Dados e Analítica de People • 7 MIN DE LEITURA
Qualidade dos Dados de RH: Porque é que Importa e Como Corrigi-la
MAY 22, 2026
Os insights só são tão bons quanto os dados que os sustentam. Eis como auditar, melhorar e manter a qualidade dos dados de RH em todo o seu HRIS.
O custo da má qualidade dos dados
A má qualidade dos dados de RH tem custos operacionais e estratégicos. Operacionalmente: registos incorretos de colaboradores levam a erros de processamento salarial, riscos de conformidade com o RGPD, relatórios de gestão imprecisos e integrações de sistema falhadas. Estrategicamente: análises construídas sobre dados deficientes produzem conclusões convincentes, mas erradas, o que é mais prejudicial do que não ter quaisquer análises. Uma equipa de liderança que tome decisões sobre a força de trabalho com base num relatório do HRIS e descubra mais tarde que os dados eram pouco fiáveis dificilmente voltará a confiar nos dados de RH num futuro próximo.
Realizar uma auditoria à qualidade dos dados
Uma auditoria de qualidade de dados verifica a exatidão, completude, consistência e atualidade dos dados do HRIS. Escolha os dez campos de dados mais críticos: nome do colaborador, cargo, departamento, centro de custo, manager, salário, tipo de contrato, FTE, data de início e local de trabalho. Exporte uma amostra de 100 registos de colaboradores e verifique cada campo contra a fonte da verdade (contrato de trabalho, ficheiro de processamento salarial ou registo de decisão de RH). Calcule uma taxa de exatidão para cada campo. Qualquer campo com menos de 95% de exatidão deve ser investigado e corrigido, e deve ser implementada uma correção da causa raiz para impedir recorrências.
