Quem sustenta tudo isso?
Como um bom estudante de engenharia de dados, entusiasta e simpatizante da matéria de IA e ML, não pude deixar de notar, durante toda a minha jornada de estudos, o grande hype e atenção que os modelos, agentes e assuntos como RAG e MCP tiveram nos últimos tempos.
Para ser bem sincero, eu também sou um entusiasta e tanto do assunto mas, devido a uma boa base de engenharia de dados, dificilmente acredito que podemos criar um bom produto de dados, modelo de previsão de vendas/churn ou qualquer aplicação de IA sem investir e gastar um bom tempo cuidando da qualidade de dados.
Não me leve a mal, o que gera dinheiro e se torna uma vantagem competitiva para a empresa são os produtos de dados, ML e etc. Isso sem dúvida alguma, porém, nenhuma aplicação se sustenta se começar pelo fim. Sem dados consistentes, completos, íntegros e confiáveis, nenhum modelo, por mais avançado que seja, será capaz de gerar valor real.
No cenário atual, vivemos em um ambiente hiperconectado onde o volume, a variedade e a velocidade dos dados aumentam em escala exponencial. Esse movimento, já amplamente discutido em Big Data, tornou-se ainda mais crítico com o avanço da IA generativa.
Se antes erros em dados resultavam “somente” em dashboards imprecisos, hoje eles podem distorcer modelos preditivos, gerar recomendações equivocadas, comprometer análises financeiras e até influenciar decisões automatizadas de grande impacto. A consequência? Perda de confiança, aumento de riscos e decisões estratégicas com base em informações incorretas.
Como funciona, na prática, investir em qualidade de dados?
Dentre uma variedade de pilares da qualidade de dados, temos alguns conceitos que é sempre bom pensar e manter como norte nos projetos, sendo eles:
- Acurácia: os dados representam fielmente a realidade?
- Completude: há dados faltantes que comprometem análises?
- Consistência: as informações se contradizem entre sistemas?
- Integridade: as relações entre os dados estão preservadas?
- Disponibilidade: os dados estão acessíveis quando necessário?
- Confiabilidade: posso depender desses dados para decisões críticas?
Esses, e todos os pilares na qualidade de dados, precisam ser construídos, envolvendo processos, ferramentas, cultura e, acima de tudo, uma arquitetura pensada desde o início para garantir que os dados sejam criados, armazenados e transformados com qualidade.
Apesar de a engenharia de dados já ter isso muito bem estruturado, diversas empresas pulam essa etapa ou até mesmo não tem ideia de que deveriam seguir esse caminho, tornando assim o processo de desenvolvimento de produtos e aplicações doloroso, custoso e que pode não atingir todo o seu potencial.
Por que adotar um padrão/estratégia de qualidade de dados?
No fim do dia, todas as aplicações, produtos e estratégias relacionadas a TI, em empresas que não tem a área de TI como core, tem a missão de gerar valor/lucro ou evitar custo. Sendo assim, para não cair na falha de perceber, somente no final do projeto/sprint, que sua ideia que traria muito retorno para a empresa falhou por falta da qualidade dos seus dados, pense em:
- Ver dados como ativo estratégico, não subproduto de operação;
- Investir em padronização, governança e arquitetura;
- Estabelecer indicadores de qualidade;
- Criar uma cultura e sentimento de dono dos dados, fazendo assim toda a equipe prezar pela qualidade dos dados.
Estamos vivendo uma era em que todos querem colher os frutos da inteligência artificial, mas poucos querem preparar o solo. Dados não estruturados, inconsistentes e mal governados não são uma base para inovação, são uma armadilha silenciosa.
Se os dados são o novo petróleo, então engenharia e qualidade de dados são as refinarias. Sem elas, não existe combustível para impulsionar a verdadeira transformação digital.
Livro para quem quiser se aprofundar mais no tema: Fundamentos da Qualidade de Dados (https://a.co/d/ggihmDy).
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