, um sistema de mobilidade pode redirecionar carros para rotas congestionadas, piorando o trânsito.

🛒 Varejo

Se uma loja analisa vendas com planilhas cheias de erros, pode achar que um produto não vende bem, quando na verdade o problema era o registro incorreto de estoque.

Esses casos mostram que um pequeno erro de dado pode gerar um grande erro de decisão.

Recapitulação e Conclusão:

Vamos recapitular:

• Qualidade dos dados significa ter informações corretas, completas e confiáveis.

• Ela é essencial para tomar boas decisões e evitar prejuízos.

• Existem diversas ferramentas que ajudam a limpar, validar e padronizar os dados.

• E exemplos do dia a dia mostram como a má qualidade pode gerar impactos sérios em negócios e na nossas vidas.

Em resumo: Não basta ter muitos dados. É preciso ter bons dados.

Dados de qualidade são a base de qualquer estratégia inteligente. E garantir essa qualidade é uma das responsabilidades mais importantes de quem trabalha com tecnologia, análise e negócios.

Gostou da explicação?

👉 Compartilhe este artigo com alguém que também quer entender mais sobre o universo dos dados de forma simples.

Se quiser continuar aprendendo sobre dados, inteligência artificial e tecnologia, me siga nas redes sociais, porque temos artigos novos todo início de mês e conteúdo informativo no instagram.💡 Até a próxima pessoal, forte abraço!