Os custos da fraca qualidade dos dados

O impacto gerado pela fraca qualidade dos dados toma proporções mais ou menos graves na vida das organizações. Sendo que essas consequências, geralmente, são proporcionais à dimensão ou categoria da organização em causa. Ao pensarmos no governo dum país como uma organização em sentido lato, verificamos que as sequelas provocadas pelos defeitos ou ausências dos dados podem assumir amplitudes trágicas. Os prejuízos daí resultantes, medidos em termos de unidades monetárias, podem situar-se em verbas admiravelmente incríveis. Por exemplo, os E.U.A. com- pensaram em mais de 22 milhões de euros o governo chinês pelo ataque acidental sobre a sua embaixada na Bósnia. Porém, associado a este montante, outros danos mais sérios são impossí- veis de mensurar, como sejam a imagem dos serviços de inteligência e das unidades militares envolvidas, em sentido restrito, e a própria imagem do governo norte-americano, em sentido lato [Redman, 2004]. A câmara de comércio norte-americana [3] estima custos anuais imputados ao estado norte-americano na ordem dos 700 biliões de euros, em resultado de manifestações de fraca qualidade dos dados. Esta estimativa resulta dos aumentos dos bens e serviços, dos incre-

mentos das taxas, dos baixos salários, do maior desemprego, da estagnação económica e da pouca inovação tecnológica.

Reportando a organizações mais pequenas, os efeitos apesar de menos intensos são semelhan- tes. English alerta para a necessidade da determinação dos custos envolvidos originados pela fraca qualidade dos dados, para isso, recorre a um processo da Total Information Quality Mana-

gement (TIQM) capaz de efectuar a contabilização dos custos. Salienta, igualmente, a importância

da quantificação dos custos, na medida em que possibilita: a determinação dos reais impactos provocados pela fraca qualidade dos dados no negócio; permite tomar iniciativas que visem a me- lhoria da qualidade dos dados e serve de base para avaliar as iniciativas de melhoria da qualidade dos dados [English, 1999] [English, 2003a]. A efectiva avaliação dos custos exige o entendimento sobre as formas de incorrecção dos dados e os custos resultantes, sendo que, basicamente, a maioria dos problemas derivam da perda de desempenho de uma ou mais dimensões basilares dos dados [Cappiello & Francalanci, 2002]. A falha ao nível da dimensão exactidão poderá gerar a perda de confiança interna ou a comunicação de informações imprecisas (e.g. quartos de hotel vendidos ao preço de 59 euros em vez do real valor de 259 euros ou bilhetes de avião vendidos a 5 euros) [Redman, 2004]. A ausência de dados pode afectar a dimensão completude, provocando o desperdício de oportunidades ou a tomada de más decisões. Em relação às restantes dimen- sões podem ser observados comportamentos desajustados em relação às necessidades de infor- mação e que suscitam certamente prejuízos, mais ou menos quantificáveis, nas organizações. A obtenção dos custos reais é de difícil determinação, porque não é possível cingirmo-nos mera- mente aos custos tangíveis ou contabilísticos. Em geral, as verbas divulgadas consideram os cus- tos tangíveis, mais praticáveis de calcular e que resultam do esforço de detecção, da resolução dos erros e da duplicação das actividades [Redman, 2004]. Inerentemente aos prejuízos determi- náveis, uma outra classe de custos, mais ténue, mas significativamente mais violenta é passível de ser observada, são os designados custos intangíveis, também designados como incalculáveis ou ocultos. Estes são praticamente indetermináveis ou mesmo impossíveis de obter e são, por vezes, difíceis de ser verificados. Esta classe de custos respeita, nomeadamente, a questões de natureza sócio-organizacional e psico-organizacional como sejam: a moral dos funcionários, a desconfiança interna, o desaproveitamento de oportunidades, a motivação organizacional, as difi- culdades de alinhamento com a estratégia da organização, a responsabilização das acções toma- das e a imagem da organização na sociedade.

Comummente, na literatura temática verifica-se a adopção de um valor percentual, indicativo do montante equivalente aos danos causados às organizações pela utilização de dados de fraca qua-

lidade. Em [Redman, 1998], os custos tendem a representar entre os 8% e os 12% dos ganhos, podendo em certos casos atingir valores entre os 40% a 60%. Os custos associados à má quali- dade dos dados, segundo English, representam entre os 10% e os 25% dos proveitos ou do orça- mento total da organização (e.g. custos irrecuperáveis, custos de refazer tarefas, produtos ou ser- viços) [English, 1999]. Em [Olson, 2003] estima-se os custos provocados pela fraca qualidade dos dados no intervalo entre os 15% e os 25% dos proveitos operacionais. Mais recentemente, em [Redman, 2004], é estabelecido que apesar do valor referencial respeitar os 10% dos proveitos, estudos recentes apontam que um valor em torno dos 20% é uma estimativa mais razoável na realidade. O mesmo estudo descreve, igualmente, a regra 1 para 10, isto é, se os dados estão bons então o custo duma operação é de uma unidade monetária, se a qualidade dos dados é po- bre, então o custo da operação será de dez unidades monetárias. Abstraindo-nos da volatilidade dos valores percentuais apresentados pelos diferentes estudos, parece sintomático, que os custos provocados pela fraca qualidade dos dados assumem uma fatia significativa dos proveitos organi- zacionais. Acresce ainda, que em [Redman, 2004] os custos ocultos representam uma fatia de montante semelhante aos custos tangíveis. Em suma, podemos constatar que o conjunto destes valores supera várias vezes os investimentos comuns necessários para a melhoria da qualidade dos dados. Perante este panorama, a opção é de sentido único e consiste no esforço contínuo em busca da obtenção da melhor qualidade dos dados possível.