Em finanças, dados são tudo. Mas e se esses dados não forem confiáveis? Este guia vai mostrar por que investir na qualidade de dados é o diferencial para empresas financeiras que buscam eficiência, precisão e, claro, sucesso.

Antes de explorar as soluções práticas e as ferramentas que podem transformar a gestão de dados da sua empresa, é essencial entender o que realmente significa ter dados de qualidade. Somente assim será possível aplicar essas práticas de maneira eficaz e garantir que decisões financeiras importantes sejam tomadas com confiança.

Vamos, então, começar por aquilo que está na base de todas as operações financeiras: a qualidade dos dados. Afinal, entender esse conceito e seus impactos é o primeiro passo para transformar a forma como sua empresa lida com informações, preparando-a para operar com mais segurança e agilidade.

Dados do whitepaper da IDC sobre liderança em inovação, patrocinado pela Tableau

Por que dados ruins impactam tanto? 

Já ouviu a expressão “garbage in, garbage out”? Em outras palavras, se os dados de entrada forem ruins, os resultados finais também serão. No setor financeiro, onde decisões envolvendo milhões dependem da precisão das informações, essa máxima não poderia ser mais verdadeira. 

Um simples erro de dados pode comprometer a análise de riscos, decisões de investimento e até mesmo a conformidade com regulamentações, colocando toda a operação em risco, tanto para empresa, quanto para os clientes. 

Impacto específico nas equipes financeiras: para CFOs, controllers e gestores de risco, os dados de baixa qualidade podem afetar diretamente a confiabilidade de relatórios financeiros, resultando em prejuízos financeiros e até mesmo em penalidades regulatórias. Além disso, uma gestão ineficiente dos dados é preocupante, pois compromete o planejamento orçamentário e a alocação de recursos, forçando decisões baseadas em informações distorcidas.

E quando a preparação de dados falha?

Erros de dados já causaram grandes problemas para algumas das maiores empresas do mundo. 

Em 2022, por exemplo, a Equifax, uma gigante do setor de crédito, teve uma falha durante a migração de seus dados para a nuvem. O resultado? Milhares de pontuações de crédito foram alteradas, afetando negativamente tanto os consumidores quanto às instituições financeiras que confiaram nessas informações.

Outro caso emblemático ocorreu no Reino Unido, onde 16.000 testes positivos de COVID-19 “desapareceram” dos registros devido a um erro de dados. O impacto foi devastador: dezenas de milhares de pessoas não foram notificadas para se isolar, aumentando o risco de transmissão em massa.

Esses exemplos deixam claro que, em um mundo cada vez mais digital e movido a dados, falhas na qualidade de dados podem ter repercussões muito além do ambiente de TI, afetando diretamente a confiança do consumidor, as finanças corporativas e até mesmo a segurança pública.

Quais são os erros comuns na qualidade de dados?

Como já falamos, a qualidade dos dados é essencial para garantir a precisão das operações financeiras. No entanto, alguns erros são frequentes e podem impactar severamente os resultados das equipes financeiras, vamos explorar alguns dos principais: 

1. Dados incompletos: a falta de informações em um dataset pode ocorrer por erros de entrada, limitações de sistema ou ausência de dados críticos. Isso leva a análises enviesadas e decisões imprecisas;
2. Dados inconsistentes: quando os dados variam em formato ou padrão, é difícil consolidá-los e gerar insights coerentes. Isso geralmente ocorre pela falta de governança de dados e padrões claros;
3. Dados duplicados: entradas duplicadas geram redundância e sobrecarga de armazenamento. Elas podem confundir análises e resultados, além de aumentar os custos;
4. Dados desatualizados: dados obsoletos geram decisões equivocadas, já que não refletem o estado atual do negócio. Por isso, é essencial manter rotinas de atualização constantes;
5. Dados acurados: erros de digitação ou falhas de integração de sistemas resultam em dados imprecisos, levando a decisões erradas e, potencialmente, a prejuízos financeiros;
6. Problemas de integridade de dados: dados corrompidos ou modificados sem autorização podem comprometer a confiabilidade das informações;
7. Segurança e privacidade de dados: vazamentos ou manipulação de dados podem danificar a reputação de uma empresa e afetar sua conformidade regulatória.

Quais são os benefícios de investir em qualidade de dados para o setor financeiro?

Para as equipes financeiras, investir na qualidade de dados vai muito além de evitar erros operacionais. Ela impacta diretamente áreas fundamentais para o sucesso de qualquer empresa. A seguir, destacamos alguns dos benefícios principais:

Decisões mais assertivas 

Com dados precisos, KPIs críticos são acompanhados de perto, possibilitando uma tomada de decisão estratégica muito mais confiável.

Processos mais eficientes

Dados consistentes reduzem o retrabalho e aumentam a eficiência operacional, especialmente em áreas de gestão de risco e conformidade.

Clientes mais satisfeitos

A precisão dos dados permite que as empresas personalizem suas ofertas de forma mais eficiente, aumentando a satisfação e fidelização dos clientes.

Cumprimento de regulamentações complexas e exigentes

A crescente complexidade das regulamentações, como o ESG (Environmental, Social, and Governance) e a granularidade de dados necessária para modelos de risco, tem pressionado instituições a aprimorar suas práticas de qualidade de dados. Mais da metade das empresas relatam preocupações com a interpretação de regulamentações novas e mais rigorosas.

Preparação para o futuro e digitalização

É altamente provável que as organizações mantenham ou ampliem seu foco na qualidade de dados no futuro, movidas principalmente pela necessidade de acompanhar a digitalização. A qualidade de dados permite a criação de processos automatizados mais robustos, reduzindo a intervenção manual e aumentando a eficiência operacional.

Melhoria nos processos de auditoria interna

Auditorias internas frequentemente encontram lacunas na implementação de processos relacionados à qualidade de dados. Uma abordagem mais detalhada, pode identificar esses erros e melhorar a gestão da qualidade de dados, especialmente no impacto das regulamentações.

Centralização de dados e melhoria na rastreabilidade (data lineage)

A maioria das organizações está desenvolvendo programas de dados para centralizar informações financeiras e de risco, definindo uma “fonte de dados confiável”. Ter uma rastreabilidade clara dos dados, desde sua origem até seu uso, é essencial para garantir que as decisões sejam baseadas em dados precisos e consistentes.

As 6 dimensões da qualidade de dados: afinal, quais são elas? 

Entender as 6 dimensões da qualidade de dados faz toda a diferença para um profissional que lida com dados diariamente. Esses aspectos afetam diretamente o trabalho das equipes, influenciando a precisão das informações e garantindo que tudo funcione da melhor forma possível, sem surpresas ou erros que possam complicar o dia a dia.

Precisão

No setor financeiro, até mesmo uma pequena imprecisão pode causar grandes prejuízos. Imagine um erro no valor de uma transação: isso pode impactar toda a análise de risco ou até comprometer um relatório de auditoria. É como calcular o valor de um investimento e, por um pequeno erro, subestimar ou superestimar os ganhos.

Consistência

Inconsistências nos dados podem gerar grandes problemas, como relatórios conflitantes. Pense em dois sistemas financeiros que apresentam números diferentes para o mesmo cliente. Isso pode criar um caos na hora de tomar decisões ou, pior, passar uma informação incorreta para uma auditoria. Quando os números não “conversam”, fica difícil confiar nos relatórios.

Completude

A completude garante que todas as informações essenciais estejam presentes. Se algum campo importante estiver faltando, isso pode enviesar previsões e levar a decisões erradas. Por exemplo, sem dados completos sobre o histórico de crédito de um cliente, pode-se correr o risco de aprovar um empréstimo que será mal pago. É como tentar montar um quebra-cabeça sem peças suficientes.

Atualidade

Em um setor onde as decisões precisam ser rápidas, ter dados atualizados é essencial. Informações desatualizadas podem resultar em perdas, principalmente em operações de alta frequência, onde cada segundo faz diferença. Imagine receber dados de mercado que já estão defasados — pode ser a diferença entre fechar um negócio lucrativo ou perder dinheiro.

Validade

Se os dados não estiverem no formato correto, processos automatizados podem falhar. Um exemplo comum é a conciliação de dados contábeis. Se um campo numérico estiver preenchido incorretamente, pode prejudicar toda a automatização do processo, gerando retrabalho e possíveis erros nos resultados. É como tentar usar uma senha com o formato errado: não funciona.

Acessibilidade

A falta de acessibilidade pode atrasar a produção de relatórios e comprometer prazos regulatórios. Se os dados não estão acessíveis para as pessoas certas na hora certa, todo o processo pode ser atrasado. Isso pode ser comparado a não ter as ferramentas necessárias para terminar um projeto dentro do prazo — a produtividade despenca.

Que estratégias seguir para adquirir uma boa qualidade de dados?

Que práticas podem garantir a manutenção da qualidade dos seus dados financeiros?

Manter dados financeiros precisos, completos e atualizados é fundamental para garantir decisões informadas e seguras. Mas como você pode fazer isso de maneira eficiente em um ambiente que lida com grandes volumes de dados em constante mudança? A resposta está na automação e no uso de ferramentas inteligentes.

Ferramentas com aprendizado de máquina são capazes de detectar anomalias que passam despercebidas por métodos tradicionais, ajustando-se automaticamente a novas situações que surgem nas operações financeiras. Isso significa que erros, por menores que sejam, podem ser identificados e corrigidos antes de impactarem suas decisões estratégicas.

E por que isso é tão importante? Porque o acompanhamento ativo é a chave para manter a integridade dos dados. A taxa de erro — que mede a quantidade de informações incorretas ou inconsistentes em um conjunto de dados — deve ser constantemente monitorada. No setor financeiro, detectar e corrigir esses erros é crucial, já que até pequenos desvios podem distorcer análises, influenciar decisões e comprometer relatórios importantes.

Agora que já falamos sobre como corrigir e ajustar os dados, vamos ao primeiro passo essencial: a coleta de dados. Afinal, sem uma coleta organizada e estruturada, todo o resto fica muito mais complicado. Nos próximos tópicos, você vai descobrir como garantir que seus dados sejam capturados de maneira eficiente, utilizando processos padronizados e integração automatizada para manter a qualidade dos dados desde o início.

Preparado(a)? Então continue a leitura!