Atualmente, a quantidade de dados gerados e compartilhados dentro das empresas cresce a cada segundo. Se por um lado isso abre um leque de oportunidades para a inovação, por outro, traz uma série de desafios no que diz respeito à governança de dados.

A gestão adequada dessas informações não é apenas uma questão de organização, mas de segurança, compliance e, principalmente, um diferencial do negócio. Então, como montar uma estratégia de governança de dados que realmente funcione?

O caminho começa com a definição de um objetivo estratégico claro, que orienta todo o processo de governança de dados. Em seguida, é importante realizar um assessment para entender o estágio atual da empresa e identificar as lacunas. A partir daí, a implantação deve ser estruturada, com a criação de políticas, escolha de ferramentas, definição de processos e, por fim, o monitoramento contínuo para garantir a eficácia e a adaptação às mudanças do negócio.

Se você quer entender como dar os primeiros passos ou melhorar o que já está sendo feito, continue lendo este artigo.

 

O que é governança de dados?

A governança de dados é um conjunto de boas práticas, políticas e processos que asseguram a qualidade, segurança e usabilidade das informações em uma organização. 

Em um mundo cada vez mais movido por dados, garantir que essas informações sejam confiáveis, organizadas e acessíveis para quem precisa utilizá-las é essencial para uma gestão estratégica eficiente.

Mais do que apenas definir regras para a coleta, armazenamento e compartilhamento, a governança de dados distribui responsabilidades dentro da empresa, garantindo que cada área cumpra o seu papel na proteção e no uso adequado dessas informações. 

A abordagem para a governança de dados é orientada por frameworks como o DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge), que oferece diretrizes e melhores práticas para garantir o gerenciamento eficiente e ético dos dados.

O DAMA-DMBOK (2017) vai além ao oferecer uma visão completa sobre o gerenciamento de dados, ele destaca que dados e informações são considerados ativos, pois têm o potencial de gerar valor para a organização. 

No entanto, eles também podem representar riscos, como decisões equivocadas ou vazamentos de dados devido a interpretações errôneas ou inconsistências, acrescentando que a gestão de dados exige um programa contínuo, com o objetivo de garantir que a organização maximize o valor dos seus dados, enquanto minimiza os riscos envolvidos.

E tem mais: uma governança bem feita é indispensável para empresas que querem tirar o máximo proveito de tecnologias como a inteligência artificial e Machine Learning. Afinal, esses modelos dependem de dados de alta qualidade para funcionarem corretamente. 

Sem uma estrutura sólida para organizar e validar essas informações, há um grande risco de alimentar algoritmos com dados incompletos ou incorretos, prejudicando os resultados e dificultando a inovação baseada em dados.

 

Quais são as vantagens de uma boa governança de dados?

A seguir, entenda em detalhes os principais benefícios que uma boa governança de dados pode trazer para o crescimento e a inovação das empresas:

Uma fonte confiável para toda a empresa

Sem uma governança bem estruturada, cada área da empresa pode acabar utilizando dados diferentes, o que gera ruído na comunicação e desalinhamento nas estratégias. 

Com uma estrutura de dados centralizada e confiável, todas as áreas  trabalham com as mesmas informações, garantindo que análises e decisões sejam baseadas em dados consistentes. 

Além disso, é fundamental que esses dados estejam sempre atualizados. Informações desatualizadas podem levar a decisões erradas e prejudicar a execução de estratégias. Uma governança eficaz garante que os dados sejam constantemente revisados e mantidos em tempo real, assegurando que todos na organização estejam trabalhando com as informações mais recentes e relevantes.

Essa padronização também é essencial para o uso em escala de iniciativa de inteligência artificial, já que evita com que modelos preditivos sejam treinados com informações fragmentadas ou contraditórias, assim assegurando resultados mais precisos e seguros para a empresa.

Conformidade com leis e regulamentações

A governança de dados tem um papel fundamental no cumprimento de normas como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil e o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados) na Europa. 

Empresas que lidam com grandes volumes de informações precisam garantir que esses dados sejam coletados, armazenados e processados dentro das exigências legais, evitando multas pesadas e prejuízos à reputação. 

Em setores altamente regulados, como o financeiro e o da saúde, manter um controle rigoroso sobre os dados não é apenas uma vantagem competitiva, e sim uma exigência para continuar operando em conformidade com órgãos fiscalizadores. 

Nessas verticais em especial, a governança de dados desempenha também um papel crucial na mitigação de riscos associados aos resultados da IA ao estabelecer transparência e auditabilidade nos processos, permitindo identificar rapidamente a origem de erros quando a IA eventualmente falha. 

Menos desperdício e mais eficiência operacional

A falta de governança pode levar ao desperdício de tempo e recursos, seja armazenando dados irrelevantes, seja lidando com informações duplicadas ou corrigindo erros que poderiam ser evitados. 

Com processos bem definidos, a empresa otimiza seus sistemas e equipes, garantindo que os dados corretos sejam usados no momento certo. Além disso, com uma estrutura organizada, os colaboradores gastam menos tempo procurando informações e mais tempo focando em atividades estratégicas. 

No fim das contas, essa eficiência operacional impacta diretamente nos custos, tornando a empresa mais enxuta, competitiva e preparada para crescer de forma sustentável.

Proteção de dados e segurança contra ataques

Uma pesquisa patrocinada pelo SAS indicou que 91% das empresas estão preocupadas com a privacidade de dados, 81% com a segurança de dados e 69% com a governança ao utilizar IA generativa.

Com o crescimento das ameaças cibernéticas e do volume de informações armazenadas digitalmente, a governança de dados se torna indispensável para proteger a empresa contra riscos como vazamentos, acessos não autorizados e ataques hackers. 

Ao adotar políticas sólidas de segurança, a organização reduz sua vulnerabilidade a incidentes e garante que os dados de clientes e usuários sejam tratados com privacidade e proteção. 

Escalabilidade e cultura orientada por dados

Se a empresa quer crescer de forma sustentável, precisa garantir que sua estrutura de dados acompanhe essa evolução. A governança permite que a organização expanda sua capacidade de armazenamento, processamento e análise sem perder a qualidade das informações. 

Além disso, ao incentivar a alfabetização de dados dentro da empresa, ela capacita os colaboradores a usarem as informações de forma estratégica no dia a dia. Em um ambiente onde todos entendem a importância dos dados e sabem como utilizá-los corretamente, a inovação acontece de forma natural, e a empresa se torna ainda mais competitiva no mercado.

 

Por que a governança de dados é essencial para escalar IA

Segundo o site CNN Brasil, 72% das empresas globais já haviam adotado IA em 2024, um aumento significativo em relação aos 55% registrados em 2023.

Se a empresa quer escalar a Inteligência Artificial corretamente, a governança de dados não pode ficar de fora do planejamento. Afinal, a IA só funciona bem quando tem uma base de dados sólida, confiável e bem organizada. 

Como os modelos de IA dependem de grandes volumes de informações para aprender, prever e automatizar decisões, qualquer erro nos dados, como inconsistências, falta de atualização ou informações bagunçadas, pode comprometer os resultados e até prejudicar o desempenho do negócio.

Além disso, a governança de dados é fundamental quando a IA falha. Em setores críticos, como saúde e financeiro, erros podem ter consequências graves, afetando diagnósticos médicos, análises de crédito ou até mesmo transações bancárias.

Uma governança bem estruturada permite rastrear a origem dos problemas, corrigir falhas rapidamente e garantir que a IA esteja sempre operando com informações precisas e seguras.

Outro ponto importante é a conformidade com as leis de privacidade, conforme já mencionamos neste artigo. Com o avanço da IA, o volume de dados pessoais e sensíveis coletados e processados só cresce. 

Por isso, é essencial que as empresas tenham total controle sobre quem acessa essas informações e como elas são usadas. Uma boa governança de dados evita problemas como vazamento de dados e uso indevido, garantindo que tudo esteja alinhado com as regulamentações e fortalecendo a confiança dos clientes.

E tem mais: governança de dados também significa escalabilidade. Conforme a empresa cresce e gera cada vez mais informações, é essencial ter processos bem definidos para manter a qualidade e a integridade dos dados. 

Sem isso, o crescimento pode virar um caos, comprometendo o desempenho dos sistemas de IA e a precisão dos modelos. Com uma estrutura organizada, a expansão acontece de forma mais ágil e eficiente.

Por fim, integrar diferentes fontes de dados é um grande desafio e a governança faz toda a diferença nesse aspecto. As empresas costumam coletar informações de vários sistemas, plataformas e pontos de contato com os clientes. 

Sem um bom gerenciamento, esses dados ficam dispersos e subaproveitados. Mas, quando a governança está bem aplicada, as informações são unificadas e acessíveis, permitindo que a IA analise tudo de forma ampla e estratégica. O resultado? Insights mais precisos, decisões mais inteligentes e um negócio muito mais competitivo.

 

Governança de dados vs. gerenciamento de dados

Muitas pessoas confundem os termos “governança de dados” e “gerenciamento de dados”, e não é à toa – eles estão realmente ligados. Mas, apesar de complementares, são conceitos diferentes dentro da gestão de dados:

Gerenciamento de dados:

O gerenciamento de dados é mais focado na parte prática: coletar, armazenar, organizar e manter as informações. Ele envolve a implementação de sistemas e ferramentas que garantem que os dados estejam bem estruturados, acessíveis e preservados ao longo do tempo. 

Ou seja, é ele que cuida da infraestrutura e dos processos necessários para que os dados estejam disponíveis sempre que alguém precisar.

Governança de dados:

Já a governança de dados vai um passo além. Ao invés de se concentrar apenas na organização e no armazenamento, ela trata de como os dados são usados e administrados dentro da empresa. 

Isso significa criar políticas e diretrizes para garantir que as informações sejam tratadas de forma ética, segura e em conformidade com a legislação. A governança define regras para acesso, segurança e conformidade, além de atribuir responsabilidades claras para quem lida com os dados. 

Em resumo: enquanto o gerenciamento se preocupa com a parte técnica e operacional, a governança olha para o lado estratégico e regulatório.

 

>Leia também: Governança de Dados no Agronegócio

 

Qual é a estrutura da governança de dados? 

Para que a governança de dados seja realmente eficaz, é essencial estabelecer uma estrutura sólida, que contemple desde a definição dos dados gerenciados até a implementação de mecanismos de controle e monitoramento. 

A seguir, abordaremos os principais pilares dessa estrutura:

1. Definição da Abrangência dos Dados

O primeiro passo para uma governança de dados eficiente é determinar quais informações serão gerenciadas. Esse processo envolve a identificação das diversas fontes de dados, abrangendo tanto dados estruturados (como planilhas e bancos de dados) quanto não estruturados (como e-mails, documentos e interações em redes sociais).

Além disso, é necessário classificar e priorizar os dados mais relevantes para os objetivos estratégicos da empresa, como informações financeiras, dados de clientes e registros operacionais, garantindo a conformidade com as regulamentações específicas.

Uma delimitação clara da abrangência da governança de dados permite otimizar recursos e direcionar esforços para os aspectos que realmente impactam a segurança e o desempenho da organização.

A definição da abrangência dos dados está intimamente ligada ao driver estratégico de transformação digital e inovação. Ao mapear as fontes e priorizar dados essenciais, a empresa se posiciona para tomar decisões mais informadas e ágeis, alinhando a governança de dados com os objetivos de longo prazo. 

Dessa forma, a governança de dados não apenas garante a integridade e segurança das informações, mas também facilita a obtenção de insights valiosos para a inovação e a vantagem competitiva no mercado.

2. Diretrizes e Procedimentos para o Tratamento dos Dados

A governança de dados requer a criação de diretrizes e processos bem estruturados para garantir a qualidade, a segurança e a conformidade das informações. Entre os aspectos mais relevantes estão:

• Normas de qualidade dos dados: Definir padrões que assegurem a precisão, consistência, completude e atualidade das informações.
• Segurança e privacidade: Implementar políticas de proteção, incluindo criptografia e controles de acesso, para evitar vazamentos e acessos não autorizados.
• Gestão do ciclo de vida dos dados: Estabelecer procedimentos para a atualização, arquivamento e eliminação de dados obsoletos, conforme as necessidades do negócio e os requisitos legais.

Essas diretrizes garantem que os dados sejam utilizados de maneira confiável e estratégica, promovendo uma gestão mais eficiente e mitigando riscos operacionais e legais.

3. Monitoramento e Avaliação Contínua

A governança de dados deve ser um processo contínuo, sujeito a revisões e aprimoramentos constantes. Para isso, é essencial implementar mecanismos de monitoramento e avaliação de desempenho, garantindo que as diretrizes estabelecidas sejam efetivas e estejam alinhadas com os objetivos da organização.

Algumas das práticas recomendadas incluem:

• Definição de métricas e indicadores: Monitorar a qualidade dos dados, a conformidade com regulamentações e a eficiência dos processos de acesso e compartilhamento.
• Auditorias periódicas: Identificar possíveis falhas e oportunidades de melhoria nos procedimentos de governança.
• Adoção de ferramentas de monitoramento: Utilizar tecnologias que permitam a análise em tempo real da integridade e segurança dos dados.

4. Engajamento dos usuários e mudança de cultura dentro da organização

Carlos Barbieri, consultor de governança de dados, destaca em um dos seus artigos que as mudanças culturais desempenham um papel fundamental nas iniciativas de governança de dados. Nesse contexto, o engajamento dos usuários e a transformação da cultura organizacional são aspectos essenciais para o sucesso desses processos nas empresas.

Ele enfatiza que as organizações não mudam, quem muda são as pessoas. Ou seja, para que uma estratégia de governança de dados seja eficaz, é fundamental que os indivíduos dentro da organização reconheçam a relevância da mudança e se sintam motivados a abraçar esse novo modelo de trabalho. 

Quando as pessoas se tornam protagonistas da transformação, compreendendo o valor da governança de dados, elas se tornam motores do processo, impulsionando a adoção e o uso adequado das novas práticas. 

Portanto, o engajamento dos usuários deve ser cultivado com base na motivação genuína e na clareza dos benefícios que essas mudanças trarão, tanto para o indivíduo quanto para a organização como um todo.

É como Barbieri menciona: “GD é menos Governança, menos Dados e mais as Pessoas“.

 

Quais são as práticas da governança de dados com a IA? 

A inteligência artificial está transformando o mundo dos negócios, trazendo automação, eficiência e insights valiosos. Mas, para garantir que um projeto de IA realmente entregue valor e esteja alinhado às estratégias da empresa, é essencial contar com boas práticas de governança. 

Afinal, sem uma base sólida, os riscos aumentam e os resultados podem não ser os esperados. Vamos explorar alguns pilares fundamentais para a governança eficaz de projetos de IA:

Comece pequeno, mas tenha uma visão ampla

Para que um projeto de IA tenha sucesso a longo prazo, é interessante iniciar com um escopo menor, focando em problemas bem definidos ou uma área específica da empresa. No entanto, não perca de vista o quadro geral: o projeto precisa estar alinhado com os objetivos estratégicos do negócio desde o início.

A governança de dados deve ser pensada de forma escalável, permitindo que, conforme o projeto amadureça, seja possível expandi-lo sem comprometer a qualidade e a integridade dos dados. Começar com um piloto ou uma implementação em pequena escala ajuda a testar a viabilidade da solução, ajustar os processos e validar o modelo antes de um rollout mais amplo.

Desenvolva uma justificativa de negócio sólida

Antes de dar qualquer passo, é fundamental deixar claro por que esse projeto de IA é importante para a empresa. Que problema ele resolve? Como ele otimiza processos, reduz custos ou gera novas oportunidades?

Uma justificativa bem estruturada serve como um guia ao longo do projeto, garantindo que todos os envolvidos tenham clareza sobre os objetivos e os benefícios esperados. Além disso, facilita a comunicação com patrocinadores, aumentando as chances de apoio e investimento.

Comunique-se de forma transparente e contínua

A chave para um projeto bem-sucedido é uma comunicação eficiente. Desde o início, é essencial garantir que todas as partes envolvidas tenham acesso às informações necessárias e estejam sempre alinhadas sobre o andamento do projeto.

Isso significa manter um fluxo contínuo de atualizações sobre avanços, desafios e soluções implementadas. Quando todos estão na mesma página, fica mais fácil engajar as equipes, evitar mal-entendidos e garantir que as decisões sejam tomadas de forma informada e ágil.

Defina objetivos e expectativas desde o início

Nada de começar um projeto sem um norte bem definido. Desde o primeiro momento, é importante estabelecer objetivos claros: o que se espera alcançar com essa IA? Quais problemas ela precisa resolver? Quais são as prioridades da empresa nesse contexto?

Ter essa clareza desde o início ajuda a estruturar a governança de dados, definir as métricas de sucesso e acompanhar o progresso do projeto com mais eficiência. Com expectativas bem alinhadas, evitam-se surpresas desagradáveis ao longo do caminho.

Estabeleça uma governança de dados rigorosa

Sem dados de qualidade, não há IA confiável. Uma governança sólida garante que os dados usados sejam bem estruturados e seguros, envolvendo desde políticas para coleta e armazenamento até práticas de limpeza e documentação dos dados.

Não basta apenas ter acesso aos dados; é preciso garantir que sejam compreensíveis e que sua origem seja rastreável.

Monitore continuamente o desempenho e a qualidade

O trabalho não termina depois que o modelo de IA é implementado. É essencial monitorar continuamente seu desempenho para garantir que ele continue entregando resultados consistentes.

Em ambientes dinâmicos, os dados de entrada podem mudar ao longo do tempo, o que pode comprometer a precisão do modelo. Ter uma governança eficaz significa acompanhar esses desvios e fazer ajustes sempre que necessário. O monitoramento também ajuda a detectar erros, corrigir falhas e melhorar o desempenho da IA ao longo do tempo.

Priorize transparência e ética no uso da IA

Por fim, não podemos esquecer que a transparência e a ética são fundamentais, especialmente em setores que lidam com decisões sensíveis, como finanças e saúde.

Os modelos de IA precisam ser auditáveis, ou seja, suas decisões devem ser explicáveis e rastreáveis. Isso inclui mecanismos para detectar e corrigir vieses, garantindo que a IA não tome decisões discriminatórias. Além disso, é essencial proteger a privacidade dos dados e seguir regulamentos para evitar problemas legais e danos à reputação da empresa.

Investir em governança de IA é um passo essencial para garantir que a tecnologia traga benefícios reais para a empresa, sem comprometer a segurança e a confiabilidade dos processos. Com essas boas práticas, é possível desenvolver soluções robustas, escaláveis e alinhadas às estratégias do negócio, garantindo que a IA seja uma aliada poderosa na transformação digital.

 

Como a A3Data pode ajudar a sua empresa a escalar o uso de IA 

Quando o assunto é governança de dados, estamos falando de mais do que apenas cumprir regras e evitar problemas. É sobre ter o controle e a confiança de que os dados estão sendo usados da maneira certa para gerar valor real para o seu negócio, especialmente quando o assunto é inteligência artificial.

A governança bem-feita ajuda a garantir que a informação seja usada de maneira estratégica, segura e eficiente. E isso não é algo que acontece da noite para o dia, mas com as escolhas certas, você pode transformar a maneira como a sua empresa lida com dados e IA, fazendo disso uma vantagem competitiva.

Em setores tão diversos como o automotivo, manufatura, financeiro, saúde e multimercado, a A3Data se destaca ao ajudar organizações a gerenciar e escalar a sua governança de dados e IA de forma segura e eficaz. Não se trata apenas de implementar uma ferramenta, mas de criar uma verdadeira torre de controle de dados, onde a qualidade, a segurança e o uso estratégico da informação são tratados com seriedade e conhecimento.

Nos últimos cinco anos a A3Data teve um crescimento de 2.100%, expandindo de 13 para 210 colaboradores, todos dedicados a ajudar os clientes a desbloquear o potencial dos dados e escalar IA.

Então, se você está pronto para entender como resolver os desafios de governança de dados e escalar o uso de IA na sua empresa, conheça a A3Data. Fale com quem entende do assunto e descubra como podemos transformar a sua jornada digital.