Limites de qualidade de dados

Um limite de qualidade de dados é um limite predefinido que determina se os dados atendem a um nível aceitável de qualidade. Em termos simples, responde à pergunta: quão bom é bom o suficiente?

Por exemplo, se você executar uma regra de integridade em uma coluna:

• Total de registros: 1.000
• Registros com valores: 920
• Pontuação de integridade: 92%

Se o seu limite for 90%, os dados atenderão à expectativa.

Se o seu limite for 95%, os dados não atenderão à expectativa.

O limite é o ponto de corte que define se os dados atendem à expectativa de casos de uso específicos.

Por que os limites são importantes

Diferentes tipos de dados exigem diferentes expectativas de qualidade. Por exemplo:

• Coluna de endereço de Email: pode exigir 99–100% de integridade.
• Coluna de descrição: Talvez 80–90% seja aceitável.
• Transações financeiras: podem exigir 100% de precisão.

Usar um limite fixo, como 80% para tudo, pode ser enganoso, especialmente para dados críticos ou regulamentados.

Tipos de limites

• Limite no nível da regra: definido para cada regra (por exemplo, a integridade deve ser ≥ 95%).
• Limite de nível de ativo de dados: expectativas diferentes para colunas diferentes.
• Limite de nível de produto de dados: requisito de pontuação geral.

Limites de qualidade de dados configuráveis

Você pode configurar limites de Qualidade de Dados para definir pontuações mínimas de qualidade aceitáveis nos níveis de ativo de regra e dados. Defina o limite para alinhar a avaliação de qualidade com a criticidade dos negócios.

Configurar ou editar o limite padrão para um ativo de dados

1. No Catálogo unificado do Microsoft Purview, selecione Gerenciamento de integridade e, em seguida, selecione Qualidade dos dados.

2. Selecione um domínio de governança, selecione um produto de dados e, em seguida, selecione um ativo de dados.

3. Na página Visão geral , selecione Definir limite de pontuação.

4. Altere o limite padrão.

5. Selecione Salvar.

   

Configurar o limite para uma regra de qualidade de dados

1. No Catálogo unificado, selecione Gerenciamento de integridade e, em seguida, selecione Qualidade dos dados.
2. Selecione um domínio de governança, selecione um produto de dados e, em seguida, selecione um ativo de dados.
3. Na página Regras , selecione Nova regra.
4. Selecione a regra pronta para uso ou a regra personalizada e selecione Avançar.
5. Selecione o limite de pontuação e altere o valor limite padrão.
6. Selecione Salvar.

Editar um limite de regra de qualidade de dados

1. Na página Regras de um ativo de dados, selecione o ícone de edição de uma regra.
2. Na visão geral, selecione Limite de pontuação.
3. Edite o valor limite.
4. Selecione Salvar.

Configurar alertas

Configurar um alerta para notificá-lo quando a pontuação de qualidade de dados de um ativo de dados ou regra estiver abaixo de um limite definido. Ao configurar ou editar um limite de regra, siga estas etapas:

• Defina a alternância de Alerta como ativada .
• Em Destinatário, adicione um ou mais usuários.
• Selecione Salvar.

Os benefícios que uma organização obtém do recurso de limite de qualidade de dados configurável são:

• Permite que a empresa alinhe sua organização com a governança de qualidade.
• Melhora a confiança nas pontuações de qualidade de dados produzidas pelo Qualidade de Dados do Microsoft Purview, permitindo que as equipes em toda a empresa determinem com confiança se os dados são adequados para seus casos de uso específicos.
• Ajuda as organizações a ir além das verificações de qualidade genéricas e em direção ao gerenciamento de qualidade de dados orientado para os negócios.
• Oferece suporte a casos de uso regulatórios e de decisão crítica.
• Reduz a confusão do usuário ou da organização causada pela avaliação uniforme do limite.

A definição de limites no nível de regra cria um padrão claro para a aparência de "bom". Os alertas garantem que você aja no momento em que os dados ficam abaixo desse padrão. Isso tem vários benefícios práticos:

• Detecção precoce de problemas: detecte coisas como dados ausentes, inconsistentes ou incorretos antes que afetem relatórios, pipelines ou modelos.
• Risco comercial reduzido: impede que dados inválidos levem a decisões incorretas, erros financeiros ou problemas de conformidade.
• Correção mais rápida: os alertas permitem que as equipes respondam imediatamente, em vez de descobrir problemas dias ou semanas depois.
• Responsabilidade e governança: limites claros definem a propriedade e as expectativas quanto à qualidade dos dados.
• Eficiência operacional: Elimina o monitoramento manual e reduz a dependência de verificações ad hoc.
• Confiança nos dados: a aplicação consistente de padrões de qualidade aumenta a confiança nas análises e nos resultados de IA.

Em resumo, os limites definem a qualidade aceitável e os alertas tornam esse padrão acionável.

Próximas etapas

• Verificação da qualidade de dados