Qualidade de Dados - Dataprev

Qualidade de dados: muito mais do que um problema técnico
Nicolau Reinhard
Benjamim Bloom diz que o conhecimento é desenvolvido ao longo de níveis de
competência crescente e identifica seis deles. Conhecimento é a apreensão de
fatos e conceitos e de palavras que compõem certo corpo de conhecimento.
Compreensão, por sua vez, significa integrar esses fatos e conceitos, esse vocabulário,
de maneira significativa, de modo que o aprendiz seja capaz de utilizar essa
ferramenta; ele deve não apenas tomar conhecimento, mas ser capaz de aplicar
esse conhecimento. A seguir (Aplicação), o usuário é capaz de aplicar determinado
conhecimento fora do contexto original, por exemplo, da sala de aula em que ele
foi apresentado; é capaz de identificar problemas seus, bem como o conhecimento
aplicável a eles; pode predizer, enfim, o efeito de aplicar ou não determinado
conhecimento. No nível da Análise, o usuário é capaz de identificar novas situações
de aplicação daqueles conhecimentos, relacionando-o a outros conhecimentos
que ele já detém; isso significa uma incorporação muito mais sofisticada do
conhecimento. Na Síntese, o aprendiz consegue apreender o novo conhecimento
(do que acabou de saber em relação ao que já sabia). Por fim (Avaliação), ele
desenvolve a capacidade de avaliar as situações nas quais se aplicam ou não
determinado conhecimento.
A Figura 4 apresenta um modelo de análise na área de qualidade de dados. Seu
preenchimento nos traz informações sobre os agentes com os quais iremos
trabalhar, se necessitamos de novos membros na equipe, quais competências
precisam ser atendidas etc. Encimando a segunda e terceira colunas estão as
quatro características básicas da qualidade de dados: acurácia e completeza, que
olha para os dados em si; e tempestividade e consistência, que olha para o uso
desses dados por parte do agente. Na primeira coluna, os seis níveis de conhecimento
estão agrupados de dois em dois. Desse modo,
podemos avaliar os agentes, verificar o quanto eles
contribuem, que competência trazem para o processo:
se alta, média ou baixa. Enfim, é uma ferramenta
de diagnóstico utilizada na fase de pré-projeto; seu
uso se mostrou bastante interessante em um trabalho
feito por pesquisadores na área de projetos. Eles
avaliaram a equipe prevista para o projeto: qual
conhecimento explícito ela tinha do projeto, tanto no
que se referia à tecnologia como aos processos que
iriam receber o sistema de informação; sua competência
técnica e conhecimento sobre a organização,
entre outros. Isso quanto ao conhecimento formal,
mas também puderam ter ideia da dimensão do
conhecimento tácito das práticas daquela organização,
das práticas da tecnologia, a “malícia” do sistema.
Conforme esses autores, podemos nos encontrar em diferentes situações: (1) uma
em que os membros da equipe têm alto conhecimento explícito, alta competência
técnica, mas têm baixo conhecimento tácito da situação efetiva – nessa situação,
o conhecimento inicialmente irá apenas se transferir, aumentando muito pouco,
porque ele tem ainda que ser adquirido; (2) aquela em que a equipe tem alto
conhecimento explícito e alto conhecimento tácito – a transferência de conhecimento
entre os membros será inicialmente bastante maior; (3) outra em que se
tem baixo conhecimento explícito e baixo conhecimento tácito. Neste caso,
inicialmente se produzirá pouco conhecimento, mas que irá aumentando à
medida que os membros obtêm mais conhecimento; o desempenho da equipe,
Figura 4
Modelo para avaliação
da qualificação da
equipe e disponibilidade
de informações
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