Como fazer uma limpeza de dados numa empresa: Guia para otimizar as suas informações

Atualmente, saber como fazer uma limpeza de dados numa empresa tornou-se determinante. Embora esses dados possam ser valiosos, também podem tornar-se um fardo se não forem geridos adequadamente. O excesso de dados, incluindo informações obsoletas, duplicadas ou irrelevantes, pode levar a ineficiências operacionais, maiores custos de armazenamento e um aumento dos riscos de segurança. É aqui que entra em jogo a limpeza de dados empresariais, um processo determinante para as organizações que procuram otimizar os seus sistemas de informação e obter o máximo valor do seu ativo digital mais crítico: os dados.

O que é a limpeza de dados numa empresa?

A limpeza de dados — também conhecida como Data Detox — refere-se à prática de identificar, depurar e eliminar dados desnecessários dentro dos sistemas de uma organização. É comparável a uma limpeza profunda, onde todas as informações são revistas para filtrar o que já não acrescenta valor. Este processo pode incluir a eliminação de dados obsoletos, a eliminação de duplicados, o arquivamento de informações históricas e a reorganização do armazenamento.

Por que é importante fazer uma limpeza de dados?

• As empresas beneficiam enormemente da implementação de uma estratégia de depuração de dados:
• Redução de custos: eliminar dados desnecessários diminui as despesas em armazenamento, processamento e gestão.
• Maior eficiência: um menor volume de dados facilita o acesso e a análise das informações realmente úteis.
• Melhoria da segurança: minimiza a exposição a riscos ao reduzir a quantidade de dados sensíveis armazenados e facilita o cumprimento de regulamentos como o RGPD.
• Tomada de decisões mais informada: os dados depurados permitem decisões mais estratégicas, com menor margem de erro.
• Otimização da monetização: ao concentrar-se em dados úteis e fiáveis, maximiza-se o seu potencial de gerar valor económico.
• Redução dos riscos associados aos dados obscuros: estes dados não utilizados representam um risco à segurança, custos desnecessários e possíveis violações regulatórias.

 

Riscos de manter dados sem limpar

Uma empresa que não realiza limpezas periódicas do seu ecossistema de dados expõe-se a múltiplas ameaças:

• Perdas financeiras: dados errados podem alterar decisões estratégicas e provocar consequências económicas.
• Danos à reputação: a manipulação ou filtração de dados afeta diretamente a imagem de marca.
• Sanções legais: por não cumprir as regulamentações sobre proteção de dados.
• Instabilidade operacional: dificuldade em aceder a informações relevantes em momentos críticos.

Tipos de ataques relacionados a dados contaminados

No contexto atual, em que a inteligência artificial depende de grandes volumes de dados, é fundamental prevenir os chamados ataques de envenenamento de dados:

• Ataques de disponibilidade: inserem ruído para degradar a precisão dos modelos.
• Ataques de integridade: alteram etiquetas para que os modelos aprendam de forma errada.
• Ataques de confidencialidade: permitem extrair informações sensíveis através do treino de IA.

Ferramentas como Recorded Future ou MISP permitem detetar padrões anómalos e mitigar este tipo de ameaças.

 

Estratégias para uma limpeza de dados eficaz

Uma boa limpeza de dados na empresa deve seguir uma abordagem planeada, dividida em várias etapas:

●     1. Identificação de dados obsoletos

• Análise de metadados: rever datas de criação ou modificação para detetar informações inativas.
• Acompanhamento da utilização: identificar os conjuntos de dados que apenas são consultados.
• Políticas de retenção: definir ciclos de vida para cada tipo de dado e automatizar a sua eliminação ou arquivo.

●     2. Eliminação de duplicados

• Software especializado: Detetar registos redundantes em bases de dados.
• Padronização: Corrigir inconsistências de formato ou nomenclatura que geram duplicação.

●     3. Gestão do ciclo de vida dos dados

• Categorização: classificar de acordo com a criticidade ou nível de uso.
• Armazenamento escalonado: Utilizar meios mais económicos para dados pouco utilizados.
• Arquivo seguro: Manter os históricos disponíveis, mas fora do sistema ativo.

 

Tecnologias que facilitam a limpeza de dados

Várias soluções tecnológicas são projetadas para apoiar este processo:

• Data Lakes: armazenam todos os tipos de dados e facilitam a classificação e a análise.
• Data Fabrics: unificam dados entre sistemas, melhorando o acesso e a rastreabilidade.
• Data as a Service (DaaS): Oferece acesso sob demanda a dados limpos e verificados.
• Ferramentas de Data Governance: promovem a coerência, integridade e conformidade regulamentar.

 

O que é Data Mesh e como melhora a qualidade dos dados?

O Data Mesh organiza os dados por domínios empresariais, o que permite:

• Propriedade dos dados: cada equipa é responsável pela qualidade e manutenção dos seus dados.
• Dados como produto: em vez de apenas recolher, pensa-se em entregar valor a partir de cada dado.
• Plataformas de autoserviço: as equipas podem gerir e consumir dados sem depender de áreas centrais.
• Governação federada: São estabelecidas políticas globais, mas com autonomia por unidade.

Este modelo facilita a realização de limpezas de forma eficaz e preserva a integridade das informações.

 

Melhores práticas para manter os dados limpos

• Definir funções claras e responsáveis por domínio.
• Aplicar controlos automatizados para verificar a qualidade.
• Programar limpezas periódicas.
• Medir indicadores de integridade, exatidão e coerência.
• Integrar ferramentas de análise contínua.

 

Casos de sucesso

Várias empresas implementaram com sucesso estratégias de Data Detox, obtendo benefícios significativos:

• Spotify: A plataforma de streaming de música utiliza um modelo descentralizado de gestão de dados, onde pequenas equipas autónomas (“squads”) gerem diferentes aspetos do produto e os dados associados.
• Valve Corporation: A empresa de videojogos eliminou os cargos e as hierarquias, permitindo que os funcionários trabalhem em qualquer projeto e gerenciem os dados de forma autónoma.
• Gore-Tex: A empresa de materiais científicos adotou uma estrutura “lattice” sem organogramas tradicionais, promovendo a comunicação direta e a gestão descentralizada da informação.
• Uber: A empresa de transporte implementou estratégias de monetização de dados utilizando as informações recolhidas para otimizar as rotas de viagem, prever a procura e oferecer publicidade direcionada.
• Eskimi: A plataforma de publicidade programática utiliza dados de comportamento do consumidor para oferecer publicidade direcionada e melhorar a eficiência das campanhas publicitárias.

Algumas considerações importantes

Dificuldades	Considerações
Resistência à mudança	Comunicar os benefícios da limpeza de dados aos funcionários.
Gestão de riscos	Avaliar os riscos associados à eliminação de dados.
Conformidade regulamentar	Garantir que o processo de limpeza de dados cumpre as leis e regulamentos de proteção de dados.

Conclusões

O Data Detox ou limpeza de dados, é um processo de grande importância para as empresas que procuram otimizar os seus sistemas de dados e obter o máximo valor das suas informações. Ao eliminar dados desnecessários, as empresas podem reduzir custos, aumentar a eficiência, melhorar a segurança e tomar decisões mais informadas. Além disso, o Data Detox pode melhorar as estratégias de monetização de dados, reduzir os riscos associados a dados obscuros e contribuir para a democratização dos dados.

A implementação da limpeza de dados pode apresentar algumas complicações, como a resistência à mudança, a gestão de riscos e a conformidade regulatória.

Realizar uma limpeza de dados na empresa não é apenas uma questão técnica: é um passo estratégico.

Se quiser saber se a sua organização precisa de uma limpeza de dados, comece com um diagnóstico simples.