Para você entender o contexto, primeiro vamos te fazer voar literalmente em um acontecimento!
Em 2018, uma companhia aérea nos Estados Unidos cancelou centenas de voos em pleno verão por causa de um erro banal: dados de manutenção das aeronaves estavam duplicados em sistemas diferentes.
O resultado foi uma catástrofe: prejuízo milionário, passageiros insatisfeitos e manchetes negativas em diversos jornais.
Esse é apenas um exemplo de como a falta de qualidade nos dados pode custar muito!
Entendendo o que é o Data Quality
Nessa seara corporativa, surge o Data Quality, ou qualidade dos dados, que nada mais é do que o conjunto de práticas que garante que as informações de uma empresa sejam precisas, consistentes, relevantes e confiáveis.
Em um mundo em que tudo depende de dados, de apps como iFood e Uber até sistemas de IA como o ChatGPT, não basta ter volume de informações: é preciso ter dados íntegros.
É por esses e outros motivos que dados ruins não são apenas números errados em uma planilha. Pior, eles representam decisões equivocadas, desperdício de recursos e perda de competitividade.
Por outro lado, quando tratados como ativos estratégicos, os dados se tornam a base para inovação, eficiência e confiança.
Por que a qualidade dos dados é importante?
A qualidade dos dados é importante porque ela define a capacidade de uma organização de confiar em si mesma.
Uma definição acessível e direta que garante através do Data Quality a obtenção de informações utilizáveis, corretas e atualizadas.
Se uma farmácia vende um medicamento com lote vencido porque os dados não estavam consistentes, o problema não é só financeiro: é ético e de saúde pública.
Leia agora: O que é análise de dados? Conceitos, tipos e passo a passo para começar
É real: os dados valem muito!
Quando falamos que os dados são ativos valiosos, isso não é coisa da minha cabeça!
Tanto que pesquisas recentes confirmam essa mudança de percepção.
Em 2024, por exemplo, o relatório Precisely Data Integrity Trends mostrou que 64% dos profissionais de Data & Analytics consideram a qualidade dos dados o maior desafio na integridade da informação.
Já a SoftServe (2025) destacou que 58% dos líderes de negócios admitiram usar dados imprecisos em decisões estratégicas. São números que escancaram a fragilidade de muitas operações.
Ao vivenciar exemplos como os citados acima, percebemos que as empresas que investem em Data Quality reduzem retrabalho, evitam riscos regulatórios e aceleram a inovação.
Em contrapartida, aqueles que negligenciam esse aspecto acabam enfrentando prejuízos que vão desde a perda de clientes até multas pelo descumprimento de normas como a LGPD
E sem trocadilhos, mas a ação de dados do agora cria os pavimentos do futuro, sendo assim, no meio de todo o horizonte da transformação digital, a qualidade dos dados é o alicerce da Inteligência Artificial.
Os modelos como BERT, GPT ou LLaMA dependem inteiramente da integridade e consistência das informações que recebem.
Portanto, não existem projetos de IA sem Data Quality hoje!
Data Profiling ou Perfil de Dados
Outro integrante desse universo, é o Data Profiling que pode ser comparado a um check-up médico dos dados.
Na prática, ele avalia padrões, distribuições e anomalias para que a organização compreenda a saúde da sua informação antes de usá-la.
- Eficiência e automação de processos
Em uma empresa de logística, por exemplo, o Data Profiling consegue identificar automaticamente entregas registradas em duplicidade.
Isso elimina horas de conferência manual, libera analistas para tarefas mais estratégicas e garante que os relatórios de performance reflitam a realidade.
- Melhor experiência do usuário em produtos digitais
Pense em um banco digital que armazena dados de milhões de clientes. Se as informações não forem confiáveis, o cliente pode receber notificações de cartão já pago ou limites de crédito incorretos.
Com Data Profiling, esses erros são minimizados, e a experiência do usuário se torna fluida e confiável.
- Apoio na tomada de decisão com base em dados textuais
Além disso, as organizações que recebem milhares de registros de clientes, como chamados de suporte ou comentários em redes sociais, podem usar Data Profiling para detectar padrões linguísticos.
Assim, problemas recorrentes são identificados e resolvidos com base em evidências concretas, e não apenas em impressões subjetivas.
O que são dados com qualidade?
Dados de qualidade não nascem prontos: eles passam por um ciclo de tratamento contínuo.
- Pré-processamento: remoção de duplicidades e inconsistências.
- Análise: identificação de padrões e cruzamento de fontes.
- Saída: disponibilização em relatórios, dashboards e sistemas de decisão.
Esse ciclo garante que os dados não sejam apenas armazenados, mas transformados em ativos confiáveis para tomada de decisão.
Exemplos práticos
- Integridade comprometida: uma rede hospitalar que não unifica informações de pacientes corre risco de diagnósticos incorretos.
- Decisões sem confiabilidade: um banco que não valida dados cadastrais pode aprovar crédito para clientes inexistentes.
- Impacto em receita: e-commerces que não atualizam estoque podem vender produtos que já não existem, gerando cancelamentos e perda de clientes.
- Vantagem competitiva: companhias que cuidam da qualidade dos dados conseguem reduzir custos, inovar com rapidez e conquistar novos mercados.
Erros comuns de dados que custam caro
A falta de qualidade nos dados infelizmente acompanha o cotidiano das organizações. Alguns erros são clássicos e vou te mostrar:
- Duplicidade: clientes cadastrados duas vezes no CRM recebem campanhas repetidas e se irritam com o excesso de contato.
- Inconsistência: sistemas de vendas e estoque divergem sobre quantos produtos estão disponíveis, prejudicando a gestão de supply chain.
- Falta de padronização: datas inseridas em formatos diferentes (“01/12/2025” ou “Dec-01-25”) dificultam integrações entre sistemas globais.
Esses erros parecem até pequenos, mas quando multiplicados em grandes volumes de dados, custam caro em eficiência, credibilidade e faturamento.
E sabemos: tem muitas coisas que não giram, como no caso daquele seu dashboard!
A cena é a mesma, a equipe culpa o BI. Troca a ferramenta. Compra mais licença. E a performance? Continua travada. Mas o problema não está na ponta. Está na qualidade dos dados.!
No passado recente, a Experian, apontou que 87% das lideranças admitem que dados ruins atrapalham diretamente sua capacidade de reagir ao mercado.
Sem falar nos C-Levels que já colocam como prioridade a governança dos dados, segundo a Dataversity (2024).
Ou seja, a diferença entre uma decisão certeira e um tiro no escuro está na qualidade da informação que sustenta toda a operação.
Por esse motivo se a sua análise está lenta, confusa ou inconsistente, o diagnóstico já está escancarado.
Você não tem um problema de ferramenta. Você tem um problema de dados.
Como funciona a implementação de Data Quality?
A implementação de Data Quality é um processo estratégico que exige disciplina e cultura organizacional. O caminho geralmente envolve:
- Avaliação inicial: diagnóstico do estado atual dos dados.
- Definição de objetivos: clareza sobre o que se quer melhorar (ex.: reduzir duplicidade em cadastros em 80%).
- Equipe e responsabilidades: definição de papéis para garantir governança.
- Padrões de qualidade: criação de métricas como completude, consistência e acurácia.
- Limpeza de dados: correção de erros, exclusão de duplicidades.
- Padronização e normalização: formatos consistentes de cadastro.
- Validação contínua: automação para checar dados em tempo real.
- Monitoramento e métricas: acompanhamento de KPIs.
- Treinamento e conscientização: capacitar colaboradores sobre a importância dos dados.
- Ferramentas de software: uso de plataformas especializadas em Data Quality.
- Gestão de dados mestre (MDM): centralização das informações críticas.
- Melhoria contínua: processos nunca são definitivos.
- Relatórios e comunicação: transparência com stakeholders sobre evolução.
Implementar Data Quality é mais do que instalar ferramentas: é construir uma cultura de confiança dentro da empresa.
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Queremos te mostrar ao vivo por que a qualidade dos dados é o segredo nº 1 das empresas mais competitivas.
Anote na sua agenda: na próxima quinta-feira, 25 de setembro, eu, Erik Gransiero, apresentarei os pilares do Data Quality e porque eles são importantes para os negócios e controladoria.
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Perguntas frequentes sobre Data Quality (FAQ)
O que é Data Quality?
É o conjunto de práticas que garantem que dados sejam corretos, consistentes e úteis.
Qual o papel do Data Quality na transformação digital e IA?
Ele garante que algoritmos de IA e processos automatizados funcionem com informações confiáveis.
Como criar uma cultura de confiança nos dados?
Implementando governança, treinando equipes e aplicando monitoramento contínuo.
Quais são os maiores desafios do Data Quality?
Integração de sistemas, volume de dados não estruturados e resistência cultural.
Conclusão
Deu para entender que o Data Quality não é só mais um tema técnico ou inacessível, ele já separa empresas eficientes das que desperdiçam recursos.
Em um mundo orientado por dados e inteligência artificial, garantir a integridade das informações é a base para inovação, eficiência e vantagem competitiva.
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