• Implementação de uma governança de dados clara: definição de diretrizes para a gestão de dados.
• Manutenção de dados e processos de otimização: verificação de erros e monitoramento já no momento da entrada de dados.
• Treinamento para colaboradores: conscientização sobre diretrizes e processos.
• Soluções técnicas: utilização de ferramentas adequadas para o controle e a melhoria da qualidade dos dados.

Uma elevada qualidade de dados cria um valor acrescentado sustentável ao:

• Possibilitar processos mais eficientes,
• Reduzir custos com erros,
• Apoiar melhores decisões,
• Aumentar a satisfação dos utilizadores ou clientes.

Duplicatas são registros repetidos em bancos de dados, causados por variações na grafia (por exemplo, "Müller" vs. "Mueller"). Elas geralmente resultam de erros humanos e podem comprometer significativamente a qualidade dos dados.

As causas principais podem ser divididas em quatro grupos:

1. Problemas organizacionais: ausência de uma responsabilidade clara pela gestão de dados.
2. Falta de governança de dados: inexistência de diretrizes estabelecidas ou verificações durante a importação de dados.
3. Erros humanos: treinamentos insuficientes e processos pouco claros que levam a duplicatas ou inconsistências.
4. Desafios técnicos: estruturas de banco de dados ou ferramentas de controle de dados inadequadas.

Os dados possuem alta qualidade quando:

• São acessíveis e editáveis,
• São apresentados de forma compreensível, uniforme e consistente,
• São relevantes, atuais, completos e podem ser utilizados para gerar valor,
• São consistentes, confiáveis e livres de erros.

A qualidade dos dados é fundamental para gerar valor a partir das informações e tomar decisões estratégicas. Na era do Big Data, é indispensável que os dados sejam adequados e estejam prontos para o uso pretendido.