Uma Nova Estrutura para Avaliar a Qualidade dos Dados

Dados de alta qualidade são essenciais para várias aplicações, usuários e até mesmo para questões legais. Pra entender melhor o que qualidade de dados significa, pesquisadores identificaram diferentes aspectos, como precisão, consistência e confiabilidade. Existem várias ferramentas e técnicas pra limpar e melhorar dados. No entanto, a pesquisa sistemática pra medir a Qualidade dos Dados em todos esses aspectos ainda tá faltando. Essa falta de pesquisa dificulta avaliar quão bem qualquer esforço de limpeza de dados funcionou.

O objetivo aqui é criar um framework completo pra avaliar a qualidade dos dados em suas várias formas, dependendo do conjunto de dados e do uso pretendido. Esse framework precisa abordar os diferentes fatores que podem influenciar a qualidade dos dados, assim como vários aspectos desse tema. Vamos focar em cinco áreas principais que formam a base das avaliações de qualidade de dados.

#As Muitas Dimensões da Qualidade de Dados

A qualidade dos dados tem sido um tópico importante de pesquisa há anos, refletindo seu papel vital em qualquer área onde dados são usados pra gerar insights e tomar decisões. Existem muitas dimensões da qualidade dos dados que olham pra dados e suas características de diferentes ângulos.

Num mundo acelerado, especialmente com inteligência artificial, a importância da qualidade dos dados tá aumentando. Essa mudança enfatiza um foco nos próprios dados e seu efeito nos modelos, em vez de apenas nos modelos. Estudos mostram que a qualidade dos dados é crucial pra fazer previsões precisas.

Consequentemente, avaliar a qualidade dos dados agora tá muito ligada ao contexto em que os dados existem. Campos específicos têm requisitos particulares pra avaliar a qualidade dos dados. Por exemplo, na saúde, as regulamentações determinam que os dados devem ser precisos, consistentes, representativos e privados. Esforços regulatórios similares estão sendo feitos em outras regiões, refletindo um crescente interesse internacional na qualidade dos dados.

Conforme as regulamentações evoluem, elas podem criar requisitos conflitantes pra qualidade dos dados. As organizações podem descobrir que cumprir um conjunto de requisitos leva à não conformidade com outro. Esse problema torna ainda mais difícil avaliar a qualidade dos dados de forma eficaz.

Tanto a academia quanto as indústrias estão cientes de que a qualidade dos dados tem impactos significativos nos negócios. Como resultado, muitas empresas estão passando de apenas analisar seus dados pra contratar firmas externas pra garantir a qualidade dos dados. Dados de baixa qualidade podem resultar em perdas financeiras consideráveis ou aumento nos custos operacionais.

Mesmo que empresas de auditoria ofereçam serviços valiosos pra garantir a qualidade dos dados, ainda falta uma garantia completa de qualidade dos dados em todos os tipos e casos. Questões como governança de dados, monitoramento contínuo da qualidade dos dados e cultivo de uma cultura de qualidade de dados dentro das organizações continuam problemáticas.

Reconhecer a importância da qualidade dos dados e entender suas dimensões é só o começo. O objetivo final é melhorar a qualidade dos dados limpando e mantendo-os. No entanto, é impossível melhorar a qualidade dos dados a menos que possamos medi-la. Portanto, precisamos de métodos concretos pra avaliar a qualidade dos dados em várias dimensões.

#Desafios na Avaliação da Qualidade dos Dados

Avaliar a qualidade dos dados não é fácil devido à sua ampla gama de dimensões, que traz desafios definicionais, computacionais e organizacionais específicos. Entender a qualidade dos dados requer contexto e não pode depender apenas dos dados em si.

Propomos cinco áreas principais que podem agir como uma base pra avaliar a qualidade dos dados. Cada área traz seus desafios únicos e potencial pra futuras pesquisas.

#O Elemento de Dados

Os valores brutos dos dados devem representar conceitos e entidades do mundo real. Precisamos considerar como os dados estão estruturados e qualquer metadado disponível, como informações de esquema e documentação adicional. Conhecimento externo, como informações de uma base de conhecimento, também pode ser relevante.

Algumas dimensões da qualidade dos dados podem ser avaliadas apenas olhando pros dados, como checar a consistência ou garantir que não há entradas duplicadas. No entanto, muitas outras dimensões exigem alguma verdade externa pra validar os dados. Por exemplo, avaliar a precisão requer acesso a valores corretos pra comparação.

A quantidade de dados também pode apresentar desafios; os métodos de avaliação devem ser capazes de escalar bem pra lidar com grandes volumes de dados. Além disso, os dados podem existir em vários níveis de detalhe, exigindo métodos de agregação eficazes.

#O Elemento de Origem

Entender de onde os dados vêm é crucial. Isso envolve avaliar as metodologias usadas pra coletar dados e garantir que a origem atenda às expectativas de integridade e conformidade. Por exemplo, temos que checar se a origem dos dados é rastreável e a reputação da fonte de dados.

Avaliar a credibilidade e confiabilidade de uma fonte requer examinar dados históricos e como os dados foram coletados. Um desafio aqui é equilibrar a documentação da fonte com a necessidade de informações atualizadas.

#O Elemento do Sistema

O aspecto do sistema olha pro ambiente físico onde os dados são armazenados e acessados. Isso inclui as tecnologias e infraestruturas que gerenciam os dados. Avaliar o sistema requer insights sobre suas funcionalidades, recursos de segurança e conformidade com as regulamentações.

O sistema deve ser transparente e estar em conformidade com padrões legais e regulatórios. Entender a arquitetura de um sistema é necessário pra avaliar com precisão muitas dimensões da qualidade dos dados. Verificações automáticas podem ser úteis pra garantir conformidade contínua com padrões de segurança e privacidade.

#O Elemento da Tarefa

Cada cenário de uso de dados é diferente e pode influenciar como a qualidade dos dados é avaliada. A tarefa específica em questão determina quais atributos dos dados são relevantes e quão bem eles refletem situações do mundo real. Por exemplo, os requisitos para dados podem diferir significativamente entre análises tradicionais e tarefas de aprendizado de máquina.

A avaliação de dimensões como valor agregado e quantidade adequada de dados depende de entender completamente o contexto da tarefa. Determinar quais atributos analisar também pode ser complicado. Métodos estatísticos podem ajudar a identificar atributos relevantes pra avaliação.

#O Elemento Humano

O fator humano olha para os vários grupos que interagem com os dados, incluindo suas expectativas e antecedentes. Aspectos como facilidade de entendimento e manipulação são subjetivos e são melhor avaliados através do feedback dos usuários. Pesquisas significativas devem capturar uma variedade de experiências de usuários pra fornecer uma avaliação bem equilibrada da qualidade dos dados.

Cada um desses elementos traz seus desafios que pesquisadores e praticantes devem enfrentar pra melhorar a avaliação geral da qualidade dos dados.

#Agrupando Dimensões da Qualidade dos Dados

Ao considerar as cinco áreas para avaliação da qualidade dos dados, podemos classificar cada dimensão da qualidade dos dados de acordo. Isso nos permite agrupar dimensões que enfrentam desafios e oportunidades semelhantes.

Cada dimensão pode ser avaliada com base em quão fortemente depende dessas áreas de avaliação. Algumas dimensões podem depender muito dos elementos de origem ou sistema, enquanto outras podem ser mais dependentes de fatores humanos.

Um agrupamento eficaz pode ajudar a organizar dimensões que compartilham características semelhantes e levar a um processo de avaliação da qualidade dos dados mais eficiente.

#Desafios Práticos

Além das questões específicas de cada facet, vários desafios gerais permanecem em relação à avaliação da qualidade dos dados. Por um lado, definir dimensões de qualidade de dados pode ser complicado. A ambiguidade nas definições e métodos de avaliação complica o processo, tornando vital que os resultados da avaliação sejam claros e compreensíveis.

Outro desafio é a velocidade da avaliação. Muitos consumidores de dados não estão dispostos a esperar muito pelos resultados da avaliação, e os especialistas podem ter tempo limitado disponível pra avaliação.

Finalmente, embora esse artigo se refira à avaliação, no final das contas, a qualidade dos dados deve ser pontuada em uma escala numérica pra permitir comparações e avaliações mais fáceis entre várias dimensões.

#Casos de Uso para Perfis de Qualidade de Dados

Só avaliar a qualidade dos dados não é suficiente; os resultados devem ser aplicáveis a situações específicas. Avaliações de qualidade dos dados podem ser fundamentais pra vários casos de uso, como:

#Desempenho de Aprendizado de Máquina

Dados de treinamento de baixa qualidade podem influenciar negativamente os resultados do modelo de aprendizado de máquina. Conhecer os aspectos da qualidade dos dados pode ajudar a prever o desempenho do modelo e exigir mais etapas de preparação de dados, como limpeza ou coleta de dados adicionais.

#Conformidade Legal e Ética

Modelos treinados com foco na qualidade de resultados também devem considerar outros aspectos da qualidade dos dados. Mesmo que o desempenho do modelo pareça satisfatório, os dados de treinamento ainda podem estar aquém dos padrões éticos ou legais.

#Eficácia da Limpeza de Dados

O famoso ditado diz: "Se você não pode medir, não pode melhorar." Ao limpar os dados, acompanhar o progresso pode ser difícil. Avaliações sistemáticas da qualidade dos dados permitem que as organizações observem a eficácia de seus esforços de limpeza e tomem decisões informadas sobre continuar ou ajustar sua abordagem.

#Precificação de Dados

Com o aumento dos mercados de dados, entender como precificar conjuntos de dados com base na qualidade se torna importante. Uma avaliação completa da qualidade dos dados deve levar em conta vários fatores, incluindo contexto, origem e elementos do sistema, pra definir preços apropriados.

#Conclusão

Resumindo, a qualidade dos dados é uma questão multifacetada que requer uma abordagem abrangente pra avaliação. Embora muitos desafios existam, enfrentar esses desafios desenvolvendo um framework sólido pode melhorar a avaliação da qualidade dos dados.

Ao considerar as várias dimensões e facetas da qualidade dos dados, pesquisadores e praticantes podem melhorar sua compreensão e aplicação de avaliações de dados em diferentes contextos, levando a dados de maior qualidade e melhores tomadas de decisão.

O desenvolvimento de um robusto framework de avaliação da qualidade dos dados exigirá colaboração entre vários campos, unindo habilidades técnicas com conhecimentos de direito e ciências sociais. Essa abordagem interdisciplinar é essencial pra enfrentar as complexidades da avaliação da qualidade dos dados e atender às vastas necessidades de diferentes comunidades.

Pesquisas futuras podem abrir caminho pra frameworks melhorados que levem em conta diversos tipos e contextos de dados, assim como os desafios impostos por regulamentações em evolução. Aumentar a transparência e a responsabilidade nas avaliações da qualidade dos dados contribuirá pra uma confiança mais profunda nos processos de tomada de decisão baseados em dados.