Governança de Dados: O que é e por que importa?

A era dos dados chegou e podemos afirmar que veio para ficar. O consistente desenvolvimento de IAs e o investimento das empresas em agentes de inteligência artificial só prova que a nossa afirmação está correta. E, a partir disso, a governança de dados se torna essencial. 

Inclusive, ela é ainda mais ratificada quando pensamos na recente ação da Dinamarca, que vai permitir que seus cidadãos tenham direitos autorais sobre seus recursos físicos, como voz e rosto, conforme explica reportagem da CNN. 

Tudo isso é um sintoma da relevância dos dados – a verdadeira moeda de troca atual, através da qual as empresas conseguem aumentar o ROI e diminuir o investimento pesado em propaganda de massa. 

No entanto, trabalhar orientado por dados não significa somente extrair o poder dessas informações, mas também trabalhar de forma ética, investindo em plataformas e inovações que permitam uma gestão eficiente dos dados. Em outras palavras, para tirar proveito dos dados coletados, é necessário ter um bom sistema de governança de dados. 

Para saber mais sobre governança de dados, siga a leitura conosco. Abaixo, você confere os tópicos que serão abordados neste artigo. Boa leitura!

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O que é governança de dados?

A governança de dados nos negócios refere-se ao conjunto de políticas e práticas criadas para assegurar que os dados sejam precisos e corretamente tratados em todas as etapas do seu ciclo de vida. Isto é, desde a entrada, armazenamento e manipulação até o acesso e a exclusão. 

Portanto, é responsabilidade desse modelo de governança estruturar a infraestrutura tecnológica, estabelecer e manter processos bem definidos, além de indicar os responsáveis pela gestão e proteção de diferentes tipos de dados dentro da organização.

Nesse sentido, a governança de dados também é um elemento fundamental para garantir a conformidade regulatória, principalmente se levarmos em consideração as regras da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). 

Embora os sistemas automatizados cuidem dos aspectos técnicos como o armazenamento, o manuseio e a segurança, é a atuação humana, por meio da estrutura de governança, que assegura a criação de políticas claras, processos consistentes, o uso adequado das tecnologias e a proteção efetiva das informações. 

Assim, segundo os preceitos da governança de dados, essas informações devem ser devidamente tratados em todas as fases: antes da inserção no sistema, durante o uso e no momento em que são acessados ou transferidos para outro ambiente.

Em resumo, a governança de dados é responsável por definir diretrizes e procedimentos voltados à precisão, consistência, integridade e segurança das informações. Para isso, profissionais com atribuições específicas monitoram e controlam os processos e ferramentas utilizados na manipulação, armazenamento e proteção dos dados corporativos.

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Quais os benefícios que a governança de dados traz para a empresa?

Já foi-se o tempo em que os dados eram preocupação somente da TI ou do pessoal do marketing. Na verdade, os dados são fundamentais para o funcionamento de diversas funções automatizadas e tecnológicas, como contabilidade, finanças, planejamento, controle, gestão de pedidos etc. Assim, a precisão e a confiabilidade dos dados são cruciais para garantir a eficiência desses sistemas e processos.

Partindo do princípio de que dados de qualidade são um pilar essencial para o sucesso empresarial, é imprescindível que as organizações invistam não somente na criação (ou coleta) de dados, mas, principalmente, na sua harmonização e manutenção. 

Quando isso é feito de forma adequada, os sistemas e bancos de dados refletem fielmente a realidade, apoiando decisões assertivas e contribuindo para o crescimento do negócio. Desse modo, a governança centralizada de dados oferece uma visão integrada e confiável das informações corporativas, garantindo uma base sólida para a gestão dos dados empresariais.

Dessa maneira, entre os principais benefícios da governança de dados estão:

• Transformação dos dados comuns em dados mais confiáveis e de qualidade: este é, sem dúvida, o objetivo principal da governança de dados. Usuários e gestores podem confiar nas informações disponíveis, o que eleva a qualidade das decisões tomadas com base nesses dados.

• Criação de uma única fonte de verdade: também chamada de single source of truth. A vantagem é ter todos os setores e tomadores de decisão utilizando as mesmas informações, o que elimina dúvidas e conflitos sobre qual planilha ou versão é a correta, promovendo maior alinhamento e eficiência organizacional.

• Conformidade regulatória e legal: procedimentos rigorosos na gestão dos dados são essenciais para atender às exigências regulatórias e auditorias. Muitas vezes, as autoridades focam mais nos processos de tratamento e proteção dos dados do que nos dados em si.

• Redução de custos: a governança facilita auditorias, otimiza operações diárias e reduz perdas causadas por decisões baseadas em informações incorretas ou desatualizadas. Além disso, melhora o atendimento ao cliente ao fornecer dados precisos sobre o andamento de processos, estoques e recursos humanos.

Confira mais informações sobre o uso dos dados no vídeo a seguir, com Danielli Sousa, engenheira de soluções da Salesforce: 

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Qual é a função da governança de dados?

A governança de dados é fundamental para assegurar que as informações estejam protegidas, confidenciais, acessíveis, bem gerenciadas e em conformidade com normas internas e regulamentações externas.

Portanto, esse processo envolve não somente a definição, mas também a implementação de políticas e controles que facilitam o acesso seguro aos dados, ao mesmo tempo em que resguardam a privacidade.

Entre os usos mais frequentes da governança de dados, destacam-se:

Administração de dados

Um dos pilares da governança é a atribuição de responsabilidade a “administradores de dados”, que passam a ser os guardiões das informações sob sua alçada. Eles garantem que os dados sejam utilizados de maneira correta, de acordo com os processos estabelecidos.

Qualidade dos dados

Outro foco importante da governança é manter a qualidade das informações, garantindo que elas estejam em condições ideais para uso. Para isso, são observadas seis dimensões principais: precisão, integridade, consistência, atualidade, validade e unicidade.

Gestão de dados

Esse conceito abrange o ciclo completo dos dados dentro da organização, incluindo coleta, armazenamento, utilização e descarte. A gestão de dados busca assegurar que esses recursos sejam tratados como ativos estratégicos, sendo utilizados de forma segura, eficiente e com custo-benefício.

Para se aprofundar ainda mais no mundo dos dados e compreender por que esse assunto tem borbulhado em diferentes frentes de negócio e aprendizado, vale conferir o TEDTalk de Jordan Morrow, empresário, escritor e pioneiro da chamada Data Literacy – ou alfabetização em dados. 

[embedar vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=8ovyQZ_Z8Xs] 

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Governança de dados na era da IA

Quando o assunto é IA, a governança de dados desempenha um papel crítico não apenas como estrutura de controle, mas como fator habilitador da confiabilidade e robustez dos modelos algorítmicos. 

Na prática, isso significa que a qualidade dos dados de entrada (em termos de precisão, completude, consistência e atualidade) impacta diretamente os resultados gerados por sistemas de machine learning e IA generativa.  Portanto, sem uma base governada, o risco de produzir inferências erradas, enviesadas ou instáveis aumenta exponencialmente. Resultado? Eficácia, previsibilidade e credibilidade comprometidas.  

Além disso, o aumento da complexidade dos ecossistemas de dados, envolvendo múltiplas fontes, formatos e ciclos de transformação, exige mecanismos formais de rastreabilidade, catalogação e padronização, que são justamente pilares da governança. 

Essa estrutura permite garantir a integridade do ciclo de vida dos dados (data lineage, ou linhagem de dados), desde sua origem até seu uso final nos modelos. Em ambientes de IA, onde dados são constantemente reutilizados e retroalimentados, o controle sobre essa cadeia se torna indispensável para evitar desvios, redundâncias e falhas.

Mais ainda, quando tocamos no ponto de legislação e ética no uso de dados, a governança e a IA também se entrecruzam. Do ponto de vista regulatório, a governança é o instrumento que viabiliza a compliance algorítmica. Normas como a LGPD e o GDPR impõem não apenas restrições ao uso de dados pessoais, mas também exigem transparência e prestação de contas sobre decisões automatizadas. 

Isso implica na necessidade de manter registros claros sobre consentimento, políticas de anonimização, critérios de segmentação e explicabilidade dos modelos (model explainability). Desse modo, a governança fornece a base documental e processual para responder a auditorias, mitigar riscos legais e garantir a accountability das aplicações de IA.

Já no campo ético, a governança atua como filtro estrutural para mitigação de vieses sociais que vão contra princípios morais e do bem-estar social. A curadoria ativa de dados, aliada a práticas como testes de equidade, permite identificar padrões discriminatórios ou distorções herdadas dos dados históricos. 

Assim, ao invés de apenas detectar problemas a posteriori, a governança atua proativamente, estabelecendo diretrizes de qualidade, diversidade e representatividade dos dados desde as fases iniciais do pipeline analítico.

O fato é que, em um cenário onde a confiança digital se torna um ativo estratégico, a governança de dados emerge como elemento central para a adoção sustentável e ética da inteligência artificial.

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Quais são os processos e a estrutura da governança de dados?

A estrutura de governança de dados serve como o alicerce para a estratégia organizacional e o cumprimento de normas. Isso significa que ela parte de um modelo de dados que define os fluxos de informação (desde a entrada e saída até os critérios de armazenamento) e se expande para abranger regras, responsabilidades, processos e atividades que orientam o gerenciamento desses fluxos.

Assim, podemos imaginar essa estrutura como um “mapa” que representa o funcionamento da governança de dados dentro de uma empresa. Cada organização terá uma configuração própria, moldada por suas particularidades, como os sistemas de informação utilizados, a divisão de tarefas, exigências regulatórias e diretrizes do setor em que atua.

Essa arquitetura de governança deve contemplar os seguintes componentes:

• Abrangência dos dados: dados mestres, transacionais, operacionais, analíticos, Big Data e outros tipos relevantes.
  
• Organização interna: definição clara de papéis e responsabilidades — envolvendo líderes de dados, equipes de TI, unidades de negócios e executivos patrocinadores.
  
• Normas e políticas: diretrizes que detalham o que será regulado e monitorado, bem como os objetivos esperados.
  
• Métricas e acompanhamento: indicadores que permitem avaliar a eficácia e a execução da estratégia de governança.
  

Por outro lado, os processos de governança de dados são os responsáveis por colocar a engrenagem das estruturas em funcionamento. Com isso em mente, você confere, a seguir, alguns pontos processuais fundamentais:

• Documentação e procedimentos: mais do que apenas uma exigência para auditorias, os processos precisam estar bem descritos e devem ser reforçados por treinamentos e mecanismos de incentivo que promovam sua adesão.
  
• Garantia de integridade: o modelo e a estrutura de governança devem incorporar práticas que assegurem a consistência e confiabilidade dos dados. Isso pode exigir mais atenção dos colaboradores, impactando levemente o tempo de execução de tarefas.
  
  Automatizar certas etapas – por meio de tecnologias como leitores de código de barras, telas touch e sensores da Internet das Coisas (IoT) – pode minimizar esse impacto, tornando a coleta de dados mais ágil e precisa.
  
• Auditoria e controle de qualidade: é essencial estabelecer rotinas regulares de verificação para garantir a conformidade com os padrões definidos. O ideal é contar com uma equipe de qualidade dedicada a conduzir essas checagens de forma sistemática.

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Guia prático para estruturar a sua governança de dados

Estruturar um programa de governança de dados pode parecer uma tarefa complexa, especialmente em organizações com ambientes de dados descentralizados ou em constante crescimento. No entanto, com um roteiro claro e objetivos bem definidos, é possível implantar uma governança eficaz e escalável. A seguir, apresentamos um guia prático com os principais passos para construir essa base de forma sólida.

1. Defina os objetivos do programa de governança

Antes de qualquer ação operacional, é fundamental alinhar o programa de governança com as necessidades estratégicas da organização. Pergunte-se:

• Queremos mitigar riscos regulatórios? 
• Melhorar a qualidade dos dados para analytics? 
• Promover o uso ético da IA? 

A resposta orientará todas as decisões seguintes, desde a escolha das ferramentas até a alocação de recursos.

2. Mapeie os ativos e fluxos de dados existentes

Conhecer os dados que a organização já possui é essencial. Faça um inventário de dados, identificando fontes, tipos, sistemas envolvidos, proprietários (data owners) e pontos críticos de entrada, transformação e uso. Use ferramentas de data lineage para visualizar fluxos e dependências. Esse mapeamento permitirá identificar riscos, redundâncias e oportunidades de melhoria.

3. Estabeleça papéis e responsabilidades claras

Um dos pilares da governança de dados é a definição clara de responsabilidades. Crie uma estrutura com papéis como:

• Data Owners (proprietários dos dados)

• Data Stewards (responsáveis pela qualidade e conformidade)

• Data Custodians (gestores técnicos da infraestrutura)

• Comitê de governança (instância decisora e estratégica)

Garanta que cada papel tenha autoridade e autonomia compatíveis com suas atribuições.

4. Desenvolva políticas e diretrizes padronizadas

Documente as regras que orientarão o uso e o ciclo de vida dos dados. Exemplos:

• Política de qualidade de dados (definindo critérios de completude, consistência e acurácia)

• Políticas de acesso e segurança da informação

• Diretrizes de classificação e categorização de dados (sensíveis, confidenciais, públicos etc.)

• Políticas de retenção e descarte

Essas normas devem ser acessíveis, atualizadas e alinhadas com as leis e regulações aplicáveis.

5. Implemente ferramentas de apoio à governança

A tecnologia é aliada indispensável para escalar e operacionalizar a governança. Considere implementar:

• Catálogos de dados (data catalogs)

• Plataformas de metadata management

• Ferramentas de data quality e data profiling

Soluções de monitoramento de compliance e auditoria

Escolha ferramentas que se integrem bem ao ecossistema já existente da organização.

6. Estabeleça métricas e indicadores de desempenho

Sem medição, não há gestão. Defina KPIs de governança como:

• Índice de qualidade dos dados por domínio

• Tempo médio para resolução de incidentes de dados

• Nível de aderência às políticas definidas

• Cobertura de dados classificados e catalogados

Esses indicadores ajudam a monitorar a evolução do programa e justificam investimentos futuros.

7. Promova uma cultura orientada a dados

A governança só se sustenta se for abraçada pela organização como um todo. Invista em comunicação, capacitação e conscientização contínua. Realize treinamentos sobre boas práticas, workshops sobre ética e dados, e incentive a colaboração entre áreas técnicas e de negócio. A cultura é o motor da sustentabilidade da governança.

Ao seguir esse roteiro, sua organização estará mais bem preparada para tomar decisões baseadas em dados confiáveis, cumprir exigências legais e extrair valor estratégico da informação. A governança de dados, quando bem estruturada, deixa de ser um esforço isolado e se transforma em parte integral da gestão e inovação empresarial.

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FAQ: principais perguntas sobre governança de dados

O que se entende por governança de dados?

A governança de dados pode ser entendida como o processo no qual se cria diretrizes para gerenciar e gerir o fluxo e o resguardo de dados dentro de uma empresa ou instituição. Através da governança, criam-se políticas de dados e padronizações que guiarão os profissionais responsáveis por tratar e armazenar dados de acordo com a legislação.

Quais são os 4 pilares da governança de dados?

Os 4 pilares da governança de dados se relacionam com os pilares do Big Data, que são: qualidade dos dados, governança (padronização e gestão), segurança e gerenciamento de dados.

Como fazer governança de dados?

Fazer a governança de dados na empresa é como montar um novo setor: será preciso encontrar profissionais qualificados, treinar a equipe com base nas diretrizes locais de segurança de dados e, então, aplicar um processo de tratamento e armazenamento de dados que preze pela segurança e qualidade das informações.

Quais são os 3 componentes principais da governança de dados?

Em geral, os 3 componentes principais da governança de dados são políticas, processos, funções e responsabilidades. Essas vertentes irão direcionar o trabalho de todos os envolvidos, minimizando o risco de erros. 

O que você achou de saber mais sobre governança de dados?

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• Clusters: o que são e para que servem?
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