Qualidade de dados

O efeito dominó que vai do peão de fábrica ao notebook do CEO

Fala-se muito em qualidade de dados, principalmente quando o tema é datawarehouse, poucas empresas, no entanto têm a real noção de onde se encontra a raiz do problema tampouco onde focar seus esforços para sua resolução.

por Andrea da Costa Oliveira

Certa vez ouvi uma história muito interessante vivida por um amigo que trabalhava numa grande empresa de telecomunicações: logo após a finalização de um ODS de clientes e prospects cujas origens eram o sistema de faturamento e a base de inteligência de mercado, ao extrair um relatório dos 10 maiores clientes constava entre outras empresas a Souza Cruz e uma empresa de gravatas. Quando o responsável pelo departamento de vendas viu a lista, que não era a mesma que a sua, começou a falar mal do ODS, dizendo aos quatro ventos que como já deveriam imaginar, os controles dele eram melhores do que tudo aquilo.

Num primeiro momento, a equipe responsável pelo ODS imaginou que o problema era de conceito, ou seja, a forma com que o departamento de vendas contabilizava os valores vendidos para um cliente não era a mesma que o departamento financeiro fazia. Realmente até havia diferenças, mas não tão significativas a ponto de um cliente deixar de ser um dos 10 maiores.

Checaram então os processos de ETL que também estavam corretos. Por último, foram à base de dados onde as vendas eram cadastradas e surpreenderam-se quando viram as muitas vendas registradas para o CNPJ da Souza Cruz e da tal empresa de gravatas. Você já pode imaginar que esta constatação deu o que falar e as consequências você já deve imaginar, mas aqui gostaria de enfatizar os impactos da má qualidade dos dados: o ODS já nasceu desacreditado, a equipe responsável provavelmente ficou com a imagem abalada e se o erro não fosse tão “gritante” talvez algumas decisões pudessem ter sido tomadas erradas. Mas pior que isto é a reação dos usuários deste tipo de informação: ninguém pensa que o problema pode estar na origem!

Eu me pergunto qual a medida corretiva que a empresa tomou: muitas das que conheço simplesmente pedem para que os responsáveis pela informação corrijam-nas quando na verdade deveriam verificar porque acontecem. Voltemos ao nosso exemplo inicial: porque os vendedores digitavam qualquer CNPJ? Tenho certeza de que um dos motivos principais é que não sabiam qual o impacto da informação errada porque também a empresa nunca deve ter lhes mostrado.

E é exatamente aí onde eu quero chegar: mais do que investir em datawarehouse, sistemas super avançados de relacionamento com o cliente, compras de bases de mercados para fazer estudos etc., a empresa tem que investir na conscientização de seus funcionários de nível operacional da importância da informação. Ela deve mostrar que o endereço correto do cliente é a garantia de que suas correspondências chegarão e de que num nível mais elevado uma análise geográfica estará correta (principalmente numa telecom onde endereço é a informação mais importante para vendas, análise de rentabilidade e viabilidade etc).

Concordo que a tarefa não é fácil, mas é por onde as empresas devem começar, afinal vivemos na era da informação e já é hora das empresas conscientizarem-se de que o stress de informações inseridas de forma incorreta está cada dia que passa saindo mais caro e impactando na sua competitividade.

Palavras-chave: medida em impacto, valor de relacionamento, negócios eletrônicos, dados

Keywords: business intelligence

-- Main.guest - 24 Aug 2004
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