EDITORIAL

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2019.v9n4.p06-09.1081

Framework da
qualidade da informação

Information Quality
Framework

Nadi
Helena Presser

Doutora em Engenharia de Produção. Universidade
Federal de Pernambuco (UFPE) – Brasil. [email-masked]

Eli Lopes
da Silva

Doutor em Educação. Faculdade Senac Florianópolis
(Senac/SC) – Brasil. [email-masked]

As organizações investem cada vez mais em tecnologia e
recursos humanos para coletar, armazenar e processar grandes quantidades de
dados. Mesmo assim, elas geralmente se veem frustradas em seus esforços para
traduzir esses dados em informações relevantes que possam ser usadas para
melhorar os processos de negócios, tomar decisões inteligentes e criar vantagens
estratégicas. As questões que envolvem a qualidade dos dados e das informações
e que causam essas dificuldades variam em natureza, desde a técnica (por
exemplo, a integração de dados de fontes diferentes) até a não técnica (por
exemplo, a falta de uma estratégia coesa, garantindo que os stakeholders
e as pessoas em toda a organização tenham as informações corretas no formato
certo, no local e na hora certos). Em outras palavras, a principal questão é
ter a informação dizendo quais são as coisas certas a fazer aqui e agora
(LILLRANK, 2003).

Vários estudos indicam que informações duvidosas, perdidas,
atrasadas, incompletas ou ausentes são percebidas como um problema de qualidade
muito sério, (ENGLISH, 1999; FERGUSON; LIM, 2001; CRUMP, 2002; LILLRANK, 2003).
Huang, Lee
e Wang (1999) enfatizam que a informação não deve ser tratada como um
mero subproduto de várias atividades, mas com a mesma seriedade que os
produtos. De acordo com Talburt (2011), a qualidade da informação é uma prática
preocupada em maximizar o valor dos ativos de informação de uma entidade para
garantir que os produtos de informação criados por ela atendam às expectativas
dos clientes que os utilizam. Segundo o autor, em uma economia da informação,
ela é um ativo estratégico e a qualidade da informação é uma vantagem
competitiva.

A informação mobilizadora, com valor prático, que leva à
ação, é aqui definida, corroborando com Lillrank (2003), como significado
derivado de dados e do contexto, com uma função de criar conhecimento. Nessa
abordagem, os dados representam o conteúdo factual, real e concreto da
informação. Por exemplo, para informar o lucro líquido de uma empresa, sabemos
que é calculado seguindo os procedimentos contábeis aceitos. Sendo assim, para
fins práticos, é uma representação padronizada no campo das Ciências Contábeis.
Com essa vinculação contextual, ao número (dado) é atribuído um significado, ao
que denominamos informação. Agregamos valor à informação à medida que
adicionamos mais informações contextuais a partir da demonstração contábil
(lucro líquido), tais como: porcentagem de vendas, lucro líquido do período
anterior, participação do lucro por produto. Logo, a qualidade da informação
depende da qualidade dos dados (seu conteúdo) e, de modo igual,  do conhecimento sobre as particularidades
contábeis e do negócio que definem o contexto da empresa. Seguindo essa
abordagem, a informação inclui, necessariamente, dados e contexto.

De acordo com Talburt (2011), nos anos 1990, muitas
empresas, principalmente americanas, estavam convencidas de que coletar todos
os seus dados em um único repositório criaria a informação estratégica que lhes
daria uma vantagem competitiva. Era uma ideia convincente e conceitualmente
correta, mas difícil de executar. Contudo, de acordo com o autor, a investida
de reunir e armazenar dados foi o início da jornada para a qualidade das
informações. Antes de tentar colocar os dados todos juntos, as organizações não
tinham ideia de como eram inconsistentes, imprecisos, incompletos e mal
organizados os dados em toda a empresa. E, se os dados formam o conteúdo
factual, real e concreto da informação como sustenta Lillrank (2003), somente
dados com qualidade produzirão informações de qualidade para alimentar
processos decisórios de qualidade, adaptados às necessidades do negócio.
Segundo English (1999), dar qualidade à informação é atender às expectativas
dos clientes por meio de serviços e produtos de informação que lhes permitam
realizar suas atividades efetivamente.

Para que as decisões sejam acertadas, as informações devem
ter algumas propriedades que caracterizam sua qualidade. Como um produto físico
que apresenta aspectos de qualidade, tais como facilidade de uso, material
usado, propriedades de design, durabilidade etc., informações
consideradas como produto também apresentam alguns aspectos de qualidade. Esses
aspectos denominamos de dimensões ou critérios da qualidade da informação (HUANG; LEE; WANG,
1999).

A importância dos critérios da qualidade da informação pode
mudar de acordo com a decisão. Portanto, pode-se dizer que os critérios têm
classificações diferentes no âmbito de cada setor ou tipo de negócio.  Huang, Lee e Wang (1999) produziram uma lista, definindo 15
dimensões (ou critérios) de qualidade da informação agrupadas em quatro
categorias, como se lê no Quadro 1.  Para esses
autores, a qualidade da informação é definida como “a informação relevante para
uso dos consumidores de informações.” (HUANG; LEE; WANG, 1999, p. 43).

Quadro 1 –
Categorias e dimensões da qualidade da informação

Qualidade intrínseca

Qualidade da acessibilidade

Precisão

Objetividade

Credibilidade

Refutação

Acesso

Segurança

Qualidade contextual

Qualidade representacional

Relevância

Valor agregado

Tempestividade

Completude

Quantidade de dados

Interpretabilidade

Facilidade de compreensão

Representação concisa

Representação consistente

Fonte: Adaptado de Huang, Lee e Wang
(1999).

Em sua análise,
Huang, Lee e Wang (1999) observam que a escolha dos critérios de avaliação da
qualidade da informação pode ser baseada em entendimento intuitivo, experiência
profissional, revisão de literatura ou entrevistas com consumidores. Eles
também concluem que não há acordo geral sobre as dimensões da qualidade da
informação.

Eppler e Wittig (2000) argumentam que apresentar lista
simples de critérios de qualidade da informação sem insights conceituais
e sem fornecer orientação sistemática ou potencial de solução de problemas
pode, em alguns casos, apresentar vantagens, mas também muitas desvantagens.
Por exemplo, considere-se o trade-off entre disseminação e exatidão:
quanto mais atual uma informação tiver que ser, menos tempo estará disponível
para se verificar sua precisão. O mesmo trade-off vale para os critérios
de integridade e pontualidade da informação: quanto mais rápida deve ser a
entrega das informações ao usuário final, menos tempo estará disponível para se
verificar sua confiabilidade ou integridade.

Portanto, seguindo os argumentos de Eppler e Wittig (2000),
precisamos ir além das simples listas de critérios de qualidade da informação.
Porter (1991 apud EPPLER; WITTIG, 2000) vê nos frameworks uma maneira
legítima de construção de teoria e prática abrangentes para lidar com essas
questões. Frameworks identificam as variáveis relevantes e as perguntas
que o usuário deve responder para desenvolver conclusões personalizadas para um
setor e empresa em particular.”  (PORTER,
1991, p. 98 apud EPPLER; WITTIG, 2000, p. 85).

De acordo com Porter
(1991), há uma pergunta fundamental relativa à abordagem para a construção da
teoria que avançará tanto no conhecimento quanto na prática. As alternativas
amplas estão representadas na Figura 1.

Figura 1 - Abordagem
à construção da teoria

Fonte: Porter (1991,
p. 97).

Por um lado, de acordo com Porter (1991), pode-se abordar a
tarefa de desenvolver uma teoria (da estratégia ou da qualidade da informação,
ou no campo da estratégia) criando uma ampla variedade de modelos de situações
específicas, porém rigorosos (leia-se matemáticos), porém de complexidade
limitada. Cada modelo abstrai a complexidade da competição (no caso da teoria
da estratégia) para isolar algumas variáveis-chave, cujas interações são examinadas
em profundidade. O significado normativo de cada modelo depende do ajuste entre
suas suposições e a realidade. Nenhum modelo incorpora ou mesmo aborda todas as
variáveis de interesse e, portanto, a aplicabilidade das descobertas de
qualquer modelo é quase inevitavelmente restrita a um pequeno subgrupo de
empresas ou setores cujas características se encaixam nas premissas do modelo.

Esses modelos, na melhor das hipóteses, fornecem
informações sobre situações complexas que são difíceis de entender fora delas,
o que pode orientar a análise da situação de uma empresa em particular, pondera
Porter (1991). Considerando o objetivo de instruir a prática, o estilo de
pesquisa no campo da estratégia, incluindo a qualidade da informação, demanda
uma abordagem diferente. Em vez de modelos, é necessário criar frameworks.

A
teoria incorporada nos frameworks é circunscrita na escolha das
variáveis incluídas, na maneira como as variáveis são organizadas, nas
interações entre as variáveis e na maneira como padrões alternativos de
variáveis e escolhas da empresa afetam os resultados. (PORTER, 1991, p. 98).

Além disso, de acordo com Porter (1991), nem todas as
interações entre as muitas variáveis nos frameworks podem ser
rigorosamente desenhadas. Os frameworks, no entanto, procuram ajudar o
analista a refletir melhor sobre o problema, entendendo a empresa e seu ambiente,
definindo e selecionando entre as alternativas estratégicas disponíveis,
independentemente do setor ou da empresa em análise.

As duas abordagens (modelos e frameworks) para
a construção da teoria não são mutuamente exclusivas. De fato, elas deveriam
criar uma tensão construtiva uma com a outra (PORTER, 1991). Os modelos são
particularmente valiosos para garantir consistência lógica e explorar as
interações sutis que envolvem um número limitado de variáveis. E uma vez que a
construção de frameworks seja baseada em pesquisas empíricas
aprofundadas, ela tem o potencial de não apenas instruir a prática, mas também
impulsionar o desenvolvimento de uma teoria mais rigorosa.

Um  framework
de qualidade da informação, na opinião de Eppler e Wittig (2000), deve atingir
quatro objetivos:

I.
Fornecer um conjunto
sistemático e conciso de critérios segundo os quais as informações possam ser
avaliadas.

II.
Fornecer um esquema
para analisar e resolver problemas de qualidade da informação.

III.
Fornecer a base para a
medição da qualidade da informação e o gerenciamento continuado e proativo.

IV.
Fornecer à comunidade de
pesquisa um mapa conceitual que possa ser usado para estruturar uma variedade
de abordagens, teorias e fenômenos relacionados à qualidade da informação.

Eppler e Wittig (2000) apontam as principais questões por
trás de todos os metacritérios (conjuntos de critérios) de frameworks
de qualidade da informação:

a.
Se todos os critérios
individuais de qualidade da informação, e se todas as categorias nas quais os
critérios individuais estão agrupados (se existentes), estão definidas e
explicadas.

b.       Se o contexto de aplicação do framework (e seus limites)
está claro, e se o  framework está
posicionado na literatura existente.

c.
Se os critérios individuais
são mutuamente exclusivos e coletivamente exaustivos. Se o framework
geral está dividido em categorias sistemáticas que também são mutuamente
exclusivas e coletivamente exaustivas e se está claro por que um grupo de
critérios pertence à mesma categoria.

d.       Se são apresentados exemplos ilustrativos e específicos para
elucidar os vários critérios.

e.
Se o framework é
acompanhado de um método, técnicas e ferramentas que podem
ser usados para colocá-lo em prática (tais como um questionário, um aplicativo ou um guia de implementação passo a
passo).

Eppler e Wittig (2000) avaliaram sete frameworks
apresentados em publicações científicas que refletem o campo diverso da
pesquisa em qualidade da informação. O resultado do estudo apontou que:

a.
A maioria dos frameworks
é específico para o contexto, em vez de genérico e amplamente aplicável;

b.       Os frameworks não lidam explicitamente com distribuição e
interdependências entre critérios individuais de qualidade da informação.

c.
A maioria dos frameworks
avaliados carece de métodos, técnicas e ferramentas de apoio que possibilitem
colocá-los em prática.

Para concluir, corroboramos com Eppler e Wittig (2000) para
destacar a magnitude e a premência de pesquisas dirigidas ao desenvolvimento de
frameworks de qualidade da informação. A má qualidade das informações
pode ter impactos sociais e econômicos substanciais. Embora as empresas estejam
melhorando a qualidade dos dados e das informações com abordagens,  métodos e técnicas práticas, seus esforços de
melhoria não podem se concentrar estritamente no critério precisão.

Um framework captura dimensões da qualidade da
informação que são importantes para os consumidores de informação. A qualidade
da informação contextual destaca o requisito de qualidade dentro do contexto da
tarefa em questão. A acessibilidade é um critério de qualidade da informação
que enfatiza a importância do papel dos sistemas informatizados, da organização
e da representação da informação.

Essas questões são consistentes com o princípio de que
informações de qualidade devem ser contextualmente apropriados para a tarefa,
claramente representadas e acessíveis ao consumidor. Usando frameworks,
os gerentes de informação conseguem entender e atender às necessidades de
qualidade da informação de seus consumidores de produtos ou serviços de
informação.

REFERÊNCIAS

CRUMP, N. Managing professional
integration in an acute hospital: a socio-political analysis. The
International Journal of Public Sector Management, United Kingdom, v. 15,
n. 2, p. 107-17, 2002.

ENGLISH, L. Improving data
warehouse and business information quality. New York: Wiley & Sons,
1999.

EPPLER, M. J.; WITTIG, D.
Conceptualizing information quality: A review of information quality frameworks
from the last ten years. In: CONFERENCE ON
INFORMATION QUALITY – ICIQ, 5., 2000. Proceedings
[...]. Switzerland: University of St Gallen, Switzerland,
2000.

FERGUSON, B.; LIM, J. N. W.
Incentives and clinical governance: money following quality? Journal of
Management in Medicine, United Kingdom, v. 15, p. 453-487, 2001.

HUANG, K.-T.; LEE, Y. W.; WANG, R.
Y. Quality information and knowledge. Prentice-Hall: New York, 1999.

LILLRANK, P. The quality of
information. International Journal of Quality and Reliability Management,
v. 20, p. 691-703, 2003.

PORTER, M.E.  Towards a dynamic theory of strategy. Strategic
Management Journal, United States, v. 12, p. 95-117, 1991.

TALBURT, J. Using information quality for
competitive advantage. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INFORMATION
SYSTEMS AND MANAGEMENT – ISMAP, 2011. Proceedings […]. Xi'an,
China:  Association for information
systems, 2011. p. 9-11.