Data Quality: como parar de tomar decisão com dado cagado? [Analytics Talks EP 271]

Estudos recentes revelam uma realidade dura no mercado brasileiro: em média, a cada 10 dados analisados no Google Analytics, 4 estão incorretos. O problema central é que a maioria das empresas trata a mensuração como um projeto de instalação com início e fim, ignorando que o site ou aplicativo é um ambiente vivo. Neste episódio, Gustavo Esteves e Lucian fialho destrincham o conceito de Data Quality (Qualidade de Dados) e mostram como a falta de sincronia entre os times de produto e marketing sabota relatórios, quebra pixels de conversão e gera prejuízos financeiros em campanhas de mídia. As 6 Dimensões da Qualidade de Dados Debatidas:1. Completude: Garantir que o volume total de eventos capturados de fato represente a realidade do banco de dados (ex: bater o número de pedidos do GA com o CRM). 2. Consistência: Cruzar informações entre diferentes fontes (como IDs de transação) para mapear e isolar anomalias ou discrepâncias. 3. Conformidade: Avaliar se a taxonomia e os padrões técnicos estão seguindo as regras de governança estipuladas pelo negócio. 4. Integridade: Certificar que os dados se mantêm conectados e estruturados ao longo de todo o pipeline de ingestão. 5. Precisão: Garantir que a métrica reflita o comportamento real do usuário sem inflar cliques, sessões ou receitas por erros humanos. 6. Atualidade: Manter o dado disponível para análise dentro de uma janela de tempo útil para a tomada de decisão ágil. Curtiu esse novo formato de debate técnico? Deixe seu like, se inscreva no canal e comente aqui embaixo se o seu time já tem uma rotina de checagem pós-deploy! Estude com a Métricas Boss Prime, são mais de 22 cursos de Digital Analytics, confira mais informações: ⁠⁠https://bit.ly/4aeH1vs⁠⁠ Parceria Coffee++ <> Metricas Boss: 15% OFF em todos os cafés: ⁠⁠https://bit.ly/43wZUpH⁠⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Conheça a ONFLY: ⁠⁠https://bit.ly/49JPFlJ⁠