Índice de Qualidade dos Dados (IQD)

item 2.5

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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. A eficiência é avaliada com base nas seguintes condições:

• Se não houver tickets abertos ou encerrados e o total de requisições com erro for igual a 0, o IR é considerado 100%, indicando máxima eficiência na gestão de erros.

• Se não houver tickets abertos ou encerrados e o total de requisições com erro for maior que 0, o IR é 0%, indicando uma situação onde, apesar da ausência de tickets, há problemas não resolvidos impactando a qualidade dos dados.

• Nos demais casos, o IR é calculado pela fórmula a seguir, proporcionando uma medida quantitativa da eficiência na resolução de problemas.

Open

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.

Open

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.

Cálculo do Índice de Qualidade de Dados (IQD)

O Índice de Qualidade de Dados (IQD) é calculado em várias etapas, considerando diferentes aspectos da qualidade e consistência dos dados fornecidos.

a) Cálculo do Índice de Qualidade da API (IQA)

b) Aplicação do Fator de Consistência

c) Calculo do IQD

Enquadramento dos Níveis de Qualidade em uma Escala Progressiva

Para facilitar a interpretação dos resultados, os níveis de qualidade do IQD são classificados em uma escala progressiva. Essa classificação permite uma análise mais clara e objetiva da qualidade dos dados fornecidos pelas instituições participantes. Os níveis são definidos da seguinte forma:

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).

• Enquadramento dos níveis de qualidade em uma escala progressiva

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 - 54.843) / 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%

FC = (Dias com reporte / Total de dias no período)
FC = (27 / 30) = 0,9

IQA = ((IR x Peso IR) + (IC x Peso IC)) x IA
IQA = ((33% x 0.25) + (98% x 0.75)) x 62 = 51%
IQA = 51 * 0,9 = 45,9%

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%

FC = (Dias com Reporte / Total de Dias no Período)
FC = (24 / 30) = 0,8

IQA = ((IR x Peso IR) + (IC x Peso IC)) x IA
IQA = ((0% x 0.25) + (92% x 0.75)) x 24 = 17%
IQA = 17 * 0,8 = 13,6%

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%

FC = (Dias com Reporte / Total de Dias no Período)
FC = (30 / 30) = 1

IQA = ((IR x Peso IR) + (IC x Peso IC)) x IA
IQA = ((100% x 0.25) + (76% x 0.75)) x 14 = 10%
IQA = 10 * 1 = 10%

Cálculo do IQD para a organização A

IQD = ∑ (IQA)

IQD = ∑ IQA ≈ 45,9% + 13,6% + 10% = 69,5%

Enquadramento dos Níveis de Qualidade em uma Escala Progressiva

Por exemplo, ao calcular o IQD para a organização A, como mostrado no exemplo ilustrativo, podemos enquadrar o resultado obtido de 69,5% dentro dessa escala para determinar a qualidade geral dos dados fornecidos como rEGULAR (IQD entre 60% e 70%). Isso ajuda a identificar rapidamente áreas que necessitam de melhorias e aquelas que já estão em conformidade com os padrões de qualidade esperados.

Dados e Fontes

Para o cálculo do índice, utilizam-se os dados provenientes do Motor de Qualidade de Dados (MQD). Esses dados são posteriormente consolidados na Plataforma Analítica de Dados (PAD), que é um repositório centralizado e serve como base para a análise e avaliação dos dados para o índice.

Essa estrutura permite uma avaliação precisa do índice e um monitoramento efetivo da qualidade dos dados no contexto do Open Finance.

Limitações e Considerações

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