# Visão geral do DQS

> Entenda o que é o Data Quality Sense, como ele funciona e por que uma arquitetura nativa do Salesforce faz diferença para os seus dados.

Source: https://dataqualitysense.com/pt/resources/using-dqs/dqs-overview/
Last updated: 2026-06-03

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## O que é o Data Quality Sense?

O Data Quality Sense (DQS) é uma aplicação nativa do Salesforce para profiling e análise de qualidade de dados. Ele ajuda você a medir, entender e melhorar a qualidade dos seus dados para garantir decisões de negócio confiáveis e datasets prontos para IA.

O DQS roda inteiramente dentro do Salesforce. Seus dados nunca saem da plataforma.

## Principais diferenciais

### 100% nativo do Salesforce

O DQS é construído sobre a plataforma Salesforce usando arquitetura padrão:

| Componente | Tecnologia |
|-----------|------------|
| Interface de usuário | Lightning Web Components (LWC) |
| Configuração | Custom Metadata Types (CMT) |
| Processamento | Apex Batch Jobs |
| Armazenamento | Custom Objects |

**Por que o nativo importa:**
- Seus dados permanecem no Salesforce (sem exportação, sem APIs externas)
- Usa a segurança e as permissões já existentes do Salesforce
- Nenhuma integração para manter ou solucionar problemas
- Interface familiar para usuários do Salesforce

### Não exige código

Configure o DQS por meio de um assistente point-and-click. Sem código Apex, sem fórmulas, sem habilidades técnicas necessárias.

O Definition Builder guia você por:
1. Selecionar o que medir
2. Escolher quais campos analisar
3. Definir limiares e regras
4. Revisar e ativar

Os Salesforce Admins conseguem configurar e rodar varreduras sem apoio de desenvolvedores.

### Todos os recursos incluídos

O DQS é um único produto pago. Todos os recursos estão disponíveis para todos os usuários:

- Todas as variantes de dimensão de Data Quality
- AI Readiness (PII Detection)
- Padrões regex customizados
- Exportação para CSV
- Agendamento e varreduras recorrentes
- Mentor Panel — recomendações contextuais e no contexto, baseadas no que cada varredura acabou de medir

O único limite de uso é a contagem de varreduras por org (configurável, padrão de 10 varreduras).

## O que o DQS mede

O DQS organiza seus recursos em duas dimensões:

### Dimensão Data Quality

Verificações tradicionais de qualidade de dados para a higiene operacional:

| Recurso | O que mede |
|------------|------------------|
| Completeness | Os campos obrigatórios estão preenchidos? |
| Validity | Os valores correspondem aos formatos esperados? |
| Uniqueness | Os registros são distintos? |
| Timeliness | Os dados estão atuais? |
| Consistency | Os valores são uniformes? |

### Dimensão AI Readiness

Verificação avançada para preparação para o Agentforce e a IA:

| Recurso | O que mede |
|------------|------------------|
| PII Detection | Os dados sensíveis estão protegidos antes da exposição à IA? |

## Como o DQS funciona

### O fluxo de trabalho do DQS

1. **Defina** o que analisar usando o Definition Builder
2. **Configure** limiares e regras para cada recurso
3. **Execute** varreduras que processam seus registros em lotes
4. **Revise** os resultados com métricas e detalhamento até os registros afetados
5. **Aja** sobre os achados — guiado pelas recomendações contextuais do Mentor Panel — para melhorar a qualidade dos dados
6. **Monitore** as tendências ao longo do tempo com varreduras recorrentes

### Visão geral da arquitetura

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     DEFINITION BUILDER                       │
│   Configure what to analyze, which fields, what thresholds  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      SCAN EXECUTION                          │
│   Batch Apex processes records against selected capabilities │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      RESULTS STORAGE                         │
│   Metrics stored in custom objects for analysis and trends   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    RESULTS DASHBOARD                         │
│   View scores, drill down to records, export for cleanup     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### Modelo de processamento

O DQS usa o Batch Apex do Salesforce para o processamento, o que significa:

- **Escalável**: lida com milhões de registros
- **Governado**: respeita automaticamente os limites do Salesforce
- **Em segundo plano**: roda sem bloquear os usuários
- **Retomável**: continua caso seja interrompido

O custo de processamento varia conforme o recurso:

| Nível de custo | Recursos de exemplo | Observações |
|------------|----------------------|-------|
| LOW | Completeness, Validity | Verificações simples de campo |
| MEDIUM | Timeliness, Consistency, PII Detection | Análise de padrões |
| HIGH | Uniqueness | Comparação entre registros |

## Conceitos-chave

### Definition

Uma Definition é a sua verificação de qualidade de dados configurada. Ela especifica:

- Qual objeto do Salesforce analisar
- Quais campos incluir
- Quais recursos executar
- Quais limiares e regras aplicar
- Quais filtros usar para restringir o escopo

Você pode ter várias Definitions para diferentes objetos ou casos de uso.

### Capability

Uma capability é um tipo específico de verificação de qualidade de dados (Completeness, Validity etc.). Cada capability tem:

- **Variantes**: diferentes implementações da mesma verificação
- **Métricas**: o que ela mede (taxas, contagens, pontuações)
- **Configuração**: limiares e opções que você define

### Variante

Uma variante é uma implementação específica de uma capability. Por exemplo, Completeness tem:

- **Global Fill Rate**: percentual básico de completude
- **Contextual Logic**: completude com regras condicionais

### Métrica

Uma métrica é uma medição específica produzida por uma varredura. Exemplos:

| Métrica | Tipo | Exemplo |
|--------|------|---------|
| Completeness Rate | Percentual | 85% dos registros têm Email preenchido |
| Invalid Count | Inteiro | 234 registros têm formato de e-mail inválido |
| Dominant Values | JSON | Os 5 valores de Industry mais comuns |

## Como começar

### Passo 1: Instale a partir do AppExchange

1. Acesse o Salesforce AppExchange
2. Procure por "Data Quality Sense"
3. Clique em "Get It Now" e siga o assistente de instalação
4. Atribua o permission set do DQS aos usuários

### Passo 2: Crie sua primeira Definition

1. Abra o DQS pelo App Launcher
2. Clique em "New Definition"
3. Siga o assistente para configurar sua primeira varredura

Para orientação detalhada, veja o [Guia do Definition Builder](/pt/resources/using-dqs/definition-builder/).

### Passo 3: Rode e revise

1. Salve sua Definition
2. Clique em "Run Scan"
3. Aguarde o processamento concluir
4. Revise seus resultados

Veja [Entendendo os resultados](/pt/resources/using-dqs/understanding-results/) para orientação de interpretação.

## Próximos passos

- [Guia do Definition Builder](/pt/resources/using-dqs/definition-builder/): configuração passo a passo
- [Executando varreduras](/pt/resources/using-dqs/running-scans/): execução e monitoramento
- [Entendendo os resultados](/pt/resources/using-dqs/understanding-results/): interpretando seus dados