O trabalho de qualidade de dados falha de um jeito bem previsível: alguém faz uma limpeza, o painel fica verde e seis meses depois o mesmo campo está quebrado outra vez, porque nada mudou lá em cima. DMAIC é a disciplina que evita isso. Vem da manufatura, encaixa em dados quase sem adaptação e todo o seu valor está na última letra: Controlar é o passo que separa uma melhoria de uma limpeza.
Na prática. Definir escolhe um elemento de dados crítico e a dor de negócio ligada a ele, em dinheiro ou em horas. Medir faz o perfil do estado atual para existir uma linha de base, e não uma opinião. Analisar rastreia o defeito até a origem, que quase sempre é um processo ou um formulário, não um banco de dados. Melhorar corrige onde nasce: um campo obrigatório, uma validação, um handoff redesenhado, um time retreinado. Controlar deixa uma regra de qualidade, um monitor, um limite e um dono com nome que recebe o alerta. Um ciclo por elemento, de seis a dez semanas, uma página de evidência em cada passo.
Onde dá errado. Os times param depois de Melhorar, porque é ali que está a vitória visível e é ali que o patrocinador aplaude. A outra versão é o projeto que passa um trimestre entre Medir e Analisar, produz uma apresentação linda de causa raiz e não muda sistema nenhum.