As 6 principais métricas de qualidade de dados

Para usar os dados de forma eficaz, precisamos garantir que sejam dados de boa qualidade. Fazemos isso usando métricas de qualidade. Nem todas as empresas usam as mesmas métricas, mas as bem-sucedidas têm algo em comum: garantia de qualidade. A garantia de qualidade é uma parte essencial da coleta de dados. Vejamos algumas métricas comuns que levam a uma garantia de qualidade bem-sucedida.

Pontos-chave

No setor de dados, existem seis métricas principais a serem utilizadas quando se busca garantir a qualidade dos dados.

• Precisão
• Integralidade
• Consistência
• Oportunidade
• Validade
• Exclusividade

O custo de dados de baixa qualidade

Quando você trabalha com dados de baixa qualidade, desperdiça recursos das seguintes maneiras:

• Perda financeira: seja perseguindo a tendência errada ou pagando por mão de obra desperdiçada, sua empresa está perdendo dinheiro.
• Ineficiências operacionais: se sua equipe gasta metade do tempo com ETL (Extract Transform Load), ela seria duas vezes mais produtiva com dados de boa qualidade.
• Confiança pública: se você publicar relatórios usando dados ruins, isso levará à desconfiança do público, o que pode acabar destruindo seu negócio.
• Problemas de conformidade: se seus dados não estiverem em conformidade com regulamentos comoo GDPR, você corre riscos legais com danos irreparáveis. Você quer estarem conformidade.

As seis métricas principais

No setor de dados, existem seis métricas principais que geralmente levam a dados de alta qualidade. Vamos analisá-las em detalhes a seguir. Essas métricas ajudam a garantir que seu conjunto de dados seja o melhor possível.

Precisão

Precisamos verificar nossos números e tipos de dados (cadeia de caracteres, número etc.) para garantir que nossos dados sejam precisos. Anomalias precisam ser avaliadas.

• Valores: se algo normalmente custa US$ 1 e você recebe um relatório listando-o por US$ 100, isso precisa ser verificado ou descartado.
• Volumes: se vários registros aparecerem fora dos limites normais, todos eles precisam ser verificados.
• Strings: os valores de string devem corresponder a uma lista de termos que você considera aceitáveis. Se uma string não estiver na sua lista, é provável que seja um dado incorreto.
• Relações: se duas colunas em seus dados estiverem relacionadas, os dados reais nessas colunas devem refletir isso. Se isso não acontecer, algo pode estar errado.
• Distribuição: todos os segmentos dos seus dados precisam ser precisos. Se um segmento estiver errado, isso pode prejudicar tudo.

A precisão confirma que os valores dos dados refletem as condições do mundo real. Todos os números, strings e relações devem corresponder aos padrões esperados para evitar a propagação de erros em sua análise.

Integridade

Na prática, valores ausentes são bastante comuns. Seja um valor ausente nos seus dados JSON ou uma célula ausente na sua tabela, isso precisa ser tratado. Quando você estiver usando seus dados, eles precisam estar uniformes.

• Use um valor padrão: algo tão simples como “N/A” pode ser muito útil. Um valor ausente leva as pessoas a acreditar que não foi verificado. “N/A” implica que foi verificado e que o valor para esse campo é “Não aplicável”.
• Verifique ou descarte: valores ausentes podem indicar uma linha ou elemento com problemas. Verifique sua integridade. Em caso de dúvida, descarte-o.

A integridade garante que todos os campos de dados necessários estejam presentes e preenchidos. Dados ausentes podem levar a lacunas na análise e conclusões imprecisas, portanto, valores padrão consistentes ou verificações de validação devem ser aplicados para manter a integridade dos Conjuntos de dados.

Consistência

Você precisa se certificar de que seus dados são consistentes com Conjuntos de dados semelhantes. Inconsistências podem ser causadas por vários fatores. Às vezes, são questões insignificantes e, às vezes, indicam problemas maiores.

• Entrada incorreta: se “água” for inserida como um alimento popular, seus dados provavelmente estão incorretos.
• Variações: algumas fontes podem nomear uma coluna comoAlimento Favorito, enquanto outras usamfav_foodpara representar os mesmos dados.
• Carimbos de data/hora: bons dados contêm carimbos de data/hora. Deve haver um carimbo de data/hora mostrando quando o relatório foi gerado. Dados realmente bons contêm um carimbo de data/hora em cada linha.
• Estrutura: diferentesfontes de dadospodem apresentar estruturas diferentes. Essa pequena variação pode causar problemas se não for tratada adequadamente.
  • {"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza"}.
  • {"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza", "Favorite Drink": "Coffee"}.

A consistência garante que as informações relacionadas sejam representadas de maneira uniforme em todos os Conjuntos de dados. O uso de nomenclaturas, formatos e estruturas padronizados minimiza as discrepâncias e facilita comparações confiáveis.

Atualidade

Abordamos brevemente esse assunto na seção acima. A atualidade garante que nossos dados não fiquem obsoletos. Você não quer trabalhar com dados de 2015 para criar um relatório detalhado em 2026.

• Relatórios com carimbo de data/hora: no mínimo, cada relatório deve ter um carimbo de data/hora para mostrar a idade geral dos dados.
• Campos de carimbo de data/hora: se você estiver analisando um relatório sobre clientes com data de hoje, ele não refletirá com precisão que alguns clientes se registraram no ano passado e outros se registraram esta manhã.

A atualidade mede a relevância dos seus dados. Os dados devem ser atuais e atualizados regularmente para que as decisões sejam baseadas em informações precisas e recentes.

Validade

Isso é tão importante quanto a precisão. Informações inválidas quase sempre são dados ruins. Você precisa de verificações rigorosas para garantir que seus dados sejam válidos.

• Datas: uma coluna com datas no formato MM/DD/AAAA não deve conter o valor “Pizza” ou “33”.
• Números: a coluna “idade” nunca deve conter “Queijo”. Quando a idade de alguém aparece como 33,141592 em vez de 33, é mais provável que esse tipo de coisa passe despercebido.
• Strings: o campo “nome” não deve conter 33.

Sempre verifique se os tipos de dados são válidos. Dados inválidos podem ser algo tão simples quanto uma vírgula faltando ou podem indicar problemas maiores. Se você vir um cliente com “Queijo” anos de idade, verifique novamente todo o Conjunto de dados em busca de possíveis erros.

Exclusividade

Linhas duplicadas distorcem seus dados agregados. É fundamental que você as trate adequadamente. Não fazer isso pode contaminar suas conclusões.

• Mesclar: se você tiver duas linhas duplicadas, pode mesclá-las. Isso mantém os dados intactos, mas evita que eles distorçam seus resultados.
• Excluir: ao excluir dados duplicados, você evita que eles contaminem todo o conjunto de dados.

A exclusividade garante que os registros sejam distintos e livres de duplicatas. Eliminar entradas duplicadas é essencial para evitar distorções nos resultados e manter a integridade da sua análise.

Elas são suficientes?

As métricas acima não são imutáveis, mas representam um consenso comum. Muitas vezes, precisamos de mais informações para garantir a qualidade dos dados. Aqui estão alguns exemplos em que pode ser necessário expandir.

Relevância

Sem dúvida, isso é mais importante do que qualquer um dos métodos principais. Dados irrelevantes levam a todos os tipos de desperdício.

• Relatórios irrelevantes: se sua equipe gasta milhares de dólares analisando dados que ninguém quer, isso é um enorme desperdício de recursos.
• Custos de processamento: você pode gastar tempo limpando e formatando um grande conjunto de dados apenas para usar uma coluna do relatório final.

Rastreabilidade

Isso é mais pronunciado em áreas como finanças, blockchain e genética. Dados não rastreáveis também precisam ser verificados e tratados adequadamente.

• Verificabilidade: se você estiver analisando dados coletados em vários sites, incluir um link para os dados pode ser extremamente útil. Quando algo se destacar, acesse o link e verifique imediatamente, em vez de refazer o processo de coleta.
• Conformidade: a rastreabilidade permite que seus dados sejam aprovados em auditorias. Não só você pode verificar os dados, como qualquer outra pessoa também pode.

Práticas recomendadas para garantir a qualidade dos dados

Para garantir que você esteja obtendo dados de boa qualidade, é melhor usar processos automatizados para testá-los. Quando coletamos dados da web, geralmente automatizamos todo o processo de ETL. Adicionar verificações a esse processo pode parecer tedioso, mas vale a pena.

Executar algumas linhas extras de código pode evitar que você tenha que refazer toda a extração ou passar dias verificando manualmente seus dados.

Automatizando sua garantia de qualidade

Durante ou após o processo de extração, você precisa executar verificações automatizadas para garantir a integridade dos seus dados. Quer você esteja usando um painel noPower BIou Python para análise, é necessário verificar as seis métricas principais. Dependendo dos seus dados, provavelmente será necessário testar algumas métricas adicionais.

• IA: LLMs (modelos de linguagem grandes), comoChatGPTeDeepSeek, são ótimos para verificar dados. Modelos como esses podem revisar milhares de registros em meros segundos. Ainda deve haver algum processo de revisão humana, mas as ferramentas de IA podem economizar dias de trabalho manual.
• Ferramentas pré-fabricadas: ferramentas comoo Great Expectationspodem ajudá-lo a limpar e formatar seus dados com facilidade. Existem inúmeras ferramentas como essa em toda a web. Basta enviar seus relatórios e começar a limpar seus dados.

Use os Conjuntos de dados da Bright Data

Nossos conjuntos de dadosvão um passo além. Executamos processos de coleta em alguns dos sites mais populares da web. Esses conjuntos de dados permitem que você obtenha relatórios enormes com dados de qualidade dos sites abaixo e de centenas de outros!

• LinkedIn: obtenha dados de pessoas e empresas do LinkedIn.
• Amazon: obtenha produtos, vendedores e avaliações para qualquer coisa na Amazon.
• Crunchbase: relatórios detalhados sobre todos os tipos de negócios ao seu alcance.
• Instagram: analise vídeos, publicações e comentários para obter ideias baseadas em dados para as redes sociais.
• Zillow: você pode se manter atualizado sobre as últimas listagens do Zillow e rastrear seu histórico de preços para obter previsões precisas e insights acionáveis.

Conclusão

Bons dados estabelecem uma base sólida para o sucesso. Ao aplicar as seis métricas principais e adaptá-las às suas necessidades específicas, você cria conjuntos de dados robustos que orientam decisões informadas. Aproveite a IA avançada e as ferramentas de ponta para otimizar seu pipeline de dados, economizando tempo e dinheiro e garantindo insights confiáveis. Melhor ainda, os poderosos Scrapers da web e os extensos conjuntos de dados da Bright Data fornecem dados de alta qualidade e em conformidade diretamente para você, para que possa se concentrar no crescimento do seu negócio.

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