Dados divergentes: o que são, causas e como resolver esse problema?

Muitos profissionais já se depararam com um cenário desafiador: a inconsistência entre informações que, em tese, deveriam ser idênticas. Essa situação é definida como dados divergentes. 

Tal divergência pode gerar frustração e impactar a confiabilidade das análises, além de ser caracterizada pela apresentação de números ou fatos distintos em diferentes fontes ou relatórios para a mesma métrica.

Neste artigo, explicaremos o conceito de dados divergentes, explorando suas causas e os impactos que exercem sobre as operações e a tomada de decisões estratégicas, além de apresentar um panorama de como resolvê-los e evitá-los.

Boa leitura!

O que são dados divergentes?

Tratam-se de informações que deveriam ser idênticas ou altamente consistentes em diferentes sistemas, bancos de dados ou relatórios, mas que, na prática, apresentam variações. 

Essa divergência pode ocorrer em valores numéricos, textos, datas ou, até mesmo, na estrutura dos dados. A essência do problema reside na falta de uma “fonte única de verdade”, na qual todos os sistemas e processos se baseiam para ter uma visão unificada e precisa da informação. 

Imagine que Débora trabalhou em uma empresa e, na carteira de trabalho, a data de início era 1º de janeiro de 2010. No entanto, ao consultar seu Extrato do CNIS (INSS), a mesma data apareceu como 1º de março de 2010. 

Para piorar, ao verificar suas informações na Receita Federal, o salário declarado para aquele período é inferior ao que ela de fato recebeu.

Nesse caso, identificamos dados divergentes entre o INSS e a Receita Federal:

• No INSS: o início do vínculo não corresponde à carteira, o que pode afetar o cálculo do tempo de contribuição da Débora;
• Na Receita Federal: o valor do salário declarado está incorreto, o que pode gerar problemas futuros com o INSS, pois os dados são cruzados.

A inconsistência entre essas fontes, que deveriam refletir a mesma informação, caracteriza claramente a presença de dados divergentes.

Quais são as causas dos dados divergentes?

Identificar a causa raiz dos dados divergentes é o primeiro passo para resolver o problema. E acredite: as origens podem ser diversas e complexas.

Confira as principais causas:

Erros de digitação ou entrada manual

A forma mais comum e, muitas vezes, mais simples de causar dados divergentes é o erro humano na entrada de dados. Um número digitado incorretamente, uma letra trocada em um nome, uma data inserida em formato incorreto podem gerar inconsistências. 

Pense em uma planilha onde a equipe de vendas insere os dados dos clientes manualmente; basta um pequeno deslize para que um campo de e-mail ou telefone seja preenchido de forma errada, gerando dados divergentes em relação a outro sistema.

Falta de padronização

Quando diferentes equipes ou departamentos usam formatos distintos para registrar a mesma informação, os dados divergentes são quase inevitáveis. 

Por exemplo, uma equipe pode registrar datas no formato “DD/MM/AAAA”, enquanto outra usa “MM-DD-AAAA”. Ou ainda, um produto pode ser descrito de uma forma em um sistema e de outra em outro. 

Sem um padrão claro, cada sistema cria sua própria “linguagem” de dados, dificultando a comunicação e a unificação.

Sistemas não integrados ou mal integrados

Empresas frequentemente utilizam múltiplos sistemas para diferentes funções: 

• CRM para clientes;
• ERP para finanças;
• E-commerce para vendas, etc. 

Se esses sistemas não “conversam” entre si de forma eficiente ou se a integração foi feita de forma superficial, os dados divergentes surgirão. 

A informação pode ser atualizada em um sistema, mas não replicada corretamente nos demais, ou pode ser inserida de forma diferente em cada um.

Migração de dados mal executada

Mudar de um sistema antigo para um novo é um processo complexo. Se a migração de dados não for planejada e executada com extremo cuidado, é muito provável que surjam dados divergentes. 

Campos podem ser mapeados incorretamente, dados podem ser truncados ou corrompidos, e inconsistências podem ser introduzidas durante o processo, levando a uma base de dados com inconsistências e informações conflitantes.

Duplicidade de dados

Ter o mesmo registro várias vezes no seu banco de dados é um grande gerador de dados divergentes. 

Por exemplo, um cliente pode ser cadastrado duas vezes com pequenas variações no nome ou endereço. Isso não só infla os dados, mas também gera confusão sobre qual registro é o “certo” e, consequentemente, produz dados divergentes quando se tenta consolidar a informação.

Falta de governança de dados

A ausência de governança de dados, políticas e processos claros sobre como os dados devem ser coletados, armazenados, acessados e utilizados é um terreno fértil para dados desiguais. 

Se não há alguém responsável por garantir a qualidade e a consistência dos dados, e se não existem regras definidas para o uso e a atualização das informações, cada um fará do seu jeito e os dados divergentes virão à tona.

Vale ressaltar que a governança de dados tem um crescimento projetado para US$ 8,03 bilhões em 2029, a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 19,72%. Os dados são da Mordor Intelligence e mostram a sua importância.

Leia também: Inteligência de dados: como ajuda a tomar decisões

Qual o impacto dos dados divergentes?

Os dados divergentes não são apenas um incômodo técnico; eles têm um impacto real e significativo nos negócios e podem comprometer decisões, desperdiçar recursos e, até mesmo, afetar a reputação da empresa.

Confira os principais impactos:

• Decisões estratégicas equivocadas: levam à análise de dados imprecisos e decisões baseadas em informações erradas, o que resulta em investimentos ineficientes e perda de oportunidades;
• Desperdício de tempo e recursos: exige horas valiosas da equipe para conciliar informações e corrigir erros, desviando o foco de atividades produtivas e aumentando custos;
• Perda de confiança nos dados: usuários perdem a confiança nas informações, o que pode levar a decisões intuitivas em vez de fatos concretos e impactar negativamente a cultura de dados da empresa;
• Dificuldade na integração de sistemas e processos: complica a comunicação entre plataformas e atrasa projetos, o que inviabiliza a implementação de novas tecnologias;
• Problemas com conformidade e auditoria: podem gerar multas e sanções legais, pois indicam falhas nos controles de dados internos e comprometem a saúde financeira e legal da empresa;
• Insatisfação do cliente: resulta em experiências inconsistentes e frustrantes e afeta a percepção da marca e a fidelidade.

Leia também: Diferença entre dados e informação e como fazer a gestão desses elementos

Como resolver e evitar dados divergentes?

A boa notícia é que existem estratégias eficazes para resolver e, mais importante, evitar os dados divergentes. É um esforço contínuo, mas que vale a pena para garantir a qualidade das suas informações.

Veja algumas dicas de como resolvê-los e evitá-los:

1. Governança de dados robusta

Este é o pilar central para combater os dados divergentes. Implemente uma estrutura de governança de dados que defina:

• Propriedade dos dados: saiba quem é responsável por quais dados;
• Padrões de dados: defina formatos, regras e convenções para a entrada e armazenamento de dados;
• Políticas de qualidade de dados: estabeleça métricas e processos para monitorar a qualidade dos dados;
• Auditorias regulares: verifique a conformidade com as políticas de dados;
• Treinamento: eduque as equipes sobre a importância da qualidade dos dados e como segui-las.

Com uma governança de dados clara, a probabilidade de ter informações divergentes diminui drasticamente.

2. Validação e limpeza de dados

Antes de usar qualquer dado, valide-o. Ou seja, verifique se os dados estão no formato correto, se são consistentes com as regras de negócio e se não há valores ausentes ou incorretos. 

A limpeza de dados envolve identificar, corrigir ou remover esses dados e informações desatualizadas. Ferramentas de qualidade de dados podem automatizar grande parte desse processo e ajudar a manter a integridade.

3. Integração de sistemas

Invista em soluções de integração que permitam que seus sistemas “conversem” entre si de forma eficiente. 

APIs (Interfaces de Programação de Aplicativos) e ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load) são exemplos de tecnologias que podem sincronizar dados entre diferentes plataformas, o que garante que as informações sejam atualizadas em tempo real e de forma consistente. 

4. Eliminação de registros duplicados

Implemente estratégias para identificar e mesclar registros duplicados, que pode ser feita por meio de algoritmos de correspondência de dados que comparam diferentes campos para encontrar semelhanças.

5. Treinamento e conscientização da equipe

A equipe que insere e utiliza os dados precisa compreender a importância da qualidade e consistência. 

Treinamentos regulares sobre as melhores práticas de entrada de dados, o uso correto dos sistemas e as políticas de governança são essenciais para evitar que dados divergentes surjam devido a erros humanos.

6. Monitoramento contínuo

A qualidade dos dados não é um projeto de uma única vez, mas um processo contínuo. Monitore regularmente a qualidade dos seus dados, identifique tendências de inconsistências e áreas onde os dados divergentes são mais propensos a aparecer.

Use dashboards e alertas para ser notificado sobre problemas de dados em tempo real.

TOTVS Assinatura Eletrônica

Já deu para entender que resolver os desafios dos dados divergentes é fundamental para a saúde de qualquer negócio, especialmente quando se trata de processos que exigem precisão e conformidade, certo?

Nesse cenário, o sistema de assinatura eletrônica da TOTVS desempenha um papel importante no processo. 

Pois, ao digitalizar e padronizar a formalização de documentos, ele garante que informações sejam capturadas de forma consistente e segura na origem, o que minimiza a chance de erros manuais e inconsistências que levam a dados desiguais. 

Com a assinatura eletrônica da TOTVS, você não apenas agiliza seus fluxos de trabalho, mas também assegura a integridade dos seus dados desde a primeira etapa.

Quer saber como ele pode revolucionar a gestão de documentos e a qualidade dos seus dados? Conheça o sistema de assinatura eletrônica da TOTVS!

Conclusão

Como você viu, dados divergentes representam a inconsistência de informações em diferentes sistemas ou relatórios, um desafio comum que compromete a confiabilidade das análises e decisões. 

Suas causas são variadas, desde erros manuais e falta de padronização até sistemas mal integrados e migrações de dados deficientes.

Para combatê-los, é fundamental adotar uma governança de dados robusta e estabelecer padrões e responsabilidades claras. 

Ao implementar as estratégias apresentadas, sua empresa não só resolverá os problemas existentes de dados divergentes, mas também construirá uma base de dados sólida e confiável. 

Portanto, essa base permitirá tomadas de decisão mais assertivas, otimização de processos e, consequentemente, um crescimento sustentável e seguro.

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