Por que a qualidade dos dados é o maior desafio das empresas modernas
- dataside
- 11 de nov.
- 4 min de leitura
Na era da Inteligência Artificial e da automação, os dados se tornaram o ativo mais valioso das empresas. Porém, quantidade não é sinônimo de valor.
O verdadeiro diferencial competitivo está na qualidade dos dados ou, em inglês, data quality.
De acordo com pesquisa da IDC em parceria com a Iron Mountain, 24% das empresas brasileiras apontam a qualidade dos dados como um dos três principais desafios para avançar na jornada de Inteligência Artificial.
Quer saber mais sobre esse assunto? Veja o que vamos explorar nesse conteúdo:
Mas antes, você deseja implementar IA e outras soluções escalonáveis e tecnológicas para a sua empresa, mas não sabe por onde começar?
A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios, que apoia empresas em sua Jornada de Dados com foco em confiabilidade, agilidade e decisões mais estratégicas.
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O que é qualidade de dados?
A qualidade de dados é o grau em que as informações são precisas, completas, consistentes e atualizadas o suficiente para sustentar decisões estratégicas.
Em outras palavras, não adianta ter um grande volume de informações se elas são duplicadas, incorretas ou desatualizadas.
Uma base de dados de qualidade é aquela que permite às empresas confiar nos números que embasam análises, previsões e ações, especialmente em processos de IA, Analytics e automação.
Qual é a importância da qualidade de dados?
Sem uma boa qualidade de dados nas empresas, a transformação digital se torna frágil e ineficiente.
A pesquisa do IT Forum mostra que o crescimento acelerado de dados e a migração para a nuvem aumentaram a complexidade dos sistemas corporativos.
A falta de integração e o excesso de bases desconectadas dificultam a criação de uma “fonte única da verdade”, conceito conhecido como Single Source of Truth (SSOT).
Segundo a Ideagen, 82% dos colaboradores afirmam que a má gestão de informações reduz sua produtividade e compromete a eficiência operacional.
Qual o impacto dos dados de baixa qualidade? Quando os dados são imprecisos, as empresas correm o risco de tomar decisões equivocadas, comprometendo estratégias e resultados. Além disso, informações inconsistentes geram retrabalho e perda de produtividade, já que as equipes precisam revisar e corrigir erros com frequência. |
A falta de qualidade também pode causar falhas em modelos de IA e análises preditivas, levando a interpretações incorretas e insights pouco confiáveis.
Por fim, há o risco de não conformidade regulatória e dano reputacional, especialmente em setores que dependem de dados sensíveis e precisão nas informações.
Como medir a qualidade de dados?
Medir data quality exige avaliar métricas específicas que indicam o nível de confiabilidade das informações.
Abaixo, uma tabela com os principais indicadores utilizados:
Indicador | O que mede | Exemplo prático |
Precisão | Se o dado reflete a realidade. | Um endereço incorreto em um cadastro de cliente. |
Completude | Se todos os campos relevantes estão preenchidos. | Dados de clientes sem e-mail ou telefone. |
Consistência | Se as informações se mantêm iguais entre diferentes sistemas. | CPF duplicado em sistemas distintos. |
Atualização | Se os dados estão recentes e válidos. | Estoques ou preços não atualizados. |
Integridade | Se os dados estão estruturados corretamente e sem perdas. | Dados corrompidos após migração de sistemas. |
Esses indicadores ajudam a criar uma cultura de data quality contínua, com auditorias e automações que mantêm os dados úteis e acionáveis.
Como melhorar a qualidade de dados?
Garantir qualidade de dados nas empresas é um processo contínuo, que envolve tecnologia, governança e cultura organizacional.
Entre as principais práticas estão:
1. Implementar governança de dados
Definir papéis, políticas e processos claros sobre quem coleta, valida e utiliza as informações.
2. Automatizar a limpeza e integração
Ferramentas de IA e machine learning podem identificar duplicidades, corrigir erros e unificar dados de diferentes fontes.
3. Adotar o conceito de Single Source of Truth (SSOT)
Centralizar todas as informações em uma única base confiável, reduzindo inconsistências e facilitando o acesso.
4. Treinar times e mudar o mindset
A qualidade dos dados é responsabilidade de toda a empresa — não apenas do setor de TI.
A relação entre data quality e Inteligência Artificial
A IA só é tão boa quanto os dados que a alimentam.
Modelos preditivos, chatbots, automações e análises avançadas dependem de dados limpos, precisos e bem categorizados.
Quando a qualidade de dados é baixa, os algoritmos aprendem padrões incorretos e produzem insights distorcidos.
Ou seja, sem bons dados, não há boa IA e a vantagem competitiva desaparece.
Como a Dataside pode ajudar sua empresa a melhorar a qualidade dos dados
Na Dataside, acreditamos que decisões inteligentes começam com dados confiáveis. É por isso que nossas soluções combinam Analytics, Inteligência Artificial e governança de dados para apoiar empresas em todas as etapas da sua jornada de dados.
Ajudamos nossos clientes a avaliar e melhorar a qualidade das informações em todos os sistemas, criando arquiteturas integradas que conectam nuvens públicas, privadas e híbridas.
Também implementamos frameworks de governança e compliance de ponta, garantindo segurança, rastreabilidade e conformidade com as principais regulamentações do mercado.
Além disso, automatizamos processos de validação, limpeza e catalogação de dados, permitindo que as equipes foquem no que realmente importa: transformar informações em insights estratégicos e acionáveis.
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