Quais são as dimensões de qualidade de dados recomendadas?

A qualidade dos dados é essencial para o sucesso das empresas na era digital. Informações inconsistentes, desatualizadas ou incompletas podem levar a decisões erradas, impactos financeiros e problemas de conformidade com regulamentações como LGPD e GDPR.

Na governança de dados, garantir a qualidade das informações envolve entender suas dimensões fundamentais e estabelecer métricas para monitorá-las.

O que são essas dimensões? Como impactam o dia a dia das empresas?

Neste artigo, vamos explorar os conceitos de qualidade de dados, suas principais dimensões e como um profissional pode se especializar nessa área.

O que significa governança de dados?

A governança de dados é o conjunto de políticas, processos e tecnologias que garantem a qualidade, segurança e conformidade dos dados dentro de uma organização.

Seu objetivo é assegurar que as informações sejam confiáveis e acessíveis para a tomada de decisões estratégicas.

Os pilares da governança de dados incluem:

• Qualidade e integridade dos dados;
• Segurança e conformidade regulatória;
• Gestão de dados mestres (MDM);
• Integração e interoperabilidade dos sistemas.

Sem governança, os dados podem se tornar um ativo problemático, gerando inconsistências e impactos negativos para o negócio.

Definição de qualidade de dados

A qualidade de dados, também conhecida como Data Quality (DQM – Data Quality Management), refere-se ao grau em que os dados são precisos, completos, confiáveis e atualizados. Dados de baixa qualidade podem comprometer processos críticos, gerar retrabalho e impactar negativamente a produtividade da empresa.

Os principais desafios da qualidade de dados incluem:

• Duplicidade de registros;
• Dados desatualizados ou incorretos;
• Falta de padronização entre sistemas;
• Erros de categorização e classificação.

Para garantir que as informações estejam sempre alinhadas aos objetivos do negócio, é fundamental trabalhar com dimensões de qualidade de dados.

O que é uma dimensão da qualidade de dados?

Uma dimensão da qualidade de dados representa um critério específico que define o nível de confiabilidade e usabilidade das informações dentro de um sistema.

Essas dimensões são utilizadas para avaliar e monitorar a qualidade dos dados, ajudando a identificar problemas e implementar melhorias.

Quais as principais dimensões da qualidade de dados?

Existem diversas dimensões que podem ser utilizadas para medir a qualidade dos dados, mas as principais incluem:

1. Completude

A dimensão de completude avalia se todos os campos essenciais estão preenchidos corretamente. Dados incompletos podem gerar inconsistências em processos críticos e impactar a confiabilidade das informações.

📌 Exemplo:

• Um cadastro de fornecedor sem CNPJ ou endereço pode inviabilizar a emissão de notas fiscais.
• Um cadastro de cliente sem telefone ou e-mail pode dificultar ações de marketing e suporte.

2. Consistência

A consistência garante que os dados sejam coerentes entre diferentes sistemas e dentro da própria organização. Informações divergentes podem levar a erros em análises e processos.

📌 Exemplo:

• O mesmo fornecedor aparece com dois telefones diferentes no ERP e no CRM.
• A categoria de um produto está registrada de maneira distinta em dois sistemas diferentes.

3. Confiabilidade

A confiabilidade mede o nível de precisão e veracidade dos dados. Informações incorretas podem gerar problemas fiscais, operacionais e estratégicos.

📌 Exemplo:

• Um relatório financeiro baseado em dados errados pode levar a decisões equivocadas.
• Dados de um cliente preenchidos incorretamente podem resultar em perda de vendas ou erros logísticos.

4. Atualidade

A atualidade avalia se os dados estão sempre recém-atualizados e disponíveis para uso. Informações desatualizadas podem comprometer a eficiência operacional.

📌 Exemplo:

• Um fornecedor mudou de endereço, mas a base de dados da empresa ainda contém o endereço antigo.
• Um cliente alterou o número de telefone, mas a empresa continua tentando contato pelo número desatualizado.

Métricas e Indicadores de Desempenho

Para garantir que os dados atendam aos critérios de qualidade, as empresas utilizam métricas e indicadores de desempenho (KPIs) que ajudam a monitorar a situação e corrigir problemas rapidamente.

📌 Principais métricas para qualidade de dados:

• Taxa de preenchimento (%) – Mede a completude das informações.
• Taxa de inconsistência (%) – Indica o percentual de dados que apresentam divergências entre sistemas.
• Índice de confiabilidade (%) – Mede a precisão das informações registradas.
• Tempo médio de atualização de dados – Avalia a frequência com que as informações são atualizadas.

Os melhores cursos de Governança de Dados online

Se você deseja se especializar em governança e qualidade de dados, existem diversas opções de cursos online. Alguns dos melhores incluem:

1. MDM Academy (Recomendado para profissionais de negócios)

• Curso prático e voltado para aplicação no mercado;
• Foco em MDM, qualidade de dados e compliance;
• Professores experientes e suporte contínuo;
• Aulas gravadas + interação ao vivo.

2. DAMA Certified Data Management Professional (CDMP)

• Baseado no DAMA-DMBOK;
• Ideal para quem busca certificação internacional em governança de dados.

3. IBM Data Governance & Compliance

• Curso oferecido pela IBM sobre governança de dados e conformidade;
• Foco em estratégias e ferramentas para gestão de dados empresariais.

Como um profissional de negócios pode fazer a transição para a área de qualidade e governança de dados?

Se você trabalha em compras, supply chain, compliance ou análise de negócios, pode migrar para a governança de dados seguindo estes passos:

1. Aprender os fundamentos da qualidade de dados – Compreender as principais dimensões e métricas.
2. Estudar MDM e estruturação de dados – Para atuar na padronização e integração das informações.
3. Desenvolver habilidades analíticas – Compreender como os dados são organizados dentro das empresas.
4. Buscar cursos especializados – A MDM Academy oferece uma trilha completa para essa transição.
5. Participar de projetos internos – Aplicar o conhecimento na prática dentro da empresa.

Conclusão

A qualidade de dados é essencial para garantir que as empresas operem de maneira eficiente e tomem decisões estratégicas baseadas em informações confiáveis. Profissionais que dominam governança e qualidade de dados são cada vez mais requisitados e valorizados no mercado.

Se você deseja se especializar e crescer na área, a MDM Academy oferece um curso completo para capacitação profissional em qualidade de dados, MDM e governança corporativa.