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Gestão de dados como aliada na experiência de compras

Dados da última Pesquisa Global de Qualidade de Dados da Experian revelam que as prioridades das empresas brasileiras atualmente são melhorar o gerenciamento de riscos, crescer globalmente, transitar para a transformação digital e, a principal delas, melhorar a experiência do consumidor.

Segundo a gerente sênior de Data Quality da Serasa, Michelle Carneiro, para que as empresas consigam chegar lá, a matéria-prima mais básica são os dados: 91% das empresas brasileiras que responderam à pesquisa veem os dados como parte integrante da formação de uma estratégia de negócios. Assim, para que seja possível melhorar a experiência do cliente no futuro, é preciso estruturar uma estratégia baseada nos dados existentes. Acompanhe, a seguir, alguns pontos levantados pela especialista da Serasa que podem ajudar a transformar a gestão de dados em experiência para o cliente.

Principais dificuldades no uso dos dados

1. Grande volume de dados gerados a cada segundo, conhecido como “infobesidade”.
2. Alta demanda por velocidade em relação à validade dos dados (eles podem se tornar desatualizados em tempo real) ou velocidade quanto ao desempenho, já que o mercado exige cada vez mais processamento em um menor tempo;
3. Variedade relacionada às inúmeras fontes e tipos de dados disponíveis sendo combinados e potencializados. Os responsáveis pela gestão dos dados devem ser versáteis o bastante para trabalhar com toda a diversidade de dados e tecnologia.

Como resolver de forma prática?

Com tanta volatilidade no universo de gestão de dados, 91% dos executivos que responderam à pesquisa acreditam que a responsabilidade pela gestão dos dados deve ser da área de negócio com a ajuda ocasional de TI, o que significa que esses departamentos precisam ter autonomia. Daí vem a necessidade e demanda por ferramentas com características específicas, fáceis de manusear e que apresentem autonomia e agilidade na gestão de dados, diferentemente de tecnologias clássicas voltadas para usuários técnicos. A área de TI pode e deve estar presente no projeto para garantir que o novo software seja instalado e que esteja de acordo com todas as políticas internas.

Os recursos da gestão de dados

•Extração de dados: os dados precisam ser extraídos de uma ampla variedade de sistemas de origem – de diferentes formatos e tamanhos;

• Profiling: entendimento das deficiências na base é uma etapa essencial antes de qualquer tratamento ou validação;

• Padronização: é necessário um padrão para garantir a normalização do conjunto de dados;

• Validação e transformação: fazer o tratamento de dados para que regras de validação personalizadas sejam criadas e orquestradas em workflows

• Enriquecimento: adicione novos dados à sua base para melhorar a cobertura e qualidade;

• Match: regras e lógicas para comparar registros de uma ou mais fontes para identificar/remover duplicidades.

Foto: iStock

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