Desvendando o DAMA DMBOK: Meus Primeiros Passos em Qualidade de Dados (e umas Fórmulas Curiosas!)
Estou embarcando em uma jornada fascinante no mundo dos dados, e um dos primeiros "monstros" (no bom sentido, juro!) que encontrei foi o DAMA DMBOK. Já ouviram falar? Confesso que no começo parecia um bicho de sete cabeças, mas quanto mais eu leio e tento entender, mais percebo a importância gigantesca desse guia para quem trabalha (ou quer trabalhar) com dados.
Basicamente, o DAMA DMBOK (Data Management Body of Knowledge) é tipo uma "bíblia" para a gestão de dados. Ele reúne um monte de conhecimento, melhores práticas e conceitos sobre como gerenciar dados de forma eficaz em uma organização. E olha, não é só sobre tecnologia, viu? É sobre governança, arquitetura, segurança, e claro, algo que me chamou muito a atenção: Qualidade de Dados.
Recentemente, me deparei com um pedacinho desse universo que me fez parar e pensar: como a gente mede a qualidade dos nossos dados? E foi aí que encontrei umas fórmulas bem interessantes que, a princípio, pareciam complicadas, mas depois de um tempo de "quebra-cabeça", começaram a fazer sentido.
Olhem só:
ValidDQI(r)=TestExecutions(r)(TestExecutions(r)−ExceptionsFound(r))
e
InvalidDQI(r)=TestExecutions(r)(ExceptionsFound(r))
Pelo que entendi (e se eu estiver errado, me corrijam, por favor, estamos todos aprendendo!), essas fórmulas nos ajudam a calcular o DQI (Data Quality Index), ou seja, um índice de qualidade dos dados.
- O TestExecutions(r) seria o número total de testes ou verificações que fizemos para uma regra (r).
- O ExceptionsFound(r) é o número de "problemas" ou exceções que encontramos ao aplicar essa regra.
Então, o ValidDQI(r) nos dá uma porcentagem de dados "bons" ou corretos em relação ao total, enquanto o InvalidDQI(r) nos mostra a porcentagem de dados que apresentaram problemas. É tipo calcular o percentual de acertos e erros em uma prova!
Acho super legal como algo que parece abstrato, como a "qualidade de dados", pode ser traduzido em métricas e números. Isso nos dá uma base sólida para entender onde estamos errando, onde podemos melhorar e, principalmente, como garantir que os dados que usamos para tomar decisões sejam confiáveis.
Ainda estou no começo dessa jornada com o DAMA DMBOK, mas já percebo que ele é um recurso inestimável para qualquer profissional de dados. É um guia para construir uma base sólida e garantir que os dados, que são o novo "ouro", sejam tratados com o devido valor e cuidado.
E vocês, já tiveram algum contato com o DAMA DMBOK? O que acham sobre a importância da qualidade de dados? Compartilhem suas experiências e insights nos comentários! Adoraria aprender com vocês também.
