Tem um tipo de problema que não aparece nos painéis (dashboards), até o dia em que aparece no caixa, no estoque, na auditoria ou no atendimento ao cliente.
Ele começa pequeno: um cadastro duplicado aqui, um endereço incompleto ali, um código de produto “quase igual” em sistemas diferentes. O time dá um jeito, cria uma regra, ajusta uma planilha, “corrige na mão”. Só que, quando a empresa tenta escalar analytics, automação e IA, essa improvisação vira gargalo.
Com isso, a qualidade de dados se tornou pré-requisito para o mercado operar, reportar e treinar modelos de IA com segurança. E quando esse tema ganha relevância global, o olhar naturalmente se volta para quem lidera essa discussão. No Gartner® Magic Quadrant™ 2026 para Augmented Data Quality Solutions, um dos relatórios mais influentes para decisões de tecnologia corporativa, a Qlik foi posicionada como Líder, com sua oferta baseada no Qlik Talend Cloud.
Porém, o que, na prática, sustenta esse posicionamento?
Para além do selo, o relatório reflete uma transformação mais profunda no mercado: qualidade de dados deixou de ser uma atividade reativa, focada em correções pontuais, e passou a exigir automação, inteligência aplicada e integração com governança e IA. É exatamente esse movimento que define o conceito de augmented data quality. Entenda a seguir.
O que é Augmented Data Quality?
“Augmented Data Quality” não é só um nome novo para limpeza de dados. O Gartner¹ define como um conjunto de recursos que oferecem funcionalidades avançadas para agilizar a identificação de problemas de qualidade de dados, recomendar correções com contexto para ações corretivas e automatizar etapas do processo, com recursos habilitados por assistentes de IA para acelerar o trabalho e reduzir esforço manual.
Na prática, isso envolve capacidades como:
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Conectividade ampla (dados on-premises e cloud; estruturados e semiestruturados; batch e streaming);
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Profiling e monitoramento (descobrir padrões, outliers, drift e anomalias);
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Criação e gestão de regras, incluindo apoio por linguagem natural
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Alertas e visualização (scorecards, dashboards, notificações inteligentes);
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Transformações (padronização, parsing, cleansing);
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Matching / linking / merging (deduplicação, resolução de entidades);
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Workflow de resolução (atribuir, escalar, corrigir, rastrear);
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Metadados ativos e linhagem (para encontrar causa raiz e impacto).
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Por que o Gartner Magic Quadrant 2026 virou uma conversa de negócio (não só de TI)
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A IA chegou, mas os dados não sustentam a escala.
A empresa quer copilots, RAG, modelos preditivos, automação... Só que a pergunta honesta é: os dados que alimentam essas ações são confiáveis? Se não forem, a IA escala erro com a mesma eficiência com que escala acerto.
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O custo do retrabalho virou linha do orçamento
Quando qualidade de dados é manual, o custo fica espalhado: retrabalho, incidentes, conciliações intermináveis, time “apagando incêndio”.
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A governança de dados precisa sair do PowerPoint e virar ação
Sem automação, governança vira dependente de heróis. E heróis cansam.
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Dessa forma, quando qualidade de dados influencia receita, risco regulatório, experiência do cliente e velocidade de inovação, ela deixa de ser um tema restrito à área técnica, e passa a ser uma decisão estratégica, discutida no nível executivo, com impacto direto na competitividade da organização.
Por isso, relatórios e pesquisas (como o Gartner® Magic Quadrant™) costumam servir como base para comparar visão, execução e maturidade no mesmo frame, especialmente quando a lista de fornecedores é grande.
O que significa a Qlik ser Líder em 2026 Gartner® Magic Quadrant™ para Augmented Data Quality Solutions
No quadrante do Gartner, “Líder” normalmente indica que o fornecedor demonstra força tanto em capacidade de execução quanto em visão para o mercado. No material público da Qlik sobre o relatório, a empresa destaca que foi reconhecida como Líder no MQ 2026 e direciona a avaliação para sua proposta em Qlik Talend Cloud.
Além do selo, vale observar os sinais por trás disso e como eles se conectam com o que o Gartner descreve como mercado de ADQ (Augmented Data Quality):
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IA aplicada à qualidade de dados
A discussão já saiu do “vamos usar IA um dia” para “quais tarefas ficam mais rápidas com IA hoje”. O que aparece nos materiais públicos sobre o posicionamento da Qlik envolve assistência para regras, recomendações e uso de metadados para acelerar entendimento e ação.
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Plataforma híbrida e conectividade real
Qualidade de dados raramente vive em um só lugar. Mesmo empresas cloud-first acabam com partes do processo em SaaS, legado, lakehouse, integrações pontuais. É por isso que “conectividade” aparece como requisito essencial na definição do mercado.
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Escala, suporte e ecossistema
Em ambientes corporativos, ferramentas “boas” perdem para ferramentas “boas e implantáveis”. O posicionamento de Líder normalmente conversa com capacidade de chegar em produção, manter operação e sustentar evolução.
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O papel do Qlik Talend Cloud nesse novo contexto de Data Quality
Se o conceito de augmented data quality pressupõe automação, inteligência aplicada e governança integrada, a discussão deixa de ser sobre ferramentas isoladas e passa a ser sobre arquitetura.
O Qlik Talend Cloud se posiciona justamente nesse ponto de convergência: integração de dados, qualidade, catálogo e governança operando de forma conectada, com uso intensivo de metadados para dar contexto às regras, alertas e decisões.
Em vez de tratar qualidade de dados como uma etapa posterior ao pipeline, a proposta é incorporá-la ao fluxo de dados, desde a ingestão até o consumo em analytics ou iniciativas de IA. Isso significa:
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Aplicação de regras de qualidade com base em profiling automatizado: antes de criar regras, o sistema analisa os próprios dados para entender padrões, como formatos mais usados, campos frequentemente vazios ou valores fora do esperado. A partir dessa análise, ele sugere ou aplica regras automaticamente, como bloquear cadastros sem CPF válido, sinalizar preços negativos ou identificar registros duplicados.
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Padronização e enriquecimento orientados por contexto: corrigir formatos inconsistentes (como telefones e CNPJs escritos de maneiras diferentes), completar informações ausentes (por exemplo, incluir cidade e estado a partir de um CEP) e adicionar contexto relevante aos registros para torná-los mais úteis e confiáveis.
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Monitoramento contínuo com rastreabilidade e linhagem: acompanhar automaticamente se os dados estão mantendo padrões mínimos de qualidade ao longo do tempo, identificando, por exemplo, aumento repentino de registros incompletos ou divergências entre sistemas, e permitindo rastrear de onde veio cada informação e quais relatórios ou processos são impactados por um erro.
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Workflows de resolução que envolvem tanto áreas técnicas quanto de negócio: quando uma falha é identificada, o sistema não apenas alerta, mas direciona o problema ao responsável correto (como um data steward ou gestor da área), registra o histórico da ocorrência e acompanha a correção até sua conclusão, envolvendo tanto times técnicos quanto áreas de negócio.
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Outro ponto relevante é o suporte a ambientes híbridos e multicloud, realidade comum em empresas que cresceram por aquisições ou que operam com múltiplos sistemas legados e plataformas modernas. Nesse cenário, qualidade de dados precisa acompanhar o dado, independentemente de onde ele esteja.
Além de corrigir registros, o papel da plataforma é estruturar um ciclo contínuo de confiança, algo que se torna crítico quando os dados alimentam modelos de IA, automações operacionais e decisões estratégicas.
Próximo passo: aplicar isso no seu cenário, com Qlik Talend Cloud
O reconhecimento da Qlik como Líder no Gartner® Magic Quadrant™ 2026 para Augmented Data Quality Solutions reforça uma tendência clara: qualidade de dados deixou de ser um tema técnico e passou a ser um diferencial competitivo.
O verdadeiro impacto acontece quando essa capacidade sai do relatório e entra na operação, estruturando dados confiáveis, sustentando analytics e preparando o ambiente para IA com governança e escala.
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Fontes:
¹ https://www.gartner.com/reviews/market/augmented-data-quality-solutions
