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Introdução e Objetivos

Para garantir transparência quanto à qualidade dos dados no ecossistema do Open Finance, a Estrutura Responsável pela Governança do Open Finance disponibiliza o Índice de Qualidade dos Dados (IQD), juntamente com seus indicadores e metodologias de cálculo. Esses dados serão divulgados mensalmente, permitindo que o público acompanhe o nível de qualidade dos dados fornecidos pelas instituições participantes. Essa transparência proporciona informações confiáveis para a tomada de decisões relacionadas a riscos e resultados de negócios.

O Índice de Qualidade de Dados (IQD) foi desenvolvido para fornecer informações detalhadas sobre a qualidade dos dados oferecidos pelas instituições participantes aos cidadãos, associações e demais participantes do ecossistema do Open Finance. Com maior transparência, esses grupos têm acesso a um conjunto abrangente de informações para decidir qual instituição desejam utilizar para o compartilhamento de dados e/ou serviços financeiros por meio do Open Finance.

Sobre o Índice

O Índice de Qualidade dos Dados (IQD) é composto por três índices principais: Índice de Resolução (IR), Índice de Confiabilidade (IC) e Índice de Abrangência (IA). Esses índices, quando combinados, fornecem uma visão abrangente da qualidade dos dados fornecidos pelas instituições participantes do Open Finance.

Componentes do IQD

Índice de Resolução (IR)

Esse índice mede a eficiência na resolução de problemas e no atendimento ao suporte relacionado a uma determinada família de APIs. Esse índice é calculado com base na quantidade de tickets encerrados em relação ao total de tickets abertos para a família de APIs em questão. Um valor alto de IR indica que a instituição é eficiente na resolução de problemas e no atendimento às demandas dos usuários.

Índice de Confiabilidade (IC)

Esse índice avalia a qualidade e a integridade dos dados fornecidos por uma determinada API. Esse índice indica a proporção de requisições bem-sucedidas em relação ao total de requisições. Um valor alto indica que os dados fornecidos pela API são confiáveis e podem ser utilizados com segurança pelas aplicações e serviços que dependem dessas informações.

Índice de Abrangência (IA)

Esse índice mede o quão abrangente é uma determinada API em relação ao total de APIs analisadas na organização. Esse índice leva em consideração a quantidade de requisições realizadas para uma determinada família de API, comparando-a com todas as famílias de APIs analisadas naquela organização. Um valor alto de IA indica que a API em questão possui uma grande relevância e abrangência dentro da organização.

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Cálculo do Índice de Qualidade de Dados (IQD)

O Índice de Qualidade de Dados (IQD) é obtido através da combinação ponderada dos índices IR e IC, multiplicada pelo Índice de Abrangência (IA). Os pesos atribuídos a cada índice refletem sua importância relativa na avaliação geral da qualidade dos dados.

Fórmula do IQA

𝐼𝑄𝐴 = ((𝐼𝑅 × Peso IR) + (𝐼𝐶 × Peso IC)) × 𝐼𝐴

Pesos atribuídos

• Índice de Resolução (IR): 25%

• Índice de Confiabilidade (IC): 75%

Calculo do IQD

O Índice de Qualidade de Dados (IQD) é a somatória de todos os Índices de Qualidade da API (IQA). Em outras palavras, o IQD é obtido pela soma dos IQAs calculados para cada API.

Fórmula do IQD

Metodologia Simplificada

Para fins de monitoramento deste item, o período de apuração será mensal, conforme orientado pelo Manual de Monitoramento do Banco Central do Brasil. A avaliação envolverá:

• Coleta de Dados: Os dados são coletados a partir do Motor de Qualidade de Dados (MQD).

• Cálculo dos Índices:

  • Índice de Resolução (IR): Calcula a quantidade de tickets encerrados em relação ao total de tickets abertos.

  • Índice de Confiabilidade (IC): Avalia a integridade dos dados, considerando a quantidade de requisições bem-sucedidas.

  • Índice de Abrangência (IA): Mede a relevância de uma API em relação ao total de APIs analisadas.

• Cálculo do IQA: Combinação ponderada dos índices IR e IC, multiplicada pelo índice IA.

• Cálculo do IQD: Soma de todos os Índices de Qualidade da API (IQA).

Interpretação dos Resultados

Os resultados do índice serão interpretados para verificar se as instituições estão cumprindo os critérios de qualidade dos dados. A análise incluirá a avaliação dos três índices principais (IR, IC e IA) e a combinação ponderada desses índices para calcular o IQA e, subsequentemente, o IQD.

Considere a organização ABC com diferentes volumes de requisições para as APIs, como mostrado na tabela a seguir:

Família de API: accounts

IR = Tickets encerrados / (Tickets abertos + Tickets encerrados)
IR = 1 / (2 + 1) = 33%

IC = (Total de requisições - Total de requisições com erros) / Total de requisições
IC = (2.998.324 - 87.156) / 2.998.324 = 98%

IA = Total de requisições / Soma total de requisições (todas as APIs)
IA = 2.998.324 / (2.998.324 + 1.155.313 + 686.806) = 62%

IQA = ((IR x Peso IR) + (IC x Peso IC)) x IA
IQA = ((33% x 0.25) + (98% x 0.75)) x 62 = 51%

Família de API: credit-cards-accounts

IR = Tickets encerrados / (Tickets abertos + Tickets encerrados)
IR = 0 / (3 + 0) = 0%

IC = (Total de requisições - Total de requisições com erros) / Total de requisições
IC = (1.155.313 - 87.156) / 1.155.313 = 92%

IA = Total de requisições / Soma total de requisições (todas as APIs)
IA = 1.155.313 / (2.998.324 + 1.155.313 + 686.806) = 24%

IQA = ((IR x Peso IR) + (IC x Peso IC)) x IA
IQA = ((0% x 0.25) + (92% x 0.75)) x 24 = 17%

Família de API: loans

IR = Tickets encerrados / (Tickets abertos + Tickets encerrados)
IR = 1 / (1 + 1) = 50%

IC = (Total de requisições - Total de requisições com erros) / Total de requisições
IC = (686.806 - 166.179) / 686.806 = 76%

IA = Total de requisições / Soma total de requisições (todas as APIs)
IA = 686.806 / (2.998.324 + 1.155.313 + 686.806) = 14%

IQA = ((IR x Peso IR) + (IC x Peso IC)) x IA
IQA = ((100% x 0.25) + (76% x 0.75)) x 14 = 10%

Cálculo do IQD para a organização A

IQD = ∑ (IQA)

IQD = ∑ IQA ≈ 51% + 17% + 10% = 77%

Dados e Fontes

Os dados para esta métrica são obtidos a partir do Motor de Qualidade de Dados (MQD).

Limitações e Considerações

Atualmente, não há visibilidade ou conhecimento de limitações ou considerações adicionais para esta métrica. A análise será continuamente revisada e aprimorada conforme novos dados e informações se tornem disponíveis.