Who come up with those questions, interesting We all know the garbage in garbage out concept The most important thing in the analysis process are the data. Data integrity is 99% of success of any project. If you have a detailed sop for all the processes, document everything, develop data management and analysis plans you will never be in the situation where statistical workflow is compromised If it’s compromised you should probably look for another career path.

Estabelecer diretivas corporativas para a auferição dos dados de negócio deve ser a prerrogativa para termos informações concisas, e a eleição de stakeholders que garantirão que estes dados estão de acordo com as premissas estabelecidas. Estas diretivas deve estar alinhadas entre todas as áreas dos núcleos de negócios, e devem ser validadas por um grupo multidisciplinar que traduzirá os resultados dos dados estruturados para cada necessidade, de cada área e setor que consume a informação. Trabalhar com processos de estruturação, exige levantamento de necessidades, cronograma de entregas e validação. É importante estar amparada por um spec ou engie de DB que viabilize a conversão de dados raw em estruturas que serão utilizadas pelos times.

O ideal é automatizar o que der, restringir acessos, manter backups, validar informações e padronizar processos. Garantir que todos sigam o mesmo padrão faz toda a diferença na confiabilidade dos dados.

How can you maintain efficiency while ensuring clean, accurate, and reliable data? 1) Establish a Data Plan – Set naming conventions, versioning, and security for organized, trackable data 2) Automate Processes – Reduce manual errors and save time with data extraction, transformation, and loading tools. 3) Set Checkpoints – Validate data at key stages with summary stats and spot-checks to catch issues early. 4) Use Version Control – Track changes, revert mistakes, and collaborate efficiently using tools like Git. 5) Enforce QA Checks – Integrity checks and validation scripts prevent flawed data from affecting decisions. 6) Promote Collaboration – Foster a data-conscious culture through shared best practices and teamwork.

To maintain statistical workflow efficiency and safeguard data integrity, use standardized data entry, automated validation, and cleaning processes. Implement version control (e.g., Git) and thorough documentation. Automate workflows with Python or R to reduce errors. Regularly conduct data quality checks for duplicates, missing values, and outliers. Use secure storage with controlled access. Ensure reproducibility with structured coding and notebooks. Maintain backup and recovery plans to prevent data loss. These practices enhance accuracy, efficiency, and reliability in statistical processes.