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De acordo com pesquisa publicada na Harvard Business Review, o custo de dados imprecisos é de US$ 3,1 trilhões

Cientistas de dadosde acordo com a Forbes, dedicam cerca de 80% de seu tempo à coleta, limpeza e preparação de dados, deixando apenas 20% do tempo para real análise de dados. Empresas que não empregam data warehouses ou master gestão de dados sistemas para manter seus Precisão de dadosacabam baseando importantes escolhas de negócios em informações falhas.

De acordo com pesquisa publicada na Harvard Business Review, o custo de dados imprecisos é de US$ 3,1 trilhões. As empresas produzem muitos dados todos os dias, o que aumenta o custo de dados. No entanto, corrigir problemas de dados na mesma taxa é bastante caro e demorado. Por causa disso, os executivos corporativos estão se tornando cada vez mais conscientes do valor de colocar uma limpeza de dados solução no lugar.

Por que a limpeza de dados é crucial?

As empresas correm sérios riscos quando cientistas de dados e os analistas são pressionados a cumprir prazos apertados sem levar em conta a garantia de qualidade dos dados. Quando dados ruins são entregues aos sistemas sem nenhum firewall de qualidade de dados, todas as operações da empresa – desde a pesquisa de oportunidades de mercado até o suporte ao cliente – se estressam.

Dados ruins farão com que seus sistemas estourem, impossibilitando que você encontre clientes em potencial em um banco de dados de leads, avalie a demanda do mercado em um mercado lotado e outras oportunidades críticas de negócios.

As equipes frequentemente não cumprem suas metas anuais de vendas e receita porque baseiam essas metas em dados obsoletos ou incorretos. Pode ser particularmente ruim quando a receita anual de uma empresa diminui devido à perda de clientes e à incerteza financeira.

Antes que possam ser inseridos em seus sistemas de BI, dados sujos e incorretos precisam ser corrigidos. Por causa disso, os analistas de dados perdem muito tempo executando tarefas redundantes e realizando verificações manuais de qualidade de dados, o que reduz a produtividade organizacional e a eficiência operacional.

Aproveitar as experiências personalizadas do cliente é uma das vantagens mais significativas da inteligência de negócios. Os clientes querem acreditar que as empresas estão cientes de seus desejos e necessidades. Mas as marcas nunca podem obter informações confiáveis ​​sobre seus clientes a partir de dados imprecisos e sujos. A lealdade e a satisfação do consumidor reduzidas podem resultar disso.

O que a limpeza de dados faz?

Os líderes ponderam as opções disponíveis depois de analisar alguns dos principais riscos associados ao uso de dados impuros para funções críticas de negócios. O fato é que usar uma solução de limpeza de dados é essencial para a tomada de decisões orientada por dados em uma época em que os dados são gerados em grandes quantidades e usados ​​em todas as transações. Essas três ideias podem ser classificadas em ordem usando a seguinte ferramenta:

1. Dados de alta qualidade

2. Integração de dados eficiente

3. Limpeza de dados contínua

Para atingir esses objetivos com seus dados, algumas empresas utilizam planilhas, enquanto outras optam por utilizar soluções internas. A precisão, a velocidade e a consistência necessárias para manter a limpeza e a padronização dos dados ao longo do tempo, no entanto, não são fornecidas por nenhuma das opções.

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source – www.analyticsinsight.net