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Estrutura de dados: padronização e higienização no Open Finance

Estrutura de dados do open finance

Após mais de um ano no mercado, o Open Finance ainda enfrenta diversos desafios, sendo a estrutura de dados, ou seja, a padronização e higienização, um dos principais deles.   

Quando as informações dos clientes são compartilhadas, os dados são enviados em diversos tipos de formatos. Em alguns casos bastante desestruturados, o que dificulta uma padronização e extração de insights para as empresas.   

Os desafios na padronização de dados  

Cada instituição financeira pode ter suas particularidades, tecnologias e métodos na hora de estruturar dados. Algumas dificuldades surgem no uso de termos e categorizações diferentes para transações financeiras semelhantes.   

Porém, quando as informações passam a ser compartilhadas dentro do ecossistema do Open Finance, é preciso garantir uma camada mínima de padronização de dados. Ou seja, todos os participantes devem falar a mesma linguagem. Há grupos de trabalho criados pelo Banco Central dedicados a essa frente.  

Validação de dados   

Informações erradas, duplicadas, divergentes, incompletas, campos vazios são outros desafios que podem surgir no processo.  São muitas variáveis, o que pode tornar a validação e limpeza de dados ainda mais complexa.   

A validação inclui uma etapa conceitual e técnica. Do ponto de vista conceitual, é preciso entender se aquela informação faz sentido. Um campo de CPF, por exemplo, só pode aceitar caracteres numéricos. Na questão técnica, será preciso confirmar se de fato aquele CPF é válido.     

Quanto mais eficiente for a preparação dos dados, melhor será o aproveitamento e sucesso nas análises.  Se estiverem muito “sujos”, será preciso um esforço maior.  

Data cleasing: entenda como funciona  

Data Cleansing ou Data Cleaning são termos que se referem à técnica de tratamento e higienização de dados. Afinal, a pergunta que deve ser feita é: será que os dados são válidos e consistentes?   

O processo identifica e elimina erros, e transforma as inconsistências em informações coerentes. O que inclui correção de termos, validações, entre outros.  

Uma vez que os dados tenham sido limpos, é possível fazer o enriquecimento deles. Ou seja, melhorar as informações existentes e complementar outras.   

Geralmente, as tarefas são automatizadas, mas também são combinadas com a intervenção humana. O processo pode demandar tempo, porém será indispensável para a análise de qualidade. Também exigirá conhecimentos especializados, uso de tecnologias e processos de gerenciamento de dados bem definidos.  

Vantagens da limpeza de dados  

Os dados brutos podem não significar muita coisa, mas quando estruturados e corretos podem representar muitas vantagens para os negócios.  

  • Facilita as tomadas de decisões  
  • Permite a geração de insights valiosos 
  • Garante que os dados sejam precisos, confiáveis e completos 
  • Reduz inconsistências  
  • Melhora a produtividade na fase de análise e interpretação das informações  

Como consequência, a qualidade do atendimento ao cliente será melhor. A instituição conseguirá oferecer serviços e produtos mais personalizados, entendendo melhor sobre a vida financeira do seu cliente.  

Como a klavi ajuda a solucionar os desafios da estrutura de dados?   

Para quem pretende criar um app ou algum outro tipo de recurso que usa dados bancários abertos, é fundamental dar a devida importância à complexidade da limpeza e padronização de dados.   

Afinal, quando os dados brutos não são limpos de forma correta, não poderão ser enriquecidos, e consequentemente você não será capaz de extrair insights relevantes e agregar valor.   

Para solucionar o problema de estrutura de dados, a klavi desenvolveu uma tecnologia na qual elimina-se as transações inválidas e duplicadas por meio da inteligência e experiência com dados financeiros.   

Nesse sentido, é feita uma organização da base, higienização e padronização de dados, identificando as principais deficiências e principais GAPs de dados por instituição informante, entregando as informações com a devida qualidade.   

Dessa forma, são criadas categorizações eficientes, bem como algoritmos estáveis, variáveis e modelos estatísticos que antecipam os ganhos a partir do Open Finance.   

Se você está em busca de melhorar a estrutura de dados do seu negócio, deixando-os mais limpos e padronizados, entre em contato e conheça nossa solução 

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