Data Quality

Tire o máximo partido dos seus dados

Garanta a qualidade dos dados que utiliza no suporte das suas comunicações e assegure que as mensagens personalizadas estão corretas e que as entregas são feitas sem precalços.

Peça uma avaliação gratuita

Reduza os custos
com erros

Previna e reduza significativamente os custos relacionados com erros na comunicação com os seus clientes.

Exemplos destes erros são:

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Cartas devolvidas: custos de produção, expedição, tratamento de correio devolvido.

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E-mails ou SMS não entregues: custo de oportunidade pela não entrega.

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Conteúdos com dados variáveis errados: custo de imagem/reputação associado a dados incorretos.

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Segmentações incorretas: custo de oportunidade de não enviar a mensagem certa ao cliente ideal em determinado momento.

Valide e complete os dados que tem

O Data Quality analisa as suas bases de dados, permitindo-lhe identificar erros e oportunidades de melhoria nos seus processos.

Esta ferramenta permite também identificar possibilidade de cruzamento de fontes de dados externas, enriquecendo os dados e gerando informação de grande potencial:

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Validação de dados standard a partir de algoritmos públicos (ex: validação de NIFs, validação de código postal, etc.)

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Validação de dados específicos do cliente a partir de algoritmos privados.

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Validações lógicas (campos em branco, somas, duplicados,…).

Como funciona um processo de Data Quality?

1. Recolha de requisitos

Definimos de forma clara, em conjunto com o cliente, o objetivo da análise ou do processo, de forma a identificar os requisitos que devem ser cumpridos pelos dados.

2. Identificação do perfil dos dados

Examinamos cuidadosamente os seguintes aspetos dos dados: formato, padrões, consistência de registos, distribuições de valores e outliers e se os registos estão completos.

3. Identificação de fluxos associados

Identificamos a utilização pretendida para os dados, em que ferramentas, que cruzamentos existirão, e quais os processos de atualização associados.

4. Implementação

Além da criação de regras e validações em conformidade com a informação recolhida nos passos anteriores, asseguramos:

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A integridade

A utilização de chaves primárias e estrangeiras assume um papel crucial no caso de bases relacionais. Em situações de múltiplos sistemas não relacionados asseguramos a existência de condições de validação associadas a cada campo (check constraint) e utilização de mecanismos desencadeados por ações específicas (triggers).

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A rastreabilidade

Sempre que um problema é detetado num registo, garantimos que é possível identificar rapidamente a sua origem e corrigir.

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A completude

Caso seja necessário o processo poderá incluir cruzamento com fontes de dados externas, enriquecendo os dados e gerando informação de grande potencial.

Integrações que o levam ainda mais longe

Ao estar a investir na comunicação com o cliente queremos que tire o máximo de cada registo e por isso aconselhamos a aplicação de modelos de Data Quality a ficheiros de dados antes da sua aplicação em templates.

A existência de um processo de avaliação de qualidade dos dados é fundamental tanto para permitir cruzamento de diferentes fontes (uniformização de expressões) como para assegurar que as análises e segmentações são rigorosas (identificação de inválidos ou duplicados).

Mesmo numa base de dados simples, um processo deste tipo permite encontrar outliers, registos duplicados, lacunas de informação ou incoerências. Podem parecer pormenores, mas poderão ter grande impacto no resultado final.