Qualidade de dados: como garantir informações confiáveis para auditorias

A qualidade de dados é a capacidade que um conjunto de informações possui para atender às necessidades de um negócio. Ou seja, o termo está relacionado ao quanto os dados da organização são confiáveis, precisos, completos e acessíveis.

No dia a dia, a gestão de qualidade lida com diversas informações, sejam dashboards operacionais ou relatórios de temperatura, por exemplo. Porém, se esses materiais estiverem com informações erradas, isso pode trazer sérios prejuízos para a empresa.

Além disso, conforme as operações vão se complexificando, as fontes de dados crescem em volume e variedade. Por isso, é fundamental contar com processos e ferramentas que ajudem a assegurar a qualidade dos dados em todas as etapas.

Dessa forma, é possível trabalhar com informações atualizadas, corretas e organizadas que servirão como base para a tomada de decisões e o cumprimento de exigências regulatórias, por exemplo.

Neste conteúdo da SyOS, você poderá entender um pouco mais sobre a importância da qualidade de dados e como ela impacta diretamente sua operação e o seu desempenho em auditorias e fiscalizações. Confira!

O que é qualidade de dados?

A qualidade de dados está relacionada ao grau de excelência das informações empresariais. Por exemplo, um dado pode estar correto tecnicamente, mas estar desatualizado, inacessível ou fora de contexto, fazendo com que ele seja de baixa qualidade naquela situação.

Dessa forma, não basta que os dados estejam corretos: eles devem estar no formato correto e disponíveis. No contexto corporativo, investir na qualidade de dados é reduzir erros, mitigar retrabalho e poder tomar decisões mais estratégicas.

Em setores altamente regulados, como o alimentício e o farmacêutico, por exemplo, integridade e governança de dados são fatores críticos para assegurar a conformidade e reduzir riscos.

Além da tomada de decisões, a qualidade de dados é fundamental para análises e Machine Learning. Por outro lado, a baixa qualidade de dados pode levar a conclusões e decisões imprecisas, podendo causar sérios prejuízos.

Dessa maneira, é fundamental que as empresas adotem políticas e procedimentos para assegurar a qualidade de dados em seus processos.

Por que a qualidade de dados é importante para empresas?

Muito mais que a organização de planilhas, a qualidade das informações impacta diretamente na forma como o negócio opera, se posiciona e toma decisões. Confira por que a qualidade de dados é um diferencial competitivo:

Empresa mais confiável

Negócios que tratam suas informações com cuidado se consolidam como marcas confiáveis para o público e para o mercado, possibilitando investimentos e parcerias. Com a otimização dos dados, é possível mapear fornecedores, prestadores, investidores e empresas parceiras com fit com o negócio, aumentando oportunidades de crescimento.

Projeção de futuro

Com informações confiáveis, o negócio conta com insumos suficientes para fazer projeções de mercado e planejar movimentos no curto, médio e longo prazo. Essas projeções reduzem consideravelmente os riscos no momento de tomada de decisões.

Tomada de decisões mais ágil e eficiente

Dados confiáveis reduzem a hesitação no momento de decidir quais caminhos o negócio vai tomar. Dessa forma, é possível sair na frente na adoção de tendências e tornar o negócio uma referência de inovação de maneira segura e eficaz.

Aprimoramento do monitoramento de indicadores

Os indicadores de performance ajudam a projetar cenários, entender históricos e servem de base para a tomada de decisões. Com informações confiáveis, é possível ter KPIs mais estruturados e profundos, gerando insights realmente significativos.

Integração de sistemas

Quanto melhor for a estruturação de dados, mais fácil é compartilhar e utilizá-los em diferentes ferramentas e sistemas. Por exemplo, a API da SyOS consegue integrar os dados de temperatura às plataformas que já fazem parte da sua rotina.

Isso evita trabalho manual e reduz gargalos na sua operação para garantir a qualidade de dados de temperatura em tempo real e 24 horas por dia.

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Otimização de processos

Investir na qualidade de dados é uma forma de impulsionar a eficiência operacional. Isso porque informações otimizadas, disponíveis, precisas e seguras aceleram etapas e possibilitam a automação de processos.

Menos custos

Uma operação eficiente, ágil e que eliminou o retrabalho gera uma redução de custos relevante para o negócio. A economia pode ser direta, nos recursos da rotina, e também indireta, reduzindo tempo e esforço.

As seis dimensões da qualidade de dados

As dimensões da qualidade das informações ajudam a entender quais são os atributos-chave para defini-las e medi-las. Confira as principais:

1. Completude: Tem a ver com o quanto uma informação está completa ou possui dados faltando;
2. Consistência: Se conjuntos de dados não possuem discrepâncias quando comparado com outros ou com partes do mesmo conjunto;
3. Conformidade: O quanto os dados atendem a padrões, normas, regulamentos e regras de negócio;
4. Integridade: O quanto os dados são válidos quando cruzados com entidades e bancos de dados confiáveis;
5. Precisão: O quanto os dados conseguem refletir a realidade em comparação com um ponto de referência confiável;
6. Atualidade: O quanto os dados permanecem relevantes com o tempo.

Essas dimensões ajudam a analisar e compreender a qualidade dos dos. Porém, a importância de cada dimensão varia conforme a necessidade específica do negócio. Por isso, é necessário definir os parâmetros que atendem às suas necessidades para cada dimensão.

Riscos que dados de baixa qualidade podem trazer ao negócio

Em contrapartida, utilizar dados de baixa qualidade pode trazer diversos impactos negativos para as operações, tomada de decisões e estratégia organizacional como um todo. Confira os principais riscos:

• Tomada de decisões com base em dados de baixa de qualidade pode levar a equívocos, erros estratégicos, perdas de oportunidades e prejudicar a empresa;
• Retrabalho para corrigir erros, preencher lacunas e analisar a precisão das informações, prejudicando a eficiência;
• Custos com a correção de erros, reembolso de clientes e até ações regulatórias ou legais;
• Danos à reputação do negócio;
• Multas e penalidades por não conformidade;
• Modelos imprecisos de Inteligência Artificial e Machine Learning;
• Erros de informações de produto, faturamento e no atendimento ao cliente.

Esses são apenas alguns exemplos que demonstram por que é importante que as organizações invistam em práticas robustas de qualidade de dados.

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Como garantir qualidade de dados na prática

Contar com boas ferramentas é fundamental para garantir a qualidade dos dados, mas não se limita a isso. Também é necessário visão estratégica, organização e adoção de boas práticas em toda a operação. Confira como transformar isso em sua empresa:

1. Mapeie os dados

Em primeiro lugar, você precisa conseguir visualizar quais são os dados, de onde eles vêm e como seu negócio os utiliza. Esse mapeamento é uma das ações mais importantes para tornar o ambiente de gestão digital confiável e eficaz.

Para isso, é necessário considerar:

• Quais são as ferramentas que fazem a coleta;
• Quais tipos de dados elas coletam;
• Como é o armazenamento de dados;
• Quais informações são mais sensíveis, mais utilizadas, etc.

2. Desenhe sua jornada de dados

A jornada de dados é uma sequência de etapas pelas quais as informações passam durante seu ciclo de vida na empresa, e inclui:

• Coleta;
• Registro;
• Análise de integridade;
• Armazenamento;
• Seu uso em processos produtivos e relatórios.

O ideal é padronizar essa jornada para todos os dados, independente da origem ou função no negócio. Dessa forma, é possível ter mais controle sobre o estado e o valor de cada arquivo, e indexá-los de maneira mais simples

3. Conte com ferramentas tecnológicas

Para consolidar o fluxo de informações na empresa, você pode usar tecnologias como sistemas de gestão integrada (ERPs) ou Customer Relationship Management (CRMs). Também é possível automatizar o monitoramento de indicadores e performance.

4. Invista em segurança

Para ter dados confiáveis, é preciso ter sistemas seguros, que não comprometam sua integridade. Por isso, é fundamental investir em segurança da informação para assegurar a proteção e disponibilidade de dados.

Para isso, o negócio pode usar antivírus, sistemas de controle de acesso, garantir que os sistemas passem por atualização constante e realizar backups. Também é essencial treinar os colaboradores para evitar comportamentos perigosos no mundo digital.

A importância de dados confiáveis para a gestão da qualidade

Na gestão da qualidade, é fundamental contar com dados confiáveis. Isso porque eles servem de base para a tomada de diversas decisões operacionais e estratégicas no dia a dia da operação.

Além disso, o ciclo de melhoria contínua, conhecido como PDCA, está relacionado a medições exatas, que possibilitem a identificação de falhas, oportunidades de otimização e causas de problemas.

Informações de qualidade também são fundamentais para a conformidade com normas e regulamentações importantes para o negócio. Isso porque garantem a segurança da informação e a integridade dos processos.

Em auditorias, é fundamental contar com dados confiáveis para apoiar a veracidade dos fatos em comprovação. São eles que vão evidenciar a conformidade dos processos e sistemas de gestão com os requisitos regulamentares. 

Os procedimentos, registros, fluxogramas, relatórios e manuais devem ser confiáveis para uma avaliação positiva e para evitar sanções ou penalidades. Para isso, os negócios podem contar com fontes de dados validáveis e confiáveis, como sistemas digitais, indicadores de desempenho, documentações normativas e logs de sistema, em caso de auditorias de TI.

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Como a tecnologia ajuda a garantir qualidade de dados e evidências confiáveis

Ferramentas tecnológicas ajudam a estabelecer métodos robustos de coleta e validação de informações nas empresas. Com isso, é possível eliminar incertezas e criar uma base sólida e confiável para a tomada de decisões.

É possível usar soluções tanto para a coleta de dados quanto para a segurança da informação nos negócios. Implementar tecnologias como Inteligência Artificial (IA) também possibilita a automação, validação e análise rápida de grandes volumes de dados.

Além disso, a tecnologia de blockchain vem para oferecer rastreabilidade e transparência das informações. Esses são exemplos de ferramentas que tornam os processos mais eficientes e tornam as análises mais confiáveis.

Como a SyOS contribui para a qualidade de dados na cadeia fria

A SyOS é uma solução tecnológica de monitoramento de temperatura que capta os dados de refrigeradores, câmaras frias, galpões e outros em tempo real. Por meio dela, as operações passam a contar com monitoramento constante, e não apenas duas ou três vezes ao dia.

Isso significa que os negócios não precisam mais correr o risco de deixar variações perigosas passarem despercebidas quando elas ocorrem entre intervalos de medições. O dispositivo faz essa análise 24 horas por dia, mesmo em períodos noturnos, por exemplo, quando muitas operações não funcionam.

Assim, a gestão passa a contar com dados de qualidade, confiáveis, com rastreio e visibilidade real da operação. Com essas informações, pode tomar decisões confiáveis, adotar manutenções preditivas e tornar a operação cada vez mais eficiente.

Além disso, a solução ainda conta com uma IA acoplada que analisa os dados de temperatura para emitir alertas quando há variações fora do ideal. Ou seja, são informações confiáveis para uma cadeia fria cada vez mais eficiente.

Conheça a solução da SyOS e garanta a qualidade de dados de temperatura em sua operação:

Qualidade de dados em 5 pontos essenciais

A qualidade de dados está relacionada à confiabilidade das informações com as quais uma empresa lida em seu dia a dia. Além disso:

1. A qualidade de dados não se limita à veracidade das informações
   Além de confiáveis, os dados devem ser precisos, completos e acessíveis quando houver necessidade de consultá-los
2. Com informações confiáveis, a tomada de decisões se torna mais estratégica
   Por outro lado, com dados de baixa qualidade, é possível seguir direções que podem trazer sérios prejuízos para o negócio
3. Na gestão da qualidade, informações confiáveis são ainda mais importantes
   Isso porque, para garantir o padrão de qualidade, é necessário acompanhar a operação por meio de dados que refletem sua realidade
4. Em auditorias, contar com dados confiáveis é fundamental
   Conseguir acessar rapidamente e apresentar informações precisas e completas é fundamental para um bom resultado em fiscalizações
5. A tecnologia é a base da qualidade de dados
   Por isso, na cadeia fria, é fundamental contar com ferramentas que otimizem a coleta de informações, como o monitoramento de temperatura inteligente da SyOS.

Fale com um especialista da SyOS e descubra como incrementar as informações de temperatura em sua operação:

Quer saber mais sobre ferramentas e princípios fundamentais para a qualidade? Continue acompanhando o blog da SyOS!

Sobre a SyOS 

Somos uma startup que tem o objetivo de revolucionar a cadeia do frio no Brasil, através de tecnologias de IoT e Inteligência Artificial aplicadas no monitoramento de produtos que precisam de uma temperatura ideal para manter sua qualidade, como alimentos, vacinas e medicamentos.    

Com isso, empresas que atuam com a gestão do frio têm acesso a dados, relatórios e alertas que ajudam a tomar decisões para otimizar suas operações, evitar a não conformidade e reduzir prejuízos. 

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