Dados de People e Analytics • 7 MIN DE LEITURA
Qualidade dos Dados de RH: Por que Importa e Como Corrigir
MAY 22, 2026
Os insights são tão bons quanto os dados por trás deles. Veja como auditar, melhorar e manter a qualidade dos dados de RH em todo o seu HRIS.
O custo da baixa qualidade dos dados
A má qualidade dos dados de RH tem custos operacionais e estratégicos. Operacionalmente: registros incorretos de funcionários levam a erros de folha de pagamento, riscos de conformidade com a LGPD, relatórios gerenciais imprecisos e integrações de sistema com falha. Estrategicamente: análises construídas sobre dados ruins produzem conclusões que parecem confiantes, mas estão erradas, o que é mais prejudicial do que não ter análises nenhuma. Uma equipe de liderança que toma decisões sobre a força de trabalho com base em um relatório de HRIS e depois descobre que os dados eram pouco confiáveis dificilmente voltará a confiar nos dados de RH em breve.
Realizando uma auditoria de qualidade de dados
Uma auditoria de qualidade de dados verifica a precisão, a completude, a consistência e a tempestividade dos dados do HRIS. Escolha os dez campos de dados mais críticos: nome do funcionário, cargo, departamento, centro de custo, gestor, salário, tipo de contrato, FTE, data de início e local de trabalho. Exporte uma amostra de 100 registros de funcionários e verifique cada campo contra a fonte da verdade (contrato de trabalho, arquivo de folha de pagamento ou registro de decisão de RH). Calcule uma taxa de precisão para cada campo. Qualquer campo com menos de 95% de precisão deve ser investigado e corrigido, e uma correção de causa raiz deve ser implementada para evitar recorrência.
