Data qualidade pt m2 — Avaliação e monitorização de dados

Melhore a decisão com dados verificáveis: pipelines limpos, métricas claras e alertas automáticos. Projetos à medida para organizações em Portugal.

Auditorias de integridade e completude
Monitorização de métricas chave (accuracy, completeness, timeliness)
Políticas de governança e recomendações técnicas

Fale com um consultor Política de Privacidade

Visão geral — por que investir em Data Quality

Empresas que mantêm dados de alta qualidade reduzem risco, aceleram análises e melhoram a experiência do cliente. A nossa abordagem combina avaliação técnica, métricas práticas e planos de mitigação acionáveis.

Processo

Descoberta → Perfilização → Regras de qualidade → Monitorização contínua

Resultados

Melhor cobertura de dados, redução de erros e maior confiança nas decisões.

Entrega

Relatórios executivos, dashboards técnicos e integração com pipelines existentes.

Métricas essenciais de Data Quality

Métrica	O que mede	Alvo típico	Como monitorizar
Completude	Percentagem de campos preenchidos	≥ 98%	Checks por coluna + alertas diários
Acurácia	Conformidade com regras de negócio / referência	≥ 95%	Validações por batch e amostragem
Consistência	Coerência entre fontes e tabelas	Zero conflitos críticos	Regras de reconciliamento
Atualidade (Timeliness)	Latência entre evento e disponibilidade	Depende do caso de uso	SLAs e métricas de pipeline

Checklist rápida para um projecto de qualidade de dados

Mapear todas as fontes de dados, responsáveis e formatos. Priorizar datasets críticos para o negócio.

Analisar valores únicos, padrões, distribuições e outliers. Criar regras de validação e thresholds.

Automatizar checks em pipelines, instrumentar logs e criar alertas para anomalias críticas.

Definir proprietários de dados, processos de correção e ciclos de revisão periódicos.

Ferramentas e integrações

Trabalhamos com ferramentas open-source e enterprise para adaptar-se ao seu ecossistema: from profiling engines to monitoring and alerting platforms.

Integrações comuns

Armazenamento (S3, Blob, GCS)
Data warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift)
Streaming (Kafka, Pub/Sub)

Ver integrações

Equipa e contacto técnico

Mariana Alves

Lead de Data Quality

Especialista em governança e pipelines de dados para projetos empresariais.

Precisa de uma avaliação técnica? Agende uma conversa com a nossa equipa para discutir escopo, timings e custos estimados.

Agendar reunião Explorar serviços

Recursos e estudos de caso

Estudo de caso — Retalho

Reduzimos inconsistências de inventário em 85% através de regras automatizadas e reconciliação diária.

Ler estudo

Guia prático — Métricas essenciais

Checklist para primeiros 30 dias de avaliação de qualidade de dados numa organização.

Ver guia