A limpeza de dados é essencial para manter a qualidade e relevância das informações. Dados sujos exigem gastos de tempo ou retrabalhos, tornando a empresa menos produtiva.

Uma das grandes missões dos dados corporativos é se transformarem em informações aplicáveis. Quando não estão higienizados, os Databases podem mais atrapalhar do que ajudar o ritmo produtivo.

Empresas que começam a migrar para a jornada da transformação digital devem pensar desde o início em planejar a integração e a estruturar os dados corretamente, para facilitar os serviços de análises, na busca por insights.

Dados marcados como spam, incompletos ou desatualizados estão sujos. Só que com o tratamento adequado toda a sujeira é higienizada.

Quais as melhores práticas para a limpeza de dados?

Higienizar implica em verificar todos os dados disponíveis de uma corporação. Essa verificação é útil para ajudar o gestor a definir quais conteúdos são relevantes para integrar databases limpos. A partir daí, há menos dificuldades para encontrar índices que assegurem as corretas tomadas de decisões.

Descubra abaixo 5 dicas para limpar os dados corporativos:

1 — Escolher o método de higienização para aplicar

Há duas metodologias para a limpeza de dados: Manual e automática. Manualmente significa que o analista analisa cada ponto para decidir se vale a pena manter, atualizar ou deletar.

Ao longo dos anos diversos relacionamentos são fortalecidos. Contudo, as coisas se perdem no caminho, prejudicando a facilidade de contato entre uma instituição e um consumidor. Isso explica o porquê de higienizar.

Automaticamente, uma instituição aplica um software gerador de lead. O programa higieniza grandes volumes no automático, conforme períodos ou tipo de conteúdo.

É para excluir os dados corretos? Depende da interpretação da empresa e do analista.

Convém indicar que é fundamental manter uma ótima relação com clientes e fornecedores. Porém, às vezes, por mais que as informações estejam corretas, o contato se torna inválido e irrelevante ao database.

2 — Higienizar o banco de dados

O passo basilar para a limpeza de dados é higienização. Escolha um provedor ou alguém do staff que conheça data science e os ciclos produtivos da empresa para a tarefa.

A purificação do banco de dados tem por finalidade deletar as informações incorretas das listas. Dessa forma, no futuro a empresa enfrenta menos problemas para estabelecer contatos e tratar sobre:

• Envio de promoções;
• Negociação de melhores prazos ou métodos de pagamento;
• Período de entregas;
• Personalização de demandas;
• Serviços de suporte.

Um cuidado especial ao higienizar é assegurar que as informações disponíveis estejam em conformidade com a realidade, produtiva e mercadológica.

O consumidor mudar o número de celular sem realizar a mudança no cadastro consiste em algo comum, por exemplo. Despoluir significa atualizar dados como:

• CNA;
• CNPJ;
• Credit Card;
• E-mail;
• RG;
• Natureza Jurídica;
• Telefone celular ou residencial.

É necessário concluir a substituição dos dados novos por dados antigos, antes de disponibilizar para as equipes autorizadas trabalharem com efetividade.

3 — Otimizar listas

Otimização produtiva com as informações adicionais dos prospectos não é difícil, se os dados estão despoluídos. São diversos atributos a serem trabalhados para otimizar as listas de contatos. Alguns dos exemplos populares:

• Capacidade de compra;
• Comportamento;
• Cultura;
• Dados demográficos;
• E-mail;
• Matriz;
• Redes sociais;
• Sites.

A divisão demográfica engloba critérios geográficos que, embora teóricos, ajudam a melhorar os processos de compras, com envios de promoções específicas e outras estratégias comerciais.

Defina conforme bairro, cidade, estado ou país. Não esqueça de considerar a faixa etária para direcionar as ações conforme características personalizadas. O gênero pode potencializar as formas de comunicação personalizada.

Vale a pena incluir o nível de envolvimento com o negócio. Defina clientes antigos ou novos, assim como os piores e melhores fornecedores. Todos stakeholders são incluídos para uma otimização de listagem.

Se a entidade utiliza técnicas de funil para atrair e fidelizar clientes, então esse assunto requer inclusão na lista otimizada, com elementos que ajudam na identificação do estágio na jornada de compra.

Otimizar listas é possível inclusive no pós-compra. Ao coletar respostas de e-mails NPS dos consumidores, a empresa segmenta conforme os diferentes comportamentos.

De um modo geral, com esse aprimoramento, a equipe consegue enviar mensagens mais específicas para cada nível da nutrição.

4 — Estabelecer um cronograma

Não basta realizar a limpeza de dados uma vez na vida corporativa e pronto! As informações estão em constante movimento, mostrando novos padrões de comportamentos identificados por empresas dispostas a liderarem mercados.

A limpeza de dados é atividade periódica. Em parte, o período para limpar depende do volume de dados que uma organização processa todos os dias. Essa atividade pode ser diária, semanal, mensal ou anual.

5 — Manter em segurança

Dados prontos necessitam de armazenamento em locais seguros. Isso porque parte importante da inteligência empresarial está definida no database limpo.

Portanto, é imprescindível reduzir os riscos de acessos desautorizados, que podem enviar o conteúdo para concorrentes.

Outro perigo a ser evitado são os ransomwares. Sequestros informativos crescem rápido como uma modalidade de cibercrime, tendo como principais vítimas as grandes empresas brasileiras com baixos investimentos em segurança.

Procure armazenar os dados na nuvem, em vez dos servidores locais. Com isso, as empresas contratantes recebem assistência e mais segurança das multinacionais tecnológicas com as melhores infraestruturas do mundo para proteger as informações.

Justificativas para limpar os dados corporativos

Em primeiro lugar, data cleaning (ou, limpeza de dados) assegura que os dados estão compatíveis, com os problemas operacionais que um empreendimento tem probabilidade de enfrentar.

Limpar dados é o que faz a empresa conhecer a si mesma. A limpeza potencializa o uso de databases purificadas para deliberar certo e rápido no dia a dia de trabalho.

Um outro ponto, essa tarefa funciona como uma espécie de verificação detalhista. Aproveitável para entender se os dados disponíveis estão prontos para alimentar os algoritmos das aplicações com IA (Inteligência Artificial).

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Uma empresa Data Expert referência em limpeza de dados facilita nos processos de higienização efetiva. Os consultores da DataEX trabalham em conjunto com o time de TI dos contratantes para otimizar efeitos de data cleaning.

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