A evolução do Data Quality Management | IT Forum
Especialista lista os quatro principais componentes do Data Quality Management. Confira
Por Olivia Hinkle*
20:19 - 30 de março de 2020
Ao tentar fazer um levantamento sobre as melhores soluções de tecnologia relacionadas à qualidade de dados é possível afirmar que a tarefa era mais fácil há 15 anos. Sim, você leu a frase corretamente! Hoje, é muito mais complicado identificar a solução que tenha mais afinidade com a plataforma Salesforce, mas isso não é ruim.
Eu explico o motivo: quando a Salesforce surgiu no mercado, muito mais do que apenas mudar o funcionamento dos sistemas de CRM, ela mudou a forma como lidamos com nossos dados. Em suma, a Salesforce nos ajudou a perceber que nossos dados têm valor real e, por isso, requerem e merecem ter seu próprio conjunto de ferramentas de gerenciamento e sua própria tecnologia de nicho que funcione em congruência com a engenhosidade da plataforma.
No início, alguns fornecedores de gerenciamento de dados surgiram no mercado trazendo soluções de gerenciamento duplicadas, juntamente com ferramentas de carregamento de dados e manipulação de massa. Essas demandas foram as pioneiras no quesito qualidade dos dados e, amplamente consideradas as únicas questões a serem abordadas. Como as necessidades eram novas, havia apenas algumas soluções para avaliar e comparar, o que fazia com que o processo de escolha pela melhor solução fosse menos complexo.
Com o passar dos anos, as organizações passaram a ter uma compreensão mais profunda sobre o valor dos dados e os impactos da ação humana no tratamento dessas informações. Esse cenário levou as empresas a questionarem se havia uma maneira de otimizar o fluxo de trabalho do CRM facilitando, inclusive, as ações dos usuários finais. As companhias começaram a perceber que a qualidade dos dados não dizia respeito apenas às informações, mas também à forma como elas eram obtidas, tratadas e usadas. Considerar a experiência do usuário de CRM como um aspecto importante dentro do assunto qualidade dos dados foi fundamental para o desenvolvimento de soluções que simplificaram o Salesforce UX.
Os insights sobre esses conceitos não pararam de evoluir, resultando em mais soluções desenvolvidas para atender a crescente conscientização sobre o que é necessário para manter os dados comerciais confiáveis, seja por meio de relatórios avançados, ferramentas preventivas, verificação de dados, análises e recursos adicionais às ferramentas existentes.
Quando digo que navegar por todas as opções disponíveis hoje em dia é uma experiência complicada e, às vezes, confusa, refiro-me ao fato de que atualmente sabemos mais nossas necessidades. É por isso que o aumento da complexidade de encontrar uma solução é uma boa notícia. Temos mais compreensão sobre como ter sucesso, mesmo que isso signifique ter mais trabalho para garimpar a melhor solução.
Então, como você reconhece qual fornecedor realmente entende sobre qualidade de dados, tudo o que isso implica e consegue fornecer uma solução abrangente? Como você sabe qual fornecedor ou solução está verificando todas as caixas?
Primeiro, defina "as caixas" ou "os componentes-chave" que demandam mais atenção quanto a elevada qualidade dos dados. Lembre-se de que, ao avaliar soluções, você precisa considerar um amplo espectro de necessidades e algumas podem parecer não ter nada a ver com os dados brutos.
Os quatro principais componentes do Data Quality Management:
#1 – Data Management Tools (Ferramentas de Gerenciamento de Dados)
É nessas ferramentas que você irá confiar para inserir dados em uma nova instância do Salesforce e para gerenciar e nutrir diariamente as informações após a implementação. A ferramenta certa deve ser altamente personalizável, além de oferecer um modelo de operação básico para uso imediato, e para que você tenha um rápido retorno sobre o investimento.
Esse conjunto de ferramentas deve ter capacidade para gerenciar e prevenir duplicações, gerenciar importação e exportação, padronizar dados, manipular informações em massa e automatizar suas rotinas de qualidade de dados. Grandes companhias ao redor do mundo já entenderam que boa parte de seu sucesso na entrega de dados de alta qualidade deve-se às ferramentas que elas usam para gerenciar as informações.
#2 – End User Adoption (Adoção pelo Usuário Final)
Seu sistema de CRM tem mais valor quando existe um conjunto boas práticas: as pessoas efetuando login; inserindo dados; e aproveitando as informações fornecidas para executar com êxito em seu trabalho. Existem dois elementos que impulsionam esse engajamento: os dados; e a experiência do usuário.
Organizações de diferentes portes são unânimes em dizer: as equipes que interagem diariamente com o mercado são fundamentais para perceber os benefícios do CRM. Portanto, pensando na UX, priorize suas equipes de vendas e serviços. Apenas a configuração do CRM não agilizará o trabalho diário com a pronta entrega de dados. É preciso que os usuários utilizem a ferramenta, acessem as diferentes telas e gerenciem as informações necessárias para interagir efetivamente com o cliente.
Mas, essa é uma maneira lenta de trabalhar para quem busca o engajamento da equipe ou a elevação da qualidade dos dados. O que fazer? Adotar uma solução do Salesforce que dispõe de vários campos de dados em uma única tela, como contas, contatos, oportunidades e casos, entre outros. Quando os usuários de vendas e serviços puderem visualizar e editar rapidamente os dados em que confiam, verão o valor no CRM e facilmente irão aderir ao sistema. Isso significa dados mais precisos para os negócios e melhor ROI.
#3 – Data Verification (Verificação de dados)
Eis aqui uma ferramenta de muito valor. Afinal, se você não pode se conectar com um cliente ou possível cliente em potencial, como você vai criar ou estreitar um relacionamento com ele? Manter os clientes no radar e ser capaz de acessá-los em tempo hábil é fundamental para elevar o sucesso dos negócios dentro da sua organização.
O destaque aqui é a capacidade de verificar endereços físicos, e-mails e números de telefone, seja de forma coletiva ou individualmente, utilizando formulários da web e os sistemas diretamente no PDV (ponto de venda). A verificação de dados também evita que você perca tempo dos colaboradores enviando e-mails para endereços falsos ou inexistentes, protegendo a reputação do remetente diante dos provedores.
#4 – Data Analytics (Análise de dados)
Para resolver problemas de qualidade de dados com eficiência, você precisa ter uma ampla visão das informações que possui. O Analytics é onde você encontrará essa visibilidade. Em vez de executar consultas individuais em busca de problemas a serem corrigidos, você gera um relatório que revela, por exemplo, duplicidades, dados ausentes ou informações inválidas.
Essa ação, além de economizar tempo dos colaboradores da sua equipe, permite que você faça um gerenciamento proativo das informações e entregue apenas dados confiáveis ao Salesforce. É importante ressaltar que a análise correta mostrará como as falhas dos dados estão afetando os negócios, ajudando a priorizar as ações e apoiar o crescimento dos negócios.