Data quality, ou qualidade de dados, refere-se à precisão, consistência, completude, atualidade e relevância dos dados utilizados por uma empresa. Dados de qualidade são essenciais para tomadas de decisão eficazes, automações confiáveis e análises precisas.
A tomada de decisão nas empresas depende diretamente de um fator muitas vezes negligenciado: a qualidade dos dados. Ou, em outras palavras, o data quality. Quando os dados não são precisos, completos ou consistentes, os resultados das análises financeiras se tornam frágeis, gerando riscos para o negócio.
Sabemos que, no dia a dia do setor financeiro, há grande volume de informações circulando — desde registros contábeis e conciliações bancárias até relatórios de despesas e projeções de receitas.
E sabemos também que dados mal estruturados podem comprometer desde a tomada de decisão até a reputação de uma empresa.
Por isso, neste artigo, vamos explicar o que significa data quality, por que ele é um tema cada vez mais urgente, quais são os principais indicadores de qualidade de dados e como implementar esse cuidado nas rotinas do setor financeiro.
Boa leitura!
O que significa “data quality”?
Data quality é um conjunto de práticas e critérios usados para avaliar se os dados de uma empresa são confiáveis, utilizáveis e adequados aos objetivos do negócio. Ou seja: trata-se de medir e garantir a qualidade dos dados.
O conceito de data quality não se limita ao armazenamento das informações, mas também ao modo como elas são coletadas, processadas, analisadas e utilizadas pelas equipes da empresa.
Em ambientes corporativos complexos, o cuidado com a qualidade dos dados se torna ainda mais necessário para garantir decisões estratégicas, relatórios confiáveis e previsões financeiras consistentes.
Por que é importante olhar para dados de qualidade?
Como dissemos no tópico anterior, sem dados de qualidade, as análises financeiras perdem valor estratégico. Afinal, não há como ter visão clara dos resultados ou tomar decisões baseadas em evidências se os dados estão incompletos, desatualizados ou contraditórios.
Além disso, a falta de cuidado com o data quality pode gerar:
- retrabalho para as equipes;
- erros em relatórios e demonstrações financeiras;
- falhas em auditorias;
- dificuldade de conformidade com normas e regulações;
- perdas financeiras diretas e indiretas;
- perda da confiança dos stakeholders.
Empresas que priorizam a qualidade de dados conseguem reduzir erros operacionais e ir além, ampliando também a sua capacidade de antecipação, controle e planejamento.
O que indica a qualidade dos dados?
A qualidade dos dados pode ser medida com base em diversos atributos. Veja os principais!
1. Precisão
Dados precisos representam fielmente a realidade que pretendem descrever. No setor financeiro, isso significa, por exemplo, registrar exatamente o valor gasto em uma transação, sem arredondamentos indevidos ou omissões de centavos.
Para garantir a precisão, é necessário revisar os processos de input, cruzar informações com fontes confiáveis e adotar ferramentas que impeçam o preenchimento incorreto de campos.
2. Conformidade
A conformidade dos dados está relacionada ao alinhamento com regras e padrões — sejam eles internos, como políticas da empresa, ou externos, como normas contábeis e obrigações fiscais. Esse tipo de dado segue formatos padronizados e respeita exigências legais.
Garantir conformidade envolve mapear as regras aplicáveis e manter os sistemas ajustados para validações automáticas.
3. Completude
Dados completos são aqueles que contêm todas as informações necessárias para uma análise ou tomada de decisão.
No financeiro, por exemplo, não basta saber o valor de um reembolso — é preciso conhecer a data da despesa, a finalidade, o centro de custo e o colaborador envolvido. Sistemas com campos obrigatórios e validações de preenchimento ajudam a evitar lacunas.
4. Consistência
A consistência se refere à uniformidade dos dados ao longo de diferentes sistemas e registros. Um mesmo valor ou nome de cliente não pode aparecer com variações que confundam a análise.
A integração entre sistemas, o uso de nomenclaturas padronizadas e a consolidação de bases ajudam a manter a consistência necessária para gerar relatórios confiáveis.
5. Atualização
Dados atualizados refletem o estado mais recente das informações. Isso é especialmente importante em relatórios financeiros que dependem de prazos e variações de valores.
Atrasos para atualizar as informações — como um lançamento feito dias depois da transação — comprometem a visibilidade do negócio. Automatizações e alertas ajudam a manter os registros sempre em dia.
6. Acessibilidade
Mesmo os dados mais completos e atualizados perdem valor se não puderem ser acessados com facilidade por quem precisa deles.
Acessibilidade significa que as informações estão disponíveis nos sistemas certos, com níveis de permissão adequados e boa usabilidade. Isso evita gargalos, consultas externas desnecessárias e atrasos nas entregas.
7. Validade
Dados válidos são aqueles que fazem sentido dentro de um contexto. No caso de um reembolso, por exemplo, um valor de R$ 0 ou de R$ 999.999,00 pode ser sinal de erro.
Definir intervalos esperados, aplicar regras de validação e monitorar exceções ajudam a garantir que os dados registrados estejam dentro de parâmetros aceitáveis e reflitam a realidade.
A presença desses elementos sinaliza um ambiente propício para a boa gestão de dados.
Leia também: Cultura data-driven: como ela pode transformar sua empresa?
Quais ferramentas podem ajudar no data quality?
Manter a qualidade de dados exige mais do que o cuidado manual: é necessário ter ferramentas que automatizam a validação, o cruzamento e a atualização das informações.
Entre os principais softwares de data quality, podemos destacar:
- soluções de integração com ERPs — facilitam o trânsito e a consistência dos dados entre diferentes sistemas;
- plataformas de business intelligence (BI) — permitem visualizar inconsistências e gerar relatórios de validação;
- ferramentas de ETL (Extract, Transform, Load) — ajudam a transformar e padronizar dados extraídos de diversas fontes;
- plataformas de data governance — garantem padrões de qualidade e regras de uso dos dados em toda a organização.
- plataformas de gestão de despesas e viagens corporativas — automatizam e centralizam o controle de gastos feitos por colaboradores a trabalho (reembolsos, adiantamentos, uso de cartões corporativos e despesas com passagens, hospedagens e deslocamentos, por exemplo).
O uso conjunto dessas soluções reduz falhas humanas, aumenta a integridade dos dados e traz mais velocidade para a análise.
Como aplicar o data quality no setor financeiro das empresas?
A qualidade dos dados no setor financeiro é um dos pilares da eficiência e da credibilidade das informações corporativas. Para isso, algumas boas práticas são fundamentais, como veremos a seguir.
1. Definir padrões para coleta e registro de dados
A ausência de padronização pode gerar inconsistências já no início do processo. Logo, é importante criar manuais e diretrizes que orientem a inserção de informações nos sistemas — como nomenclaturas, formatos de data, campos obrigatórios e critérios de classificação.
2. Implementar sistemas com validação automática
Automatizar processos evita falhas comuns na digitação e no preenchimento de campos. Os sistemas aliados na qualidade de dados devem, obrigatoriamente:
- emitir alertas para dados fora do padrão;
- obrigar preenchimentos essenciais;
- impedir registros duplicados.
3. Promover a integração entre sistemas
Dados que trafegam entre sistemas diferentes precisam manter sua integridade. Ao conectar diferentes ferramentas financeiras, contábeis e de compras, por exemplo, a empresa reduz a necessidade de lançamentos manuais e evita duplicidades, omissões e divergências.
4. Realizar auditorias e revisões periódicas
Auditorias internas frequentes ajudam a detectar padrões de erro, identificar gargalos e corrigir falhas antes que gerem impactos financeiros. Essas análises devem considerar tanto os dados armazenados quanto os processos de alimentação dos sistemas.
5. Investir em formação das equipes
A responsabilidade sobre os dados não é apenas do time de TI. Todos os profissionais que interagem com os sistemas devem compreender a importância do registro correto e ser treinados para usar as ferramentas da forma esperada. Educação contínua reduz retrabalho e reforça a cultura de precisão.
6. Estabelecer políticas de governança de dados
Políticas de governança determinam papéis e responsabilidades sobre os dados dentro da empresa. Com isso, é possível definir quem pode editar, visualizar ou excluir registros, garantindo mais segurança e rastreabilidade para os processos financeiros.
Neste conteúdo, vimos que o data quality é um diferencial competitivo para qualquer empresa que deseja tomar decisões com base em dados seguros, completos e consistentes.
A qualidade de dados não é apenas uma preocupação técnica, mas uma condição estratégica para a área financeira.
Com boas práticas, ferramentas adequadas e uma cultura de precisão nas informações, as empresas conseguem evitar falhas, ganhar agilidade e aumentar a confiabilidade dos seus dados.
Sobretudo para quem atua em cargos de liderança ou analistas que influenciam decisões, é importante enxergar o data quality como parte central da inteligência financeira do negócio.
E já que a qualidade dos dados impacta diretamente a precisão das análises e decisões da sua empresa, que tal começar organizando os principais indicadores financeiros com ferramentas práticas?
