> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.powermonitor.com.br/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.powermonitor.com.br/principais-funcionalidades/qualidade-de-dados.md).
# Qualidade de Dados
Qualidade de Dados do Power Monitor: Raio-X do Ambiente com nota de 0 a 100, linhagem e dicionário, scores de boas práticas de modelos e relatórios, prontidão para Copilot e credenciais expostas no có
Monitorar se o refresh rodou é o básico. A pergunta seguinte é mais difícil: **os modelos e relatórios do meu ambiente são bons?** Estão bem construídos, documentados, prontos para o Copilot, sem senha escrita no código? E se eu mudar esta tabela na origem, o que quebra?
O módulo **Qualidade de Dados** olha **para dentro** dos seus modelos semânticos e relatórios e responde isso para o ambiente inteiro, sem você abrir um arquivo PBIX sequer.
## Raio-X do Ambiente: a nota de saúde da sua organização
Uma nota de **0 a 100** e a lista de problemas por gravidade (crítico, alto, médio e baixo) em seis áreas: atualização de dados, infraestrutura, segurança e compartilhamento, qualidade dos modelos, custo e licenças, e operação. Cada achado traz exemplos e o **link direto para a tela onde se resolve**. O card de **Tendência** mostra se o ambiente melhorou ou piorou desde a última análise.
Raio-X do Ambiente: por onde começar
É o ponto de partida perfeito para a reunião de governança: o que corrigir primeiro, por que e onde.
## Boas práticas de modelos e relatórios
* **Score de Boas Práticas de modelos:** 55 regras (Best Practice Analyzer, diretrizes da Microsoft e heurísticas do Power Monitor), com a nota de cada modelo e o que corrigir.
* **Score de Boas Práticas de Relatórios:** 61 regras de design de páginas, vínculo com os dados, governança, ciclo de vida e acessibilidade.
* **Score de IA:** quão preparado cada modelo está para o **Copilot** e para perguntas em linguagem natural, como descrições, tabela de datas e nomes claros.
Score de Boas Práticas dos modelos
## Linhagem e impacto de mudança
* **Linhagem de Dados:** de onde vêm os dados de um modelo e quem os consome: fontes, gateways, relatórios, apps e modelos compostos, inclusive itens do Fabric como notebooks, pipelines e Copy Jobs.
* **Dicionário de Dados:** parta de um objeto físico (servidor, banco, tabela ou coluna) e descubra todos os modelos e relatórios que o usam. Antes de mexer na origem, você sabe o que vai quebrar.
## Segurança dentro do código
A **Exposição de Dados** procura **senhas, tokens e chaves escritos direto no Power Query** dos modelos e outros riscos de vazamento. É o tipo de problema que nenhum painel da Microsoft mostra e que uma auditoria de segurança encontra.
## Inventário para quem precisa de detalhe
* **Inventário do Ambiente:** uma linha por modelo semântico, com dezenas de métricas de estrutura, saúde, uso e scores, pronta para exportar.
* **Raio-X de Workspace:** quantos artefatos de cada tipo existem em cada workspace.
{% hint style="success" %}
Todas as análises trabalham sobre os metadados já coletados pelo Power Monitor. Nada conecta aos seus dados em tempo real e nada é alterado no Power BI ou no Fabric.
{% endhint %}
## Por que isso importa
* **Governança mensurável:** uma nota que a diretoria entende e uma lista de ações priorizada.
* **Mudanças sem susto:** o impacto de alterar uma origem fica claro antes da mudança.
* **Pronto para IA:** modelos bem documentados respondem melhor no Copilot.
* **Menos risco de vazamento:** credenciais no código são encontradas antes de virar incidente.
## Páginas relacionadas
* [Qualidade de Dados](/power-monitor/qualidade-de-dados.md): todas as telas do módulo
* [Raio-X do Ambiente](/power-monitor/qualidade-de-dados/raio-x-do-ambiente.md)
* [Análise de Performance](/principais-funcionalidades/analise-de-performance.md)
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://docs.powermonitor.com.br/principais-funcionalidades/qualidade-de-dados.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
