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Diagnóstico de Maturidade em Dados

Resposta direta

Assessment de 10 perguntas sobre SSOT, qualidade, governança e analytics. Score, faixa e recomendações.

Avaliação de maturidade em dados corporativos para times de dado, TI e negócio.

Problema

IA em dado ruim retorna resposta errada. Empresa investe em IA sem consolidar dado — resultado é passivo.

Objetivo

Mapear em 5 minutos onde a empresa está em dado e o que precisa antes de escalar IA.

Como funciona

Passo a passo

  1. 110 perguntas em 5 min
  2. 2Score
  3. 3Faixa
  4. 4Recomendações
  5. 5CTA
Ferramenta

Usar agora

SSOT · 1/10
Existe warehouse cloud unificado (Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift)?
SSOT · 2/10
dbt (ou similar) versiona transformações em Git?
SSOT · 3/10
Domínios de dado (customer, product, order) têm owner claro?
Qualidade · 4/10
Testes automatizados (unique, not_null, referential) rodam por deploy?
Qualidade · 5/10
SLA de dado (freshness, latência) é medido?
Qualidade · 6/10
Incidentes de qualidade são rastreados em post-mortem?
Governança · 7/10
Catalog de dado (Purview, Alation, Unity Catalog) está em uso?
Governança · 8/10
Sensitivity Labels/PII são aplicados automaticamente?
Analytics · 9/10
Analytics engineering usa metric layer (dbt semantic, Cube, LookML)?
Analytics · 10/10
RAG sobre dado corporativo está implantado?
Respondidas: 0/10
Metodologia

Base da ferramenta

10 perguntas, scoring 0-4, normalização 0-100%.

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Aplicabilidade

SaaS B2BVarejoServiços B2BIndústria
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Perguntas frequentes

Dúvidas sobre esta ferramenta

Só em empresa grande com múltiplos domínios independentes. Data mesh sem maturidade vira caos.
Autoria e Revisão
Autor
J. F. Venâncio
Sócio-fundador · Vennan Consultoria
  • · Bacharel em Ciências Contábeis
  • · Especialização em Controladoria
  • · MBA em Gestão Executiva em Saúde · FGV
Revisor
Revisor · Controladoria e Finanças
Consultor sênior de controladoria
  • · CRC ativo
  • · Especialização em controladoria
Última revisão editorial: 07 de julho de 2026

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