Um sistema de Business Intelligence (BI) requer dados de qualidade para agregar valor na gestão de uma organização. Afinal, sem informações confiáveis, não existem insights consistentes e tomadas de decisões assertivas. É por isso que conceitos como confiabilidade e validação de dados são fundamentais para o funcionamento desse modelo de software. 

Quando esses processos não são bem realizados durante a implementação, os gestores não alcançam os resultados esperados. Mas, quando bem executados, permitem estratégias alinhadas além de economizarem tempo e espaço de armazenamento, gerando redução de recursos como um todo. Saiba como funcionam esses conceitos!

A credibilidade dos dados para o Business Intelligence

Um sistema BI é essencial para empresas que buscam a racionalidade ao invés de decisões baseadas em achismos. O software entrega diferentes análises de dados para avaliar, monitorar e prever desempenhos e cenários através de informações provindas de fontes internas e externas.

Nesse contexto, a confiabilidade e a validação são conceitos complementares que possuem um propósito em comum: qualidade e credibilidade de dados. Além de evitar informações imprecisas, as atividades filtram aquelas que realmente são necessárias armazenar. Entenda como os processos tecnológicos se complementam e porque são essenciais para o BI:

O que é validação de dados?

A validação é um processo que consiste no armazenamento e formatação de dados de modo organizado e personalizado. Ou seja, serão validados dados que atendem aos objetivos da organização, qualificando os insights. Uma importante característica deste processo é a checagem da atualização periódica das informações.

Essa técnica é essencial para garantir que as análises não sejam lançadas de modo ultrapassado e equivocado no sistema a ponto de causar prejuízos ou perdas de oportunidades. A validação de dados também é importante para viabilizar a confiabilidade em si.

O que é confiabilidade de dados?

Essa segunda etapa serve como uma acurácia dos dados já coletados e armazenados, especialmente quando existe um grande volume de informações. Por meio de diferentes técnicas, analisa a fundo a credibilidade das informações e as suas fontes com amplitude.

Com isso, é possível rastrear dados para validar a sua origem, aplicar políticas de segurança e ter conhecimento da documentação de dados. Com a documentação é possível identificar os processos de coleta, os volumes, métodos e as definições de campo.  Assim, a visualização de dados fica muito mais específica permitindo maior transparência na gestão via auditorias, especialmente para as empresas regulamentadas.

As melhores estratégias de Business Intelligence

A combinação desses conceitos é o que justifica a eficiência de um software BI. A confiabilidade e a validação de dados possibilitam que as análises de dados sejam geradas com maior confiança, precisão e livres de falhas comuns quando a gestão é feita sem esse suporte.

Todo esse processo garante que as estratégias de BI a médio e longo prazos sejam, de fato, efetivas. A melhor parte é que o próprio sistema avalia quais tomadas de decisões foram mais assertivas, possibilitando novas estratégias por meio de históricos e atualizações de dados. 

Softwares de qualidade não reconhecem dados ruins!

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