A busca por dados confiáveis nunca foi tão urgente. Em um cenário onde decisões estratégicas dependem cada vez mais da análise de grandes volumes de informação, qualidade é mais importante do que quantidade.
Quando isso não é levado em conta, empresas enfrentam o risco da chamada analysis paralysis — ou paralisia analítica —, situação em que o excesso de dados mal organizados dificulta a tomada de decisões em vez de ajudar.
Segundo a Gartner, a baixa qualidade dos dados custa, em média, US$ 12,9 milhões por ano para as empresas, considerando os impactos diretos e indiretos. Isso inclui desde o tempo perdido com validação manual até decisões equivocadas com base em informações imprecisas.
Outro estudo, publicado pela Harvard Business Review, aponta que 50% das novas decisões estratégicas falham parcialmente por falta de dados confiáveis.
Esses prejuízos podem (e devem) ser evitados com a adoção de práticas consistentes de governança e melhoria contínua da qualidade dos dados. Mas afinal, o que torna um dado realmente útil?
Um dado é considerado de qualidade quando atende às expectativas do seu usuário final, sendo preciso, confiável, acessível, seguro e contextualizado com a realidade da empresa.
Para chegar a esse nível, é necessário olhar para toda a jornada da informação — desde sua origem até a forma como ela é armazenada, interpretada e usada para gerar valor.
O que é qualidade dos dados?
Qualidade dos dados é o grau em que um conjunto de informações é considerado adequado para atender às necessidades de quem vai utilizá-lo.
Essa avaliação depende de múltiplos fatores: um dado pode ser tecnicamente correto, mas ainda assim ser inútil se estiver desatualizado, fora de contexto ou inacessível para quem precisa dele.
Por isso, qualidade de dados não se resume a "dados certos", mas a dados certos, no formato certo e no momento certo.
No ambiente corporativo, investir na qualidade da informação significa reduzir erros, eliminar retrabalho e tomar decisões mais rápidas e seguras.
Já em setores regulados — como o jurídico, financeiro ou saúde —, a integridade e a governança dos dados se tornam ainda mais críticas para garantir conformidade e minimizar riscos.
Quem deve ser responsável pela qualidade dos dados?
A responsabilidade pela qualidade dos dados não deve recair sobre uma única área — ela é um esforço coletivo que envolve diferentes setores da empresa.
Embora times de tecnologia, analytics e compliance tenham papéis técnicos essenciais nesse processo, a governança de dados precisa ser pensada de forma transversal, com envolvimento ativo de todas as áreas que produzem, manipulam ou consomem informações.
Geralmente, as empresas que têm sucesso nessa frente definem papéis como:
- Data Owners (donos dos dados): responsáveis por garantir que os dados sob sua responsabilidade estejam atualizados, completos e aderentes às regras de negócio;
- Data Stewards: cuidam da padronização, integridade e catalogação dos dados no dia a dia, atuando como ponte entre as áreas de negócio e TI;
- Gestores das áreas operacionais: devem revisar e validar os dados gerados por suas equipes, garantindo consistência e valor analítico.
No caso do departamento jurídico, sua atuação vai além do uso de dados. Ele também é responsável por zelar pela conformidade legal, segurança da informação e políticas de acesso, além de participar da validação de cláusulas contratuais ligadas à coleta, uso e proteção de dados sensíveis.
Em resumo: qualidade de dados é responsabilidade de todos, mas precisa de liderança clara, papéis definidos e participação estratégica do jurídico para garantir segurança, governança e valor de longo prazo.
Leia mais: Data-driven no departamento jurídico: como usar dados para uma gestão eficiente
Como avaliar a qualidade de dados da sua empresa
Agora que você já entende o que é qualidade de dados e quem deve ser responsável por ela, é hora de olhar para a prática.
Para saber se as informações que sua empresa coleta, armazena e utiliza realmente agregam valor, é preciso analisar alguns critérios específicos.
A seguir, você vai conhecer os quatro principais pilares para avaliar a qualidade dos dados: aspectos intrínsecos, contextuais, representacionais e de acessibilidade.
Esses elementos ajudam a identificar falhas, guiar melhorias e garantir que os dados estejam prontos para apoiar decisões estratégicas com segurança e eficiência.
1. Qualidades intrínsecas
Para serem considerados de qualidade, é preciso que os dados contem com algumas características intrínsecas. Dentre elas estão:
- Precisão: o dado está correto, livre de erros
- Confiabilidade: a fonte do dado agrega certeza àquela informação
Essas duas qualidades ficam exemplificadas na seguinte situação: um dado extraído manualmente de documentos pode ter baixa confiabilidade, já que erros humanos são uma das principais causas de imprecisão de conteúdo. Já as informações extraídas automaticamente de sistemas e arquivos digitais tem alta confiabilidade, justamente na medida em que se reduz uma das fontes de possíveis equívocos e, consequentemente, de imprecisões.
Essa extração de dados para geração de inteligência é uma das etapas de uma boa gestão do ciclo de vida de contratos, também chamada de CLM. Saiba mais sobre essa abordagem em: CLM: o que é e como a tecnologia pode beneficiar a sua empresa
2. Qualidades contextuais
Para além de um dado com qualidade intrínseca, também é necessário avaliar o contexto em que se espera utilizar aquela informação. Isso porque ainda que o elemento tenha todas as características indicadas no primeiro item dessa lista, se ele não for contextualmente adequado, não será um dado de excelência.
Para avaliar esse requisito, observam-se fatores como:
- Valor gerado: dispor desses dados aprimora as análises conduzidas, gerando benefícios para os usuários;
- Completude: aquela informação contém todos os elementos que garantem sua utilidade.
Alguns dos dados de maior qualidade para informar a gestão operacional, do ponto de vista de contexto, são aqueles extraídos direta ou indiretamente das atividades da própria empresa.
Quando os fluxos de trabalho são conduzidos em plataformas automatizadas, é possível identificar dados relevantes para análise de possíveis melhorias gerenciais. A partir desse estudo, por exemplo, pode-se mapear e atuar sobre alocação ineficiente de recursos ou ainda aprimorar a articulação entre departamentos.
3. Qualidade representacional
A qualidade representacional de um elemento diz respeito à sua capacidade de refletir, correta e adequadamente, a realidade de um objeto. No contexto empresarial, isso passa por uma característica principal:
- Consistência: todas as vezes em que aquele dado for utilizado, ele terá o mesmo valor e formato.
Uma maneira de garantir a consistência das informações é contar com a extração desses dados em apenas um ponto do fluxo de trabalho e, a partir daí, replicá-lo de forma automática na mesma plataforma ou em outro programa integrado. Isso evita que o usuário preencha categorias idênticas de forma diferente e assegura ainda que eventuais atualizações tenham impacto em todos os pontos do sistema nos quais aquele dado seja utilizado.
4. Acessibilidade
Por fim, uma das qualidades mais importantes de um dado é a sua acessibilidade, que não pode ser interpretada sem o contraponto da segurança:
- Acessibilidade: condição de fácil e rápido acesso aos dados;
- Segurança: controle do permissionamento para manter níveis de segurança da informação dentro da instituição.
Essa primeira característica pode ser alcançada usando uma plataforma unificada que reúna dados e os disponibilize para download ou para análise em dashboards simplificados. Esse sistema também deve estruturar os acessos dos usuários com base em perfis correspondentes aos níveis de permissionamento dos indivíduos, considerando as políticas de segurança da informação adotadas pela companhia.
6 passos práticos para melhorar a qualidade dos dados
Melhorar a qualidade dos dados não é um projeto pontual — é uma iniciativa contínua que exige clareza de propósito, definição de processos e o envolvimento das áreas certas.
Com base nas recomendações da Gartner, reunimos seis passos que ajudam a estruturar esse processo de forma prática e eficaz:
1. Defina o que significa "qualidade de dados" para sua organização
Não existe uma definição única. Cada empresa (e até cada área) pode ter critérios diferentes. Comece alinhando os atributos prioritários — como precisão, completude ou consistência — com os objetivos estratégicos da organização.
2. Identifique os dados críticos para o negócio
Nem toda informação precisa do mesmo nível de controle. Foque nos dados que realmente afetam decisões, operações e resultados — como informações contratuais, registros financeiros, dados de clientes ou indicadores regulatórios.
3. Estabeleça papéis e responsabilidades claras
Crie uma estrutura de governança com responsáveis bem definidos: donos de dados (data owners), administradores técnicos (data stewards) e usuários-chave. Isso evita lacunas e garante a evolução contínua da qualidade.
4. Monitore e meça a qualidade dos dados regularmente
Use métricas para acompanhar atributos como precisão, completude, acessibilidade, frequência de atualização e conformidade. Ferramentas de GED e CLM podem ajudar a gerar relatórios automatizados para esse acompanhamento.
5. Corrija dados com base em prioridades
Evite tentar corrigir tudo ao mesmo tempo. Estabeleça critérios de impacto e priorize os ajustes com base no risco, valor e urgência de uso dos dados. Isso garante agilidade e foco.
6. Crie processos sustentáveis de melhoria contínua
Inclua boas práticas de qualidade de dados nos fluxos operacionais da empresa. Treine equipes, revise políticas e automatize etapas sempre que possível. A melhoria de dados deve ser parte da cultura, não uma tarefa isolada.
Esses passos ajudam a transformar a gestão de dados em uma vantagem competitiva real, capaz de apoiar decisões mais seguras, eficientes e alinhadas à realidade do negócio — especialmente em áreas estratégicas como o jurídico, o financeiro e o compliance.
Qual o papel do setor jurídico na qualidade dos dados?
O setor jurídico tem um papel fundamental — e muitas vezes subestimado — na construção e manutenção da qualidade dos dados dentro de uma organização.
Sua atuação vai muito além da revisão de cláusulas contratuais ou da supervisão da conformidade com legislações como a LGPD.
Em primeiro lugar, o jurídico é responsável por garantir que os dados sejam coletados, armazenados e utilizados de forma legal e ética, respeitando normas de privacidade, consentimento e retenção de informações.
Isso inclui orientar outras áreas da empresa sobre riscos regulatórios e boas práticas de segurança da informação.
Além disso, o departamento jurídico também contribui com a estruturação de fluxos contratuais inteligentes, onde os dados são capturados de forma padronizada, com versionamento controlado e rastreabilidade — fatores essenciais para a consistência e a integridade da informação.
Por fim, ao atuar como guardião da governança de dados sensíveis e estratégicos, o jurídico fortalece a confiabilidade da base de informações da empresa, apoiando decisões mais seguras e protegendo o negócio de riscos legais e reputacionais.
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O netLex é uma plataforma de gestão de contratos e fluxos de trabalho que contribui para o aprimoramento da qualidade de dados da sua empresa.
Com ela é possível extrair informações diretamente das suas operações, garantindo a confiabilidade e precisão dos dados. Isso garante também que todos eles serão contextualizados e representarão de forma fiel as operações da companhia.
Por fim, estarão disponíveis de forma intuitiva e simplificada para os usuários a depender de seus respectivos permissionamentos, garantindo, ao mesmo tempo, acessibilidade e segurança.
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