Bad Data: um problema em meio a solução
Os problemas enfrentados por falta de dados não são sempre simplesmente sintetizados a “poucos dados”.
A quantidade é importante tanto quanto a qualidade da informação. Quando isso não acontece, indústrias enfrentam algo chamado de Bad Data (termo utilizado para definir a coleta de informações que pecam em aspectos de qualidade).
Alguns exemplos de dados que podem ter efeitos negativos são:
Dados ultrapassados:
O investimento cego em amostras vazias pode ser bastante custoso, especialmente no ambiente industrial. Dados de máquinas que trabalharam no seu auge de produtividade a meses atrás são ótimos indicadores para expectativa de produção. Mas para manter um bom ritmo e ter controle de variabilidade, é necessário que as informações aconteçam com um fluxo e consistência.
Dados incompletos:
Lacunas em dados geram grande interferência em indústrias, ao nível imediato – no acompanhamento cotidiano – e também nas estatísticas históricas. O levantamento manual de informações deixa a margem de risco ao erro humano, assim criando possíveis furos sobre o processo, influenciando toda a tomada de decisão.
Dados Non-Compliant:
Compliance é um termo que pode ser traduzido como “conformidade”. Existem diretrizes acerca do uso de dados e a ideia de conformidade tem a ver com o cumprimento destas diretrizes. A extrapolação dessas regras são os chamados dados non-compliance. Seja a obtenção indevida de dados sensíveis, ou a manipulação de dados – como pode ocorrer em indústrias que contam com a coleta manual de processos – este erro tende a ocorrer quando regras internas ou externas são desrespeitadas.
Dados incorretos:
Assim como nos itens anteriores, erros em dados podem ocorrer por influência humana (em sua leitura ou revisão), seja de maneira proposital ou acidental. De qualquer forma, dados comprometidos são uma preocupação, visto que todas as expectativas de benefícios em torno da coleta de dados podem ser quebradas: a confiabilidade, otimização de recursos e tempo além da redução de riscos, tudo é afetado pela má qualidade de dados.
Por que investir em qualidade de dados?
O investimento em dados é necessidade para monitoramento e análise de desempenho dentro das indústrias. Mas apenas trazer uma ferramenta de coleta de dados não vai solucionar os problemas desta.
Como apresentado anteriormente, obter amostras não é suficiente. A qualidade, coerência e consistência das informações são tão importantes quanto a quantidade. Caso o contrário, diversas áreas podem ser prejudicadas.
O investimento em qualidade de dados, no entanto, não apenas assegura a integridade das máquinas ou do processo, como também é uma grande vantagem para a indústria ao nível gerencial.
A seguir, listamos algumas áreas onde a coleta a análise de dados com qualidade conseguem aprimorar as estratégias já existentes:
Tomada de decisão
Informações bem definidas e com credibilidade aumentam o poder de liderança de gestores que procuram avançar para novos territórios em suas estratégias. Dados íntegros diminuem exponencialmente riscos e palpites equivocados, tornando as perspectivas das indústrias muito mais claras.
Compliance
Este termo em inglês tem peso quando se trata de credibilidade e integridade dentro de indústrias. Políticas e regulações – governamentais ou internas – são o que asseguram que dados sejam seguros, qualitativos e úteis para uso. “To comply”, traduzido livremente como o verbo “cumprir”, é referente a estas preocupações sobre informações privadas, que só podem ser atingidas com êxito se a qualidade de dados for uma prioridade das empresas.
Produtividade
Existem diversas maneiras de aumentar a produtividade. Mas, de fato, investir em solução de erros mais eficientes é o que irá auxiliar de maneira efetiva a produtividade das equipes. Uma leitura mais dinâmica, realizada sobre dados precisos e bem-organizados, otimiza o tempo e aumenta exponencialmente os resultados positivos.
Vantagem competitiva
O estudo imparcial das capacidades e dificuldades da indústria auxilia a visão administrativa e melhora seu rendimento, além de refinar os planos e metas a longo prazo. Além disso, investir em um ambiente menos conturbado por erros e desordem é um grande diferencial para os contribuidores que lidam com estes problemas no dia a dia. Desde o controle geral dos processos até as aplicações diárias, assegurar a qualidade de dados é garantir vantagem competitiva.
Concluindo
O Bad Data é um risco que indústrias não podem correr! Com suas consequências podendo abranger erros de maquinário, até possíveis implicações governamentais.
Com o avanço da indústria e o aumento da digitalização de processos, garantir que as informações que estão sendo coletadas sejam mais que abundantes e rápidas é também um dos aspectos que vai diferenciar boas gerências das outras.
O investimento para que problemas não ocorram, influencia em muito mais do que apenas a “conformidade” da indústria ao mercado; é uma porta de abertura para melhorias contínuas e a longo prazo, para a empresa e todos envolvidos no processo.
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