Evento apresenta cases do hospital americano Cedars-Sinai, que passou de 156 ocorrências de erros de dados para 2, e da brasileira Sky, que, ao internalizar o cleansing, melhorou a qualidade dos dados e cortou os custos em 60%.
Em 2007, após participar de um evento nos Estados Unidos sobre qualidade de dados, um grupo de empresários brasileiros (ligados às empresas G&P, MKTEC, NetCallCenter-Orbium, Inteligência de Negócios, System Marketing Consulting e Zip Code) resolveu suprir a carência do mercado por encontros com foco no tema, criando a Conferência Internacional de Qualidade de Dados.
Com o sucesso da primeira edição, no ano passado, o então denominado Grupo Brasileiro de Qualidade de Dados melhorou a estrutura da Conferência, convidando três especialistas internacionais para palestrarem na segunda edição, que ocorreu nesta quinta-feira (dia 8 de maio). Ao promover o evento, o objetivo do Grupo é auxiliar executivos e tomadores de decisão no aperfeiçoamento da qualidade da informação em suas corporações e, consequentemente, a ampliação de seus benefícios.
Um dos momentos mais instigantes da Conferência foi a palestra de Bruce Davidson, PhD diretor do Cedars-Sinai Medical Center, centro médico localizado em Los Angeles, nos Estados Unidos que implementou um Data Quality Management.
Com mais de 10 mil funcionários e 950 leitos, o hospital apresentava um grande número de erros nas informações, impactando negativamente o objetivo principal da instituição, que é cuidar e atender às necessidades dos pacientes. Por conta dos dados incorretos ou incompletos, os gestores careciam de relatórios consistentes, comparativos e confiáveis para apoiar a tomada de decisão e os erros não eram de responsabilidade de nenhum departamento. Como alternativa para modificar o quadro, a instituição investiu em um programa de gerenciamento da qualidade de dados, que teve início em 1998.
Para iniciar a ação, o hospital promoveu uma mudança de postura, se colocando como consumidor de dados e exigindo de sua equipe informações de alto nível, prontas para serem utilizadas. Uma equipe interna de consultoria foi criada e passou a gerenciar os dados como um produto, analisando e atendendo às necessidades dos consumidores daquelas informações. O CEO e o vice-presidente do hospital, bem como os diretores de todos os departamentos que provêem dados para a organização fazem parte da Unidade de Gerenciamento de Qualidade de Dados, grupo de trabalho responsável pela melhoria das informações, apontando os dados prioritários para a gestão do negócio e sugerindo soluções para os problemas apontados.
Em um primeiro momento, foram identificadas as áreas-problema na coleta e análise dos dados e todas as causas desses erros foram sinalizadas. O passo seguinte foi a correção dos erros listados e o desenvolvimento de um plano para evitar a repetição dos problemas. Houve ainda a integração entre tecnologia e gestão das informações, além da padronização dos dados em completude, atualidade, acessibilidade e precisão. “É necessário ter certeza que temos o hardware e o software certos para a gestão dos dados, mas também é preciso saber que as informações estão exatas o suficiente para serem usadas”, declara Davidson.
O processo é simples. O usuário ou executivo suspeita de erro nos dados. O sistema investiga e, se confirmada a incorreção, envia o problema para o departamento que originou o dado problemático para correção. Através da melhora na qualidade dos dados, o Cedars-Sinai conseguiu cortar e controlar os custos e aperfeiçoar o cuidado aos pacientes. Após a criação da Unidade de Gerenciamento de Qualidade de Dados a incidência de erros diminuiu e as incorreções passaram a ser solucionadas. Para se ter uma idéia, no último mês de abril, o número de problemas com dados foi de 156, dos quais 139 foram resolvidos. Já nos últimos 30 dias, foram reportados apenas 2 novos incidentes, ambos solucionados.
As lições aprendidas com a implantação do programa de gerenciamento da qualidade de dados no Centro Médico, segundo o diretor do hospital, foram: a mensagem deve ser simplificada e repetida constantemente; é melhor começar com projetos pequenos e tentar basear a força de operação em vitórias precoces; os esforços precisam incluir tanto a correção dos erros correntes quanto a prevenção de problemas futuros; é necessário criar um programa sustentável, através do estabelecimento e comunicação de rotinas padronizadas; o prolongamento dos problemas de dados são ocasionados, em geral, por divergências nos objetivos de negócios entre os departamentos produtores de dados. Muitas vezes basta alinhar as metas para acabar com os problemas.
Brasileiros também se preocupam com a qualidade dos dados
Nascida a pouco mais de uma década, em 1996, a empresa de televisão por assinatura Sky já conta com mais de 1,7 milhões de assinantes, o que lhe garante 31% de market share neste mercado. Segundo Márcia Monaco, gerente de Business Intelligence da empresa, a qualidade de dados é extremamente importante para o sucesso da companhia. “Dependemos dos dados para analisar os números, os indicadores de performance, e em cima dessa avaliação, planejarmos ações para o aumento do desempenho da equipe de vendas, como a personalização do atendimento e da oferta para o cliente”.
Consciente da importância da qualidade dos dados para seu negócio e carente de relatórios completos, com informações precisas que suportassem a tomada de decisões, a empresa investiu, no ano 2000, na implementação de um Data Warehouse (DW). Na época, o Database Marketing (ferramenta de segmentação de grupos de consumidores através da análise do seu perfil e do desenvolvimento de ações dirigidas, permitindo a melhor exploração do público e a descoberta de novos nichos de mercado) era “artesanal”. Da extração dos dados até o contato com o cliente, o processo levava cerca de 30 dias, diminuindo a eficácia das ações de marketing dirigidas. “Se o cliente se dizia insatisfeito no contato inicial com o atendente, nossa reação podia chegar tarde demais, quando a assinatura já havia sido cancelada”, exemplifica Márcia.
“Com o Data Warehouse, o processo de carga de dados passou a ser diário. Foi criado também um gerenciador de campanhas, para agilizar as ações de marketing da empresa”, complementa. A eliminação do prazo de 30 dias no processo proporcionou agilidade ao planejamento, geração e publicação de campanhas. Além disso, o DW possibilitou uma seleção mais precisa dos perfis de clientes, facilitando a personalização das ofertas.
Afora a demora, a empresa sofria com os erros nos dados. Apesar de terceirizar o processo de cleansing – a limpeza dos dados – muitas informações equivocadas continuavam nos bancos de dados, atrapalhando o plano de ação da empresa. Foi aí que a empresa decidiu implementar um DataSetting, ferramenta de cleansing comercializada pela SystemMarketing, passando a internalizar esse processo. Com a iniciativa, a Sky obteve uma redução de custos da ordem de 60% com o que se gastava em cleansing. Claro que os problemas na entrada dos dados sempre vão existir, devido a erros de digitação ou no preenchimento dos formulários, ou ainda por conta da desatualização dos dados (telefone, endereço, estado civil). Mas com o novo sistema, esses problemas diminuíram consideravelmente e as correções passaram a ser feitas em menor tempo.