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Guia de início rápido

Vá do zero aos seus primeiros insights de qualidade de dados em 10 minutos. Guia passo a passo para começar.

Comece em 10 minutos

Este guia leva você do zero aos seus primeiros insights de qualidade de dados. Siga estes passos para entender seu estado atual e identificar onde focar primeiro.

Passo 1: Faça a AI Readiness Assessment

Comece pela avaliação gratuita para estabelecer uma baseline.

O que você recebe:

  • Pontuação nas principais dimensões de qualidade de dados
  • Recomendações específicas para melhoria
  • Comparação com benchmarks do setor
  • Áreas prioritárias para tratar primeiro

Como fazer:

  1. Acesse AI Readiness Assessment
  2. Responda 10 perguntas sobre as práticas de dados do seu Salesforce
  3. Receba sua pontuação em 3 minutos

Dica: Seja honesto nas respostas. A avaliação existe para o seu benefício, não é um teste para passar. Respostas precisas geram recomendações precisas.

Passo 2: Entenda sua pontuação

A avaliação fornece pontuações em cinco dimensões de qualidade de dados:

DimensãoO que medePontuação baixa significa
CompletudeCampos obrigatórios preenchidosDados faltando em campos críticos
ValidadeFormatos corretosE-mails, telefones etc. malformados
UnicidadeSem duplicatasRegistros duplicados fragmentando os dados
AtualidadeInformação atualizadaRegistros desatualizados que precisam de update
ConsistênciaValores uniformesFormatos inconsistentes entre os registros

Faixas de pontuação

PontuaçãoNívelO que significa
80-100ForteSua base de dados é sólida. Foque em mantê-la.
60-79Em desenvolvimentoBom progresso, mas áreas específicas precisam de atenção.
40-59EmergenteVárias dimensões precisam melhorar antes de iniciativas de IA.
0-39CríticoHá problemas significativos. Comece pelos fundamentos.

Passo 3: Identifique áreas prioritárias

Com base na sua pontuação, identifique 2-3 áreas para focar primeiro. Não tente consertar tudo de uma vez.

Framework de priorização

Se sua pontuação é baixa em…Comece por…
CompletudeIdentifique os 5 campos críticos, meça taxas de preenchimento
ValidadeAudite formatos de e-mail e telefone, adicione validation rules
UnicidadeRode detecção de duplicatas, defina um processo de merge
AtualidadeDefina limites de atualidade, crie fluxos de update
ConsistênciaPadronize valores de picklist, limpe variações

Pontos de partida de alto impacto

Para a maioria das organizações, estes campos têm o maior impacto:

Contacts:

  • Email (validade, completude)
  • Phone (validade, completude)
  • Title (completude, consistência)

Accounts:

  • Industry (completude, consistência)
  • Annual Revenue (atualidade, completude)
  • Billing Address (validade, completude)

Opportunities:

  • Close Date (atualidade)
  • Amount (completude)
  • Stage (consistência)

Passo 4: Instale o DQS

Quando estiver pronto para medir seus dados reais do Salesforce, instale o Data Quality Sense.

Passos de instalação

  1. Acesse o Salesforce AppExchange
  2. Busque por “Data Quality Sense”
  3. Clique em “Get It Now”
  4. Siga o assistente de instalação
  5. Atribua permissões aos usuários que vão configurar e executar scans

O que o DQS adiciona

Após a instalação, você tem acesso a:

RecursoDescrição
Definition BuilderConfigure o que analisar
Execução de scansExecute verificações de qualidade de dados
Dashboard de resultadosVisualize métricas e faça drill-down
ExportBaixe registros afetados para limpeza

Passo 5: Crie sua primeira Definition

Uma Definition diz ao DQS o que analisar. Comece com um escopo focado.

Primeira Definition recomendada

Para o primeiro scan, foque em um objeto com alto impacto de negócio:

Opção A: Qualidade de dados de Contacts

  • Objeto: Contact
  • Campos: Email, Phone, MailingCity, MailingState, MailingCountry
  • Dimensões: Completude, Validade, Consistência

Opção B: Health check de Accounts

  • Objeto: Account
  • Campos: Industry, AnnualRevenue, BillingCity, BillingState
  • Dimensões: Completude, Consistência, Atualidade

Opção C: Pipeline de Opportunities

  • Objeto: Opportunity
  • Campos: Amount, CloseDate, StageName
  • Dimensões: Completude, Atualidade

Passos no Definition Builder

  1. Clique em New Definition no DQS
  2. Selecione Capabilities (quais dimensões medir)
  3. Selecione Object e Fields para analisar
  4. Opcionalmente, adicione Filters para restringir o escopo
  5. Configure os limites para cada dimensão
  6. Revise e salve

Para orientações detalhadas, veja o Guia do Definition Builder.

Passo 6: Execute seu primeiro scan

Com a Definition salva, execute seu primeiro scan.

  1. Abra a Definition
  2. Clique em Run Scan
  3. Aguarde o processamento (o tempo depende do volume de registros)
  4. Revise os resultados no dashboard

Agende scans recorrentes

Com o DQS, você pode automatizar scans para que sua qualidade de dados seja monitorada continuamente sem esforço manual.

  1. Abra sua Definition
  2. Vá até a aba Schedule
  3. Defina a frequência (diária, semanal ou mensal)
  4. Escolha o horário e o dia preferidos
  5. Salve o agendamento

Para um passo a passo, veja o Guia de agendamento.

Scans agendados rodam automaticamente em segundo plano e atualizam seu dashboard com resultados frescos. Essa é a abordagem recomendada para o monitoramento contínuo — você detecta a degradação da qualidade de dados cedo, sem precisar lembrar de rodar scans manualmente.

O que esperar

Os primeiros scans costumam revelar mais problemas do que o esperado. Isso é normal. Seu objetivo é visibilidade, não perfeição.

Achados comuns do primeiro scan:

  • 10-30% dos registros têm ao menos um problema
  • Alguns campos têm taxas de preenchimento muito menores do que se imaginava
  • A detecção de duplicatas encontra registros que você não sabia que existiam
  • A validação de formato revela inconsistências na entrada de dados

O que fazer depois

Semana 1: Entenda a baseline

  • Revise os resultados do scan
  • Identifique os 3 principais problemas por volume
  • Entenda quais registros são afetados

Semanas 2-4: Aborde as questões prioritárias

  • Comece pelos problemas de maior impacto e mais fáceis de corrigir
  • Crie um plano de limpeza para os registros afetados
  • Adicione validation rules para evitar novos problemas

Contínuo: Monitore e mantenha

  • Agende scans recorrentes
  • Acompanhe a melhoria ao longo do tempo
  • Expanda o escopo para objetos e campos adicionais

Próximos passos