Governança de dados: da definição aos desafios e às estratégias de negócio

Mais do que armazenar informações, o Data Governance tem como objetivo controlar, proteger e aprimorar os dados, transformando-os em ativos centrais para o sucesso dos negócios.

Em março de 2024, a Niteo Technologies foi uma das patrocinadoras da Conferência Gartner Data & Analytics 2024, o maior evento de dados e análises do Brasil.

Além de ser o encontro mais importante para líderes de TI e de negócios, é ali onde compartilhamos e entendemos as principais tendências do setor.

Entre todos os temas discutidos no evento, o que me chamou a atenção foi a recorrência de um assunto em específico: a governança de dados.

De fato, essas são as palavras de ordem do momento. Ainda mais quando modelos avançados e modernos de Inteligência Artificial, como a IA generativa, estão cada vez mais acessíveis a usuários comuns – de fora dos departamentos de TI.

O cenário atual da IA exige práticas de governança robustas

Em uma das palestras da conferência, Peter Krensky, diretor e analista do grupo de consultoria Gartner, trouxe insights relevantes sobre o cenário da IA nas organizações.

Segundo uma pesquisa apresentada por ele, 53% de 615 CIOs e líderes de tecnologia entrevistados não têm certeza de que suas empresas seriam capazes de mitigar os riscos da IA.

Os resultados desse mesmo levantamento mostraram uma forte correlação entre a inovação e a maturidade geral dos dados.

Organizações com práticas maduras de governança e análises têm 25% mais probabilidade de adotar inovações orientadas por dados, como a Inteligência Artificial.

Um estudo recente da consultoria Forrester corrobora com a premissa.

Segundo especialistas, independentemente da abordagem técnica adotada em relação à IA, o principal fator limitante enfrentado atualmente é, de fato, a qualidade dos dados.

Vejo muitos líderes corporativos com dificuldade de colocar em prática a estratégia. O que muitos deles não se atentam é que dados de baixa qualidade levam a resultados enviesados, imprecisos e até mesmo prejudiciais.

Por isso, existe uma necessidade urgente de implementação e adequação de políticas e práticas de governança, a fim de garantir o avanço seguro e inovador da IA.

Pensando nisso, preparei um material completo sobre governança de dados, passando pelos conceitos e desafios até os casos de uso no mundo corporativo.

Bora conferir?

O que é governança de dados? 

A governança de dados é um conjunto de práticas e processos que garantem a qualidade, integridade, segurança e conformidade dos dados em uma organização.

Essa estrutura abrange políticas, procedimentos, padrões e tecnologias que orientam a gestão e o uso dos dados ao longo de seu ciclo de vida. 

A principal função da estratégia é estabelecer responsabilidades claras, processos transparentes e diretrizes consistentes para o uso e gerenciamento de dados.

Isso significa que a governança de dados não se trata apenas de tecnologia. Também depende de pessoas e processos.

Ela envolve a criação de uma cultura organizacional que valoriza a precisão, confiabilidade e segurança dos dados, ao mesmo tempo que promove a inovação e a colaboração.

Essencialmente, a governança de dados busca responder a perguntas fundamentais, tais como: 

• Quem é responsável pelos dados? 
• Quais são as regras para coleta, armazenamento, acesso e descarte dos dados? 
• Como garantir a precisão e a consistência dos dados? 
• Quais medidas são necessárias para proteger os dados contra ameaças internas e externas?

Ao responder a essas perguntas e estabelecer políticas e procedimentos claros, as organizações podem garantir que seus dados sejam um ativo valioso, ao invés de uma fonte de risco ou confusão.

Diferenças entre data management e data governance

Algumas pessoas já me perguntaram se há diferença entre gerenciamento e governança de dados. Sem dúvida, existe.

Mas costumo dizer que, embora sejam diferentes, cada um desempenha um papel único no ciclo de vida dos dados de uma organização.

Gerenciamento de dados (data management)

O gerenciamento de dados se concentra nos aspectos técnicos e operacionais relacionados à coleta, ao armazenamento, à organização e ao uso dos dados. Isso inclui atividades como:

• Definição de políticas e procedimentos para a captura e o armazenamento de dados.
• Desenvolvimento e manutenção de bancos de dados e sistemas de armazenamento.
• Limpeza, transformação e integração para garantir qualidade e consistência.
• Provisão de acesso para usuários autorizados.
• Implementação de medidas de segurança para protegê-los contra perda ou acessos não autorizados.

Em resumo, o gerenciamento, ou data management, se concentra em fornecer uma infraestrutura sólida e eficiente para a gestão dos dados. Isso garante que eles estejam disponíveis, acessíveis e limpos para os usuários finais.

Governança de dados (data governance)

Por outro lado, a governança de dados abrange a definição de políticas, padrões e processos para assegurar a qualidade, integridade, segurança e conformidade dos dados em toda a organização.

Isso envolve:

• Estabelecer papéis e responsabilidades claras para a gestão e o uso dos ativos de dados.
• Definir regras e diretrizes para o uso ético e legal.
• Monitorar e executar conformidade com regulamentações e políticas internas.
• Estabelecer processos para resolver disputas e garantir a transparência na tomada de decisões relacionadas aos dados.

Ou seja, enquanto o gerenciamento de dados envolve aspectos técnicos e operacionais, a governança se concentra em estabelecer diretrizes e processos.

Juntas, essas práticas garantem que os dados sejam usados de maneira eficaz, ética e em conformidade com as regulamentações aplicáveis, como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).

Desafios e obstáculos na governança de dados

Embora as recompensas sejam incríveis, criar uma solução de governança de dados pode ser um tanto complexo.

Ainda segundo o Gartner, até 2021, a má qualidade dos dados custava às organizações uma média de 12,9 milhões de dólares por ano.

Um prejuízo bastante alto, mas que pode ser mitigado ao contornar obstáculos inerentes ao trabalho com dados dentro de uma organização.

Abaixo, mostro para você os motivos pelos quais as empresas não se preocupam com a governança de dados e o por que elas deveriam se preocupar, segundo pesquisas realizadas pelo Gartner:

Como você pode ver, a governança de dados é fundamental para o sucesso dos negócios digitais, superando percepções limitantes de que é um processo controlador e ineficiente.

Enquanto algumas organizações hesitam, acreditando que a governança atrasa os negócios e é mais uma preocupação de TI, a realidade é que:

Uma governança eficaz aproveita investimentos existentes, gera valor por meio da monetização de dados e cria novas oportunidades de negócio, o que ajuda as empresas a se adaptarem às mudanças do mercado e às demandas regulatórias.

Portanto, a adoção estratégica da governança de dados é essencial para transformar desafios em vantagens competitivas.

Agora, quero também compartilhar com você os desafios para uma governança eficaz que eu mesmo vejo nas organizações. Vem comigo. 

Cultura de aceitação

Promover uma mentalidade de valorização dos dados em todos os setores da empresa é um obstáculo significativo.

Muitas empresas têm dificuldades em garantir uma liderança clara e estimular a colaboração entre equipes multifuncionais.

Gerenciamento de dados

A ausência de um programa abrangente de governança de dados amplia as lacunas no gerenciamento.

Isso expõe os dados a riscos de segurança e integridade, aumentando as chances de violações e não conformidades.

Preparação dos dados

Adotar práticas de padronização revela-se um desafio complexo, pois requer garantir que estejam em formatos consistentes e prontos para análise.

Engajamento das partes interessadas

É importante convencer as partes interessadas sobre o valor dos dados, envolvendo a necessidade de proporcionar transparência e estimular investimentos nos recursos de governança.

Definição de responsabilidades

Estabelecer quem tem acesso aos dados requer a implementação de um sistema transparente de controle para evitar conflitos e assegurar uma gestão eficaz.

Como dados de má qualidade podem afetar os negócios?

Ter o hábito de trabalhar com dados de má qualidade ou despadronizados é como tentar construir um castelo de cartas em um terreno instável – a fundação é comprometida e o risco de colapso iminente é real.

Listei abaixo algumas das consequências que podem minar a estabilidade e a prosperidade de uma empresa. Veja só.

Decisões incorretas

Quando os dados são imprecisos, inconsistentes ou incompletos, as decisões tendem a ser falhas, levando a estratégias inadequadas e resultados insatisfatórios.

Perda de confiança

Dados de má qualidade descredibilizam as informações fornecidas, tanto internamente entre os colaboradores quanto entre clientes, parceiros e investidores.

Custos operacionais

Corrigir erros decorrentes de dados ruins pode ser custoso em termos de tempo, recursos e esforços.

Isso inclui atividades como correção de registros, retrabalho de processos e resolução de problemas resultantes de decisões errôneas.

Ineficiência e desperdício

Dados de baixa qualidade muitas vezes resultam em processos ineficientes e desperdício de recursos, já que os colaboradores precisam dedicar tempo extra para resolver problemas decorrentes.

Riscos de conformidade

Como pontuei antes, dados inconsistentes podem levar a não conformidade com regulamentações, sujeitando a empresa a multas, sanções e, mais uma vez, danos à sua reputação.

O papel da governança de dados no compliance com regulamentações vigentes

O cumprimento regulatório desempenha um papel fundamental na governança de dados, especialmente agora que as regulamentações de proteção de dados são ainda mais rigorosas. 

Privacidade

Regulamentações como o GDPR na Europa e a LGPD no Brasil exigem que as organizações implementem medidas robustas de proteção de dados pessoais.

A governança de dados auxilia no cumprimento dessas normas. A prática garante que os dados pessoais sejam coletados, armazenados, processados e compartilhados de maneira segura e transparente, mediante autorização do próprio titular.

Segurança

Já a ISO 27001 e o PCI DSS estabelecem requisitos para a proteção e segurança dos dados.

Aqui, a governança se alinha a essas regulamentações ao implementar controles de segurança adequados, como criptografia, controle de acesso e monitoramento de atividades.

Retenção e descarte

Algumas leis, como a SOX nos Estados Unidos, exigem que se mantenham registros precisos e confiáveis por períodos específicos.

Dessa forma, é preciso estabelecer políticas e procedimentos para a retenção e disposição adequadas dos dados.

Além disso, a LGPD no Brasil também prevê o descarte correto dos dados para que sejam irrecuperáveis por qualquer pessoa, evitando vazamentos indesejados.

É por meio da governança de dados, portanto, que cada organização estabelecerá políticas de descarte que os proteja contra possíveis violações.

Auditoria e prestação de contas

Ainda sobre a GDPR e a LGPD, há exigências para que as organizações demonstrem conformidade por meio de auditorias e relatórios regulares.

O Data Governance facilita esse processo ao manter registros detalhados de atividades relacionadas aos dados, permitindo uma auditoria eficiente e prestação de contas transparente.

Os princípios de uma governança de dados eficaz

Mesmo com tantos desafios, uma governança eficaz forma a base sólida sobre a qual uma organização pode construir práticas e processos para gerenciar dados de forma estratégica e responsável. 

Segundo o Gartner, os 7 fundamentos para uma governança de dados e análises moderna são:

Para alcançar esses fundamentos, as organizações devem se concentrar em 5 grandes pilares que abordo a seguir.

1.     Qualidade

Garantir que os dados sejam precisos, completos, padronizados, consistentes e atualizados é essencial para tomar decisões informadas e confiáveis.

2.     Transparência

Manter transparência em todas as etapas do ciclo de vida dos dados, desde a coleta até o descarte, promove a confiança entre os usuários e ajuda a garantir a conformidade com regulamentações e políticas internas.

3.     Integridade

Proteger a integridade dos dados significa garantir que eles não sejam adulterados ou corrompidos, seja intencionalmente ou acidentalmente, durante o armazenamento, a manipulação ou a transmissão.

4.     Proteção

Implementar medidas de segurança adequadas para proteger os dados contra acessos não autorizados, violações de segurança e outras ameaças potenciais garante a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados.

5.     Conformidade

Cumprir com regulamentações, leis e políticas internas e externas relacionadas à privacidade, segurança e ao uso ético dos dados é essencial para evitar penalidades legais, danos à reputação e perda de confiança dos clientes.

E, é claro, tudo isso depende fortemente de equipes preparadas e engajadas para identificar e corrigir as más práticas.

A Inteligência Artificial pode ser protagonista no Data Governance

Como você pode ver, as práticas de gerenciamento e de governança dos ativos de dados são atividades complexas, que exigem atenção redobrada para que nada saia do controle.

Nesse cenário, a Inteligência Artificial oferece uma variedade de capacidades que podem ser aproveitadas para aprimorar a governança de dados. Trago algumas delas a seguir.

Automação de conformidade

Com IA é possível automatizar o processo de monitoramento e aplicação de políticas de governança de dados.

Essa junção garante conformidade contínua com regulamentações e padrões internos, além de reduzir a carga de trabalho manual.

Análise preditiva

Por meio de algoritmos avançados, os modelos preditivos podem analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e anomalias.

Isso permite prever potenciais problemas de qualidade de dados ou violações de segurança antes que ocorram, permitindo ações preventivas.

Ações baseadas em sugestões

Com base em análises preditivas, a Inteligência Artificial fornece sugestões e recomendações para melhorar a qualidade dos dados, otimizar processos de governança e tomar decisões aprimoradas.

Isso capacita os profissionais de dados a agir proativamente para resolver problemas e melhorar continuamente as práticas de governança.

Além da IA, outras tecnologias emergentes, como machine learning, blockchain e análise de big data, desempenham um papel importante no fortalecimento da governança de dados.

Essas tecnologias oferecem recursos avançados para gerenciar, proteger e analisar dados de maneira mais eficiente do que com apenas o olhar humano.

Mais do que isso, elas ajudam as organizações a enfrentar os desafios cada vez mais complexos associados aos volumes de dados em constante expansão.

Estratégias para implementação do Data Governance

Implementar políticas e diretrizes eficazes de governança de dados pode parecer uma tarefa complexa. Mas com uma abordagem estratégica e orientada, é possível estabelecer uma base sólida para gerenciar com sucesso os dados em toda a organização. 

Abaixo, trago algumas dicas para você.

Estabeleça uma equipe dedicada

Designe uma equipe dedicada para liderar a iniciativa de governança de dados. Isso pode incluir profissionais de dados, especialistas em conformidade, líderes de TI e representantes de negócios.

Essa equipe será responsável por desenvolver, implementar, monitorar e atualizar políticas, processos e procedimentos relacionados à governança.

Crie políticas claras e alinhadas ao seu contexto organizacional

Desenvolva políticas de governança claras e abrangentes que abordem todos os aspectos do ciclo de vida dos dados, incluindo coleta, armazenamento, uso, compartilhamento e descarte.

Certifique-se de que essas políticas estejam alinhadas com os objetivos estratégicos e os requisitos regulatórios da organização.

Implemente processos estruturados

Estabeleça processos estruturados para garantir a conformidade com as políticas de governança de dados.

Falo de procedimentos para coleta e validação de dados, atribuição de responsabilidades, acesso controlado, monitoramento de conformidade e resolução de problemas.

Invista em tecnologia adequada

Adote ferramentas e tecnologias que facilitem a implementação e o gerenciamento eficaz das políticas e dos processos estabelecidos.

Alguns exemplos são soluções de catalogação de dados, ferramentas de gerenciamento de metadados, plataformas de automação de conformidade e sistemas de governança integrados.

Promova a formação contínua

Ofereça treinamento e desenvolvimento contínuos para os membros da equipe e outros stakeholders envolvidos na governança de dados.

Isso garantirá que todos compreendam as políticas, os processos e as melhores práticas e estejam atualizados com as últimas tendências e tecnologias nesse campo em constante evolução.

Casos de uso e benefícios da governança de dados

Com tudo o que vimos até aqui, fica claro que, mais do que teoria, a governança de dados é uma abordagem que transforma dados em ativos estratégicos.

E isso, vale pontuar, é uma tremenda vantagem competitiva ao desencadear uma série de benefícios palpáveis.

Como um catalisador para a inovação, essa estratégia permite explorar novas oportunidades de negócios, desenvolver produtos e serviços inovadores e criar experiências hiperpersonalizadas para os clientes.

Aqui na Niteo Technologies, diariamente vemos essa transformação acontecer com nossos clientes e até mesmo internamente.

E para exemplificar melhor as vantagens, separei casos de uso que provam como a governança de dados molda o futuro das organizações de forma eficaz e inteligente.

Melhoria da qualidade dos dados

Implementar processos de validação, limpeza e padronização de dados é essencial para garantir sua qualidade e confiabilidade. 

Com o framework Niteo Data Governance, por exemplo, apostamos nos algoritmos de IA generativa e machine learning para automatizar a detecção e correção de erros ou inconsistências nos dados dos clientes, resultando em informações mais precisas.

Convido você a ler também: Como Data & Analytics possuem papéis fundamentais para impulsionar a eficácia da IA generativa.

Conformidade e segurança reforçados

Bato novamente nessa tecla: a governança de dados desempenha um papel importante na manutenção da segurança e conformidade com regulamentações.

Na Niteo Technologies, nossos especialistas desenvolvem e treinam algoritmos de IA personalizados para analisar padrões de acesso e uso dos dados a fim de identificar potenciais ameaças.

Com isso, ajudamos a prevenir vazamentos de dados e violações de segurança.

Decisões baseadas em dados

Centralizar e organizar dados para fornecer insights acionáveis e acessíveis facilita tomada de decisões informadas.

Dessa forma, a governança permite que as organizações tomem decisões estratégicas com base em dados confiáveis. 

Por exemplo, na Niteo Technologies, podemos desenvolver uma IA generativa que simula cenários futuros com base em dados históricos, proporcionando insights mais ricos.

Mais do que isso, essa ferramenta auxilia equipes na identificação e comunicação desses insights, usando apenas a linguagem natural. Uma forma de simplificar a informação para todos.

Otimização de custos

Identificar redundâncias e ineficiências no armazenamento e processamento de dados ajuda a otimizar recursos e a reduzir custos operacionais. 

Temos diversos clientes que, por meio do Niteo Data Governance, conseguiram reduzir significativamente os custos com armazenamento e processamento de dados.

Nesses cases de sucesso, aliamos a governança ao machine learning para identificar padrões de uso de dados e otimizar a alocação de recursos.

Inovação e vantagem competitiva

O acesso a dados de alta qualidade e a insights analíticos impulsiona a inovação e sustenta uma vantagem competitiva no mercado.

A governança de dados permite que as organizações usem dados de maneira eficaz para identificar tendências emergentes e oportunidades para inovar. 

Posso citar casos em que conseguimos acelerar a pesquisa e o desenvolvimento de novos produtos por meio de algoritmos de IA que analisaram grandes volumes de dados e identificaram padrões e insights.

Por meio de políticas de governança adequadas, também ajudamos nossos clientes a alcançar o pleno potencial de novas estratégias de negócio, como a Monetização de Dados, ou Data Monetization.

Com a Monetização de Dados, nossos clientes estão descobrindo novas maneiras de gerar valor econômico com seus ativos de dados, que antes apenas ocupavam espaço ou estavam prestes a ser descartados.

Não deixe seus dados serem mais um custo para sua empresa.

O framework Niteo Data Monetization pode ajudar você a reaproveitar seus dados subutilizados para gerar novos fluxos de receita.

Saiba mais

Transforme dados da sua empresa em ativos estratégicos

Em um cenário empresarial cada vez mais orientado por dados, é preciso enxergar a governança como pilar fundamental para o sucesso da sua organização.

Como destaquei ao longo deste artigo, uma abordagem estratégica pode garantir, além de segurança e conformidade regulatória, a inovação contínua da sua empresa e a otimização de processos. 

É crucial entender que a governança vai além do simples armazenamento de informações. Trata-se de controlar, proteger e aprimorar os dados constantemente para alinhá-los com os objetivos estratégicos da empresa, sempre com ética e responsabilidade. 

Nesse sentido, soluções avançadas como o Niteo Data Governance desempenham um papel vital. 

Nosso serviço proporciona à sua empresa um framework abrangente de práticas e serviços dedicados à organização, segurança e otimização dos dados corporativos.

Tudo isso por meio de uma abordagem proativa e orientada por tecnologia, que aplica algoritmos de machine learning e IA Generativa para maximizar a eficácia de suas estratégias.

Com equipe dedicada de especialistas, metodologia comprovada em cinco etapas, engajamento colaborativo e modelos de serviço flexíveis, o Niteo Data Governance promove os dados a ativos centrais para o sucesso do seu negócio.

Entre em contato conosco para saber como podemos ajudar sua organização a transformar conformidade em vantagem competitiva.

Jefferson Tolentino

Chief Sales Officer na Niteo