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:
- Acesse AI Readiness Assessment
- Responda 10 perguntas sobre as práticas de dados do seu Salesforce
- 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:
| Dimensão | O que mede | Pontuação baixa significa |
|---|---|---|
| Completude | Campos obrigatórios preenchidos | Dados faltando em campos críticos |
| Validade | Formatos corretos | E-mails, telefones etc. malformados |
| Unicidade | Sem duplicatas | Registros duplicados fragmentando os dados |
| Atualidade | Informação atualizada | Registros desatualizados que precisam de update |
| Consistência | Valores uniformes | Formatos inconsistentes entre os registros |
Faixas de pontuação
| Pontuação | Nível | O que significa |
|---|---|---|
| 80-100 | Forte | Sua base de dados é sólida. Foque em mantê-la. |
| 60-79 | Em desenvolvimento | Bom progresso, mas áreas específicas precisam de atenção. |
| 40-59 | Emergente | Várias dimensões precisam melhorar antes de iniciativas de IA. |
| 0-39 | Crítico | Há 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… |
|---|---|
| Completude | Identifique os 5 campos críticos, meça taxas de preenchimento |
| Validade | Audite formatos de e-mail e telefone, adicione validation rules |
| Unicidade | Rode detecção de duplicatas, defina um processo de merge |
| Atualidade | Defina limites de atualidade, crie fluxos de update |
| Consistência | Padronize 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.
Obtenha o Data Quality Sense: Instalar pelo Salesforce AppExchange
Passos de instalação
- Acesse o Salesforce AppExchange
- Busque por “Data Quality Sense”
- Clique em “Get It Now”
- Siga o assistente de instalação
- Atribua permissões aos usuários que vão configurar e executar scans
O que o DQS adiciona
Após a instalação, você tem acesso a:
| Recurso | Descrição |
|---|---|
| Definition Builder | Configure o que analisar |
| Execução de scans | Execute verificações de qualidade de dados |
| Dashboard de resultados | Visualize métricas e faça drill-down |
| Export | Baixe registros afetados para limpeza |
Passo 5: Crie sua primeira Definition
Uma Definition diz ao DQS o que analisar. Comece com um escopo focado.
Veja na prática: Assista a este passo no vídeo demo (0:29)
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
- Clique em New Definition no DQS
- Selecione Capabilities (quais dimensões medir)
- Selecione Object e Fields para analisar
- Opcionalmente, adicione Filters para restringir o escopo
- Configure os limites para cada dimensão
- 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.
Veja na prática: Assista a este passo no vídeo demo (2:32)
- Abra a Definition
- Clique em Run Scan
- Aguarde o processamento (o tempo depende do volume de registros)
- 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.
- Abra sua Definition
- Vá até a aba Schedule
- Defina a frequência (diária, semanal ou mensal)
- Escolha o horário e o dia preferidos
- 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
- Entendendo os resultados: Como interpretar os dados do scan
- Guia do Definition Builder: Orientações detalhadas de configuração
- Preparação para Agentforce: Preparando dados para o Agentforce
- Melhores práticas: Evite erros comuns de qualidade de dados