Em tempos de decisões orientadas por dados, manter a integridade, confiabilidade e rastreabilidade da informação deixou de ser um diferencial para se tornar um pré-requisito. É nesse contexto que dois conceitos ganham destaque: Data Quality e Data Observability. Embora muitas vezes usados como sinônimos ou confundidos, eles representam abordagens complementares e fundamentais para uma operação de dados robusta e resiliente.
A qualidade dos dados diz respeito à precisão, consistência e completude dos dados em si. Já a observabilidade de dados está relacionada à capacidade de monitorar, entender e diagnosticar sistemas de dados complexos em quase tempo real. Juntos, esses dois pilares ajudam a assegurar que os dados utilizados em análises e automações estejam corretos e disponíveis, reduzindo riscos e aumentando a confiança nas operações.
Neste blog, vamos explorar as diferenças, complementaridades e aplicações práticas (métricas, alertas e automações) desses dois conceitos. Continue a leitura para entender mais sobre o tema!
O que é Data Quality?
Data Quality se refere ao estado dos dados dentro de um sistema, se eles são precisos, consistentes, completos, atualizados, relevantes para o propósito a que se destinam e adequados para uso (fitness for use). A qualidade do dado impacta diretamente decisões de negócio, modelagens analíticas e a operação de sistemas automatizados.
Para avaliar a qualidade dos dados, costuma-se utilizar dimensões como precisão, completude, consistência, unicidade, pontualidade, conformidade (compliance) e validade. Por exemplo, se uma base de clientes tem campos obrigatórios como CPF ou endereço em branco, a completude está comprometida. Se há cadastros duplicados, a unicidade foi violada.
Empresas com baixo índice de qualidade de dados elevam o “custo da não qualidade” (retrabalho, incidentes, correções manuais, erros em dashboards e decisões equivocadas). Em setores como varejo, saúde e financeiro, onde as decisões dependem fortemente da análise de dados, o impacto é ainda mais profundo e pode envolver perdas financeiras diretas e perdas de oportunidades de novos insights.
A gestão da qualidade de dados envolve processos de governança, validação automatizada, limpeza e padronização. Soluções especializadas são frequentemente usadas para automatizar essas tarefas, promovendo maior consistência e qualidade mesmo em grandes volumes de dados. As abordagens mais recentes, utilizam regras como código (data tests versionados) para padronização e auditabilidade em escala.
Mesmo com a adoção de boas práticas de qualidade adequadas, os dados ainda estão sujeitos a erros operacionais, falhas de integração e problemas sistêmicos, visto a característica volátil dos mesmos. O preço da consistência é a eterna vigilância, por isso, a observabilidade de dados surge como um complemento essencial.
O que é Data Observability?
Data Observability é a prática de monitorar e diagnosticar a saúde dos sistemas de dados em tempo real, de forma automatizada e contínua. Assim como a observabilidade em DevOps permite acompanhar sistemas de software, a observabilidade de dados permite monitorar e diagnosticar, através da correlação dos fluxos e suas dependências, pipelines de dados do ponto de origem até o destino final.
Ela envolve o monitoramento de cinco pilares principais: atualização (Freshness), distribuição, volume, esquema e rastreabilidade de dados (Lineage). Esses elementos fornecem uma visão completa sobre o comportamento dos dados e ajudam a detectar anomalias antes que problemas impactem decisões de negócio.
Imagine, por exemplo, um pipeline que atualiza dados de vendas diariamente. Se, de repente, o volume de registros cair 90% ou o esquema mudar inesperadamente, a ferramenta de observabilidade pode emitir alertas instantâneos, permitindo investigação e correção antes que os relatórios do dia sejam comprometidos.
Diferente de Data Quality, que depende de regras estáticas ou checagens pontuais, a observabilidade de dados é contínua, proativa e dinâmica. Ela identifica padrões fora do comum, desvios estatísticos e falhas de processos, muitas vezes antes mesmo de um usuário perceber.
Soluções modernas focadas nesse tipo de monitoramento oferecem dashboards, alertas e informações baseadas em machine learning, auxiliando as equipes de dados a manterem seus pipelines confiáveis e auditáveis.
As diferenças entre Data Quality e Data Observability
Apesar de estarem relacionadas, data quality e data observability têm focos distintos. A principal diferença está no objeto de atenção: data quality descreve o conteúdo/natureza e impacto dos dados, enquanto data observability monitora o comportamento e localiza/alerta falhas durante o processamento dos pipelines e sistemas de dados.
Enquanto uma checagem de data quality pode identificar que 10% dos e-mails em uma base estão mal formatados, a observabilidade de dados pode detectar que, nas últimas 24 horas, o número de registros processados caiu drasticamente. Ou seja, a observabilidade identifica a falha, a qualidade explica a natureza do problema.
Outro ponto importante é a temporalidade. O data quality costuma ser mais reativo e baseado em análises de problemas e incidentes já mapeados, conhecidos e tratados anteriormente. Já a observabilidade é contínua e permite que problemas novos sejam identificados em tempo real, o que é crucial em ambientes com grande volume e volatilidade de dados ou atualizações frequentes.
Na prática, a melhor estratégia é integrar as duas abordagens. No mundo real elas são co-dependentes. A observabilidade ajuda a manter a qualidade ao longo do tempo (identificando novas regras e padrões que serão codificadas nas regras de data quality), enquanto os processos de qualidade ajudam a manter padrões e validar regras de negócio (evitando reincidência de erros conhecidos na monitoração dos dados). Juntas, formam um ecossistema resiliente e auditável.
Vale destacar que a adoção de data observability também é cultural. Equipes de engenharia e dados precisam enxergar os pipelines como sistemas vivos, sujeitos a falhas e que merecem a mesma atenção que sistemas críticos de TI.
Samsung Securities e o papel da Data Observability: um caso real
Um caso real mostra como a falta de data observability pode gerar impactos gigantescos. Em 2018, a Samsung Securities, uma das maiores corretoras da Coreia do Sul, emitiu erroneamente 2,8 bilhões de ações para funcionários devido a um simples erro de digitação, expondo um prejuízo potencial de US$ 105 bilhões. A falha passou despercebida pela ausência de monitoramento e validações automáticas capazes de detectar inconsistências críticas.
Esse episódio evidenciou como a observabilidade de dados vai além de métricas técnicas: ela possibilita visibilidade completa sobre fluxos e dependências, permitindo identificar erros antes que afetem processos estratégicos e resultados financeiros. Em setores de alto risco, como o financeiro, a capacidade de detectar, alertar e corrigir falhas em tempo real é fundamental para preservar confiança, evitar crises e sustentar a governança de dados.
Mesmo erros aparentemente simples, como um campo digitado incorretamente, podem se transformar em crises bilionárias sem mecanismos eficazes de data observability. A visibilidade em tempo real, a validação automática e o rastreamento da linhagem dos dados são essenciais para evitar falhas, proteger a reputação e garantir a confiança nos sistemas.
A convergência entre qualidade e observabilidade
Com o avanço dos sistemas analíticos, data lakes e arquiteturas de microsserviços, a complexidade da jornada dos dados aumentou. Nesse cenário, é natural que as fronteiras entre data quality e data observability comecem a se sobrepor e convergir.
Muitas plataformas modernas já integram recursos de validação de qualidade com mecanismos de observabilidade em tempo real. Por exemplo, ao detectar uma estrutura de dados incompatível, o sistema pode automaticamente aplicar uma regra de contingência ou acionar uma tarefa de correção automatizada.
Além disso, a linha entre o que é uma falha técnica e um problema de qualidade também se torna mais tênue. Uma tabela que não foi atualizada não é só um erro operacional, é uma quebra na qualidade do dado entregue ao time de negócio.
Essa convergência também exige times mais multidisciplinares. Engenheiros de dados, analistas e profissionais de governança precisam trabalhar de forma colaborativa para manter o ecossistema saudável e auditável. É um movimento que exige ferramentas, mas sobretudo cultura e maturidade organizacional.
A boa notícia é que, com as abordagens certas, é possível transformar dados em ativos confiáveis e estratégicos, apoiando crescimento e inovação com segurança.
Como a MarkWay atua nesse contexto
A MarkWay é especialista em apoiar empresas na construção de ambientes de dados resilientes, seguros e observáveis. Atuamos lado a lado com clientes que querem transformar seus dados em valor, aplicando as melhores práticas de engenharia, governança e arquitetura analítica.
Nosso trabalho começa com um diagnóstico profundo dos pipelines e sistemas de dados existentes. A partir daí, desenhamos estratégias integradas de data quality e data observability, com ferramentas que automatizam validações, rastreamento de linhagem e alertas inteligentes para desvios de comportamento.
Além da tecnologia, investimos na capacitação dos times internos, promovendo uma cultura de dados confiável. Sabemos que a governança não se sustenta apenas com dashboards, mas sim com processos e pessoas alinhadas aos objetivos estratégicos
Com a MarkWay, sua empresa conquista transparência sobre o uso dos seus dados e avança com segurança rumo a uma cultura orientada por dados.
Por que investir em Data Quality e Data Observability agora
Data quality e data observability são mais do que modismos, são elementos centrais para qualquer operação de dados moderna. Enquanto a qualidade permite que os dados sejam úteis e confiáveis, a observabilidade possibilita detectar falhas antes que impactem o negócio.
Se sua empresa ainda não conta com uma estratégia nesses dois pilares, o momento é agora. E a MarkWay está pronta para ajudar. Converse com nossos especialistas!
