Critérios de qualidade dos dados: explicados de forma simples

A qualidade dos dados é importante tanto a nível pessoal como empresarial. Os critérios incluem a exatidão e a atualidade

É por isso que a qualidade dos dados é importante

• Fundamento para decisões informadas: Se os seus dados tiverem falhas ou estiverem incompletos, as decisões e análises derivadas dos mesmos podem não ser fiáveis. Isto pode levar a consequências graves, quer em termos de estratégias empresariais, diagnósticos médicos ou decisões da vida pessoal.
• Poupança de custos: As empresas que se baseiam em dados incorrectos desperdiçam recursos, perdem clientes e arriscam-se a ter problemas legais. Investir na melhoria da qualidade dos dados geralmente poupa custos a longo prazo.
• Confiança e credibilidade: Se apresentar dados de má qualidade, isso afectará significativamente a confiança na sua organização ou projeto.
• Conformidade e proteção de dados: Muitas indústrias e países têm requisitos legais relativos à proteção e conformidade de dados. Dados de má qualidade podem violar estes requisitos e resultar em consequências legais.

Os critérios de qualidade dos dados

A qualidade dos dados inclui vários critérios que garantem que os dados são fiáveis, exactos e úteis.

• Exatidão: Os dados devem refletir com precisão a realidade. Isto significa que é necessário minimizar os erros e as imprecisões. Pode garantir isto através de uma recolha, validação e manutenção cuidadosas dos dados.
• Consistência: Os dados consistentes estão livres de contradições e harmonizam-se entre si. As contradições e incoerências entre diferentes fontes de dados ou dentro da mesma base de dados devem ser evitadas. Neste contexto, formatos e normas consistentes são cruciais.
• Relevância: Se recolher dados desnecessários, desperdiça recursos e compromete a qualidade da recolha global de dados. Por isso, defina claramente com antecedência quais os dados que são relevantes para si e para o objetivo em questão.
• Exclusividade: Os dados únicos são claramente identificáveis e evitam confusão. Registos duplicados ou informações-chave em falta podem gerar confusão e reduzir a qualidade dos dados.