Thanks Alberto Brito for sharing your insights on fraud prevention ???, using OpenMetadata's profiling capabilities to check data quality!?It's a great use case! ?? Obrigado Alberto Brito por compartilhar suas ideias sobre preven??o de fraudes ???, utilizando os recursos de perfilamento do OpenMetadata para verificar a qualidade dos dados! é um ótimo caso de uso! ??
Preven??o de Fraudes com Dados de Qualidade: O Papel de OpenMetadata e Profiling Você já reencontrou alguém depois de muito tempo e se deparou com uma grande surpresa? Talvez, você realmente n?o reconhe?a seus dados mais... No universo das oportunidades estratégicas, em que cada insight pode definir o rumo do negócio, n?o basta armazenar (cuidar do backup) e visualizar informa??es (ter um BI com dashboard elegante). é preciso entender a fundo a qualidade, a linhagem e o comportamento dos dados ao longo do tempo. é aí que entram OpenMetadata e Data Profiling, agentes que transformam um simples conjunto de registros em um verdadeiro mapa de inteligência com indicadores. Agora, pense comigo no que acontece quando o profiling dos dados é inadequado. Sem um mapeamento detalhado e contínuo, brechas podem ser exploradas por colaboradores mal-intencionados para desviar recursos financeiros e materiais. Ok? O Perigo dos Dados Mal qualificados, veja atentamente estes exemplos: 1?? Reembolsos e Pedidos Falsos Uma empresa de logística opera com milhares de pedidos diários. Devido à falta de um profiling profundo, algumas inconsistências passam despercebidas – como valores atípicos em reembolsos, duplica??o de fornecedores e endere?os inventados para entrega de mercadorias. Um funcionário mal-intencionado percebe essa fragilidade e come?a a criar pedidos falsos, aprovando reembolsos para contas de laranjas ou ainda pode desviar produtos para locais n?o autorizados. Com um profiling eficiente e OpenMetadata, essa anomalia seria rapidamente identificada. A análise contínua de padr?es estranhos ao negócio nos dados revelaria discrepancias, disparando alertas por e-mail ou dashboard - antes que o prejuízo tome grandes montas. 2?? Fornecedores Fictícios e Desvios Financeiros Em uma organiza??o com um grande volume de contratos, funcionários com acesso ao cadastro de fornecedores criam empresas fictícias e emitem notas fiscais falsas para servi?os que nunca foram prestados. Sem um sistema que monitore padr?es estranhos de dados, essas transa??es passam despercebidas, causando perdas que podem ser milionárias ao longo do tempo. Por outro lado, OpenMetadata e Data Profiling permitiriam detectar essas irregularidades ao analisar repeti??o de contas bancárias, padr?es suspeitos em valores de contratos e até a liga??o entre fornecedores e funcionários internos. Um simples cruzamento de dados poderia apontar que uma empresa fornecedora tem o mesmo endere?o ou CPF de um colaborador – um indício claro de fraude. A solu??o e o resultado? Maior transparência, redu??o de riscos financeiros e uma governan?a de dados realmente eficiente. No fim das contas, dados de qualidade n?o s?o apenas números – s?o o combustível para que a empresa tenha f?lego, consiga inovar e tenha seguran?a empresarial. #DataDriven #OpenMetadata #DataGovernance #FraudPrevention #AI #BigData #Governan?adeDados