OBV e análise de dados de data governance (DG)

1. OBV e Análise de Dados de Data Governance (DG): Um Guia para Iniciantes

A Data Governance (Governança de Dados) tornou-se um pilar fundamental para organizações que buscam extrair valor máximo de seus dados, garantindo sua qualidade, segurança e conformidade. No entanto, a governança de dados não se limita a políticas e procedimentos; ela exige uma análise contínua e proativa dos dados em si. O Volume de Negociação On Balance (OBV - On Balance Volume), originalmente um indicador técnico de Análise Técnica utilizado em mercados financeiros, pode ser adaptado de forma surpreendentemente eficaz para auxiliar na análise de dados em contextos de Data Governance, fornecendo insights valiosos sobre a saúde e a confiabilidade dos dados. Este artigo explorará a fundo a relação entre OBV e Data Governance, com foco em como iniciantes podem utilizar essa ferramenta para melhorar a qualidade dos dados e mitigar riscos.

O que é Data Governance?

Antes de mergulharmos no OBV, é crucial entender o que engloba a Data Governance. Em sua essência, a Data Governance é um conjunto de regras, políticas, padrões e processos que garantem que os dados sejam gerenciados de forma consistente e eficaz em toda a organização. Seus objetivos principais incluem:

**Qualidade dos Dados:** Garantir que os dados sejam precisos, completos, consistentes e oportunos. Isso está diretamente relacionado à Qualidade de Dados.
**Segurança dos Dados:** Proteger os dados contra acesso não autorizado, uso indevido e perda. A Segurança da Informação é um componente vital.
**Conformidade Regulatória:** Assegurar que o tratamento de dados esteja em conformidade com leis e regulamentos relevantes, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil e o GDPR na Europa.
**Disponibilidade dos Dados:** Garantir que os dados estejam acessíveis quando e onde forem necessários, para as pessoas certas. Isso envolve a Gestão de Metadados.
**Otimização do Valor dos Dados:** Maximizar o valor dos dados como um ativo estratégico da organização.

Uma boa implementação de Data Governance requer o envolvimento de diversas áreas da empresa, incluindo TI, negócios, jurídico e compliance. É um processo contínuo de melhoria, e não um projeto único.

Entendendo o OBV: Origens e Cálculo

O OBV foi desenvolvido por Joseph Granville na década de 1960 como uma ferramenta para analisar a relação entre preço e volume em mercados de ações. A premissa básica é que o volume de negociação pode confirmar tendências de preço. Se o preço está subindo e o volume também está aumentando, isso sugere que a tendência de alta é forte e sustentável. Por outro lado, se o preço está subindo, mas o volume está diminuindo, isso pode indicar que a tendência de alta está enfraquecendo.

O cálculo do OBV é relativamente simples:

1. **Dia Inicial:** O OBV inicial é definido como o volume do primeiro dia. 2. **Dias Subsequentes:**

   *   Se o preço de fechamento do dia atual for maior que o preço de fechamento do dia anterior, o volume do dia atual é adicionado ao OBV anterior.
   *   Se o preço de fechamento do dia atual for menor que o preço de fechamento do dia anterior, o volume do dia atual é subtraído do OBV anterior.
   *   Se o preço de fechamento for igual ao do dia anterior, o OBV permanece inalterado.

Em termos matemáticos:

`OBV = OBV_anterior + (Volume_atual * (Preço_Fechamento_atual - Preço_Fechamento_anterior) / |Preço_Fechamento_atual - Preço_Fechamento_anterior|)`

Essa fórmula garante que o volume seja adicionado ou subtraído dependendo da direção do movimento do preço.

Adaptando o OBV para Data Governance

Embora originalmente projetado para mercados financeiros, o conceito central do OBV – a relação entre "volume" e "movimento" – pode ser aplicado à análise de dados em um contexto de Data Governance. Nesse caso, o "preço" pode ser substituído por uma métrica de qualidade de dados, e o "volume" pode representar o número de registros de dados afetados por uma determinada mudança ou evento.

Por exemplo:

**"Preço"**: Uma métrica de qualidade de dados, como a taxa de preenchimento de um campo obrigatório, a precisão de um código postal ou a consistência entre diferentes sistemas.
**"Volume"**: O número de registros de dados que são verificados ou modificados durante um processo de limpeza de dados, migração de dados ou atualização de dados.

Nesse cenário, um OBV crescente indica que as métricas de qualidade de dados estão melhorando com um volume significativo de dados sendo processados. Um OBV decrescente, por outro lado, sugere que a qualidade dos dados está se deteriorando, mesmo que um grande volume de dados esteja sendo processado.

Aplicações Práticas do OBV em Data Governance

Aqui estão algumas aplicações práticas de como o OBV pode ser usado em Data Governance:

**Monitoramento de Projetos de Limpeza de Dados:** Ao aplicar o OBV a projetos de limpeza de dados, é possível monitorar o impacto das atividades de limpeza na qualidade dos dados. Um OBV crescente indica que os esforços de limpeza estão sendo eficazes, enquanto um OBV decrescente pode indicar que há problemas subjacentes que precisam ser investigados. Considere a Limpeza de Dados.
**Avaliação de Migrações de Dados:** Durante uma migração de dados, o OBV pode ser usado para avaliar a qualidade dos dados migrados. Se o OBV diminuir após a migração, isso pode indicar que houve erros ou inconsistências durante o processo. É importante analisar a Integração de Dados.
**Detecção de Anomalias em Dados:** Mudanças repentinas e significativas no OBV podem indicar anomalias nos dados, como erros de entrada de dados, falhas de sistema ou ataques cibernéticos. A Detecção de Anomalias é crucial para a segurança dos dados.
**Monitoramento de Processos de ETL (Extract, Transform, Load):** O OBV pode ser aplicado para monitorar a qualidade dos dados processados por pipelines de ETL. Um OBV estável ou crescente indica que os processos de ETL estão funcionando corretamente, enquanto um OBV decrescente pode indicar problemas de transformação ou carregamento de dados. Veja ETL.
**Avaliação da Eficácia de Regras de Validação:** Ao implementar novas regras de validação de dados, o OBV pode ser usado para avaliar sua eficácia. Se o OBV aumentar após a implementação das regras, isso indica que elas estão ajudando a melhorar a qualidade dos dados. Estude Validação de Dados.

Construindo um OBV para Data Governance: Passo a Passo

1. **Defina a Métrica de Qualidade de Dados:** Escolha uma métrica de qualidade de dados relevante para o seu contexto. Exemplos: taxa de completude de um campo, taxa de erros em um conjunto de dados, ou a consistência entre diferentes fontes. 2. **Defina o "Volume":** Determine o que representará o "volume" em seu contexto. Pode ser o número de registros processados, o número de transações ou qualquer outra medida que represente a quantidade de dados afetados. 3. **Colete Dados:** Colete dados históricos da métrica de qualidade de dados e do "volume" ao longo do tempo. 4. **Calcule o OBV:** Aplique a fórmula do OBV aos dados coletados. 5. **Visualize o OBV:** Crie um gráfico do OBV ao longo do tempo para identificar tendências e anomalias. Utilize ferramentas de Visualização de Dados. 6. **Interprete os Resultados:** Analise o gráfico do OBV para identificar padrões e insights. Um OBV crescente indica uma melhoria na qualidade dos dados, enquanto um OBV decrescente indica uma deterioração.

Ferramentas e Tecnologias para Implementação

Diversas ferramentas e tecnologias podem ser usadas para implementar o OBV em um contexto de Data Governance:

**Planilhas (Excel, Google Sheets):** Para cálculos simples e visualização básica.
**Linguagens de Programação (Python, R):** Para cálculos mais complexos e análise estatística. Bibliotecas como Pandas (Python) são muito úteis.
**Ferramentas de Business Intelligence (BI) (Tableau, Power BI):** Para visualização avançada e dashboards interativos.
**Ferramentas de Data Quality (Informatica Data Quality, Talend Data Quality):** Muitas ferramentas de Data Quality já possuem funcionalidades de monitoramento e análise de qualidade de dados que podem ser adaptadas para calcular e visualizar o OBV.
**Bancos de Dados (SQL Server, PostgreSQL, Oracle):** Para armazenamento e manipulação de dados.
**Plataformas de Data Governance:** Algumas plataformas de Data Governance oferecem recursos de monitoramento de qualidade de dados que podem ser personalizados para incorporar o OBV.

Integração com Outras Técnicas de Análise de Dados

O OBV não deve ser usado isoladamente. Ele deve ser integrado com outras técnicas de análise de dados para fornecer uma visão mais completa da qualidade dos dados. Algumas técnicas complementares incluem:

**Análise de Tendências:** Identificar tendências de longo prazo na qualidade dos dados.
**Análise de Regressão:** Identificar a relação entre diferentes métricas de qualidade de dados.
**Análise de Causa Raiz:** Identificar as causas subjacentes de problemas de qualidade de dados.
**Análise Estatística:** Usar técnicas estatísticas para identificar outliers e anomalias.
**Análise de Correlação:** Identificar relações entre diferentes atributos de dados.

Desafios e Considerações Importantes

**Escolha da Métrica de Qualidade:** A escolha da métrica de qualidade de dados correta é crucial para o sucesso da análise. A métrica deve ser relevante para o seu contexto e deve ser capaz de capturar as mudanças na qualidade dos dados.
**Definição do "Volume":** A definição do "volume" também é importante. O volume deve ser representativo da quantidade de dados afetados e deve ser consistente ao longo do tempo.
**Interpretação dos Resultados:** A interpretação dos resultados do OBV requer cuidado. É importante considerar o contexto e evitar tirar conclusões precipitadas.
**Falsos Positivos:** O OBV pode gerar falsos positivos, ou seja, indicar problemas de qualidade de dados que não existem. É importante validar os resultados com outras técnicas de análise.
**Escalabilidade:** A implementação do OBV em grandes conjuntos de dados pode ser desafiadora. É importante usar ferramentas e tecnologias escaláveis.

OBV e Análise Técnica de Dados: Paralelos e Diferenças

A aplicação do OBV em Data Governance tem paralelos com seu uso original na Análise Técnica de Mercado Financeiro. Ambos buscam identificar padrões e tendências através da combinação de "preço" (ou métrica de qualidade) e "volume" (ou quantidade de dados processados). No entanto, existem diferenças importantes:

**Objetivo:** Na análise técnica, o objetivo é prever movimentos futuros de preços. Em Data Governance, o objetivo é monitorar e melhorar a qualidade dos dados.
**Interpretação:** A interpretação dos sinais do OBV é diferente em cada contexto. Na análise técnica, um OBV crescente confirma uma tendência de alta. Em Data Governance, um OBV crescente indica uma melhoria na qualidade dos dados.
**Horizonte Temporal:** A análise técnica geralmente se concentra em prazos curtos e médios. Em Data Governance, o horizonte temporal pode ser mais longo, visando a melhoria contínua da qualidade dos dados.
**Fontes de Dados:** A análise técnica utiliza dados de mercado financeiro. A Data Governance utiliza dados internos da organização.

Apesar das diferenças, os princípios básicos do OBV são os mesmos em ambos os contextos: a relação entre "preço" e "volume" pode fornecer insights valiosos sobre a saúde e a confiabilidade dos dados.

Estratégias Relacionadas e Análise Avançada

**Data Profiling:** Data Profiling é essencial para entender a estrutura e o conteúdo dos dados, auxiliando na escolha da métrica de qualidade.
**Data Lineage:** Data Lineage ajuda a rastrear a origem dos dados, identificando possíveis fontes de erros.
**Data Masking:** Data Masking protege dados sensíveis, garantindo a conformidade com regulamentações.
**Master Data Management (MDM):** Master Data Management garante a consistência dos dados mestres em toda a organização.
**Data Modeling:** Data Modeling auxilia no design de estruturas de dados eficientes e confiáveis.
**Análise de Causa Raiz (Root Cause Analysis):** Análise de Causa Raiz é crucial para identificar e corrigir as origens de problemas de qualidade de dados.
**Análise de Cluster:** Análise de Cluster pode ajudar a identificar grupos de dados com padrões de qualidade semelhantes.
**Análise de Regressão:** Análise de Regressão pode ser usada para prever a qualidade dos dados com base em outros fatores.
**Análise de Componentes Principais (PCA):** Análise de Componentes Principais pode reduzir a dimensionalidade dos dados de qualidade, facilitando a identificação de padrões.
**Análise de Sentimento em Dados Textuais:** Análise de Sentimento pode ser usada para identificar problemas de qualidade em dados textuais, como comentários de clientes.
**Análise de Cohort:** Análise de Cohort pode ser usada para rastrear a qualidade dos dados ao longo do tempo para grupos específicos de usuários ou eventos.
**Testes A/B para Regras de Validação:** Testes A/B podem ser usados para comparar a eficácia de diferentes regras de validação.
**Machine Learning para Detecção de Anomalias:** Machine Learning pode ser usado para automatizar a detecção de anomalias na qualidade dos dados.
**Monitoramento Contínuo da Qualidade de Dados:** Monitoramento Contínuo é essencial para garantir que a qualidade dos dados seja mantida ao longo do tempo.
**Análise de Variância:** Análise de Variância pode identificar desvios significativos nas métricas de qualidade de dados.

Conclusão

O OBV, embora originário do mundo financeiro, oferece uma perspectiva valiosa para a análise de dados em Data Governance. Ao adaptar o conceito de relação entre "volume" e "movimento" para o contexto da qualidade dos dados, é possível monitorar a eficácia de projetos de limpeza de dados, detectar anomalias e garantir que os dados sejam confiáveis e consistentes. Ao integrar o OBV com outras técnicas de análise de dados e utilizando as ferramentas e tecnologias adequadas, as organizações podem melhorar significativamente a qualidade de seus dados e tomar decisões mais informadas. Lembre-se que a Data Governance é um processo contínuo, e o OBV é apenas uma ferramenta em um conjunto mais amplo de práticas e tecnologias.

Comece a negociar agora

Registre-se no IQ Option (depósito mínimo $10) Abra uma conta na Pocket Option (depósito mínimo $5)

Junte-se à nossa comunidade

Inscreva-se no nosso canal do Telegram @strategybin e obtenha: ✓ Sinais de negociação diários ✓ Análises estratégicas exclusivas ✓ Alertas sobre tendências de mercado ✓ Materiais educacionais para iniciantes