5 práticas para tratar e manter um banco de dados eficiente 20 de janeiro de 2017

5 práticas para tratar e manter um banco de dados eficiente

         

Com tantos dados de má qualidade contidos nas bases das empresas, desenvolver uma estratégia de limpeza pode ser um grande desafio, mas que precisa ser feito urgentemente

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Apesar do forte investimento na qualidade de informação, as empresas se deparam com sua base de dados repleta de inconsistências, como por exemplo, ainda existe esforço para prever quando e onde o próximo problema ocorrerá. A maioria atribui problemas de qualidade a erro humano, mas a falta de conhecimento, recursos humanos e tecnologia também impactam o progresso dos negócios.

Quase um quarto (23%) das companhias acreditam que seus dados de clientes e prospects estejam imprecisos de alguma maneira, formato ou forma, de acordo com pesquisa da Serasa Experian. Os principais erros reportados foram dados incompletos ou faltantes (60%), seguidos por informações desatualizadas (54%) e dados duplicados (51%).

Os diferentes tipos de falhas ocorrem tanto interna quanto externamente. A falta de conhecimento em ferramentas ou habilidades foi a maior barreira para os negócios, ao passo que a variedade e o volume de dados com o que lidam aumenta exponencialmente (Big Data), a necessidade de funções especializadas para tratar da qualidade de dados também aumenta.

Com tantos dados de má qualidade contidos nas bases das empresas, desenvolver uma estratégia de limpeza pode ser um grande desafio. Mas, com dados de contato desempenhando um papel tão importante em tantos processos de negócios, é essencial começar. Uma vez que as organizações identificaram os erros, estes precisam ser corrigidos nos registros existentes.

Recursos de terceiros ou internos manuais podem ser aproveitados, dependendo do tamanho do banco de dados. É importante limpar esses dados para que não continue a desperdiçar recursos em projetos futuros. Aqui estão cinco etapas do processo a serem seguidas, segundo a Serasa.

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1. Entenda seu banco de dados
2. Limpe os dados existentes
3. Remova registros duplicados
4. Verifique dados durante todo o processo de coleta
5. Otimize e atualize os dados

 

 


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