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*Por Valquir Correa
O ano era 2011 quando, de volta ao Brasil, integrei uma equipe encarregada de substituir os sistemas operacionais (front-office e back-office) em diversos hotéis. Na ocasião, o governo brasileiro havia introduzido novos procedimentos fiscais que exigiam níveis adicionais de conformidade, o que impossibilitava a manutenção dos softwares anteriores. Como parte da equipe de implementação, minha missão era garantir que as tabelas, dados históricos, perfis de clientes e toda a lógica do sistema fossem transferidos, de maneira não só a manter intacta a experiência dos hóspedes, mas também a atender aos padrões de dados atualizados.
Enquanto me preparava para a tal transferência, lembrei dos meus estudos sobre padrões de dados brutos, resultantes de anos de check-ins que, então, serviriam para aquela tabela em específico. Nesse processo, testemunhei como o comportamento humano apressado impacta negativamente a entrada de dados. Frequentemente, ao chegarmos nos hotéis, nos deparamos com longas filas e recepcionistas fazendo malabarismos para cumprir sucessivas tarefas, percorrendo rapidamente as lacunas cadastrais, selecionando valores padronizados e digitando o mínimo necessário para poder conseguir atender o próximo hóspede. Em tais situações, será que é possível confiar na precisão e integralidade dos dados sobre os perfis dos clientes?
Não por acaso, durante o projeto, encontramos campos repletos de dados aleatórios e padrões de anos e anos de interações apressadas. Agora imagine tentar executar campanhas de marketing localizadas ou criar experiências de personalização do cliente com esses dados! Esse é apenas um exemplo de como dados imprecisos, acumulados ao longo do tempo, corroem o valor do negócio de maneira imperceptível e, muitas vezes, devastadora.
Por que dados ruins custam tanto
Num mundo impulsionado por dados como atualmente, os dados ruins se tornaram uma epidemia silenciosa, porém custosa em todos os setores. De acordo com a IBM (2023), 80% do tempo de cientistas e analistas de dados são gastos na limpeza de dados, quando deveria ser na análise para obter insights acionáveis. Com esses especialistas dedicando a maior parte de suas horas à preparação de dados, o impacto potencial dos custos na produtividade e nos cronogramas dos projetos é enorme em detrimento da inovação e da melhoria da experiência do cliente.
Custos ocultos em todos os setores
Um banco de dados impreciso, incompleto ou criado às pressas pode impossibilitar seu aproveitamento no marketing direcionado ou nas experiências personalizadas não apenas na hotelaria. De acordo com a HFS Research (2022), 75% dos executivos não confiam em seus dados. Do mesmo modo, a McKinsey (2020) observa que as organizações podem reduzir custos em até 30% mantendo a integridade dos dados em todo o pipeline. Quando os dados são limpos, precisos e confiáveis, as empresas executam com segurança estratégias que geram impactos reais, seja marketing localizado para hotéis, previsão de estoque para varejo ou identificação de fraudes em finanças, entre outras.
Vale lembrar que o processo de limpeza de dados não se resume à exclusão de duplicidades ou à correção de erros de digitação. De acordo com o InfoSphere QualityStage (2024) da IBM, a limpeza de dados é um processo multietapas que envolve a compreensão dos objetivos organizacionais, a análise e preparação, a concepção de tarefas de transformação e a avaliação iterativa dos resultados. Esse processo é crucial para a criação de uma base de dados sólida. Sem dados limpos, qualquer análise avançada ou algoritmo de machine learning torna-se ineficaz.
Para as empresas, a limpeza de dados significa ter acesso a informações consistentes e relevantes que geram valor real. A McKinsey (2018) identificou áreas-chave nas quais dados limpos contribuem diretamente para o crescimento dos negócios, desde estratégias de retenção de clientes até a otimização da cadeia de suprimentos. Assim, quando dados precisos são combinados com insights, as empresas estão preparadas para tomar decisões rápidas e informadas que reduzem custos e elevam a satisfação do cliente.
Dado como prioridade empresarial
Dados de baixa qualidade resultam em empresas ineficientes, com altos custos operacionais e, muitas vezes, com dificuldades para competir na acelerada economia digital atual. Custos ocultos se acumulam por meio de perfis de clientes não estruturados, contagens de estoque imprecisas ou de verbas de marketing mal direcionadas.
As organizações devem implementar ferramentas automatizadas de limpeza de dados e investir em estratégias de governança, já que uma gestão eficaz de dados é essencial para minimizar erros e garantir que as equipes tenham acesso a informações precisas e confiáveis. Ao focar nisso, as empresas passam a otimizar suas operações, tornando-se mais eficientes e competitivas, de forma a se posicionar estrategicamente no mercado para capitalizar oportunidades autênticas.
Os recursos e o tempo alocados para a limpeza de dados são cruciais e, embora possa parecer um pouco caro no curto prazo, as vantagens a longo prazo de tomar decisões com base em informações precisas são inestimáveis.
Numa era em que o ativo mais valioso de uma empresa são os dados, faz-se imprescindível garantir que estes estejam precisos e prontos para ação promovendo, assim, uma base crítica para o sucesso.
Lívia Aragão 11996059019 [email protected]
