• ACentralizar a responsabilidade pela qualidade dos dados na equipe de TI, que deve criar rotinas de correção manual nos sistemas legados e disponibilizar os metadados técnicos em planilhas padronizadas, mantendo o catálogo de dados sob sigilo para evitar interpretações equivocadas pelos usuários de negócio.
• BImplementar um catálogo de dados corporativo que descreva os ativos de informação, seus significados de negócio e suas linhagens, acompanhado de uma política de governança que defina papéis e responsabilidades, métricas de qualidade na origem e regras de retenção e descarte alinhadas ao ciclo de vida dos dados.
• CAdotar ferramentas de business intelligence avançadas para automatizar a geração de painéis gerenciais, substituindo os indicadores existentes por métricas calculadas em tempo real, sem necessidade de documentar metadados ou de estabelecer processos formais de qualidade, pois a tecnologia resolve as inconsistências.
• DCriar um comitê de governança de dados com representantes de todas as áreas para revisar periodicamente os relatórios de qualidade, mantendo as planilhas de metadados existentes e as conferências manuais, e definir que o descarte de dados ocorrerá somente quando os sistemas forem desativados, sem prazos intermediários.
• EContratar uma consultoria externa para realizar um projeto de limpeza de dados (data cleansing) em todos os sistemas, corrigindo os registros inconsistentes de uma só vez, e, após a entrega, transferir a responsabilidade pela qualidade dos dados aos usuários finais, sem necessidade de catálogo ou de políticas de ciclo de vida.

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