No mundo de hoje, os dados se tornaram o ativo mais valioso de uma organização. Mas isso não quer dizer que todos os dados são valiosos. 

Se as organizações trabalham com dados não confiáveis, isso pode facilmente resultar em percepções erradas, análises distorcidas e decisões incorretas. 

Qualidade e integridade

Qualidade de dados é definida como a capacidade dos dados de servir ao seu propósito. 

Os dados são considerados de qualidade se forem completos, únicos, válidos, oportunos e consistentes.

A integridade dos dados pode ser descrita como a confiabilidade e confiabilidade dos dados ao longo de seu ciclo de vida. 

Um dos métodos para garantir a integridade dos dados é a verificação da conformidade com as normas regulamentares, tais como a GDPR.

Garantindo esses aspectos

1. Coleta precisa de dados:

Ter dados de alta qualidade é importante, pois satisfaz as exigências dos clientes e usuários para a finalidade a que os dados se destinam. 

Os requisitos de dados devem capturar o estado de todas as condições e cenários dos dados. A documentação adequada dos requisitos, juntamente com o fácil acesso e compartilhamento, deve ser aplicada. 

Finalmente, a análise de impacto é feita para garantir que os dados produzidos atendam a todos os requisitos esperados.

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2. Monitoramento e limpeza dos dados: 

Os dados de limpeza e monitoramento envolvem a verificação dos dados em relação às medidas estatísticas padrão. 

Envolve a validação dos dados contra descrições definidas e a descoberta de relações dentro dos dados. Isto também verifica a singularidade dos dados e os analisa para reusabilidade.

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3. Controle de acesso: 

Pistas de auditoria e controle de acesso caminham lado a lado. Pessoas sem acesso adequado dentro de uma organização podem ter intenções maliciosas e causar sérios danos a dados cruciais. 

As trilhas de auditoria devem ser transparentes e à prova de adulteração, de acordo com os sistemas. Estas não são apenas medidas de segurança, mas também ajudam a rastrear um problema quando ele ocorre.

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4. Validar a entrada de dados: 

A validação da entrada de dados de todas as fontes deve ser exigida. As fontes de dados podem ser: usuários, outras aplicações e fontes externas. 

Para aumentar a precisão, todos os dados devem ser verificados e validados.

 

5. Remover dados duplicados: 

Dados sensíveis do repositório de uma organização podem ser colocados em um documento, planilha, e-mail ou pasta compartilhada, onde podem ser adulterados e duplicados por pessoas sem acesso adequado. 

A qualidade e integridade dos dados são asseguradas pela limpeza dos dados perdidos e pela eliminação das duplicatas.

 

6. Cópia de segurança: 

O backup é vital e vai muito além para evitar a perda permanente de dados. O backup dos dados deve ser feito com a maior frequência possível. Certifique-se de criptografar seus dados para máxima segurança.

Conclusão

Para todas as organizações e empresas modernas, a qualidade e integridade dos dados são fundamentais para a precisão, bem como para a eficiência de todos os processos de negócios e tomada de decisões. 

A qualidade e a integridade dos dados também são um foco central da maioria dos programas de segurança de dados. Estes dois são alcançados através de uma variedade de padrões e métodos, incluindo a coleta precisa dos requisitos de dados, controle de acesso, validação da entrada de dados, remoção de dados duplicados e backups frequentes. 

Certifique-se de verificar as plataformas de qualidade de dados, como DQLabst, que o ajudam em todo o ciclo de vida dos dados para sua organização ou empresa.

Published On: novembro 16th, 2021 / Categories: Análise de Dados /

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