O Dashboard Desatualizado
Jobs de ETL falham silenciosamente. Dashboards continuam mostrando dados antigos. Decisões são tomadas com informações defasadas.
51% das empresas já tiveram consequências negativas com IA por inacurácia de dados
McKinsey State of AI 2025
O Padrão Comum
Este é um dos cenários mais frequentes em empresas que não monitoram a freshness de seus dados. Segundo a McKinsey (2025), 51% das empresas já tiveram pelo menos uma consequência negativa relacionada a IA — e a principal causa é inacurácia de dados.
Como Acontece
- Jobs de ETL falham silenciosamente (sem alertas configurados)
- Dashboards continuam exibindo os últimos dados disponíveis
- Usuários assumem que os números estão atualizados
- Decisões críticas são tomadas com informações defasadas
- O problema só é descoberto dias ou semanas depois
"Monitor data drift continuously and set up automated alerts for performance degradation."
— Microsoft Learn, AI Data Governance Best Practices 2025
O Impacto Real
Quando dashboards executivos mostram dados desatualizados, as consequências vão além de decisões erradas. Há perda de confiança na área de dados, retrabalho para corrigir relatórios, e em casos mais graves, impacto em resultados financeiros reportados.
Como o XPTO.XYZ Previne
Nossa abordagem consultiva inclui a configuração de monitoramento de freshness personalizado para cada fonte de dados crítica:
- Alertas automáticos quando dados ficam mais velhos que o SLA definido
- Detecção de jobs falhos em tempo real
- Selo visual de última atualização em cada dashboard
- Escalação automática para owners quando SLA é violado
Não deixe isso acontecer com você
Nosso diagnóstico identifica os riscos no seu ecossistema de dados.
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