A criticidade do contexto na correção de dados

A correção de dados em projetos de analítica tem girado principalmente em torno de regras e validações básicas. Por exemplo, garantir que a idade não seja negativa ou que campos de dados específicos sigam restrições predefinidas.

Por Mário Dourado, Chief Technology Officer na GSTEP

No atual mundo acelerado da analítica, em que as decisões baseadas em dados são fundamentais, o foco recai frequentemente na entrega de informação em tempo record. No entanto, um aspeto crítico que merece igual atenção é o rigor dos dados apresentados. Embora as ferramentas de análise tenham passado por avanços notáveis, disponibilizando painéis atrativos em vários dispositivos e aproveitando poderosas infraestruturas cloud para lidar com grandes volumes, infelizmente a correção dos dados continua a ser uma área negligenciada.

A análise de dados é construída com base na premissa de fornecer as informações certas para as pessoas certas no momento certo. No entanto, a realidade fica demasiadas vezes aquém desse ideal. O rigor das informações fornecidas pelas ferramentas de análise requer bem mais atenção. Corrigir apenas elementos básicos, como idade ou características do utilizador, sem considerar as nuances contextuais pode levar a perceções enganosas e processos de tomada de decisão falhados.

A correção de dados em projetos de analítica tem girado principalmente em torno de regras e validações básicas. Por exemplo, garantir que a idade não seja negativa ou que campos de dados específicos sigam restrições predefinidas. Apesar de essas práticas abordarem alguns problemas superficiais, não capturam a complexidade dos cenários do mundo real. A ausência de um contexto empresarial holístico limita a eficácia dessas correções.

A correção de dados contextuais funciona como uma ponte crucial entre dados brutos e insights valiosos. Envolve a compreensão das complexidades e interdependências dentro do domínio empresarial, permitindo uma representação mais precisa. Ao considerar o setor, a organização e o contexto operacional específicos, é possível identificar e corrigir anomalias nos dados que, de outra forma, passariam despercebidas. Por exemplo, a idade de uma pessoa pode desafiar expectativas convencionais, mas num ambiente médico especializado, como uma consulta pediátrica, torna-se um ponto relevante.

O campo da correção de dados contextuais tem um potencial imenso e ainda não explorado em projetos de analítica. Ao incorporar o contexto empresarial no processo da correção de dados, as organizações podem elevar a qualidade dos seus insights e promover uma tomada de decisão mais informada. Isto envolve o aproveitamento de algoritmos avançados, técnicas de machine learning e conhecimento especializado para identificar e corrigir inconsistências, valores discrepantes e anomalias que podem impactar significativamente os resultados das análises.

Para aproveitar os benefícios da correção de dados contextuais, as organizações podem adotar várias estratégias. Em primeiro lugar, deve haver um esforço colaborativo entre cientistas de dados, especialistas na área e stakeholders de negócio para obter uma compreensão profunda das complexidades contextuais. Em segundo lugar, investir em ferramentas avançadas de gestão da qualidade de dados que aproveitem algoritmos inteligentes e capacidades de machine learning pode melhorar a precisão e a eficiência dos processos de correção de dados. Finalmente, devem ser estabelecidos ciclos de feedback e monitorização contínuos para garantir o rigor dos dados e adaptação à contante evolução das necessidades do negócio.

Embora os projetos de analítica tenham avançado fortemente em termos de visualização dos dados, poder de processamento e escalabilidade, o aspeto da correção dos dados, especialmente num quadro contextual, mantém-se uma área capital a ser explorada. Ao incorporar o contexto empresarial nas práticas da correção de dados, as organizações podem melhorar a precisão e a confiabilidade dos seus insights. Enfatizar a correção de dados orientada pelo contexto permitirá uma melhor tomada de decisão, maior eficiência operacional e maior confiança nos resultados baseados em analítica.




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