Aliás, segundo um estudo da Gartner, de 2021, a má qualidade dos dados custa em média 12,9 milhões de euros por ano às organizações. «Quando falamos em qualidade, não nos referimos apenas a validação de informação, é mais profundo que isso», enfatiza Cristina Lobo Matias: «É ter dados nos quais confiamos, controlamos e gerimos e que estão actuais». No seu entender, esta qualidade dos dados é essencial para qualquer tomada de decisão e empresa que tenha como objectivo a prosperidade do negócio, porque permite, entre outras oportunidades, criar novas experiências para os clientes, dar respostas céleres aos temas de compliance/regulatórios e permite criar estruturas necessárias para inovar. «Pelo contrário, quando não existe, causa sérias dificuldades ao progresso e à inovação, além dos custos acrescidos associados ao tratamento e manipulação de informação».
Para Cristina Lobo Matias, se uma empresa quiser dar os passos seguintes de modernização, automação e aplicação de modelos de machine learning e inteligência artificial, torna-se ainda mais evidente o impacto que dados incorrectos e imprecisos têm nestas transformações digitais e que podem mesmo produzir resultados que sejam penalizadores para as empresas e sociedade.
Transformação digital tem sido prioridade
Nos últimos anos, a transformação digital tem sido uma das principais prioridades das organizações a nível internacional e o mercado português tem seguido essa tendência, com a pandemia a acelerar ainda mais esse movimento nos últimos meses. «Se, há uns anos, as organizações estavam focadas em criar os seus data warehouses para terem dados acessíveis, hoje em dia essas estruturas já estão montadas e os desafios são outros», garante a especialista da IBM, admitindo que, neste momento, as empresas portuguesas estão conscientes da importância que a qualidade dos dados tem para os resultados que obtêm, nas decisões que tomam e no impacto directo que isso tem na transformação digital. «Apesar da existência desta consciência, ainda há muito trabalho a fazer no que toca à organização de dados, metadados, informação, API, modelos e na operacionalização destes processos. Retomando a analogia ao tema que falamos aqui, há que perceber como conseguimos ter uma espécie de “data trust” nas nossas organizações».
A esta complexidade de operacionalização, Cristina Lobo Matias acrescenta a dificuldade associada à velocidade das empresas. «Muitas vezes, as necessidades urgentes de acesso a dados por parte das áreas de negócio, e o desconhecimento da eventual existência desses dados ou dificuldade de acesso aos mesmos, faz com que se tomem decisões que geram silos de dados. Logo, proliferam-se regras de negócio e cria-se uma nova informação que acaba por se tornar parca em qualidade e, que pode gerar inconsistências com impacto directo nos resultados».
Um longo caminho a percorrer
Ainda há muito por fazer em matéria de digitalização, não só em Portugal, mas também no mundo, diz Cristina Lobo Matias. Diversos estudos concluem que apenas cerca de 25% dos processos das empresas se modernizaram com a tecnologia cloud, que as empresas só utilizam 10% dos seus dados e que apenas 14% das empresas começaram a incorporar inteligência artificial nos seus processos. «Há, por isso, ainda um longo caminho a percorrer, mas podemos dizer que, agora sim, estamos a assistir à transformação digital».
