Para se ter uma ideia, segundo a Gartner, a má qualidade de dados custa às organizações uma média de US$ 12,9 milhões por ano. Tudo isso evidencia como dados ruins podem corroer produtividade e gerar custos ocultos.
Além do impacto financeiro direto, a má gestão de dados gera ineficiências operacionais significativas, com dados ainda mais alarmantes. Por exemplo, profissionais de dados podem gastar até 60% do tempo limpando ou corrigindo informações, e equipes de vendas desperdiçam cerca de 27% do seu tempo com dados incompletos ou incorretos.
O efeito sobre clientes e parceiros também é relevante. Dados imprecisos levam a falhas em processos críticos, desde comunicação até entrega de produtos e serviços, impactando negativamente a confiança do cliente. E em um ambiente regulatório que caminha para ser dia após dia mais rigoroso, informações incorretas podem resultar em penalidades e danos à reputação.
Mas, afinal, como evitar estes custos que parecem invisíveis?
Investindo em governança e qualidade de dados. Não se trata só de tecnologia, mas também de estratégia, onde, ao estruturar processos claros, adotar ferramentas que automatizem a validação e limpeza de informações, capacitar equipes e estabelecer monitoramento contínuo, as empresas conseguem transformar dados em ativos confiáveis, reduzir perdas ocultas e aumentar eficiência operacional, confiança do cliente e capacidade de inovação.
Penso que esta é uma abordagem preventiva que protege a organização de riscos financeiros e reputacionais, ao mesmo tempo em que abre espaço para decisões mais ágeis e assertivas.
Empresas que não investem na gestão estratégica de seus dados acabam pagando um preço alto (muitas vezes invisível) que se reflete em perdas financeiras, baixa eficiência e reputação fragilizada. Por isso, transformar dados em ativos confiáveis é uma necessidade pungente para quem busca crescimento sustentável e competitividade no mercado atual.
