Dados ruins geram decisões ruins: Confira a importância da qualidade dos dados na inteligência analítica

A inteligência analítica depende diretamente da qualidade das informações que alimentam os sistemas de análise. Isto posto, como ressalta Andre Faria, CEO da Vert Analytics, não basta investir em tecnologia avançada se a base de dados apresenta falhas, inconsistências ou lacunas. Quando isso ocorre, o risco de decisões equivocadas aumenta, mesmo em organizações que já adotaram uma cultura orientada por dados.

Na prática, os dados são a matéria-prima da inteligência analítica. Portanto, se essa matéria-prima é frágil, todo o processo analítico perde valor. Com isso em mente, a seguir, abordaremos por que a qualidade dos dados deve ser tratada como prioridade estratégica e não como uma etapa secundária do processo.

A inteligência analítica começa na origem dos dados

A inteligência analítica não surge apenas no momento da visualização ou da tomada de decisão. Segundo Andre de Barros Faria, especialista em tecnologia, ela começa na coleta, passa pelo armazenamento e se consolida no tratamento das informações. Desse modo, quando a origem dos dados não segue critérios claros, os erros se propagam por toda a cadeia analítica.

Além disso, dados ruins tendem a gerar interpretações enviesadas. Assim sendo, gestores passam a tomar decisões baseadas em cenários incompletos, o que impacta planejamento, alocação de recursos e definição de prioridades. Ou seja, a inteligência analítica, nesse contexto, deixa de ser um apoio estratégico e passa a reforçar erros já existentes, como pontua Andre Faria.

Quais são os principais tipos de dados ruins na inteligência analítica?

Entender o que caracteriza dados ruins é essencial para corrigir falhas recorrentes. Pensando nisso, a seguir, separamos uma lista com os principais problemas:

• Dados incompletos: registros com campos vazios ou informações ausentes dificultam análises comparativas e projeções futuras, reduzindo a confiabilidade dos resultados.

• Dados desatualizados: informações antigas não refletem mudanças recentes no mercado, nos processos internos ou no comportamento do consumidor.

• Dados duplicados: a repetição de registros distorce métricas, inflando números e comprometendo indicadores-chave de desempenho.

• Dados inconsistentes: diferenças de formato, nomenclatura ou critérios entre bases distintas geram conflitos e dificultam a consolidação das informações.

• Dados sem padronização: a falta de regras claras para cadastro e atualização torna a análise mais lenta e sujeita a interpretações equivocadas.

Para Andre de Barros Faria, garantir qualidade nos dados é o primeiro passo para transformar inteligência analítica em resultados reais e confiáveis.

Após identificar esses pontos, fica evidente que a inteligência analítica depende de processos contínuos de governança e validação. Sem esse cuidado, qualquer iniciativa analítica tende a produzir resultados frágeis e pouco acionáveis, conforme frisa o CEO da Vert Analytics, Andre de Barros Faria.

Como melhorar a qualidade dos dados na prática?

Melhorar a qualidade dos dados exige ações contínuas e bem estruturadas. Antes de aplicar soluções tecnológicas, é fundamental revisar processos e envolver pessoas-chave na mudança cultural. Assim sendo, a inteligência analítica depende tanto de sistemas quanto de comportamento organizacional.

Entre as práticas mais eficazes estão a padronização de cadastros, a definição de responsáveis pelos dados e a realização de auditorias periódicas. Isto posto, organizações que tratam os dados como ativos estratégicos conseguem evoluir mais rapidamente em maturidade analítica.

Outro aspecto relevante é o uso consciente de automações, de acordo com Andre Faria, especialista em tecnologia. Uma vez que ferramentas ajudam a identificar inconsistências e acelerar correções, mas precisam operar sobre processos bem definidos. Desse modo, quando tecnologia e gestão caminham juntas, a inteligência analítica passa a gerar insights realmente confiáveis.

Qualidade da informação como a base das boas decisões

Em última análise, garantir dados de qualidade não é apenas uma exigência técnica, mas uma condição essencial para decisões mais seguras. Ou seja, a inteligência analítica só cumpre seu papel quando reflete a realidade do negócio de forma clara e consistente. Assim sendo, ao investir em governança, padronização e cultura orientada por dados, as organizações reduzem riscos e ampliam sua capacidade de adaptação. No final, esse cuidado transforma análises em vantagem competitiva e fortalece o processo decisório no curto e no longo prazo.

Autor: Schubert Sabin