Diagnóstico de Data

Avalie a maturidade dos dados na sua empresa e descubra onde melhorar.

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Cultura e Organização

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Existe alguém responsável pelos dados (clientes, produtos, fornecedores)? 💡 Exemplo: Há uma pessoa ou equipa que confirma se as informações de clientes estão corretas?(required)

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A direção da empresa valoriza a qualidade da informação? 💡 Exemplo: O tema “dados corretos” é falado em reuniões ou incluído nas metas da empresa?(required)

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Já foi feito algum diagnóstico sobre como os dados são geridos? 💡 Exemplo: A empresa já avaliou se os seus dados estão completos ou atualizados?(required)

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Existem indicadores para medir a qualidade dos dados (ex: erros, duplicações, dados em falta)? 💡 Exemplo: Há relatórios que mostram quantos registos estão incorretos ou incompletos?(required)

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Há uma cultura de colaboração entre departamentos em torno dos dados?
💡Exemplo: mede se as áreas (Vendas, Compras, Financeira, etc.) já trabalham juntas na gestão dos dados, um indicador de maturidade cultural.(required)

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Os colaboradores recebem formação ou orientação sobre boas práticas de gestão de dados?
💡Exemplo: verifica se existe consciencialização interna e se a empresa já investe na capacitação das equipas (essencial para adoção de qualquer solução MDG).(required)

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Qualidade dos Dados

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É comum existirem dados duplicados ou incorretos (ex: clientes registados mais de uma vez)? 💡 Exemplo: O mesmo cliente aparece com nomes diferentes em sistemas distintos?(required)

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Esses erros já causaram problemas (como entregas erradas, faturas incorretas ou reclamações)? 💡 Exemplo: Já houve uma entrega perdida por causa de um endereço errado?(required)

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Existem regras automáticas no sistema para evitar erros (ex: formato de NIF, códigos de produto)? 💡 Exemplo: O sistema impede gravar um NIF com menos dígitos?(required)

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A empresa consegue ver facilmente relatórios sobre a qualidade dos dados? 💡 Exemplo: Há painéis ou dashboards que mostram o estado atual dos dados mestres?(required)

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Já foram unificadas bases de dados após fusões, aquisições ou mudanças de sistema?
💡Exemplo: introduz o tema da consolidação de dados (ligação direta à capacidade Master Data Consolidation do SAP MDG).(required)

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A empresa tem várias filiais ou unidades de negócio com sistemas diferentes?
💡Exemplo: Cada filial ainda mantém o seu próprio sistema de clientes/fornecedores?(required)

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A empresa tem um sistema central de gestão de dados (MDG)?
💡Exemplo: Cada filial tem um ponto central onde todos os dados são geridos de forma uniforme?(required)

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Existe um processo definido para revisão e limpeza periódica dos dados?
💡Exemplo: mede se há gestão contínua da qualidade dos dados, e não apenas correções pontuais – ligação à Data Quality Management.(required)

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Processos e Responsabilidades

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Há um processo claro para criar ou alterar dados (ex: fornecedores, produtos, clientes)? 💡 Exemplo: Existe um fluxo definido com aprovação antes de ativar um novo fornecedor?(required)

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As equipas de diferentes áreas (Vendas, Compras, Financeira) colaboram na gestão dos dados? 💡 Exemplo: Todas as áreas usam o mesmo registo de cliente e atualizam-no em conjunto?(required)

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Os colaboradores recebem formação sobre como manter os dados corretos? 💡 Exemplo: Há sessões ou manuais que explicam como preencher corretamente as informações?(required)

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Há reuniões ou revisões regulares sobre políticas e melhorias de dados? 💡 Exemplo: Existe um comitê ou grupo que discute problemas e propõe melhorias nos dados?(required)

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Há alguém que revê e valida os dados antes de entrarem no sistema principal?
💡Exemplo: verifica se há workflow de aprovação um processo formal de validação antes da criação ou alteração dos dados.(required)

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As responsabilidades pela qualidade dos dados estão documentadas?
💡Exemplo: reforça a clareza de papéis e a existência de data owners e stewards definidos (fundamental para o governance).(required)

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Há controlo de versões ou histórico das alterações de dados mestres?
💡Exemplo: mede a rastreabilidade se é possível saber quem alterou o quê e quando.(required)

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Tecnologia e Ferramentas

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A empresa usa algum sistema para controlar a criação e aprovação de dados mestres? 💡 Exemplo: Há uma ferramenta que gere o ciclo de vida de clientes, produtos e fornecedores?(required)

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Os dados estão integrados entre diferentes sistemas (ERP, CRM, eCommerce, etc.)? 💡 Exemplo: Quando um cliente é criado no ERP, a informação é atualizada automaticamente no CRM?(required)

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Já foi avaliada alguma ferramenta de gestão de dados (ex: SAP MDG, SimpleMDG, etc.)? 💡 Exemplo: A empresa já comparou soluções que ajudam a validar e centralizar dados mestres?(required)

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Existe orçamento previsto para melhorar a gestão e qualidade dos dados?💡 Exemplo: Há verba planeada para investir em software ou formação sobre gestão de dados?(required)

Sim Não Não sei

Existem alertas automáticos para sinalizar erros de dados em tempo real?
💡Exemplo: avalia se o sistema possui mecanismos preventivos, como regras de validação e notificações automáticas – Data Quality Management.(required)

Sim Não Não sei

Existem relatórios ou dashboards que monitorizam a qualidade dos dados em contínuo?
💡Exemplo: verifica se a empresa tem visibilidade permanente sobre a saúde dos dados (KPI de qualidade).(required)

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Nota: Após submeter este formulário, será contactado por e-mail pela BAG Consult para agendar uma breve reunião gratuita, onde lhe será apresentado um relatório personalizado com os resultados do diagnóstico.