Control and measurement of data quality (You can read this article also in portuguese)

Control and measurement of data quality

I haven’t for goal to establish a final point in the discussions that both collaborate to our professional growing. There is the possibility of I being more happy than I hope and, those things that I wrote below make total sense for you. However, I emphasize that, the intent of this blog is to seek the best approaches for data governance through of sharing of experiences and points of views. Therefore, after you read, please collaborate! Let’s to participate of this journey together!

Today, my intent is to bring the differentiation between control and measurement, when the subject is data quality.

Long time in several enterprises that I worked, these terms are confused because for the technical guys seem the same thing and for the conceptual guys, the mixture and confusion is a chasm inevitable.

Then, I propose five minutes from your attention to maunder in atomic way and get rid from this confusion.

stopControl: When we talk about control, we talking of a barrier, a filter where only allow passing the information that complies with all defined requirements.

graficoMeasurement: Our intent to measure isn’t to block neither information, only verify/measure the quality of it.

That said, we can affirm that the scope of control and measurement may be similar or equal, but not must to be mandatorily equal. It is because each one have a different and specific goal, both essentially required for assertive governance of data quality.

Through of the application of a data quality control methodology, we can add value:

– Do not expend resources with useless data, in other words, data without consumption possibility;

– Avoid the “traffic of drugs”, that means, the bad data doesn’t follow by the data architecture. Bad data will be intercepted/discarded by control points;

– We can build a base line for measurement, increasing the velocity of evolution of maturity for governance, avoiding expend energy with problems already known and already addressed;

– Real possibility of implementation of data quality standards in the information flow;

– Improve the sizing of validations optimizing resources and time;

The measurement doesn’t have unique and exclusively the goal to use the same scope of control for generates reports, dashboards and scorecards. It’s more than that!

With the application assertive of data quality measurement methodology, we can:

– Identify the source of problems through of strategy in implementation measurement points and reports;

– Generate the knowledge of information and their behaviors forward to the most of diverse circumstances, using data quality indicators, for instance;

– Identify opportunities of improvements and/or opportunities to bring outcomes for the business;

– Build a data centric culture, where verifying of data quality along of enterprise’s informational architecture, we generate inputs for assertive decisions from business;

I have helped to separate concepts, seeking the construction of a well founded solution, achieving the “smart” goals.

I count with yours comments!

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Controle e Medição de Qualidade de Dados

Não tenho por objetivo estabelecer um ponto final nas discussões que tanto colaboram para nosso crescimento profissional. Existe a possibilidade de eu ser mais feliz do que eu espero e tudo que estiver escrito fazer total sentido para você. Porém, saliento que a intenção deste blog é buscar as melhores abordagens para governança de dados através do compartilhamento de experiências e pontos de vista. Portanto, após a leitura, colabore! Participe desta jornada!

Hoje minha intenção é trazer a diferenciação de controle e medição, quando o assunto é qualidade de dados.

Há muito tempo em diversas empresas que trabalhei estes termos são confundidos pois para os mais técnicos parecem a mesma coisa e para os mais conceituais, a mistura e confusão entre eles é um abismo quase inevitável.

Proponho então cinco minutos para divagarmos atomicamente e nos livrarmos desta confusão.

stopControle: Quando falamos de controle estamos falando de uma barreira, um filtro onde só deixaremos passar a informação que cumprir com todos os requisitos definidos.

graficoMedição: Nossa intenção ao medir não é bloquear nenhuma informação e sim verificar/medir a qualidade da mesma.

Dito isto, podemos afirmar que o escopo de controle e medição pode ser parecido ou igual, mas não deve obrigatoriamente ser igual. Isso porque cada um tem um objetivo diferente específico, ambos essencialmente necessários para a governança de qualidade de dados assertiva.

Através da aplicação de uma metodologia de controle de qualidade de dados, podemos agregar valor em:

– Não trafegar dados inúteis, ou seja, sem possibilidade de consumo;

– Evitar o “tráfico de drogas”, ou seja, dados ruins não fluirão ao longo da arquitetura de dados. Serão interceptados e corrigidos/descartados;

– Criar linha base para medição, aumentando a velocidade de evolução da maturidade da governança, evitando gastar energia com problemas conhecidos e já endereçados;

– Implementar padrões de qualidade efetivamente no fluxo de informações;

– Melhorar o dimensionamento de validações otimizando recursos e tempo;

A medição não tem por finalidade única e exclusivamente usar o mesmo escopo do controle para gerar relatórios, dashboards e scorecads. É muito mais que isso!

Com a implementação da correta metodologia de medição de qualidade, temos a oportunidade de:

– Identificar a origem dos problemas através da estratégia na implementação pontos de medição e relatórios;

– Gerar o conhecimento da informação e seus respectivos comportamentos frente às mais diversas circunstâncias, usando indicadores de qualidade de dados, por exemplo;

– Identificar oportunidades de melhorias e/ou oportunidades de trazer resultados para o negócio;

– Criar uma cultura de orientação a dados, onde ao acompanhar a qualidade dos dados ao longo da arquitetura informacional da empresa, geramos insumos para decisões assertivas no negócio;

Espero ter ajudado a separar conceitos visando a construção de uma solução bem fundamentada e com objetivos “smart”.

Conto com seus comentários!

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