Com pressão regulatória, auditorias mais rigorosas e aumento da dependência de fornecedores, dados desatualizados podem gerar falhas, multas, retrabalho e decisões equivocadas
Em um ambiente de negócios cada vez mais regulado e dependente de informações confiáveis, a qualidade dos dados deixou de ser uma preocupação apenas da área de tecnologia. Hoje, dados duplicados, incompletos, desatualizados ou inconsistentes podem comprometer auditorias, relatórios fiscais, homologação de fornecedores, controles internos e até a reputação das empresas.
O alerta ganha força diante da ampliação das exigências de governança, proteção de dados e gestão de terceiros. A própria Lei Geral de Proteção de Dados prevê sanções administrativas que incluem advertência, publicização da infração, bloqueio ou eliminação de dados pessoais e multa simples de até 2% do faturamento da empresa no Brasil, limitada a R$ 50 milhões por infração.
Segundo Paulo Cordeiro, CEO da 4MDG, o saneamento de dados passou a ser uma ferramenta essencial para empresas que querem fortalecer seus programas de compliance e reduzir riscos operacionais. “Não existe compliance eficiente com dados desorganizados. Se a empresa não sabe se um cadastro está correto, se um fornecedor está regular ou se uma informação está atualizada, ela toma decisões no escuro. O saneamento de dados é o primeiro passo para dar segurança, rastreabilidade e confiabilidade à gestão”, afirma Cordeiro.
O saneamento de dados consiste em corrigir, padronizar, validar e atualizar registros nos sistemas corporativos. Na prática, envolve ações como eliminação de duplicidades, correção de erros de digitação, padronização de campos, validação em bases externas e atualização de informações obsoletas. Essas etapas ajudam a evitar distorções em relatórios, falhas em auditorias e inconsistências em obrigações legais.
A relevância do tema também aparece em estudos internacionais. A IBM aponta que problemas de qualidade de dados impactam diretamente estratégias, decisões e iniciativas de inteligência artificial, e cita levantamento de 2025 do IBM Institute for Business Value segundo o qual 43% dos Chief Operations Officers indicam a qualidade dos dados como sua principal prioridade relacionada a dados. O estudo demonstra ainda que mais de um quarto das organizações estimam perder mais de US$ 5 milhões anualmente devido à baixa qualidade dos dados, com 7% relatando perdas de US$ 25 milhões ou mais.
Já a Gartner afirma que 59% das organizações não medem a qualidade de seus dados, o que dificulta entender quanto a falta de qualidade custa e qual retorno um programa de melhoria pode gerar.
O efeito negativo é ainda maior em cenário impulsionado pela IA, particularmente com a ascensão da IA generativa. Segundo a IBM, a qualidade e a governança dos dados estão entre os principais desafios que impedem a adoção da IA . Preocupações com a precisão ou o viés dos dados figuram como uma das principais barreiras para a expansão de iniciativas de IA , relatadas por quase metade (45%) dos líderes empresariais.
Entre os exemplos mais críticos está a gestão de fornecedores. Empresas que mantêm cadastros incompletos ou desatualizados podem contratar parceiros sem homologação adequada, com pendências fiscais, restrições legais ou histórico de sanções.
No Brasil, o Cadastro Nacional de Empresas Inidôneas e Suspensas, mantido pela Controladoria-Geral da União, reúne empresas e pessoas físicas que sofreram sanções que restringem a participação em licitações ou a celebração de contratos com a Administração Pública. Para Cordeiro, esse tipo de base mostra por que a validação contínua de informações se tornou indispensável.
“Uma empresa pode estar regular hoje e apresentar restrições amanhã. Por isso, não basta fazer uma checagem pontual no momento do cadastro. É preciso manter uma rotina de atualização e monitoramento para evitar que dados vencidos ou inconsistentes exponham a organização a riscos jurídicos, financeiros e reputacionais”, explica o CEO da 4MDG.
Além de apoiar o compliance, a qualidade dos dados impacta diretamente a eficiência operacional. Cadastros duplicados, informações divergentes e campos preenchidos de forma incorreta geram retrabalho, atrasam processos e dificultam a tomada de decisão.
Na área financeira, por exemplo, dados incorretos de clientes, produtos ou fornecedores podem causar inconsistências em relatórios fiscais e contábeis. No jurídico, por sua vez, informações desatualizadas podem comprometer o controle de contratos, prazos e documentos. Em suprimentos, falhas cadastrais podem atrasar compras, pagamentos e homologações.
“Quando os dados são limpos, padronizados e rastreáveis, a empresa ganha agilidade. As auditorias ficam mais simples, os relatórios ficam mais confiáveis e os gestores conseguem decidir com base em informações reais, não em suposições”, afirma Cordeiro.
Segundo o executivo, o saneamento de dados deve ser tratado como um processo contínuo, e não como uma ação pontual. “Os dados mudam o tempo todo. Empresas alteram endereços, documentos vencem, certidões expiram e fornecedores mudam de situação cadastral. Se não houver monitoramento permanente, a base volta a se deteriorar”, destaca.
Para apoiar esse processo, a automação tem se tornado uma aliada das áreas de compliance, governança, financeiro, jurídico e suprimentos. Soluções tecnológicas permitem validar dados em bases externas, padronizar cadastros, registrar alterações, automatizar fluxos de aprovação e manter rastreabilidade sobre as informações.
“Dados confiáveis são a base de qualquer programa de compliance. Empresas que investem em saneamento reduzem riscos, evitam retrabalho, melhoram controles internos e fortalecem sua governança. Em um mercado cada vez mais fiscalizado, cuidar da qualidade da informação é cuidar da sustentabilidade do negócio”, conclui Cordeiro.
Baixa qualidade de dados: cinco pontos sensíveis do seu negócio – Jornal Empresas & Negócios
