"Os dados estão errados" é a frase que mata a confiança num relatório. Uma vez que alguém encontra um número furado, passa a duvidar de todos. A qualidade dos dados não é um detalhe técnico — é a base de qualquer decisão orientada por dados. E mede-se em seis dimensões concretas.
Porque a qualidade é tudo
O melhor dashboard sobre dados maus é pior do que não ter dashboard nenhum: dá confiança falsa. Garantir qualidade antes de analisar não é perfecionismo — é a diferença entre decidir com base na realidade ou em ficção bem apresentada.
As seis dimensões da qualidade
- Exatidão: os dados refletem a realidade? Uma morada certa, um valor correto.
- Completude: não faltam campos nem registos essenciais.
- Consistência: o mesmo dado bate certo entre sistemas (o total de vendas é igual em todo o lado).
- Atualidade: os dados são recentes o suficiente para a decisão que suportam.
- Unicidade: não há duplicados a inflar contagens (o mesmo cliente uma só vez).
- Validade: os dados respeitam as regras esperadas (uma data é uma data, um email tem formato de email).
Medir para melhorar
Não se gere o que não se mede. Definir regras simples por dimensão — "0% de emails inválidos", "menos de 1% de duplicados" — e monitorizá-las torna a qualidade visível. Quando um indicador piora, ataca-se a causa antes que contamine relatórios.
A qualidade começa na origem
Corrigir dados no fim do pipeline é remendar; o ideal é evitar o erro à entrada — validações no formulário, regras no sistema de origem, responsáveis claros por cada conjunto de dados. Quanto mais cedo se apanha um problema, mais barato é resolvê-lo.
É também uma questão de cultura
Qualidade de dados não é só tecnologia: é toda a gente perceber que os dados que introduz alimentam decisões. Quando cada pessoa trata os dados como um ativo partilhado, a qualidade sobe de forma natural e sustentável.
Na prática
Escolhe o conjunto de dados que mais alimenta as tuas decisões e avalia-o pelas seis dimensões. Onde falha? Começa por aí. Dados de confiança são conquistados, não assumidos. Quando foi a última vez que verificaste a qualidade dos dados por trás dos teus relatórios?
