O que é Data Quality (Qualidade de Dados)?

Data Quality (Qualidade de Dados) é a medida em que os dados satisfazem os requisitos da organização em termos de precisão, completude, consistência, atualidade e validade. Dados de alta qualidade são dados em que as equipas podem confiar para tomar decisões, gerar relatórios e alimentar modelos de IA.

A qualidade de dados avalia-se tipicamente através de seis dimensões: completude (ausência de valores nulos onde se esperam dados), unicidade (ausência de duplicados), validade (dados que cumprem formatos e intervalos esperados), consistência (dados coerentes entre diferentes sistemas), atualidade (dados suficientemente recentes para o seu uso) e precisão (dados que refletem a realidade).

É importante distinguir entre qualidade de dados percebida e qualidade medida. Muitas organizações assumem que os seus dados são bons até que um incidente demonstra o contrário. Um programa de qualidade de dados eficaz mede proativamente estas dimensões através de regras automatizadas e alertas.

Segundo a IBM, os dados de má qualidade custam à economia dos Estados Unidos cerca de 3,1 biliões de dólares por ano. A Gartner estima que o impacto médio por organização é de 12,9 milhões de dólares anuais. Estes custos não são apenas financeiros: incluem decisões erradas, reputação danificada, coimas regulatórias e perda de produtividade.

Com a ascensão da IA generativa, a qualidade de dados torna-se ainda mais importante. Os modelos de IA treinados ou alimentados com dados de baixa qualidade produzem resultados incorretos ou tendenciosos, amplificando os problemas em vez de os resolver. A máxima "garbage in, garbage out" nunca foi tão relevante.

Um programa de qualidade de dados define regras que se executam automaticamente contra os dados reais. Por exemplo: "o campo email não deve ser nulo na tabela de clientes" (completude), "o campo NIF deve ser único" (unicidade), "o campo data deve ter o formato AAAA-MM-DD" (validade). Cada regra produz uma pontuação (percentagem de registos que cumprem) e gera alertas quando a pontuação desce abaixo de um limiar configurado.

Estas regras executam-se periodicamente (diário, por hora, em cada ingestão) e os resultados agregam-se em dashboards de qualidade que permitem monitorizar tendências, identificar degradações e priorizar correções.

A Linedat executa 6 tipos de regras de qualidade contra dados reais nas fontes ligadas: completeness, uniqueness, validity, consistency, timeliness e accuracy. Cada ativo de dados recebe uma pontuação de qualidade agregada e os alertas notificam automaticamente quando a qualidade desce abaixo dos limiares configurados pela equipa.