Governança de Dados: Os Pilares para Sair do Caos e Gerar Confiança

Governança de dados virou um tema onipresente nas discussões de tecnologia. Catálogos, ownership, ferramentas sofisticadas, IA aplicada à governança. Tudo isso é importante — mas fora de ordem, vira complexidade ou só mais uma ferramenta para a TI se divertir. 

Na prática, a realidade das grandes empresas brasileiras tem um padrão: estão em estágio de consolidação do básico - Principais fontes, principais dashboards alguns projetos avançados de análise, predição e pilotos de IA. Porém, quando vai praGovernança muita gente tenta operar como se estivesse em um estágio avançado de maturidade. 

Governança de dados não é binária. Ela acontece em estágios. 

E pular o primeiro costuma gerar exatamente o oposto do que se busca: mais risco, mais retrabalho e menos confiança. 

Governança tem estágios — e o básico não pode ser ignorado 

Existe um estágio inicial, fundamental, focado em segurança, acessos, controle e entendimento do ambiente. Só depois disso faz sentido avançar para temas como regras formais, donos dos dados, catálogos e automações mais sofisticadas. 

O problema é que muitas empresas não conhecem, de forma estruturada, o que existe hoje dentro da própria plataforma de dados. Sem essa clareza, qualquer iniciativa de governança nasce frágil.  

Os seis pilares básicos da governança de dados:

Para organizar esse primeiro nível, o ideal é avaliar o ambiente de dados a partir de seis dimensões: 

1. Inventário do ambiente de dados 

O ponto de partida é simples — e frequentemente negligenciado. 
Quais dados existem? Quantos workspaces e dashboards existem? Quais fontes estão integradas? Quantas pessoas acessam? Quem consome, quem desenvolve, quem publica? 

Se essas respostas não vêm rapidamente, o ambiente já representa um risco operacional. 

2. Confiabilidade dos dados 

Antes de discutir regras complexas, é preciso mapear onde os dados quebram. 
Quais indicadores geram mais questionamentos? Onde há retrabalho constante? Quais números “não batem” e consomem energia do time? 
Governança começa ao identificar e monitorar os pontos críticos que impactam decisões reais. 

3. Segurança e acessos 

Quem pode ver o quê, de que forma e em qual contexto? 
Segurança não é só restrição — é clareza. A falta de critérios bem definidos cria tanto riscos quanto gargalos desnecessários. 
 
Isso vale tanto para camadas de dados quanto para ferramentas de visualização e consumo. 

4. Observabilidade do ambiente 

Um ambiente governado não reage apenas a reclamações. 
Ele antecipa problemas. 
Falhas de carga, dados desatualizados, ativos sem uso, pipelines frágeis — tudo isso precisa ser monitorado de forma contínua, não investigado apenas quando algo dá errado. 

5. Pessoas e Skills 

É essencial entender quem consome informação, quem desenvolve análises, qual o nível de conhecimento de cada perfil. Assim se antecipa necessidade de treinamento, riscos operacionais, picos de processamento e análises erradas. 
Muitas decisões ruins nascem não da falta de dados, mas da falta de preparo para usá-los. 

6. Licenciamento e custos 

Por fim, um raio-x financeiro do ambiente. 
Licenças subutilizadas, acessos em excesso, pessoas sem acesso adequado e custos invisíveis são muito mais comuns do que se imagina. 
Governança também é eficiência econômica. 

Governança começa com diagnóstico, não com ferramenta 

Esse estágio básico não exige meses de trabalho nem grandes implementações. 
Um diagnóstico estruturado e objetivo já cria clareza suficiente para definir políticas, padrões e prioridades. 

Governança de dados, no fim do dia, é sobre confiança. 

Confiança no ambiente, nas informações e nas decisões que ele suporta. 

Sem o básico bem feito, qualquer avanço é só aparência.