Data Contracts: o fim da desconfiança nos dados e o alicerce da IA confiável

A transferência da responsabilidade pela qualidade dos dados para a origem quebra silos, fomenta a colaboração e acelera a entrega de valor na organização. 

É segunda-feira, 9h da manhã. Você está na reunião de resultados semanais e o dashboard de vendas, que deveria ser a bússola da empresa, apresenta números que ninguém consegue explicar.  

O time de Marketing vê uma queda nas conversões, mas o time de Produto reporta um aumento no engajamento.  

O clima fica pesado. A confiança, ativo caríssimo nas empresas, começa a evaporar. 

Imediatamente, seus times de dados e de negócios entram em modo de crise.  

Começa uma caça ao tesouro reativa para encontrar a origem do erro.  

Horas, talvez dias depois, a falha é encontrada: uma pequena alteração na estrutura de um evento, feita dias antes por um time de desenvolvimento, que não tinha ideia do impacto que causaria rio abaixo. 

Essa história ilustra a dor que paralisa a inovação em muitas empresas: a fragilidade dos nossos ecossistemas de dados e a constante erosão da confiança.  

Mas e se pudéssemos acabar com esse ciclo de desconfiança de uma vez por todas? 

Um problema amplificado: por que a confiança nos dados piorou? 

Esse desafio não é novo, mas três forças o transformaram de um incômodo operacional em um risco estratégico existencial. 

Primeiro, a arquitetura moderna de dados.  

Com a ascensão do Data Mesh e dos microsserviços, os dados não vêm mais de um ambiente centralizado e controlado.  

Eles são produzidos e distribuídos por dezenas, às vezes centenas, de times autônomos. 

Essa democratização acelerou a criação de dados, mas, sem a disciplina adequada, criou um verdadeiro caos de dependências ocultas, onde uma pequena mudança em um serviço pode gerar um tsunami de problemas em outro. 

Segundo, as altas apostas da Inteligência Artificial.  

Na era do Business Intelligence, um dado de má qualidade gerava um relatório impreciso. 

Era um problema, mas contido.  

Hoje, na era da IA, um dado ruim treina um modelo de machine learning enviesado, automatiza uma decisão de negócio incorreta, recomenda o produto errado para milhares de clientes e queima milhões de reais em processamento computacional.  

O lema “lixo entra, lixo sai” (garbage in, garbage out) nunca teve consequências tão graves e caras. 

Por fim, a velocidade do negócio.  

A necessidade de automação inteligente e decisões em tempo real não permite mais o luxo de esperar dias para validar um dado.  

A governança de dados reativa, que só age depois que o problema acontece, não é apenas ineficiente. Ela é um freio de mão puxado na sua capacidade de competir. 

Data Contracts: trazendo a maturidade das APIs para os dados 

Como resolvemos tudo isso? A resposta está em uma disciplina que já dominamos em outra área: o desenvolvimento de software. 

No mundo do software, nenhum time de engenharia ousaria mudar o formato de uma API crítica sem plano de comunicação claro, versionamento e testes rigorosos.  

Fazer isso quebraria aplicações, geraria desordem e seria considerado um amadorismo inaceitável.  

No entanto, no mundo dos dados, fazemos isso diariamente e normalizamos a crise que se segue. 

Nesse sentido, os Data Contracts (Contratos de Dados) são a chave para contornar esse problema. 

Um Data Contract é um acordo formal, legível por máquina e garantido por código, entre quem produz um dado e quem o consome.  

Ele funciona como uma API para os dados, estabelecendo um conjunto claro de expectativas sobre sua estrutura, qualidade e confiabilidade.  

Não se trata de impor burocracia, mas de trazer a mesma maturidade de engenharia que construiu sistemas transacionais robustos por décadas para os dados, nosso ativo mais volátil e estratégico. 

Não à toa, o interesse por essa abordagem está crescendo a cada dia.  

Segundo David Pidsley, Decision Intelligence Leader no Gartner, as consultas de clientes sobre Data Contracts e produtos de dados aumentaram mais de 29% recentemente, sinalizando uma mudança fundamental no mercado. 

A anatomia de um Data Contract  

Mas o que, na prática, compõe um contrato de dados?  

Embora a implementação possa variar, todo contrato de dados robusto se sustenta em quatro pilares que eliminam a ambiguidade e constroem confiança: 

Esquema (schema): este é o pilar mais essencial. Ele define a estrutura dos dados, incluindo nomes de campos, tipos (string, inteiro, data) e se são obrigatórios. Garante que a “planta baixa” do dado seja estável e previsível, eliminando as surpresas que destroem pipelines. 

Qualidade de dados: aqui, definimos as regras de negócio que os dados devem seguir. Por exemplo, um campo “valor_venda” não pode ser negativo, ou um “email_cliente” deve seguir um formato válido. Isso assegura que os dados sejam estruturalmente corretos e semanticamente íntegros. 

Semântica: este pilar garante que todos falem a mesma língua. Ele documenta o significado de cada campo. Garante que “cliente ativo” signifique o mesmo para Marketing, Vendas e Finanças, eliminando a confusão que gera relatórios conflitantes. 

Propriedade e SLAs: aqui, formalizamos quem é o “dono” do dado (ex: “time de Vendas”), seu compromisso com a pontualidade (ex: “dados atualizados diariamente até às 8h”) e disponibilidade. Isso acaba com o jogo de empurra-empurra e cria uma linha clara de responsabilidade. 

Na prática, um trecho de um Data Contract poderia se parecer com isto: 

Data Contracts no mundo real: da estratégia de marketing à previsão financeira 

Antes de explorarmos um caso de escala, veja como funciona essa abordagem para desafios comuns no dia a dia. 

Cenário de marketing: imagine que seu time de Mídia Paga precisa de dados de conversão do time de Produto para otimizar os R$ 2 milhões de investimento mensal em anúncios. Um Data Contract garante que a definição de “usuário ativado” e o formato do evento de conversão nunca mudem sem aviso. Isso evita que milhares de reais sejam gastos com base em dados inconsistentes, protegendo seu ROI. 

Cenário financeiro: o time de FP&A (Planejamento e Análise Financeira) consome dados de faturamento do time de Vendas para gerar o forecast para o board. Um Data Contract com SLA claro (dados atualizados diariamente até as 8h) e regras de qualidade (valor da venda nunca pode ser negativo) garante que as previsões estratégicas da empresa sejam construídas sobre uma base sólida e pontual. 

Em resumo, ninguém consegue modificar um dado quando essa alteração não atende aos critérios especificados. 

Um caso de sucesso: a maturidade da GoCardless com Data Contracts 

Como essa abordagem se parece quando se torna o pilar da estratégia de dados de uma empresa inteira? 

Um dos casos mais emblemáticos do mercado, detalhado por Andrew Jones, autor de “Driving Data Quality With Data Contracts”, é o da GoCardless. 

Após tentativas iniciais de centralizar a gestão de dados, que acabaram gerando novos gargalos, a empresa adotou uma abordagem orientada a contratos para escalar autonomia e confiança.  

O projeto instituiu que cada ativo de dado seria regido por um contrato, definindo esquemas e metadados.  

Isso foi combinado com uma mudança cultural e tecnológica, capacitando os times a criarem seus próprios contratos e provisionarem recursos na nuvem — como tabelas no BigQuery — de forma autônoma. 

O resultado foi uma transformação mensurável. Após cerca de seis meses, 50% de toda a comunicação assíncrona entre os serviços da empresa já operava sob a segurança dos contratos.  

Com isso, a GoCardless agora está desativando pipelines legados baseados em CDC (Change Data Capture), uma tecnologia que, sem governança, gerava alto risco de declínio na qualidade dos dados. 

A jornada deles prova que essa abordagem não só resolve problemas departamentais, como também cria a fundação para escalar a inovação de forma sustentável e governada. 

A mudança de paradigma: de governança reativa para proativa 

Esta é a tese central. Os Data Contracts representam uma virada fundamental na filosofia de governança de dados. 

O modelo tradicional se parece com um corpo de bombeiros.  

Um time central de “qualidade de dados” roda testes depois que os dados já foram publicados e os problemas já se espalharam.  

Eles vivem apagando incêndios.  

O ônus de verificar a qualidade está com o consumidor, que precisa se defender de dados ruins. 

Agora, o novo modelo de governança se parece com engenharia civil.  

A responsabilidade pela qualidade se desloca para a esquerda, para o produtor dos dados. 

O contrato garante, antes da publicação, que os dados cumpram o acordo.  

Os testes rodam na origem.  

Não há incêndio para apagar, pois a fundação foi construída corretamente desde o início. 

Ou seja, o foco muda de remediar para prevenir.  

O impacto no negócio: os ganhos reais dos Data Contracts 

Essa mudança de filosofia se traduz em valor de negócio tangível, sendo capaz de responder às principais preocupações de qualquer líder de dados.  

Aceleração radical do Time-to-Market  

Seus times de IA e Analytics não gastam mais 80% do tempo validando e limpando dados. 

Eles consomem dados “confiáveis por design”, o que os permite focar na construção de modelos e insights que geram valor, não em engenharia defensiva. 

Confiança inabalável nos insights e na IA 

Quando os dados são garantidos por contrato, os dashboards se tornam fontes da verdade. 

Além disso, os modelos de IA são treinados com matéria-prima de alta qualidade. Assim, geram previsões e automações mais precisas e, acima de tudo, mais confiáveis para o negócio. 

A confiança surge porque os Data Contracts tornam os dados: 

• Previsíveis: você sabe exatamente qual estrutura e formato chegarão. 

• Compreensíveis: você sabe o que cada campo significa. 

• Confiáveis: você sabe quais regras de qualidade eles seguiram. 

• Rastreáveis: você sabe quem é o dono se algo der errado. 

Redução drástica de custos operacionais 

Suas equipes gastam menos tempo e recursos para descobrir o erro e corrigir pipelines.  

Isto é, menos retrabalho. Menos desperdício de processamento na nuvem com dados que não servem. 

Mitigação de riscos e custo de oportunidade 

Na era da IA, a governança reativa é um risco. Modelos treinados com dados ruins podem levar a decisões enviesadas, perda de clientes e danos à reputação da sua marca.  

Os Data Contracts são sua apólice de seguro contra o maior risco da IA: a falta de confiança em sua origem. 

Como começar um Contrato de Dados?  

Implementar essa cultura de Data Contracts não acontece da noite para o dia. A jornada é evolutiva, não revolucionária. 

A seguir, listo algumas dicas para sua empresa começar. 

Eleja seu ativo crítico  

Não tente ferver o oceano. Comece com um único ativo de dados de alto impacto. Aquele que, se der errado, causa a maior dor no negócio.  

Qual é o fluxo de dados que mais tira seu sono? 

Forme a aliança produtor-consumidor 

Reúna os times que produzem e consomem esse dado. Facilite uma conversa colaborativa para definir o primeiro contrato.  

O que é essencial? Qual a estrutura? Quais as regras mínimas de qualidade? 

Construa os trilhos da confiança 

Implemente a tecnologia mínima viável (MVP) para garantir que o contrato seja cumprido: um schema registry para validar a estrutura e os testes automatizados que rodem antes da publicação dos dados. 

Transforme o sucesso em cultura  

Use o sucesso do primeiro contrato como um estudo de caso interno.  

Comunique os benefícios, como menos crises, mais velocidade, mais confiança. Isso criará o impulso necessário para escalar a prática para outras áreas da organização. 

Construindo o futuro sobre alicerces de confiança 

Voltando à nossa reunião de segunda-feira, pense num cenário diferente.  

Uma mudança nos dados de origem é detectada antes de ser publicada, por violar um Data Contract.  

O time produtor é notificado automaticamente, corrige o problema e os dados chegam ao dashboard de forma correta e pontual.  

A reunião de resultados acontece de forma produtiva, focada em estratégia, não em procurar erros.  

A confiança está intacta. 

Isso não é uma utopia.  

É o resultado prático de tratar os dados com a disciplina que eles merecem.  

Data Contracts não são só mais uma ferramenta no arsenal técnico das equipes. São um pilar estratégico para qualquer organização que leva a sério a ambição de se tornar verdadeiramente orientada por dados e pronta para o futuro da IA. 

A jornada para a governança proativa começa com um único passo.  

Convido você para uma sessão de diagnóstico estratégico, onde podemos mapear juntos os ativos de dados mais críticos da sua organização e desenhar o roadmap para seu primeiro contrato de dados. Fale com nossos especialistas. 

Rafael Moralles

Chief Services Officer na Niteo