Um valor válido, um sinal e quem o percebe

Um número sem limite não é um número controlado

Um ponto de dados só ganha significado quando fica estabelecido o que pode e o que não pode ser preenchido. O consumo energético de uma unidade não pode ser negativo. Uma percentagem não pode ir acima de cem. Um fator de emissão deve situar-se dentro de determinado intervalo, dependendo da fonte utilizada. Sem esses limites, qualquer valor introduzido pode fluir para o relatório, mesmo que seja o resultado de uma unidade errada, uma vírgula mal colocada ou uma coluna trocada.

Um valor válido não é, portanto, um julgamento de qualidade sobre o conteúdo do número. É um limite técnico: um intervalo, um tipo, uma unidade obrigatória, uma relação com outro ponto de dados. Esse limite é fixado por ponto de dados, não por relatório. É essa a diferença entre um controlo que alguém executa manualmente uma vez por ano, e uma regra fixada junto ao próprio ponto de dados, de modo que todas as entradas passem por ela.

A diferença entre um limite rígido e um sinal

Nem todo o desvio é um erro. Um consumo que este ano difere fortemente do ano anterior pode ser um erro, mas também pode ser consequência de uma obra, de uma aquisição ou de um período de medição diferente. Por isso, é útil distinguir dois tipos de regras.

O primeiro tipo é um limite rígido: um valor que simplesmente não pode existir. Negativo onde isso não é possível, uma percentagem acima de cem, uma data no futuro. Esses valores devem ser bloqueados antes de avançarem.

O segundo tipo é um sinal: um valor que é possível, mas que se desvia do que seria de esperar. Um aumento acentuado em relação ao ano anterior, um número muito fora do intervalo de unidades comparáveis, uma entrada que chega exatamente no prazo-limite sem justificação. Um sinal não bloqueia nada. Pede um olhar sobre ele, e eventualmente uma explicação antes de o número avançar. A forma como se estruturam e distinguem esses dois tipos de regras está descrita na página sobre a configuração de um desvio de sinal por ponto de dados.

Quem vê o sinal é tão importante como o próprio sinal

Uma regra que dispara mas que ninguém vê não é uma regra. A cada ponto de dados deve, portanto, associar-se não só um valor-limite, mas também um nome: quem é o responsável por este ponto de dados, e quem recebe o sinal quando o valor se desvia. Num ponto de dados sem responsável, um sinal desaparece num sistema que ninguém controla, ou numa folha de cálculo que só volta a ser aberta no encerramento anual.

Essa responsabilidade não precisa de ser complicada. Trata-se de um nome junto ao ponto de dados, não de um processo. Mas sem esse nome, uma regra de qualidade é apenas uma regra no papel. Quais os controlos que fazem sentido para cada tipo de ponto de dados, e por que motivo nem todos os pontos de dados precisam do mesmo controlo, pode ler-se na página sobre quais os controlos que pertencem a um ponto de dados.

De onde vêm os valores válidos

Os limites de um ponto de dados não surgem do nada. Resultam da definição do ponto de dados: o que mede, em que unidade, durante que período, para qual unidade organizacional. Se essa definição variar de unidade para unidade — uma unidade calcula em metros quadrados de área útil, outra em área bruta de piso — então também o que constitui um valor válido varia, e um limite que é correto para uma unidade torna-se inutilizável para outra. A forma de lidar com isso está descrita na página sobre o que fazer com definições que variam por unidade.

Há ainda outra armadilha: um valor-limite que sugere que um número é mais preciso do que a fonte permite. Um fator de emissão com quatro decimais assente numa estimativa com precisão de apenas dois algarismos cria uma precisão que não existe. As regras de qualidade deveriam corrigir essa falsa precisão em vez de a confirmar, algo que é desenvolvido na página sobre como evitar a falsa precisão.

Por que isto não começa com uma ferramenta

É tentador adquirir uma ferramenta que controle automaticamente os erros. Mas uma ferramenta aplicada a um processo desorganizado controla regras que ainda não foram estabelecidas, em pontos de dados sem responsável definido, com base em definições que variam de unidade para unidade. O resultado é um relatório com melhor aspeto sobre números que continuam sem estar controlados.

A Data Readiness Scan começa, por isso, por registar o que existe: o registo de pontos de dados, a origem de cada número, a responsabilidade e as regras que determinam o que é um valor válido e o que é um sinal. É um trabalho que hoje muitas vezes está disperso em folhas de cálculo, trocas de e-mail e na cabeça de algumas pessoas. A ferramenta que apoia este processo está em desenvolvimento; quem já quiser começar a trabalhar nisto pode inscrever-se na lista de espera.