Confiança no número
Qualidade de dados: saber o que uma métrica realmente conta
Método para encontrar campos vazios, duplicados, definições conflitantes e quebras entre site, analytics e CRM.
Uma resposta fluente de IA ou um dashboard limpo não corrige um CSV contraditório. O draft de análise de dados com IA começa por dicionário, reconciliação e pergunta; o cluster Dados repete a necessidade de fonte e definição.
Inventário de definições
Para cada métrica registamos origem, unidade, janela, filtros e dono. “Lead” pode significar formulário enviado, contacto recebido, pedido validado ou oportunidade. Sem essa distinção, a comparação entre canais produz decisões falsas. Campos em falta, nomes diferentes e dados de teste entram no diagnóstico antes de qualquer automatização.
Reconciliar sem forçar igualdade
As plataformas respondem a perguntas diferentes. O trabalho é explicar diferenças relevantes e marcar a confiança disponível, não fabricar um total único.
Uma base que se mantém
Entregáveis: dicionário de dados, lista de problemas, regras de validação, responsáveis e rotina de revisão. Se a origem muda, a documentação e os relatórios devem mudar juntos.
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Próximo passo
Investigar uma discrepância
Partilhe o ponto de partida e a decisão que precisa de tomar. O próximo passo é delimitar o âmbito e as fontes disponíveis.
Investigar uma discrepância