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Competência de qualidade de dados por nível de carreira

Qualidade de dados torna informações importantes adequadas ao uso ao definir condições mensuráveis, detectar falhas, investigar causas e comprovar correções.

Peasy HRPublicado em 18 de agosto de 2026Atualizado em 18 de agosto de 2026

Resposta curta

Qualidade de dados torna informações importantes adequadas ao uso ao definir condições mensuráveis, detectar falhas, investigar causas e comprovar correções.

Sobre Qualidade de dados

Qualidade de dados define, monitora e melhora exatidão, completude e adequação da informação. O critério parte de um uso declarado, e não de uma ideia abstrata de dados perfeitos.

Use esta competência para

  • Funções responsáveis por bases, pipelines, métricas ou registros operacionais consumidos por outras pessoas.
  • Trabalhos em que dados ausentes, atrasados, repetidos ou inválidos alteram decisões ou sistemas.

Não use esta competência para

  • Use governança de dados quando a questão central for política, responsabilidade ou autorização, e não a condição dos dados.

Diferenças importantes

Engenharia analítica

Engenharia analítica constrói transformações; qualidade de dados define e verifica se a saída atende ao uso.

Governança de dados

Governança estabelece regras e responsáveis; qualidade mede e melhora a condição da informação.

Expectativas por nível

IC1

IC1: Verificações de qualidade

Aplica verificações definidas em uma base conhecida, com orientação. Investiga falhas comuns, registra o impacto e confirma a correção.

Comportamentos observáveis

  • Executa controles de campos obrigatórios, faixas válidas, atualização e duplicidade.
  • Rastreia uma falha até a fonte ou etapa de transformação afetada.
  • Confirma que os registros corrigidos atendem à condição original.

Exemplos

  • Encontra faturas duplicadas após uma carga, identifica a repetição e valida a deduplicação.
  • Sinaliza um extrato diário atrasado antes da atualização do relatório e registra as métricas afetadas.

IC2

IC2: Controles de domínio

Define de forma independente controles para o domínio da equipe a partir da necessidade dos consumidores. Prioriza incidentes por impacto e evita reincidência.

Comportamentos observáveis

  • Acorda condições mensuráveis de qualidade com quem usa a base.
  • Instala monitoramento no primeiro ponto em que a falha pode ser detectada com confiança.
  • Conclui análise de causa e implementa uma etapa preventiva.

Exemplos

  • Define com finanças controles de completude e conciliação para a receita mensal.
  • Após uma troca de identificadores quebrar junções, inclui um contrato de dados e um processo de correção.

IC3

IC3: Estratégia de qualidade

Lidera qualidade em domínios conectados e usados por várias equipes. Estabelece padrões proporcionais ao risco, esclarece responsáveis e revisa a cobertura dos controles.

Comportamentos observáveis

  • Relaciona usos críticos a responsáveis, dimensões de qualidade e prazos de resposta.
  • Cria práticas comuns de incidente e correção para falhas de alto impacto.
  • Analisa recorrência e direciona mudanças estruturais entre sistemas.

Exemplos

  • Estabelece controles por criticidade para dados de clientes, cobrança e produto.
  • Coordena uma correção entre equipes quando eventos atrasados afetam relatórios, modelos e fluxos de atendimento.

Crie seu framework de competências

Inclua esta competência em uma Function e ajuste as expectativas ao escopo e às evidências que sua equipe precisa.

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Dúvidas comuns

O que qualidade de dados avalia?

Avalia como a pessoa define adequação ao uso, detecta falhas, investiga causas e verifica correções duradouras.

Uma base pode servir bem para qualquer finalidade?

Nem sempre. As condições devem indicar o uso, pois a mesma base pode servir para uma decisão e ser inadequada para outra.

Que evidências entram na avaliação?

Use definições, monitores, registros de incidentes, análises de causa, validações de correção e reincidência.

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