Você não melhora a Qualidade dos Dados apenas corrigindo dados!
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Artigo escrito por Breno de Souza, Analista de Governança de Dados na BLR DATA
Um dos maiores equívocos que observo nas iniciativas de dados é acreditar que a Qualidade de Dados começa quando indicadores como completude, acurácia ou consistência passam a ser monitorados.
Na realidade, quando essas métricas começam a apontar problemas, a causa já ocorreu muito antes.
A Qualidade dos Dados é definida desde sua concepção e deve ser assegurada ao longo de todo o seu ciclo de vida.
Foi justamente essa reflexão que motivou a construção do Diagrama abaixo.
Ele ilustra como a validação da qualidade deve acompanhar todo o ciclo de vida dos dados, desde o Planejamento e Definição até a Melhoria Contínua, evidenciando que controles de qualidade não são exclusivos apenas à etapa de monitoramento, mas devem estar presentes em cada transição do ciclo de vida dos dados.
Na etapa de Planejamento e Definição, decisões como requisitos de negócio, modelagem de dados, definição de metadados, responsabilidades e critérios de qualidade estabelecem a base para todo o Ciclo de Vida dos Dados.
Durante a Geração dos Dados, entram em cena mecanismos como validação de esquemas, campos obrigatórios, formatos, contratos de dados e demais controles que reduzem a propagação de inconsistências desde a origem.
Na fase de Armazenamento e Integração, processos como transformação, unificação de formatos, reconciliação e monitoramento da atualidade garantem que dados provenientes de diferentes fontes permaneçam confiáveis e consistentes.
Em seguida, na Publicação dos Dados, a preocupação deixa de ser apenas disponibilizar informações e passa a garantir que dashboards, APIs e demais consumidores recebam dados íntegros e aderentes às regras de negócio.
Por fim, a etapa de Melhoria Contínua fecha esse ciclo por meio do monitoramento de indicadores, auditorias, análise de tendências e identificação das causas raízes, retroalimentando todo o processo para que a qualidade seja continuamente aperfeiçoada.
Essa visão está alinhada ao que é defendido pelo DAMA DMBoK V2, pela ISO 8000 e pela ISO/IEC 25012, que tratam a Qualidade de Dados como uma disciplina transversal, diretamente dependente de Arquitetura de Dados, Gestão de Metadados e Governança de Dados.
Por isso, organizações com maior maturidade não se limitam a acompanhar indicadores de qualidade.
Elas incorporam requisitos, controles e responsabilidades desde a origem dos dados. A correção de milhares de registros inválidos pode resolver uma ocorrência operacional, mas não elimina as causas que levaram à sua geração.
Impedir que esses registros sejam criados é uma decisão de arquitetura, processos e governança.
Essa distinção revela o nível de maturidade da organização na gestão e no uso de seus dados.
*Breno de Souza é Analista de Governança de Dados na BLR DATA
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