Frameworks de Qualidade de Dados: Como voltar a confiar nos seus dashboards
Existe um momento tenso em quase toda reunião de diretoria: o gráfico no telão mostra um número, o Diretor Comercial olha para sua planilha de Excel e diz “meus números não batem com esses”. Nesse exato segundo, a confiança no trabalho da equipe de dados evapora. O dashboard, por mais bonito que seja, torna-se inútil.
A falta de qualidade de dados não é apenas um problema técnico; é um problema de credibilidade. Quando os usuários de negócio param de confiar no Data Warehouse, eles voltam para o caos das planilhas manuais. Para quebrar esse ciclo, sua empresa não precisa apenas de limpeza de dados, ela precisa de um Data Quality Framework robusto e automatizado.
O Custo Oculto da Sujeira nos Dados
No mercado atual, decisões precisam ser rápidas. Se sua equipe gasta 80% do tempo validando se o dado está certo e apenas 20% analisando, você está perdendo dinheiro. A falta de governança e confiabilidade dados gera:
- Decisões Erradas: Investir em campanhas para o público errado baseando-se em cadastros duplicados.
- Risco de Compliance (LGPD): Manter dados pessoais desatualizados ou incorretos pode impedir o exercício dos direitos dos titulares, gerando multas.
- Desperdício de Cloud: Processar e armazenar lixo digital custa caro na fatura da AWS/Azure.
Os 6 Pilares de um Data Quality Framework
Para recuperar a confiança, precisamos medir a saúde dos dados. Um framework eficaz avalia seis dimensões principais:
- Acurácia: O dado reflete a realidade? (Ex: O CPF cadastrado realmente existe na Receita Federal?)
- Completude: Existem campos em branco (NULL) que deveriam ser obrigatórios?
- Consistência: O total de vendas no CRM é igual ao total de vendas no ERP? Os dados não podem se contradizer entre sistemas.
- Unicidade: Existem duplicidades? O mesmo cliente cadastrado três vezes distorce sua métrica de CAC (Custo de Aquisição).
- Atualidade (Timeliness): O dado está disponível no momento que o negócio precisa? Um dashboard de vendas com dados de dois dias atrás pode ser inútil para o varejo.
- Validade: O dado segue o formato padrão? (Ex: Datas no formato DD/MM/AAAA e não MM/DD/AAAA).
Como Implementar Isso na Prática? (Adeus Verificação Manual)
Antigamente, analistas verificavam isso no olho. Hoje, usamos Engenharia de Dados para automatizar a qualidade. Ferramentas modernas como Great Expectations, DBT tests e plataformas de Observabilidade de Dados monitoram esses pilares automaticamente.
O conceito de Data Contracts
Uma tendência forte é o estabelecimento de Contratos de Dados. O time de Engenharia define regras claras: Se a coluna de Valor da Venda vier nula ou negativa, o pipeline deve parar e alertar o time no Slack imediatamente.
Isso impede que o erro chegue ao dashboard do CEO. É melhor não ter o dado por uma hora do que ter o dado errado.
A Confiança se Constrói com Processos
Implementar um framework de data quality não é um projeto de fim de semana. Exige mudança cultural e técnica. Seus stakeholders precisam ver que existe um Selo de Qualidade nos relatórios que consomem.
Muitas empresas falham nisso porque tentam fazer tudo internamente com equipes reduzidas que já estão atoladas em demandas operacionais. A qualidade acaba ficando para depois, e o depois nunca chega.
Se você precisa auditar seus dados, implementar testes automatizados e garantir que seus dashboards digam a verdade, nós podemos ajudar. Nossa equipe especializada em Governança e Engenharia de Dados pode estruturar seu framework de qualidade do zero.
Pare de duvidar dos seus próprios números. Fale com nossos especialistas e agende um diagnóstico de qualidade de dados.
