Qualidade de dados na governança: guia completo
Em um cenário corporativo cada vez mais orientado por dados, garantir a qualidade das informações disponíveis tornou-se um imperativo estratégico. Isso porque decisões equivocadas, baseadas em dados incorretos, podem gerar prejuízos significativos — tanto financeiros quanto operacionais.
É nesse contexto que a governança de dados desempenha um papel fundamental, funcionando como o alicerce para garantir a qualidade, integridade, segurança e disponibilidade dos dados.
Neste artigo, você vai entender a relação entre qualidade de dados e governança, quais práticas e ferramentas ajudam a implementar essa integração, e como isso afeta diretamente a eficiência e a confiabilidade na gestão organizacional.
O que é qualidade de dados?
A qualidade de dados é um pilar essencial da governança de dados eficaz. Ela garante que as informações utilizadas pelas empresas sejam confiáveis e apropriadas ao seu objetivo. Mas o que define um dado de “qualidade”?
Leia também: O que é Business Intelligence e como aplicar na prática
Principais atributos da qualidade de dados
- Precisão: os dados refletem corretamente a realidade que representam?
- Completude: há informações faltantes que impactam a análise?
- Consistência: os dados são coerentes entre diferentes sistemas e fontes?
- Atualidade: os dados estão atualizados para apoiar decisões em tempo real?
- Confiabilidade: qual é a origem dos dados? Existe rastreabilidade?
- Acessibilidade: os dados estão disponíveis para quem precisa deles?
O papel da Governança de Dados na qualidade
Muitas empresas implementam ferramentas de análise de dados sem considerar a governança. Isso pode comprometer os resultados e gerar inconsistências. Entenda agora como a governança atua na manutenção da qualidade dos dados.
Veja também: Governança de Dados: o que é e qual sua importância
Por que integrar qualidade à governança?
A governança de dados, por si só, não assegura qualidade — mas sem governança, a qualidade dificilmente será sustentável. É por meio dela que são definidas as diretrizes para:
- Corrigir erros sistemáticos nas bases de dados;
- Estabelecer papéis como os de Data Owner e Data Steward;
- Implantar fluxos de validação;
- Promover a melhoria contínua por meio de auditorias e KPIs.
Estratégias para integrar qualidade de dados na governança
Para que a governança de dados contribua efetivamente para a qualidade, é necessário adotar práticas e estruturas bem definidas. Veja abaixo algumas estratégias que impulsionam essa sinergia.
Confira: Transformação digital: como iniciar esse processo na sua empresa
1. Estabelecimento de métricas de qualidade
Definir indicadores de qualidade de dados permite acompanhar a eficiência das ações adotadas. Exemplos incluem:
- % de campos obrigatórios preenchidos;
- Taxa de duplicidade de registros;
- Volume de dados desatualizados;
- Tempo médio de correção de inconsistências.
2. Criação de políticas e padrões
A uniformidade nos dados depende de regras claras. Estabeleça:
- Formatos obrigatórios (datas, números, documentos);
- Nomenclaturas padronizadas;
- Frequência de atualização por tipo de dado.
3. Papéis e responsabilidades claras
A gestão da qualidade precisa de responsabilidade. Os principais papéis incluem:
- Data Steward: valida e monitora dados;
- Data Owner: define regras e aprova mudanças;
- TI: provê infraestrutura e automação;
- Negócios: insere e consome dados de forma correta.
4. Governança proativa com automações
Não espere o erro acontecer para corrigir. A adoção de workflows automatizados é essencial para prevenir falhas de qualidade.
Ferramentas da Microsoft para apoiar a qualidade de dados
Existem diversas ferramentas da Microsoft que suportam governança de dados e garantem a qualidade da informação. Conheça as principais e veja como usá-las.
Leia também: Power BI: o que é, para que serve e como começar
Microsoft Purview
Garante visibilidade e rastreabilidade dos dados, com classificação automática e políticas de acesso.
Power BI (com Dataflows)
Cria dashboards de qualidade e aplica transformações para limpeza de dados antes da visualização.
Power Automate + Power Apps
Automatiza correções e validações. Cria formulários com regras para evitar erros na entrada dos dados.
Azure Data Factory
Executa pipelines de dados com validação, limpeza e integração de fontes diversas.
SQL Server + DQS
Usa o Data Quality Services para detectar erros, duplicidades e manter padrões.
Excel + Power Query
Aplica transformações e correções simples em ambientes menores ou testes iniciais.
Desafios Comuns e Como Superá-los
Apesar dos benefícios, muitas empresas enfrentam barreiras ao implementar governança com foco em qualidade. Abaixo listamos os desafios mais comuns e suas soluções.
Veja também: Consultoria em BI: o que é e como pode ajudar sua empresa
1. Falta de cultura orientada a dados
Como resolver: treinamento e metas relacionadas à qualidade dos dados em cada área.
2. Sistemas isolados e falta de integração
Como resolver: adoção de arquitetura moderna e ferramentas como Azure e Purview.
3. Ausência de liderança no processo
Como resolver: demonstrar o ROI da qualidade de dados para a alta gestão.
4. Falta de métricas
Como resolver: criar dashboards com KPIs claros para visibilidade em tempo real.
Casos práticos: quando a qualidade de dados faz diferença
Veja situações reais onde a falta de qualidade causou problemas — e como a governança resolveu.
Caso 1: Duplicidade em cadastros de clientes
Problema: campanhas duplicadas e desperdício de verba.
Solução: automação com Power Automate e validação com DQS.
Caso 2: Relatórios divergentes entre setores
Problema: falta de confiança em dados financeiros.
Solução: padronização com Power BI Dataflows e integração via Purview.
Como medir o sucesso da qualidade de dados na governança
Você não pode melhorar o que não mede. Veja os principais KPIs de sucesso:
- Taxa de erros por fonte de dados;
- Redução de retrabalho;
- Aumento da confiança dos usuários;
- Melhoria no tempo de resposta dos relatórios;
- Aderência às políticas de governança.
Conclusão
A qualidade de dados na governança não é um acessório — é a base para a estratégia digital e a tomada de decisões assertiva. Investir em boas práticas, processos e ferramentas é garantir competitividade e segurança para o futuro.
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