Política de qualidade de dados

Este documento é parte integrante do Programa de Governança de Dados da Prefeitura do Recife.

De acordo com DAMA, a confiabilidade de dados é premissa para a produção de dados de alta qualidade, adequados ao atendimento das diversas necessidades da organização. A qualidade de dados é responsabilidade de todos os participantes do ciclo de vida dos dados, desde o operador até o gerente de qualidade.

1. Esta Política descreve os procedimentos, as orientações e os padrões relacionados à qualidade dos dados cuja Prefeitura é guardiã.
2. Esta Política se aplica:
   1. aos órgãos públicos integrantes da Administração direta do Poder Executivo Municipal;
   2. às autarquias, às fundações públicas, às empresas públicas, às sociedades de economia mista e às entidades controladas, direta ou indiretamente, pelo Município do Recife e vinculadas ao Poder Executivo Municipal;
   3. às instituições que recebam recursos públicos diretamente do orçamento ou mediante subvenções sociais, contrato de gestão, termo de parceria, convênios, acordo, ajustes ou outros instrumentos congêneres, publicidade limitada à parcela dos recursos públicos oriundos do Município do Recife.
3. Esta política visa garantir que dados de alta qualidade sejam coletados, compartilhados e usados pelos órgãos e entidades municipais.
4. A qualidade dos dados é definida nos termos desta política como um aspecto de governança de dados que se concentra na adequação dos dados ao seu propósito.
5. Os principais aspectos de qualidade de dados são:
   1. precisão, os dados devem ser suficientemente precisos para os fins pretendidos;
   2. consistência, os dados coletados devem ser compreendidos pela equipe que os coleta e os itens de dados devem ser internamente consistentes As definições de dados devem ser refletidas nos documentos do procedimento;
   3. confiabilidade, os dados devem refletir processos de coleta de dados estáveis e consistentes nos pontos de coleta e ao longo do tempo, seja usando sistemas manuais ou baseados em computador, ou uma combinação de ambos;
   4. oportunidade, os dados devem ser capturados o mais rápido possível após o evento ou atividade e devem estar disponíveis para o uso pretendido dentro de um período de tempo razoável;
   5. relevância, os dados capturados devem ser relevantes para os fins para os quais são usados Isso envolve revisões periódicas dos requisitos para refletir as mudanças nas necessidades;
   6. completude, os dados precisam ser completos, representativos e imparciais. Convém que informações suficientes sejam coletadas e com a qualidade adequada, pois são necessárias para tirar conclusões significativas.
6. A qualidade dos dados é responsabilidade de cada servidor, funcionário ou contratado de órgãos e entidades municipais que coletam, produzem, extraem ou analisam dados de qualquer um dos sistemas de informação ou recursos de informação da Prefeitura. Todos devem estar cientes de suas responsabilidades e as competências relevantes para suas funções em relação à qualidade dos dados.
7. Cada servidor, funcionário ou contratado é responsável por relatar quaisquer problemas de qualidade de dados imediatamente ao seu gestor, que deve tomar as medidas corretivas apropriadas.
8. Uma revisão regular dos fluxos de dados deve ser realizada para atribuir responsabilidade a cada um, e estabelecer níveis apropriados de controle.
9. A qualidade dos dados deve ser considerada como parte de todos os acordos de compartilhamento/troca de dados (internos ou externos) para garantir que os dados trocados sejam de qualidade apropriada. Para compartilhamento interno, é importante que cópias ou versões adicionais de dados não sejam criadas desnecessariamente.
10. A melhoria contínua dos sistemas também é importante para garantir que os dados produzidos sejam da mais alta qualidade.

Melhoria da Qualidade

11. Uma estratégia integrada em toda a Prefeitura deve ser estabelecida para atingir e manter o nível de qualidade de dados necessário para dar suporte às metas e objetivos.
12. As partes interessadas devem participar da criação da estratégia de qualidade de dados, articulando as dimensões de qualidade de dados selecionadas pela Prefeitura. A estratégia de qualidade de dados deve ser definida, aprovada e gerenciada.
13. Os procedimentos e padrões de qualidade de dados estarão disponíveis para todos os servidores, funcionários e contratados envolvidos na coleta e tratamento de dados.
14. Os procedimentos e padrões devem ser ancorados em todo o ciclo de vida dos dados e processos correspondentes obrigatórios na metodologia de ciclo de vida de desenvolvimento do sistema.
15. Estes padrões e procedimentos devem ser registrados no repositório institucional de artefatos de Governança de Dados. O repositório permitirá que usuários autorizados localizem, gerenciem e usem os procedimentos e padrões.
16. O controle rígido da versão é essencial para que todas as partes estejam usando os mesmos procedimentos que refletem as definições de dados atuais.
17. O desenvolvimento apropriado da equipe deve ser fornecido a todo o pessoal relevante na introdução e sempre que necessário para encorajar todos os funcionários responsáveis pelo manuseio dos dados a ter o conhecimento e as competências apropriados para garantir a qualidade dos dados.
18. As Autoridades de Dados e Analistas de Qualidade de Dados apoiarão servidores, funcionários e contratados no cumprimento desta Política e de quaisquer procedimentos locais em vigor.
19. Dados de boa qualidade podem ser obtidos por monitoramento cuidadoso e correção de erros, mas é mais eficaz e eficiente que os dados sejam inseridos corretamente na primeira vez Para conseguir isso, a configuração apropriada do sistema é essencial e devem existir bons procedimentos para que a equipe possa ser treinada e apoiada em seu trabalho.
20. As Autoridades de Dados, em colaboração com os Analistas de Qualidade de Dados, são responsáveis por garantir que existam procedimentos específicos em relação a todos os ativos de informação sob seu controle. Estes procedimentos devem estabelecer, no mínimo, quando o ativo de informação deve ser usado, como deve ser usado e por quem e como a qualidade dos dados registrados será monitorada.
21. Quando apropriado, as Autoridades de Dados devem garantir que o treinamento esteja disponível para a equipe usar o ativo e que os riscos de informação associados a cada ativo sejam ativamente identificados e mitigados.
22. Os elementos de qualidade dos dados de qualquer procedimento devem ser definidos de forma a não serem ambíguos para aqueles que devem realizar as tarefas. Eles devem refletir os padrões nacionais e locais. O Conselho de Governança de Dados deve aprovar modelos padrão que podem ser usados para a criação de procedimentos específicos para cada departamento.
    Captura de dados
    
23. Todos os Produtores de Dados devem garantir a precisão e os outros aspectos de qualidade supracitados.
24. Devem ser estabelecidos controles adequados sobre a captura, coleta e produção de dados visando precisão em todos os momentos. Os Produtores de Dados devem ter diretrizes claras, procedimentos e treinamento adequado (quando aplicável) para usar sistemas para garantir que as informações sejam inseridas de forma correta e consistente.
25. Quando não houver procedimentos acordados, Produtores de Dados devem documentar os procedimentos que empreendem para coletar dados e quaisquer acordos de garantia locais que estejam em vigor.
26. Todos os procedimentos devem ser revisados regularmente para considerar seu impacto na qualidade dos dados, de forma que os dados coletados permaneçam adequados ao propósito.
27. Quaisquer mudanças nos procedimentos devem ser comunicadas a todo o pessoal relevante.
    Sistemas
    
28. Devem existir sistemas para a coleta, validação, verificação e relatório de dados.
29. Todos os dados devem ser validados internamente antes de serem enviados externamente.
30. Os dados devem ser coletados apenas uma vez, sempre que possível, para evitar a necessidade de vários sistemas.
31. Todos os sistemas usados para coleta de dados devem ser eletrônicos, sempre que possível, para reduzir o risco de erro humano.
32. Deve haver uma estratégia clara para o armazenamento de dados em conformidade com as diretrizes das políticas de segurança e plataforma de dados.
33. É vital que os sistemas usados para coletar, armazenar e calcular os dados sejam precisos e quaisquer falhas ou erros sejam identificados Todos os sistemas precisam ser verificados e testados regularmente, seus usuários sejam treinados adequadamente e as orientações instruções estejam disponíveis.
    Auditoria e Monitoramento
    
34. Como estabelecido na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, a administração pública deve garantir exatidão, clareza, relevância e atualização dos dados, de acordo com a necessidade do cumprimento da finalidade de seu tratamento Outros instrumentos legislativos como a Lei de Acesso à Informação também possuem a mesma determinação.
35. De forma a garantir conformidade com o estabelecido em lei, todos os dados devem ser submetidos a auditorias internas e externas, se necessário.
36. Os Órgãos de Conformidade e Auditoria são responsáveis por coordenar e supervisionar auditorias na qualidade dos dados. Estas auditorias devem ser realizadas por auditores internos pelo menos a cada dois anos.
37. A definição do escopo das auditorias de qualidade de dados será realizada pelo Subcomitê de Qualidade de Dados, que identificará os serviços a serem auditados e os requisitos para validação.
38. Todas as auditorias resultarão em um relatório de conclusões e recomendações.
39. Os resultados de todas as auditorias de qualidade de dados serão analisados pelo Comitê de Dados e Conselho de Governança de Dados, incluindo os resultados e relatórios de recomendações e planos de ação resultantes. O Comitê de Dados terá a responsabilidade de elaborar planos de ação para garantir que os requisitos de qualidade de dados sejam cumpridos.
40. Além disso, eles continuarão a monitorar o progresso em relação aos planos de ação até que todas as ações sejam concluídas e coordenarão novas auditorias para avaliar a eficácia das ações realizadas.
41. O Escritório de Governança de Dados determinará indicadores chave de desempenho anuais relacionados à qualidade dos dados e analisará o progresso em relação a essas medidas trimestralmente, no mínimo, garantindo que os riscos sejam identificados, registrados e relatados de acordo com a estratégia e política de gestão de risco de confiança.
42. As Autoridades de Dados devem coordenar e supervisionar a execução de rotinas de validação regulares para monitorar continuamente a qualidade dos dados como parte de outros procedimentos Essas rotinas verificam a integridade e validade dos dados em relação aos principais ativos de dados da Prefeitura.
43. Uma metodologia de criação de perfil de dados deve ser estabelecida e seguida, por meio da definição de metodologias de perfil de dados, processos, práticas, ferramentas e modelos de resultados definidos e padronizados Planos para traçar o perfil de um armazenamento de dados devem ser compartilhados com as partes interessadas relevantes e governança de dados.
44. As atividades de criação de perfil de dados são conduzidas de acordo com o plano e os esforços são ajustados quando desvios significativos do plano são detectados. Os resultados e recomendações do perfil de dados são relatados às partes interessadas.
45. Quando problemas na qualidade dos dados são identificados, eles serão informados aos responsáveis pela produção dos dados e manutenção da qualidade dos dados, conforme apropriado, para garantir que ações possam ser tomadas para melhorar os sistemas e processos Estas ações podem incluir treinamento e acompanhamento apropriado. Se os problemas persistirem, é prudente investigar a causa raiz, ou os eventos, que resultam na deterioração da qualidade dos dados ou trazem à tona os problemas existentes.
46. A análise de causa raiz é definida como um termo coletivo que descreve uma ampla gama de abordagens, ferramentas e técnicas usadas para descobrir as causas dos problemas.
47. Em complemento as auditorias, todos os dados estão sujeitos aos procedimentos:
    1. Profile de Dados;
    2. Limpeza de dados remoção de registros duplicados ou preenchimento de informações ausentes;
    3. Verificações pontuais na qualidade dos dados fornecidos por terceiros;
    4. Reconciliação dos dados produzidos pelos sistemas com registros manuais;
    5. Verificações de amostra para eliminar a recorrência de um erro específico.
    
    Gerenciamento de Problemas de Qualidade
    
48. Eventualmente, problemas de qualidade de dados, como erros ou omissões, serão identificados. É imperativo que, quando for o caso, eles sejam relatados à Autoridade de Dados, que será responsável por identificar tendências em problemas de qualidade de dados e tomar medidas para corrigir os processos para reduzir qualquer margem de erro.
49. Além disso, quando exemplos de dados de baixa qualidade são descobertos, a trilha de auditoria deve ser usada para identificar o membro da equipe responsável pelo erro ou omissão. A pessoa identificada deve então ser solicitada a fazer qualquer entrada corretiva, ou pelo menos ser alertada do erro, para que possa ser informada das implicações de sua ação e da importância dos itens de dados.
50. Onde houver um padrão de tais erros ou omissões com uma equipe específica, deve ser executado uma investigação de causa raiz.
51. Os erros devem ser corrigidos o mais rápido possível após terem sido identificados de acordo com procedimentos nacionais e locais relativos à correção de registros.