A análise de dados é importante para a inteligência financeira do negócio nas empresas que buscam aumentar a competitividade no mercado. Para isso, a data quality (qualidade de dados) é o alicerce que vai garantir que esse processo funcione bem e a organização consiga alcançar o objetivo esperado.
Mais do que uma análise técnica, a data quality aplicada ao ambiente corporativo funciona por meio de um trabalho colaborativo entre a área de negócios e tecnologia da informação.
No artigo abaixo, iremos definir esse conceito, explicar a importância e desafios, mostrar as dimensões e como aplicá-lo na prática. Vale a leitura!
Fale agora com um especialista e descubra como simplificar a gestão de viagens e despesas da sua empresa
Preencha para saber mais sobre a Paytrack
O que significa “data quality” e por que ela importa?
Data quality (qualidade de dados) refere-se à forma como um agrupamento de dados deve ser analisado e trabalhado pelas empresas, levando em conta que essas informações estejam corretas, precisas, atuais e tenham consistência e relevância.
Esses fatores garantem a governança e a segurança dos dados, assegurando que estejam tratados, adequados à finalidade e prontos para uso.
Quando atende a essas premissas importantes, a análise de dados ocorre de forma confiável e gera insights mais precisos. Portanto, mais do que um processo técnico, o uso do data quality integra a transformação digital e representa uma condição estratégica para a área financeira.
Por que a qualidade de dados é importante?
Qualidade é uma condição imprescindível para uma análise de dados confiáveis para decisões. Somente dessa maneira, será possível atender ao propósito da coleta. Afinal de contas, eles vão embasar várias decisões importantes para a empresa como relatórios e planejamento estratégico que vão impulsionar o crescimento corporativo. Listamos abaixo com mais detalhes a importância da data quality em finanças:
Decisões – Dados de alta qualidade possibilitam aos gestores embasar escolhas mais estratégicas.
Eficiência operacional – Tomada de decisões mais assertivas terá impacto na área operacional da empresa, otimizando atividades e acelerando processos.
Saúde financeira – A eficiência operacional vai gerar redução de custos e impactar o caixa da empresa.
Inteligência artificial – Ao apresentar dados tratados e com qualidade, será mais fácil implementá-los em ferramentas de big data e inteligência artificial para negócios.
Credibilidade – A empresa que prioriza processos para remover erros e afastar resoluções equivocadas consegue preservar a reputação e ter valor estratégico.
Atendimento – Decisões baseadas em dados permitem melhorar de forma estratégica diversos serviços da empresa como experiência do cliente e personalização de ofertas.
As principais dimensões da qualidade de dados:
Para ter um ambiente propício para a gestão de dados de alta qualidade, é preciso que algumas premissas sejam atendidas. A presença desses fatores será fundamental para a produção de dados confiáveis. As principais dimensões que podem ser consideradas são as seguintes:
Completude – Para que um resultado esperado seja alcançado, todos os campos de dados precisam estar preenchidos.
Precisão – É um dos principais atributos, e é imprescindível que os dados inseridos estejam corretos e reflitam fielmente à realidade da empresa.
Conformidade – Diz respeito a atender aos requisitos legais tanto da empresa quanto externos, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Consistência – A padronização e a formatação válidas garantem a obtenção de resultados confiáveis.
Atualização – Dados atuais e mais recentes permitem que os gestores tenham uma visão clara do momento.
Acessibilidade – O acesso fácil e intuitivo e a disponibilidade correta das informações impedem obstáculos e atrasos.
Singularidade – A duplicidade de dados de despesas corporativas em diferentes sistemas pode gerar inconsistências nas análises.
Impactos da baixa qualidade de dados no financeiro e nas viagens corporativas:
Se de um lado, os dados de qualidade no financeiro e nas viagens corporativas impulsionam a inovação e aceleram processos corporativos, por outro, o uso de informações desatualizadas, incompletas ou contraditórias pode gerar implicações negativas para a organização.
Isso ocorre quando a empresa não segue todas as dimensões da qualidade de dados. Essas são características de uma empresa que não tem uma cultura Data Driven, ou seja, não toma decisões baseadas em dados reais.
Fatores como erro humano na inserção de informações, falhas no sistema, problemas no processo de integração ou fusão e uso de dados incorretos ou com formatos inconsistentes podem gerar má qualidade de dados.
Entre os principais problemas que a má qualidade de dados pode gerar, estão a tomada de decisões equivocadas, análise imprecisa para os gestores, desperdício de tempo, perda de oportunidades e custos com retrabalho.
Como consequência disso, a empresa poderá ficar exposta a riscos como reputacional, financeiro e comercial.
Como implementar um programa efetivo de data quality?
A implementação de um programa de data quality requer a realização de etapas práticas que vão garantir que todo processo aconteça de forma efetiva e eficaz, gerando os resultados estimados. Conheça o passo-a-passo:
Planejamento – Momento de definição de objetivos que vão moldar as decisões e da realização do inventário de dados para avaliar o que a empresa tem de informação disponível, localização, sensibilidade, entre outros.
Governança de dados financeiros – Parte fundamental porque impõe padrões e estruturas com base nos requisitos de negócios para estabelecer alto padrão de qualidade e definir com detalhes todas as etapas do processo.
Padronização – Antes de começar a inserção dos dados, eles devem ser padronizados utilizando, por exemplo, um manual com orientações que uniformizam o processo e afastem inconsistências.
Rastreabilidade – Criar formas para acompanhar de perto todo o trabalho e ter iniciativas rápidas de correção, como o envio de um aviso durante a inserção de dados fora do padrão.
Validação – Uma forma eficaz que permite fazer ajustes automáticos inteligentes como não usar dados duplicados e passar por uma limpeza para garantir a validação de dados de viagem e a continuidade do trabalho.
Revisão – Realize revisões periódicas em todas as etapas de armazenamento e alimentação de dados para corrigir erros, limpar, padronizar e manter a integridade do processo.
Integração – É a fase de conexão de uma solução escalável para todos os departamentos, como financeiro e compras. Dessa forma, é possível unificar, analisar e fazer o cruzamento de dados.
Qualificação – O treinamento dos envolvidos em todas as etapas como inserção e análise de dados vai contribuir para aprimorar a qualidade do trabalho.
Tecnologias: a solução como apoio à adoção de plataforma ou processo
A implementação de dados com qualidade impulsiona a gestão financeira e de viagens corporativas. Mas manter esse processo íntegro, preciso e sem falhas exige soluções que permitam não apenas a manipulação e integração dos dados, mas também aumente a integridade de dados corporativos. Logo, irá gerar maior valor para os dados corporativos e mais competitividade para a empresa.
A Paytrack garante a data quality através de integrações com ERPs que permitem o trânsito e transferência de dados entre diferentes sistemas, conciliações automáticas, parametrização de políticas e OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) para captura de dados. Além disso, ao oferecer a integração da gestão de viagens e despesas corporativas, possibilita automatizar o controle de gastos realizados pelos colaboradores.
