O Guia Completo para a Qualidade dos Dados: Desafios e melhores práticas

Este guia é pra quem trabalha com analistas de dados, engenheiros, cientistas ou tomadores de decisão e quer entender o que é uma boa qualidade de dados e como alcançá-la. Vamos detalhar os principais aspectos da qualidade dos dados, ver como avaliá-los e gerenciá-los, além de dar dicas práticas para melhorar seus conjuntos de dados com o tempo.

Se você é novo no assunto, considere começar com nosso curso Introdução à qualidade de dados, queoferece uma visão geral dos fundamentos e dos desafios do dia a dia.

No final, você vai conseguir identificar problemas de dados logo de cara, entender como resolver e criar uma base para ter dados mais precisos, consistentes e úteis em todos os seus projetos.

O que é qualidade de dados?

Antes de corrigir dados ruins, você precisa saber como são os dados corretos. 

A qualidade dos dados tem tudo a ver com se eles estão certos para o que você quer fazer com eles. Dados bons mostram os valores reais, ajudando você a tomar decisões com confiança, seja analisando tendências, operando ou criando sistemas. 

Essa definição não é única para todos. Uma equipe de marketing pode se preocupar mais em ter e-mails atualizados, enquanto um engenheiro pode se concentrar na consistência do esquema. Então, a qualidade dos dados tem padrões universais e partes específicas do contexto.

Para deixar as equipes mais consistentes na hora de avaliar os dados, a maioria das estruturasdefine um conjunto de dimensões de qualidade dos dados, como precisão, completude, validade, atualidade, exclusividade e consistência. Isso ajuda as equipes a falarem a mesma língua na hora de avaliar e melhorar seus dados.

Por que a qualidade dos dados é importante?

Os dados estão em quase tudo numa organização, desde o que a gente sabe sobre os clientes até a conformidade com as regras. Quando esses dados estão errados, as coisas dão errado. As decisões dão errado. As equipes perdem tempo. 

E em setores regulamentados, os riscos são ainda maiores. Digamos que um varejista manda uma campanha promocional usando uma lista de contatos que tá desatualizada. Eles não só vão perder o engajamento, mas também provavelmente vão desperdiçar o dinheiro gasto em publicidade. Ou imagina um hospital lidando com registros duplicados ou inconsistentes de pacientes. 

Dados ruins podem causar problemas de conformidade, perda de receita e experiências ruins para os clientes. De acordo com a Gartner, dados ruins custam às empresas milhões todos os anos só em ineficiências. Por outro lado, dados confiáveis permitem decisões mais rápidas, automação mais limpa, e melhor colaboração. Não é algo que é bom ter, é essencial pra manter um negócio funcionando.

Dimensões essenciais da qualidade dos dados

Saber o que precisa ser corrigido começa com saber o que medir. Comecei a falar sobre essas ideias antes, quando expliquei o que é qualidade de dados, mas aqui vou entrar em mais detalhes. As dimensões a seguir dão uma estrutura ao processo e mostram como seus dados são úteis e confiáveis no mundo real.

1. Precisão e integridade

Precisão significa que seus dados refletem a verdade. Se o endereço do cliente estiver errado, nem mesmo uma logística perfeita vai ajudar. Completa significa que tem todas as informações necessárias. Um campo “categoria do produto” vazio pode bagunçar tudo, tipo filtragem, análise ou relatórios de conformidade. Você vai precisar de várias verificações de validação, feedback e auditorias pra manter a precisão e a integridade dos dados. Uma empresa de comércio eletrônico reduziu os erros de atendimento ao sinalizar formulários de pedido incompletos antes do envio.

2. Consistência e pontualidade

Consistência é quando os seus dados estão certos em todos os sistemas. Se um cliente estiver marcado como “ativo” no CRM, mas “inativo” no faturamento, você provavelmente vai ter algum tipo de confusão ou (pior) possíveis erros de faturamento. A atualidade é tipo a frescura dos dados, por assim dizer. Um painel de vendas atualizado toda semana não vai te ajudar a reagir a uma queda que rolou ontem. É aí que entram o ETL em tempo real, as tarefas agendadas e/ou o monitoramento de carimbos de data/hora.

3. Validade e exclusividade

A validade verifica se os dados seguem os formatos e a lógica esperados. Um número de telefone sem o código do país pode ser aceito tecnicamente, mas ainda assim não dá pra usar. Depende. Ser único é evitar duplicatas. Registros duplicados podem atrapalhar os relatórios e causar experiências frustrantes para os usuários, como receber o mesmo e-mail duas vezes. Acho que regras de validação e rotinas de deduplicação ajudam bastante nesse sentido. Uma empresa de SaaS melhorou a precisão da integração em 40% depois de adicionar verificações de formato e detecção de duplicatas imprecisas.

4. Integridade e utilidade

A integridade garante que os dados continuem consistentes e conectados enquanto passam de um sistema para outro. É sobre manter as relações e evitar a corrupção silenciosa dos dados. A utilidade é mais simples: Esses dados ajudam alguém a fazer o seu trabalho? Se você coleta todas as visualizações de página, mas não consegue associá-las aos usuários, acho que você tem ruído, e não um. As estruturas de governança ajudam a cuidar dos dois. Eles garantem que os dados fluam de forma limpa e continuem a fazer sentido para o negócio.

Vantagens de ter dados de boa qualidade

Quando os dados estão limpos, precisos e atualizados, toda a organização sente a diferença:

1. Decisões mais acertadas

Dados precisos dão confiança às equipese. O mundo das finanças pode confiar nas previsões. O marketing pode confiar nas taxas de engajamento. O produto pode se adaptar às tendências dos usuários. Por exemplo, um hospital com dados organizados consegue acompanhar mais facilmente as falhas no atendimento e melhorar os planos de tratamento.

2. Eficiência operacional

Já os dados ruins deixam tudo mais lento. Você ou outra pessoa perde horas tentando resolver problemas em relatórios, conciliando sistemas ou consertando importações erradas. Dados limpos significam menos surpresas e menos tempo gasto com o " " (apagar incêndios). Uma empresa de logística conseguiu reduzir os tickets de suporte em 23% só limpando os metadados dos produtos.

3. Conformidade e gestão de riscos

Regulamentos como o GDPR e o HIPAA exigem que você gerencie seus dados com cuidado. Isso quer dizer saber onde tá, de quem é e se tá certo. Dados limpos também facilitam as auditorias e diminuem a chance de erros.

4. Experiências melhores para os clientes

Quando seus sistemas estão em sintonia, os clientes não precisam repetir as mesmas informações. Sem e-mails duplicados. Sem faturas quebradas. Sem perfis incompatíveis entre os pontos de contato. Uma visão unificada ajuda as equipes a oferecer um serviço mais rápido e recomendações mais relevantes.

Desafios e problemas comuns relacionados à qualidade dos dados

Abaixo estão alguns dos obstáculos mais comuns à qualidade dos dados que consegui pensar e suas soluções.

1. Dados incompletos e imprecisos

Entradas mal feitas, fontes desatualizadas ou erros manuais criam falhas nos seus conjuntos de dados. Esses erros acabam aparecendo nos relatórios e nas decisões. As correções incluem uma validação melhor da entrada, limpeza upstream e alertas para dados que estão faltando ou parecem suspeitos.

2. Duplicação e inconsistência

Vários registros para o mesmo cliente ou formatos incompatíveis podem acabar com a confiança nos seus painéis. A lógica de correspondência e fusão (aqui esperamos que também seja apoiada por regras de formatação claras) ajuda a resolver esse tipo de problema.

3. Segurança, privacidade e atualização

Dados antigos ou expostos podem trazer riscos de conformidade. Regulamentos como o GDPR, que mencionei anteriormente, e o CCPA, que vou mencionar agora, penalizam o manuseio inadequado de dados. Manter os dados atualizados e seguros significa equilibrar políticas de retenção, técnicas de mascaramento e atualizações rápidas.

4. Integração e silos de dados

Quando os departamentos usam ferramentas diferentes, os dados ficam espalhados e não tem uma fonte única de verdade. A integração — por meio de APIs, warehouses ou pipelines orientados a eventos — junta seus dados, reduzindo a duplicação.

5. IA, dados obscuros e novos desafios

Arquivos de log, resultados de IA e fontes não estruturadas geram uma quantidade enorme de dados confusos. Esses dados muitas vezes escondem valores ou erros. Os pipelines de filtragem, enriquecimento e marcação ajudam a tornar esses dados utilizáveis, minimizando a introdução de ruídos.

Gerenciamento da qualidade dos dados: Processos e melhores práticas

O próximo passo e o próximo assunto que vou abordar é a implementação de sistemas de gestão eficazes. 

Avaliação e estratégia

Comece com uma verificação de saúde. Faça um perfil dos seus dados, calcule métricas básicas (como, por exemplo, valores ausentes, duplicatas) e compare com os padrões relevantes na sua área. Depois, crie uma estratégia que funcione pra você. Os aplicativos voltados para o cliente podem priorizar a atualização. Os sistemas financeiros se preocupam com a precisão.

Limpeza e monitoramento

Limpar é consertar o que tá errado — campos que faltam, links quebrados, o que for. SQL, Python e Excel ainda são os principais recursos aqui, junto com ferramentas como OpenRefine ou Power Query. O monitoramento evita que surjam novos problemas. Adicione regras de validação, verificações programadas e ferramentas de alerta para detectar problemas logo no início.

Melhores práticas

Automatize o que puder. Use tarefas programadas para limpeza, escreva testes para métricas importantes e configure alertas de pipeline. E atribuir responsabilidade, porque alguém precisa se preocupar quando algo quebra. É aí que entram os gestores de dados. Ligue as metas de qualidade dos dados aos resultados reais e faça uma análise das causas quando surgirem problemas.

Ferramentas e tecnologias de qualidade de dados

Gerenciar a qualidade dos dados em grande escala precisa das ferramentas certas. Se você tá limpando milhões de registros ou monitorando pipelines de dados em tempo real, ter a tecnologia certa faz toda a diferença.

1. Critérios de avaliação

Escalabilidade, flexibilidade e integração são essenciais. Procure ferramentas que suportem seu volume de dados, façam verificações em tempo real e se conectem à sua pilha, seja ela na nuvem, híbrida ou local. Ganhe pontos extras se a ferramenta tiver machine learning, que todo mundo tá falando e por um bom motivo, ou recursos pra criar regras e automatizar correções comuns.

2. Soluções líderes

Algumas ferramentas bem conhecidas são Talend, Informatica, Ataccama e IBM InfoSphere. Eles vêm com fluxos de trabalho para criação de perfis, limpeza e monitoramento. Pilhas nativas da nuvem, como AWS Glue e Azure Purview, também oferecem recursos de DQ integrados.

3. Qualidade dos dados como serviço (DQaaS)

Se você não quer cuidar da sua própria infraestrutura, o DQaaS pode ser uma opção melhor. Essas ferramentas mostram validação, criação de perfis ou monitoramento como APIs, o que eu acho ótimo pra adicionar verificações em formulários de clientes ou pipelines de ingestão sem precisar hospedar nada.

Qualidade dos dados na governança de dados

A qualidade dos dados não é algo que existe sozinha, ela está super ligada à governança. Uma estrutura de governança forte é a base para dados bem gerenciados em toda a organização.

Integração da governança

As políticas e normas definem o que é qualidade, quem é responsável e como a conformidade é garantida. Sem essa estrutura, as expectativas ficam diferentes e os problemas aumentam. Uma boa governança significa menos surpresas e uma troca de informações mais clara entre as equipes.

Gerenciamento de dados mestres (MDM)

O MDM cria uma fonte única e precisa ( ) para entidades essenciais, como clientes ou produtos. Quando feito da maneira certa, reduz a duplicação e melhora a consistência entre os sistemas. Os varejistas usam o MDM pra juntar os registros da loja e os registros online. Os fabricantes sincronizam os catálogos de produtos entre as regiões. O MDM é uma das maneiras mais diretas de melhorar a qualidade dos dados em grande escala.

Estruturas e padrões de qualidade de dados

Estruturas e padrões ajudam as organizações a organizar seus esforços de qualidade de dados de um jeito consistente e mensurável. Eles oferecem metodologias comprovadas para avaliar as práticas atuais e identificar áreas de crescimento.

1. ISO 8000

A ISO 8000 dá uma definição clara do que é qualidade de dados e mostra como medir isso. Isso inclui se está completo, se está certo e se o formato está padrão. É super útil pra equipes que trabalham em vários países ou departamentos com definições diferentes.

2. TDQM e DAMA DMBOK

O TDQM foca na melhoria contínua. Você mede, analisa, melhora e repete o processo. Simples, mas eficaz, especialmente para equipes que estão criando processos iterativos. O DAMA DMBOK dá uma visão mais ampla. Isso inclui não só a qualidade, mas também a arquitetura, a governança, a integração e a segurança dos dados. Pense nisso como um manual completo para operações de dados em nível empresarial.

3. Modelos de maturidade

Os modelos de maturidade mostram onde você está e para onde deve ir. Eles passam de um jeito improvisado (limpeza manual, correções reativas) para um jeito otimizado (verificações automáticas, governança integrada). Entender o seu nível atual ajuda a priorizar os próximos passos, seja introduzir verificações de validação ou designar responsáveis pelos dados.

Medindo o ROI na qualidade dos dados

Para justificar os investimentos em qualidade de dados, é legal conectar os esforços de melhoria a resultados reais de negócios. Esta seção fala sobre métodos práticos para medir o retorno sobre o investimento (ROI), incluindo economia de custos e métricas de desempenho.

Análise de custo-benefício

Comece listando o custo dos dados ruins: correções manuais, relatórios com falhas, clientes perdidos. Depois, liste os ganhos que você consegue com dados limpos: conversões melhores, menos erros, decisões mais rápidas.

Use uma fórmula básica de ROI:

ROI = (Net Benefits – Total Costs) / Total Costs

Seja prático: menos tickets de suporte, menos tempo gastando com depuração, auditorias de conformidade mais rápidas.

Métricas e KPIs

Acompanhe as métricas que mostram os resultados. Exemplos:

• Taxa de erro: Quantos campos estão faltando ou estão inválidos?
• Hora de consertar: Com que rapidez os problemas estão sendo resolvidos?
• Precisão da previsão: Os modelos de vendas estão melhorando?

Cultivando uma cultura de qualidade dos dados

A última coisa que vou falar: Criar sistemas de dados de alta qualidade não é só sobre ferramentas e processos, como a gente falou até agora. Também precisa de pessoas que entendam e valorizem o papel dos dados. Liderança, treinamento e compromisso contínuo ajudam a criar uma cultura de qualidade dos dados.

Liderança e responsabilidade

A liderança define as prioridades. Se os chefes não ligam para a qualidade dos dados, ninguém mais vai ligar. Isso é garantido. Atribuir responsabilidades, definir tarefas e vincular métricas de qualidade ao desempenho real no trabalho.

Treinamento e ferramentas

A maioria das pessoas quer fazer a coisa certa. Eles só precisam de uma mãozinha pra conseguir isso. Ofereça treinamento. Facilite a sinalização de dados insuficientes. Ofereça ferramentas para limpeza por conta própria. Ferramentas como Great Expectations ou Soda permitem que equipes sem conhecimentos técnicos validem e monitorem dados sem precisar escrever código.

Manter a cultura

A cultura desaparece sem reforço. Faça auditorias. Compartilhe os acertos e os erros. Comemore as melhorias. Ligue os esforços às metas de negócios, como expandir para novos mercados ou melhorar a retenção de clientes. Faça da qualidade dos dados parte do jeito que o trabalho é feito, não só um projeto de uma vez só.

Conclusão

Espero que agora você entenda duas palavras bem simples, mas importantes: Qualidade dos dados. A qualidade dos dados afeta todas as partes do negócio, e ter dados de qualidade significa ter dados enxutos, consistentes e confiáveis que criam confiança, melhoram a tomada de decisões e (o que as empresas realmente mais querem) apoiam o crescimento. 

Se você está em uma posição de liderança e está lendo sobre qualidade de dados, saiba que a DataCamp for Business tem soluções empresariais para ajudar. A gente pode te ajudar a criar soluções para todos os tipos de desafios e trabalhar para aprimorar as habilidades de toda a sua equipe de uma só vez. Além disso, criamos programas de aprendizagem personalizados com relatórios exclusivos. Entre em contato conosco hoje mesmo.