A prática moderna de qualidade de dados empregam novas tecnologias, automação e aprendizado de máquina para lidar com uma ampla variedade de fontes de dados, garantir o processamento em tempo real e promover a colaboração das partes interessadas, diferentemente da tradicional. Saiba mais!
Para garantir dados precisos, confiáveis e adequados à finalidade para a tomada de decisões informadas e o sucesso corporativo, a governança de dados, o monitoramento contínuo e o gerenciamento proativo são priorizados.
De várias maneiras, as práticas modernas de qualidade de dados diferem das abordagens tradicionais de qualidade de dados:
A qualidade de dados tradicional preocupava-se principalmente com dados estruturados de sistemas ou bancos de dados internos.
As práticas modernas de qualidade de dados incluem dados não estruturados, dados externos, dados de mídia social, dados de IoT e outras fontes de dados. No cenário de dados atual, a variedade de tipos e fontes de dados cresceu significativamente.
Escala e volume: à medida que o big data e o aumento da geração de dados proliferam, as práticas modernas de qualidade de dados abordam os desafios de processamento e gerenciamento de grandes volumes de dados. As abordagens tradicionais não foram projetadas para lidar com conjuntos de dados tão grandes, enquanto as práticas modernas usam tecnologias como processamento distribuído e computação em nuvem para gerenciar e analisar grandes conjuntos de dados com eficiência.
Processamento em tempo real e quase em tempo real: os processos tradicionais de qualidade de dados eram frequentemente baseados em lotes, com limpeza e validação de dados realizadas regularmente. A qualidade de dados moderna valoriza o processamento em tempo real ou quase em tempo real, permitindo que as organizações detectem e resolvam os problemas de qualidade de dados à medida que surgem. Isso é crítico em ambientes dinâmicos em que os dados mudam constantemente e é necessária atenção imediata.
Automação e aprendizado de máquina: para melhorar os processos de qualidade de dados, práticas modernas de qualidade de dados empregam técnicas de automação e aprendizado de máquina. A limpeza, validação e padronização de dados podem ser feitas de forma mais eficiente com a automação. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem detectar padrões e anomalias nos dados, permitindo a detecção automatizada e o gerenciamento preditivo da qualidade dos dados.
Governança e administração de dados: a importância da governança e administração de dados como componentes fundamentais do gerenciamento de qualidade de dados é reconhecida pela qualidade de dados moderna. As estruturas de governança de dados definem políticas, procedimentos e funções para gerenciar a qualidade dos dados em uma organização. Administradores de dados são designados para garantir a conformidade com as políticas e conduzir iniciativas de qualidade de dados.
Colaboração e envolvimento multifuncional: Ao contrário das abordagens tradicionais nas quais a qualidade dos dados era principalmente uma função de TI, as práticas modernas de qualidade dos dados envolvem colaboração entre uma variedade de partes interessadas. Usuários de negócios, analistas de dados, cientistas de dados e especialistas no assunto estão incluídos. A colaboração garante que os requisitos de qualidade de dados estejam alinhados com os requisitos de negócios e que os esforços de qualidade de dados atendam às metas específicas de vários departamentos ou projetos.
Qualidade de dados como um processo contínuo: o conceito de gerenciamento contínuo de qualidade de dados é enfatizado nas práticas modernas de qualidade de dados. As organizações monitoram, medem e melhoram continuamente a qualidade dos dados, em vez de tratá-los como uma atividade única. Isso inclui criação contínua de perfil de dados, validação, monitoramento de qualidade de dados e loops de feedback para garantir a qualidade dos dados a longo prazo.
A prática moderna de qualidade de dados, em oposição à tradicional, adaptam-se ao cenário de dados em constante mudança, incorporando novos tipos de dados, manipulando volumes maiores de dados e aproveitando a automação e análises avançadas. Eles valorizam o processamento em tempo real, a colaboração e a melhoria contínua para garantir dados de alta qualidade que possam ser usados para tomar decisões informadas e obter sucesso nos negócios.
