Líderes, gestores e profissionais que se preocupam com o sucesso a longo prazo das suas organizações já sabem que precisam ter dados em mãos para que seja possível tomar decisões assertivas, baseando-se em informações verdadeiras e não em achismos.
Acontece que, muitas vezes, esse conhecimento ainda não se traduz em prática. Um levantamento divulgado pelo portal Business Intelligence Survey apontou que, nos Estados Unidos, somente 28% das empresas possuem estratégias bem definidas que envolvem coleta, análise, estruturação ou automação de dados advindos do big data.
Um dos principais motivos pelos quais esse tipo de situação ainda ocorre é porque ainda falta, dentro das empresas, conhecimentos aprofundados sobre como a coleta e a análise de dados funcionam e quais as diferenças entre alguns dos principais conceitos que definem essas atividades.
Dois desses conceitos que são bastante confundidos são confiabilidade de dados e validação de dados. Você os conhece? Vamos abordar, agora, as definições de cada um, como eles se complementam e as aplicações práticas desses conceitos para que o trabalho de coleta e tratamento de dados aconteça da maneira mais eficiente possível.
Quando falamos em validação de dados, estamos nos referindo à atividade que consiste em armazenar e formatar os dados de maneira que melhor sirva aos propósitos estabelecidos pela empresa que vai usufruir das informações contidas nos dados coletados.
O trabalho de validação de dados é essencial pois é através dele que é verificado se as informações contidas estão atualizadas. Afinal, fazer uso de dados muito antigos para planejar os futuros passos da sua organização pode resultar num tiro no pé, gerando prejuízos e perdas de oportunidades.
Outro ponto a ser observado é que é por meio do trabalho de validação que se conquista a confiabilidade dos dados.
Em linhas gerais, a confiabilidade de dados é definida a partir da acurácia e da completude dos dados coletados e armazenados. Ao coletar ou mover dados, especialmente quando esse trabalho é feito em grandes volumes, é preciso verificar com regularidade se as informações estão completas para que seja possível utilizá-las na elaboração de estratégias a curto, médio ou longo prazo.
Ao combinar a validação e a confiabilidade, você garante que vai poder fazer uso das informações contidas nos dados para pensar no presente e no futuro da sua organização sem precisar recorrer a achismos.
Ter certeza de que os dados coletados possuem altos níveis de confiabilidade é muito importante. Esse trabalho pode começar, inclusive, na etapa de planejamento da coleta de dados. Ao delimitar com exatidão e antecedência de onde os dados serão coletados, diminui-se a chance de que dados imprecisos ou irrelevantes sejam capturados.
O armazenamento dos dados coletados também é beneficiado quando se preza pela alta confiabilidade. Ao buscar armazenar somente dados cuja confiabilidade pode de fato ser constatada, economiza-se tempo e também espaço de armazenamento, o que, no fim das contas, traduz-se em economia de recursos.
Conhecer os termos e os pormenores de tudo que envolve coleta de dados pode parecer desafiador, mas você não precisa dar conta de tudo sozinho(a). Aqui na Crawly nós desenvolvemos bots digitais, chamados de web crawlers e web scrapers, capazes de coletar dados verificáveis, em tempo real e sempre respeitando a LGPD.
Já são mais de 20 bilhões de consultas feitas por nossos bots e entregues aos nossos clientes. Que tal saber mais sobre o que podemos fazer pela sua organização? Entre em contato com um de nossos especialistas!
