A importância da qualidade dos dados para a inteligência artificial

A Inteligência Artificial funciona a partir da identificação de padrões de comportamento em conjuntos complexos de dados. No entanto, para gerar insights e alimentar novas estratégias nos negócios, é preciso manter um olhar atento para a qualidade dos dados coletados.

Neste artigo você entende a importância e como garantir a qualidade de dados, para que a inteligência artificial consiga gerar bons insights e alimentar novas estratégias no seu negócio. 

Como a IA usa os dados?

O mundo moderno trouxe a Inteligência Artificial para o centro de ações indispensáveis em um mundo definido pela big data. De fato, essa tecnologia é responsável por fazer o que seria praticamente impossível para as pessoas - especialmente na velocidade em que ela opera -  coordenando conjuntos complexos de dados e reconhecendo padrões em alta velocidade. 

No entanto, a IA só é capaz de aprender conosco a partir de parâmetros previamente estabelecidos. Em um cadastro de clientes, por exemplo, ela é capaz de identificar padrões como o perfil de consumo de determinado nicho a partir da idade. Mas para isso é indispensável que cada registro de cliente seja rigorosamente preenchido e atualizado.

A Inteligência Artificial aprende como pensamos e agimos através dos dados, cruzando elementos díspares, modelando e categorizando dados com alto poder de processamento computacional. Se os dados não tiverem qualidade em sua coleta e organização, a IA simplesmente irá computar informações errôneas que podem prejudicar muito a gestão da empresa.

O que pode acontecer se os dados não forem devidamente tratados?

A IA é alimentada pelo cruzamento entre conjuntos de dados. Para que ela possa ser precisa e eficiente, esses dados devem ser tratados ou podem gerar problemas de confiança, falsas estatísticas ou simplesmente serem a raiz de decisões ruins e de prejuízos para a corporação. 

Dados de má qualidade costumam ser resultado de um baixo comprometimento com a coleta, classificação e organização. Nesses casos é comum encontrar registros incompletos, ausentes ou duplicados, o que pode gerar incongruências numéricas, validações incorretas e desembocar em ineficiência, percepções erradas e má qualidade no atendimento aos clientes. 

Outro problema sério no tratamento de big data é a atualização frequente de cadastros. Uma lista de leads ou de clientes de 6 meses atrás pode apresentar dados errôneos, com endereços inexistentes, contatos disfuncionais ou simplesmente oportunidades perdidas de conversão. 

Dados de baixa qualidade, podem gerar perdas de produtividade de até 20% e um índice de 40% de falhas em negócios baseados em dados de má qualidade que blindam a percepção da empresa como uma totalidade.

Quais são as vantagens de ter dados com qualidade?

Manter uma estratégia data driven de qualidade significa aproveitar todos os benefícios da IA em seu negócio. 

Quando o tratamento de Big Data é feito de acordo com uma preocupação real com a qualidade, os relatórios, análises e logísticas alcançam uma precisão impactante e estratégica. É possível acompanhar em tempo real as mudanças no comportamento do público, em um escopo de 360º das ações da empresa. 

Dados de qualidade ajudam a empresa a se concentrar no que realmente importa, procurando e identificando novos clientes, aumentando a eficiência dos processos a partir de relatórios bem definidos, atendendo clientes de forma personalizada, aumentando a adoção de representantes e convertendo leads com mais facilidade. 

Esses são apenas alguns exemplos do que acontece quando a IA é alimentada com dados de qualidade e bem organizados. Além disso, representantes podem encontrar as informações necessárias rapidamente, de forma eficiente. 

Como garantir a qualidade dos dados?

Para garantir a consistência na qualidade de dados, é preciso treinar os usuários para uma prática mais consciente. Veja abaixo alguns passos para garantir o bom funcionamento de tecnologias de inteligência artificial. 

Entenda o perfil dos dados

Cada empresa possui características específicas que vão guiar a classificação de seu conjunto de dados. É importante saber de onde os dados provém: planilhas, sistemas automatizados, anotações de representantes, etc. 

Além de garantir a precisão nas análises de IA, esse trabalho ajuda a identificar a origem de possíveis problemas no tratamento posterior. 

Controle de dados

Controle de dados significa precisão e garantia de que a informação possa ser acessada pelos usuários corretos. O trabalho consiste em limpar erros e duplicatas e depois utilizar processos automatizados para manter esse trabalho. O Salesforce CRM possui ferramentas especificamente voltadas para esse fim.

Além disso, é importante criar rotinas de revisão de perfis e encorajar que os usuários mantenham atualizados os seus dados cadastrais. 

Dados integrados

Uma empresa com vários sistemas pode ter dados duplicados e as informações podem facilmente sair de sincronia. A integração dos sistemas em uma mesma plataforma digital é uma maneira moderna e eficiente de resolver o problema. Graças às novas soluções voltadas à Transformação Digital - como APIS em armazenamento na nuvem - esse processo ficou mais simples e operacionalizável.

Monitoramento de dados

Manter a qualidade de dados não é algo que se faz apenas de uma vez, mas requer vigilância contínua. Estabelecer processos de monitoramento é crucial para manter os bancos de dados atualizados e em consonância com as mudanças naturais nos padrões de comportamento. Criar workflows, regras de validação e um processo centralizado de gestão de dados ajuda a produzir relatórios e planilhas de monitoramento de qualidade de dados.

Como organizar a qualidade dos seus dados?

Alguns parâmetros de organização são ideais para manter a qualidade de dados. De início, é importante se reunir com gerentes e representantes de diferentes áreas da empresa e entender de maneira clara quais são os objetivos e quais são os dados de clientes necessários para alcançá-los. 

Muitas vezes, os departamentos da empresa coletam dados similares, especialmente no cadastro de clientes, mas com objetivos diferentes. Delimitar em um tabela quais são os dados usados, os objetivos e o tratamento, é uma boa forma de gerar relatórios para organizar a qualidade de dados. 

A partir da definição dos atributos de cada conjunto de dados e da identificação do que há em comum entre as bases dos diferentes setores, é possível identificar o que há de errado e como integrar os conjuntos em todo coerente. 

O uso de ferramentas tecnológicas para diagnosticar a qualidade de dados é um próximo passo importante. A Salesforce apresenta uma série de ferramentas, como o Data Quality Analysis e o Dashboards Apps que podem ser baixados e instalados a partir do AppExchange. 

Com dados de qualidades é possível ampliar as campanhas da empresa e ampliar o alcance da marca. Entenda como usar a Inteligência Artificial para alavancar sua estratégia de vendas.