Guia para harmonização
de dados

A harmonização de dados garante consistência e compatibilidade alinhando dados de diferentes fontes em um formato comum.

Os dados são um registro do passado e uma contribuição decisiva para nossas decisões. Mas analisar dados isolados e dispersos em vários formatos pode ser trabalhoso e levar a erros dispendiosos. Ao garantir a compatibilidade dos dados, a harmonização pode trazer confiança em suas decisões orientadas por dados.

Este guia detalha o que é harmonização de dados, seus benefícios, as aplicações no mundo real e as ferramentas necessárias para que ela funcione para sua organização.

• O que é harmonização de dados?
• Benefícios da harmonização de dados
• Exemplos de harmonização de dados em ação
• Principais tecnologias para harmonização de dados
• Como funciona um sistema de harmonização de dados?
• Práticas recomendadas para harmonização de dados
• Desafios e soluções de harmonização de dados
• FAQ

A harmonização de dados é o processo de garantir que informações de vários conjuntos de dados, muitas vezes massivos, sejam consistentes e compatíveis. Isso envolve organizar e alinhar dados de diferentes fontes no mesmo formato ou padrão. 

A harmonização elimina a duplicação e os erros, o que é essencial quando, por exemplo, os dados se originam de diferentes países, unidades de medida, anos ou plataformas de dados. O resultado final são conjuntos de dados com unidades ou formatos consistentes, fáceis de comparar e analisar.

Por exemplo, analisar o desempenho do seu anúncio em várias plataformas de anúncios, cada uma com métricas de desempenho distintas, pode ser trabalhoso e demorado. Mas se os dados estiverem harmonizados, decidir onde seu orçamento é melhor gasto se torna uma tarefa fácil que pode ser automatizada.

As ferramentas e plataformas de harmonização podem harmonizar dados de várias fontes, como ERPs, CRMs, registros de saúde pública, medições científicas, mídias sociais, campanhas de e-mail e análises da web.

Abaixo estão algumas dimensões de harmonização:

• Formato de dados: padronização de dados em arquivos .csv, HTML e JSON.
• Esquema: Reconciliação de diferenças entre dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
• Unidades de medida: Conversão de milhas em quilômetros ou de libras em quilogramas.
• Semântica: Isso envolve reconciliar o significado dos termos, inclusive quando a mesma terminologia é usada com sentidos diferentes. Por exemplo, vários conjuntos de dados podem medir a incidência de uma doença em “adultos jovens”. No entanto, alguns podem definir o termo como pessoas de 18 a 22 anos, enquanto outros consideram a faixa de 18 a 30 anos.

Embora os termos sejam frequentemente utilizados como sinônimos, harmonização de dados e padronização de dados representam etapas diferentes da gestão de dados. A padronização consiste em transformar informações em um formato uniforme. Isso pode envolver a definição de um único padrão para datas, moedas, unidades de medida, nomenclaturas de clientes ou códigos de produtos.

Por exemplo, uma organização pode padronizar todos os registros de data para o formato DD/MM/AAAA ou converter diferentes unidades de medida para um único padrão utilizado pela empresa.

Depois que os dados são padronizados, ainda podem existir inconsistências entre sistemas diferentes. A harmonização de dados resolve essas diferenças ao reconciliar informações, eliminar duplicidades e estabelecer relações entre conjuntos de dados, criando uma base consistente para análises.

Ou seja, enquanto a padronização organiza os dados em formatos consistentes, a harmonização também considera o contexto, o significado e os relacionamentos entre informações provenientes de diferentes sistemas.

À primeira vista, a harmonização de dados e a integração de dados podem parecer semelhantes, mas desempenham funções distintas. A integração de dados combina dados de várias fontes em um único sistema, como um data lake, sem resolver inconsistências. A harmonização de dados leva isso um passo adiante, padronizando e alinhando dados e garantindo a consistência dos dados para análises e decisões precisas.

Em um ambiente de negócios cada vez mais orientado por dados, a harmonização de dados fortalece a confiança nas informações utilizadas para decisões estratégicas. Isso pode ajudar você a decidir, por exemplo, sobre alocação de orçamento, expansão de mercado, desenvolvimento de novos produtos, e estratégias de engajamento do cliente.

Além disso, dados harmonizados eliminam silos de informação entre departamentos e proporcionam uma visão unificada da operação e do cliente. Com uma base de dados consistente, os líderes conseguem identificar tendências com mais rapidez, acompanhar indicadores de desempenho em tempo real e tomar decisões com maior segurança, reduzindo o risco de análises conflitantes entre diferentes áreas.

A harmonização de dados também ajuda na colaboração entre as equipes, como a melhoria da eficiência operacional. Por exemplo, os departamentos de vendas e atendimento ao cliente podem colaborar de forma mais eficaz depois que os dados gerados forem harmonizados com um padrão comum.

Por fim, consolidar e padronizar dados significa que você pode atender aos requisitos regulatórios com mais facilidade. Com dados harmonizados, você pode gerar rapidamente relatórios de auditoria precisos e manter práticas de governança de dados, reduzindo o risco de multas ou danos à reputação e, ao mesmo tempo, construindo confiança com as partes interessadas.

Para realmente entender o poder da harmonização de dados, é útil vê-la em ação. Aqui estão alguns exemplos reais de como você pode usar dados harmonizados em sua organização.

A harmonização de dados desempenha um papel fundamental na IA e, especialmente, na IA agêntica. Os modelos de IA são treinados em vastos conjuntos de dados. A harmonização reduz o "ruído"dos dados e fornece dados consistentes para o treinamento de grandes modelos de linguagem (LLM). Agentes de IA, que tomam decisões e agem de forma autônoma com base em dados de fontes distintas, podem executar ações que levam ao resultado esperado quando os dados subjacentes estão limpos e harmonizados. Por exemplo, um agente de IA para e-commerce pode atuar como um concierge digital: conversar com um cliente, ajudá-lo a fazer um pedido ou processar uma devolução, com base em dados quase em tempo real de inventário, vendas e identificação do cliente.

A FedEx já enfrentou o desafio de dados de navegação na web e vendas de clientes em silos, o que levou três semanas para que as equipes de vendas organizassem as informações antes de entrarem em contato com clientes que abandonaram suas cotações de envio. 

A unificação e normalização de dados combinando dados de CRM, redes sociais e transacionais oferece uma visão de 360 graus de seus clientes, o que significa que suas equipes de marketing e vendas podem tomar decisões rápidas e lançar campanhas direcionadas antes que as vendas sejam perdidas.

À medida que a OpenTable, que ajuda restaurantes a preencher 1,7 bilhão de assentos por ano, cresceu globalmente, também aumentaram as demandas por atendimento ao cliente. Muitas das solicitações de suporte eram repetitivas, mas os agentes de atendimento da OpenTable precisavam lidar com dados desconectados e fragmentados para gerenciar tarefas rotineiras, como alterações de reservas. 

Quando os dados foram integrados e harmonizados em uma única fonte confiável, o atendimento ao cliente pôde se concentrar em situações mais complexas.

A conexão e harmonização de dados de tíquetes de serviço, registros de interação, e-mails e transcrições de chat pode oferecer uma imagem unificada de cada cliente que pode impulsionar a automação e melhores experiências do cliente.

A harmonização de dados exige uma estratégia de dados clara e as ferramentas certas. Aqui estão alguns exemplos de sistemas e plataformas.

• Plataformas de gerenciamento de dados mestres (MDM): Eles ajudam a estabelecer uma única fonte da verdade ao padronizar e sincronizar os dados centrais em toda a organização. Os exemplos incluem CRMs e ERPs.
• Ferramentas de integração de dados: Unifique ou transfira dados. Por exemplo, zero copy, que unifica dados sem duplicação, e ferramentas Extract-Transform-Load (ELT), que transferem dados em lotes.
• Data lakehouses e dados em tempo real em subsegundos plataformas: Grandes repositórios de dados que permitem aplicar suas próprias regras de negócios, analisar dados, treinar LLMs e entregar aplicações de IA.
• Ferramentas de limpeza e qualidade de dados: Identifique, corrija e evite inconsistências, para que os dados harmonizados permaneçam confiáveis.

Para decidir quais ferramentas e plataformas usar, comece definindo os resultados desejados e específicos que você deseja alcançar com dados harmonizados. Considere o volume e a variedade de seus dados, seu orçamento, experiência interna e número de recursos.

Um sistema de harmonização de dados automatiza o processo de reunir informações provenientes de diferentes fontes, padronizar formatos, reconciliar inconsistências e disponibilizar uma visão unificada para toda a organização. Em vez de tratar cada sistema de forma isolada, ele conecta dados dispersos para que possam ser utilizados com segurança em análises, operações e aplicações de inteligência artificial.

Embora as funcionalidades variem conforme a solução utilizada, um sistema de harmonização normalmente segue um fluxo semelhante.

O primeiro passo consiste em conectar diferentes fontes, como CRM, ERP, plataformas de marketing, atendimento ao cliente, sistemas financeiros e bancos de dados corporativos. O objetivo é reunir informações sem perder seu contexto de origem.

Depois da integração, o sistema aplica regras para padronizar formatos, identificar registros duplicados, reconciliar diferenças entre sistemas e enriquecer os dados quando necessário. Essa etapa aumenta a confiabilidade das informações antes que elas sejam utilizadas por usuários ou aplicações.

Após a harmonização, os dados passam a oferecer uma visão consistente da operação. Equipes de vendas, marketing, atendimento e liderança podem trabalhar com informações alinhadas, reduzindo divergências entre departamentos e apoiando decisões mais rápidas e precisas.

Um sistema de harmonização de dados normalmente oferece recursos como:

• Integração de múltiplas fontes de dados;
• Padronização automática de formatos e estruturas;
• Identificação e tratamento de registros duplicados;
• Reconciliação de inconsistências entre sistemas;
• Monitoramento da qualidade dos dados;
• Suporte à governança de dados;
• Preparação de dados para análises avançadas e inteligência artificial.

Uma estratégia de harmonização de dados bem executada requer foco e colaboração. Aqui estão três práticas básicas para o sucesso.

Desde o início, defina a finalidade dos seus esforços de harmonização de dados. Você quer melhorar a tomada de decisões, otimizar as experiências do cliente ou melhorar a conformidade regulatória? Objetivos claros orientam sua abordagem, mas também ajudam a medir o sucesso de seus esforços.

A harmonização de dados geralmente envolve várias equipes, incluindo TI, marketing, vendas, atendimento ao cliente, e ciência de dados. Envolva as partes interessadas desde cedo para garantir que todos concordem com os objetivos e para atender às necessidades de dados em todos os departamentos.

Você pode automatizar a harmonização de dados para facilitar o processo. As ferramentas automatizadas podem lidar com tarefas repetitivas, como mapeamento de campos, resolução de inconsistências e reconciliação de formatos, economizando tempo e reduzindo erros. O uso da automação significa que sua equipe pode se concentrar na coleta de percepções em vez de limpar dados.

Essas práticas essenciais podem ajudar você a criar uma base sólida para uma harmonização de dados bem-sucedida, facilitando o aproveitamento de todo o potencial dos seus dados.

Até mesmo as melhores tecnologias e práticas vêm com desafios, e a harmonização de dados não é diferente. Felizmente, existem algumas soluções práticas para ajudar você a superar obstáculos comuns.

A harmonização de dados só é eficaz quando os dados originais são de alta qualidade. Dados incompletos ou desatualizados podem prejudicar o processo.

• Solução: Implemente regras cuidadosas de validação de dados para identificar e corrigir erros. Monitore regularmente fontes de dados e integre verificações de qualidade aos seus fluxos de trabalho de harmonização para manter altos padrões.

Diferentes sistemas podem definir o mesmo ponto de dados de várias maneiras. Por exemplo, "ID do cliente" em um sistema pode corresponder ao "código do cliente" em outro. Essas discrepâncias semânticas podem criar erros.

• Solução: Crie um dicionário de dados padronizado que defina os principais termos e campos em todos os sistemas. Isso garante consistência e evita interpretações incorretas durante a harmonização.

A combinação de dados de várias fontes aumenta a complexidade de atender às regulamentações de privacidade, bem como o risco de violação. O manuseio incorreto de informações confidenciais pode levar a violações de conformidade ou abrir a porta para violações de segurança.

• Solução: Incorpore políticas de governança de dados ao seu processo de harmonização. Use ferramentas para rastrear a linhagem de dados e aplicar verificações automatizadas de conformidade para garantir que os requisitos regulatórios e de privacidade sejam atendidos.