Os 5 maiores erros das empresas referentes à qualidade dos dados
Business Analytics / 29 de Junho de 2016
Hoje em dia não há escassez de conversa sobre as ultramodernas ferramentas, tecnologias e conceitos.
A internet das Coisas, big data, cloud computing, Hadoop e inúmeros outros novos termos, apps e tendências inundaram muitos executivos nos últimos anos.
Contra este, muitas vezes confuso pano de fundo, é fácil esquecer a importância do básico bloqueio e combate. Sim, estou a falar da, à boa moda antiga, qualidade dos dados, algo que ainda atormenta muitos departamentos, grupos, organizações e industrias. Sem mais rodeios, aqui estão os 5 maiores erros que as empresas fazem diariamente no que diz respeito à qualidade dos dados.
Assumir que o departamento de TI é responsável pela qualidade dos dados.
Na década que passei como consultor de sistemas empresariais, foi, simultaneamente, um dos meus maiores divertimentos e incómodos aquando da socialização (diga-se beber umas cervejas) com colegas consultores.
Funcionários de fim de linha de negócio descuidadamente fariam registos errados, duplicados ou incompletos, sem grande noção da implicação das suas acções.
Ainda assim, misteriosamente, as TI deveriam saber e limpar esta informação. Nunca fez sentido para mim, mas compreendo a "lógica". Isto é uma extensão do da divisão no negócio TI. (um tópico que abordei no passado)
Num projecto feito nos últimos meses do ano ajudei uma organização a implementar um novo sistema de RH e de pagamentos. Os seus dados estavam, para dizer o mínimo, uma "bagunça". Posto isto (bem como um "caldeirão" de outras questões) a data de ativação desejada de 1 de Janeiro foi para lá de optimista. Era absolutamente ridícula.
Ainda assim os CIO's da organização não se importaram. (Acontece que os bónus dos executivos foram "atrelados" a essa data). Iriamos ficar online no primeiro dia do ano, seja como for, e as questões seriam tratadas mais tarde – se fossem alguma vez.
Sim, o CIO e eu não nos dávamos muito bem. E isso leva-nos ao número três.
Promessas de limpeza após uma nova implementação do sistema.
Existem dois problemas com esta atitude. Em primeiro lugar, é sempre mais fácil limpar os dados sem as limitações das aplicações e regras do negócio. O design de muitos sistemas de ERP e CRM exigem regras – e depois existem as considerações da auditoria.
Em segundo lugar, muitas vezes o amanhã nunca chega. Novos projectos, prioridades e crises, querem dizer que esses problemas fundamentais da qualidade de dados permanecem sem resolução.
Pensar que "a cloud" vai resolver todos os problemas da qualidade de dados.
Rio-me quando ouço as pessoas dizerem que "a cloud" vai, por magia, solucionar tudo. Nada poderia estar mais longe da verdade. Não façam confusão: a Cloud Computing pode fazer inúmeras coisas, mas, por magia transformar maus dados não é uma delas.
Recusar agir sobre os dados porque a qualidade dos mesmos pode não ser perfeita.
A qualidade dos dados muita raramente é perfeita, mesmo quando falamos em pequenos conjuntos de dados, quanto mais quando falamos dos grandes. Nas minhas viagens, tenho visto pessoas assustadas e/ou relutantes em tomar decisões de negócio relativamente fáceis devido à existência de um problema (potencial) na qualidade de dados.
Lembro-me de uma citação de um grande sábio, Charles Babbage: "Erros que utilizaram dados inadequados são em menor número do que os que não utilizaram qualquer dado".
Phil Simon é um orador frequente e um especialista reconhecido em tecnologia. Já escreveu sete livros de gestão, sendo o mais recente "Message Not Received: Why Business Communication Is Broken and How to Fix It".
29 de Junho de 2016 in Gestão de Informação. Tags: Data, Data Quality, Gestão de Dados, Internet of Things, Qualidade dos dados