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LS Analytics

Material gratuito

12 pontos de Data Quality que separam dado confiável de palpite caro

O mesmo roteiro que aplico em diagnósticos de operações comerciais reais — sell-in, sell-out, estoque e pedidos. Se três ou mais pontos falharem na sua operação, você já sabe por que a diretoria desconfia do dashboard.

Checklist gratuito: 12 pontos de Data Quality em Sell-in, Sell-out, Estoque e Pedidos

O mesmo roteiro que uso em diagnósticos reais para descobrir por que dashboards divergem do faturamento. Receba em PDF e entre na lista para insights mensais de analytics aplicado.

  1. 01

    Completude medida por chave de negócio

    Média geral de 99% esconde buracos. Meça o % de combinações dia × SKU × canal presentes na fato — é ali que a diretoria olha.

  2. 02

    Duplicidade de pedidos

    O mesmo pedido carregado duas vezes infla sell-in, distorce ranking de clientes e desconfia a diretoria inteira do relatório.

  3. 03

    Freshness com SLA declarado

    “Atualiza todo dia” não é especificação. Defina horário limite por fonte e exponha a data da última carga no próprio dashboard.

  4. 04

    Consistência entre camadas do negócio

    Sell-in tem que bater com faturamento fiscal; sell-out com leitura de PDV. Divergência sem reconciliamento é decisão baseada em sorte.

  5. 05

    Quebra de schema na origem

    Coluna renomeada ou tipo alterado no ERP quebra pipeline silenciosamente. Monitore estrutura, não só volume.

  6. 06

    Cadastro de produto e cliente

    Hierarquia duplicada de produto destrói análise por categoria; cliente recriado fragmenta o histórico comercial.

  7. 07

    Granularidade temporal coerente

    Semanas incompletas e meses com feriados diferentes distorcem comparativos. Padronize calendário comercial antes de comparar.

  8. 08

    Ruptura ≠ ausência de venda

    Estoque zero junto com venda zero não significa falta de demanda. Sem essa separação, forecast e reposição ficam cegos.

  9. 09

    Bruto vs líquido definido uma vez

    Devoluções, cancelamentos e bonificações precisam ter tratamento único e documentado em todos os relatórios.

  10. 10

    Linhagem dos números

    Todo número de dashboard precisa responder “de onde veio?” em segundos. Linhagem é o que dá coragem para decidir.

  11. 11

    Dono nomeado para cada fonte crítica

    Fonte sem responsável é fonte que quebra sem ninguém perceber. Nomeie quem responde pela qualidade de cada origem.

  12. 12

    Alertas antes do dashboard

    O erro deve ser descoberto pelo monitoramento, nunca pela diretoria em reunião. Qualidade reativa custa credibilidade.