Data Quality: fundamentos, desafios e caminhos para maturidade corporativa

Data Quality está no centro das decisões de grandes organizações como consequência da transformação digital, do uso de analytics e BI e, claro, da inteligência artificial.

Não à toa: iniciativas de IA, automação e produtos digitais só são tão boas quanto os dados que as alimentam. Bad data, por sua vez, compromete modelos analíticos, distorce insights, gera retrabalho e expõe sua empresa a riscos regulatórios e reputacionais. 

E, como você deve imaginar, isso pode custar milhões por ano às organizações.

Ao mesmo tempo, a pressão por compliance, especialmente com legislações como a LGPD, elevou o nível de exigência sobre controle, rastreabilidade e confiabilidade dos dados. Data Quality, mais uma vez, aparece como um pilar do uso de dados e IA.

Vamos ver, então, como o conceito de Data Quality pode ser usado para alcançar maturidade corporativa conectando tecnologia, governança e resultados de negócio.

O que é Data Quality?        

Data Quality é a medida de quão bem um conjunto de dados atende ao seu propósito. Ou seja, a capacidade dos dados de serem confiáveis, consistentes e adequados para suportar análises, decisões e operações.

Quando falamos em qualidade de dados, não estamos lidando com um atributo único, mas com um conjunto de características que, combinadas, determinam se os dados podem ou não ser utilizados com segurança.

Entre os principais atributos de Data Quality, destacam-se:

• Precisão: os dados representam corretamente a realidade que descrevem;
• Completude: todas as informações necessárias estão presentes;
• Consistência: não há conflitos entre dados armazenados em diferentes sistemas ou fontes;
• Atualidade (timeliness): os dados estão atualizados e disponíveis no momento certo;
• Unicidade: ausência de duplicidades que representem a mesma entidade;
• Validade: aderência a formatos, regras e padrões previamente definidos.

Veja como isso se constrói de maneira lógica dentro de uma empresa:

Fonte: Gartner

Quando atende a esses critérios, o conjunto pode ser classificado como “dados com qualidade”. Isso significa que o time pode contar com informações adequadas para a análise de dados, geração de insights, automação de processos e uso em modelos analíticos e de IA.

Por que a qualidade dos dados é importante para as organizações?        

Dados de qualidade afetam, diretamente, a sustentabilidade de qualquer organização porque sustentam a confiança nas decisões, protegem a organização contra riscos e habilitam o uso estratégico de dados e IA em escala.

Entenda melhor nos tópicos abaixo.

Decisões baseadas em dados, BI e IA

Empresas orientadas por dados dependem de informações confiáveis para alimentar dashboards de BI, análises avançadas e modelos de inteligência artificial.

Por outro lado, dados inconsistentes ou incompletos levam a relatórios distorcidos, modelos enviesados e decisões equivocadas, o que compromete iniciativas estratégicas inteiras.

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Vantagem competitiva e inovação

Organizações com alta maturidade em Data Quality conseguem explorar dados de forma mais sofisticada, viabilizando inovação em produtos digitais, personalização de experiências e novos modelos de negócio.

Custo da má qualidade de dados

O custo da má qualidade de dados se manifesta em diversas frentes:

• Retrabalho;
• Correções manuais;
• Falhas operacionais;
• Perda de oportunidades;
• Decisões erradas. 

Além disso, ambientes com dados fragmentados e sem padronização elevam o custo de integração e manutenção de sistemas.

Governança, riscos e compliance

Políticas claras, papéis bem definidos e processos de controle ajudam a mitigar riscos operacionais, financeiros e regulatórios. Ainda mais, com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) já vigente há alguns anos.

Dessa maneira, dados imprecisos, desatualizados ou sem rastreabilidade aumentam a exposição da empresa a sanções, auditorias e danos reputacionais.

Desafios para alcançar e medir Data Quality        

Atingir e sustentar altos níveis de data quality ainda é um desafio para muitas organizações porque os obstáculos são tecnológicos e também organizacionais, culturais e operacionais.

Dados fragmentados e silos (internos e externos)

Grandes empresas operam com múltiplos sistemas, plataformas e fornecedores. Dados internos e dados externos permanecem isolados em silos, dificultando a integração de dados, a visão unificada e a avaliação da qualidade ao longo da cadeia de valor.

Problemas de padronização e integração

A ausência de padrões para formatos, nomenclaturas e regras de negócio compromete a consistência dos dados. Processos de integração entre sistemas legados, plataformas em nuvem e aplicações modernas tendem a amplificar problemas de qualidade quando não há padronização clara.

Viés em dados

Esse desafio acontece especialmente em iniciativas analíticas e de IA. Dados incompletos, não representativos ou coletados de forma enviesada podem levar a análises distorcidas, decisões injustas e riscos éticos e reputacionais.

Falta de métricas e indicadores claros

Muitas organizações sabem que têm problemas de qualidade, mas não conseguem medi-los. A ausência de indicadores padronizados dificulta comparações entre áreas, priorização de iniciativas e demonstração de valor para a liderança.

Governança fraca ou inexistente

Sem uma estrutura sólida de governança de dados, cada responsabilidade fica difusa. Isso cria dados sem donos, regras pouco aplicadas e baixa accountability sobre qualidade, principalmente em ambientes distribuídos.

Falta de observabilidade de dados

A inexistência de mecanismos de observabilidade de dados impede o monitoramento contínuo da qualidade. Problemas só são detectados quando já impactaram relatórios, operações ou decisões críticas.

Complexidade técnica

Iniciativas de data lineage, master data management (MDM), catálogos de dados e ambientes analíticos modernos adicionam camadas de complexidade técnica. Sem arquitetura adequada e ferramentas apropriadas, rastrear a origem, as transformações e o uso dos dados torna-se um grande desafio.

Como medir e avaliar a qualidade dos dados        

Medir data quality de forma estruturada ajuda a sair do campo da percepção.

Entenda melhor na tabela abaixo:

Como alcançar boa qualidade de dados        

Alcançar boa qualidade de dados exige uma abordagem contínua, integrada e alinhada à estratégia de negócio.

Casos de uso e impacto no negócio

Ambientes de BI dependem diretamente da consistência, atualidade e precisão dos dados. Quando a qualidade é baixa, relatórios deixam de refletir a realidade operacional, comprometendo decisões estratégicas. Entre os problemas causados por bad data em BI, podemos citar:

• Indicadores divergentes entre áreas para o mesmo KPI;
• Dashboards baseados em dados desatualizados ou incompletos;
• Perda de confiança dos executivos nos relatórios analíticos.

Com dados limpos, padronizados e rastreáveis, organizações conseguem consolidar métricas confiáveis, reduzir reconciliações manuais e acelerar ciclos de decisão, tornando o BI uma ferramenta efetiva de gestão e não apenas de reporte.

Outro ponto relevante de menção: a inovação de produto digital a partir da orientação por dados, como plataformas personalizadas, modelos preditivos e experiências omnichannel. Isso inclui:

• Personalização avançada baseada em dados consistentes de comportamento e perfil;
• Insights mais sofisticados para priorização de funcionalidades e jornadas;
• Uso confiável de IA e analytics para previsão de demanda, recomendação e automação;

Contudo, como já adiantamos, a má qualidade dos dados representa um risco em ambientes regulados. Dados imprecisos, incompletos ou desatualizados dificultam o atendimento a requisitos legais e ampliam a exposição a penalidades. Entre os principais problemas:

• Dados pessoais incorretos ou sem base legal;
• Falta de rastreabilidade sobre origem e uso dos dados;
• Dificuldade para atender solicitações de titulares (acesso, correção, exclusão).

Por fim, podemos citar que um dos impactos mais tangíveis da qualidade dos dados está na eficiência operacional: dados inconsistentes geram retrabalho, correções manuais, falhas em processos automatizados e custos ocultos ao longo da operação.

Agora, com dados confiáveis, empresas conseguem reduzir erros em processos críticos, automatizar fluxos com maior segurança e diminuir custos operacionais associados à reconciliação de informações.

Case SoftDesign: Liberum Ratings

Em nosso case da Liberum Ratings, atuamos na aplicação de IA e machine learning para estruturar uma base de dados confiável, integrada e preparada para análises.

O trabalho envolveu:

• Integração de múltiplas fontes de dados internas e externas;
• Processos de limpeza de dados, padronização e validação;
• Estruturação de pipelines analíticos com foco em qualidade e rastreabilidade;
• Aplicação de modelos de machine learning suportados por dados consistentes.

Como resultado, a Liberum conseguiu reduzir retrabalho, aumentar a confiabilidade das análises de risco e acelerar processos decisórios, demonstrando na prática como data quality é um habilitador direto de eficiência e valor analítico em ambientes complexos.

Considerações para grandes empresas        

Basicamente, estamos falando da importância em construir uma estratégia de qualidade de dados integrada ao roadmap corporativo de dados, preparada para sustentar crescimento, novos casos de uso analíticos e a adoção crescente de IA.

Sem esse alinhamento, a qualidade tende a se degradar à medida que volumes, fontes e complexidade aumentam.

Para sustentar essa evolução no longo prazo, a governança de dados é prioritária: para isso, um data office, a atuação do CDO e comitês multidisciplinares definem responsabilidades, priorizam iniciativas e garantem consistência nas decisões.

Esse modelo precisa ser apoiado ferramentas de software data quality e soluções customizadas para que equilibrem flexibilidade e aderência a cada particularidade. Ainda mais em ambientes com sistemas legados e arquiteturas híbridas.

Por fim, a qualidade dos dados só se consolida como ativo estratégico quando o valor é visível para a liderança. Isso exige transparência, com reporting contínuo de indicadores de data quality, visibilidade de data lineage para auditoria e confiança, e uma comunicação clara do ROI das iniciativas.

Perspectivas futuras e tendências em Data Quality        

As principais tendências em dados apontam para um modelo mais automatizado, observável e integrado ao negócio. 

Para isso, alertas proativos, SLAs de qualidade e histórico de desvios são recursos que permitem identificar problemas antes que eles impactem BI, operações ou modelos de IA.

A inteligência artificial aplicada à automatização de processos de data cleansing, deduplicação e perfilamento de dados também é uma tendência: algoritmos passam a identificar padrões, anomalias e inconsistências com mais rapidez e escala.

Esse movimento, inclusive, amplia o foco em dados mestres (MDM) e em catálogo de dados, que deixam de ser apenas ferramentas de governança e passam a ser tratados como ativos estratégicos para descoberta, confiabilidade e reuso de dados.

Paralelamente, o ambiente regulatório permanece importante. A LGPD e outras legislações reforçam a necessidade de dados corretos, rastreáveis e governados. Crescem, com isso, as parcerias entre TI e áreas de negócio, com modelos colaborativos de governança que equilibram controle, agilidade e geração de valor.

Data Quality como alicerce estratégico para decisões e resultados sustentáveis

Organizações que investem em qualidade de dados reduzem riscos e criam condições reais para escalar BI, analytics e IA com segurança.

Para isso, conte com um parceiro experiente: a SoftDesign possui expertise comprovada em dados e inteligência artificial, reconhecida por avaliações de mercado como o ISG Provider Lens, apoiando grandes empresas na construção de arquiteturas de dados confiáveis, governança madura e uso estratégico de IA.

Para líderes que desejam avançar de forma estruturada, os próximos passos são: iniciar uma avaliação de maturidade em data quality, estabelecer ou fortalecer a governança de dados, pilotar soluções de software data quality e definir KPIs de qualidade alinhados aos objetivos do negócio.

E a SoftDesign apoia toda essa jornada por meio do serviço AI Discovery, que combina diagnóstico, direcionamento e execução para transformar dados em resultados.

Se o objetivo é evoluir a qualidade dos dados de forma sustentável, segura e orientada a valor, o momento de começar é agora: com método, governança e o parceiro certo.

Perguntas frequentes sobre data quality

Tire as suas dúvidas sobre data quality nas perguntas e respostas abaixo.