Governança de dados: o que muda quando informação vira ativo estratégico?

Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira integra um grupo de líderes de tecnologia para quem a governança de dados deixou de ser pauta de compliance e passou a ocupar espaço nas discussões mais estratégicas das organizações. Essa mudança de posição não é coincidência. Reflete uma transformação profunda no papel que os dados desempenham nas empresas modernas: de registro operacional para ativo que orienta decisões, sustenta produtos e define vantagens competitivas. Tratar esse ativo sem governança adequada passou a ser um risco de negócio mensurável.

Como a gestão de responsabilidades impacta a confiabilidade das informações?

Um dos problemas mais comuns em organizações que cresceram rapidamente sem estruturar sua gestão de dados é a ausência de responsabilidade clara sobre os ativos de informação. Tabelas em bancos de dados sem documentação, definições divergentes de uma mesma métrica entre departamentos diferentes, pipelines de dados construídos por times que já não existem mais. Em algum momento, esse acúmulo de ambiguidade cobra seu preço: uma decisão tomada com base em números que diferentes pessoas interpretam de formas distintas, ou uma análise que leva semanas porque ninguém sabe exatamente onde os dados confiáveis estão.

O conceito de data ownership, em que cada conjunto de dados tem um responsável definido pela sua qualidade, documentação e ciclo de vida, é um dos pilares da governança moderna de dados. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira está inserido em contextos em que implementar esse modelo em organizações que não foram construídas com essa lógica exige tanto trabalho cultural quanto técnico.

Por que a LGPD se tornou um indicador da maturidade organizacional no país?

A implementação da Lei Geral de Proteção de Dados funcionou, para muitas organizações brasileiras, como um diagnóstico involuntário do estado de sua governança de dados. Responder às exigências da lei exigiu mapear quais dados pessoais eram coletados, onde estavam armazenados, por quanto tempo eram mantidos, com quem eram compartilhados e com base em qual fundamento legal esse uso era justificado. Para empresas sem governança estruturada, esse mapeamento revelou lacunas significativas.

Quatro anos após a entrada em vigor da lei, a adequação continua sendo um processo contínuo para a maioria das organizações, não um estado que se atinge e se mantém sem esforço. Mudanças nos produtos, novos fornecedores, atualizações de sistemas e expansões de operação exigem revisão constante das práticas de tratamento de dados. A governança que sustenta essa revisão contínua é o que Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, diretor de tecnologia, reconhece como condição mínima de operação responsável no ambiente regulatório atual.

Data mesh e a descentralização da responsabilidade sobre dados

Uma das tendências mais discutidas na gestão de dados dos últimos anos é o data mesh, uma abordagem que propõe descentralizar a responsabilidade sobre os dados para os times de domínio que os produzem e consomem, em vez de concentrar tudo em uma equipe central de dados. A lógica é que os times mais próximos de cada conjunto de dados têm mais contexto para garantir sua qualidade e relevância.

A implementação prática do data mesh é consideravelmente mais complexa do que o conceito sugere. Requer que times de produto desenvolvam competências técnicas que antes eram exclusivas de especialistas em dados, que padrões de interoperabilidade sejam definidos e mantidos centralmente, e que exista governança suficiente para evitar que a descentralização produza caos. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira avalia quais partes dessa abordagem fazem sentido no contexto específico de cada organização, sem adotar a tendência integralmente por força do mercado.

Qualidade de dados como responsabilidade de engenharia

Por muito tempo, a qualidade dos dados foi tratada como problema do time de analytics ou de business intelligence, que recebia os dados já com problemas e precisava limpar e reconciliar antes de qualquer análise. Esse modelo é reativo e custoso. A abordagem mais eficaz move a responsabilidade pela qualidade para onde os dados são gerados, integrando validações, contratos de dados e testes de qualidade nos próprios pipelines de ingestão e transformação.

Essa mudança de perspectiva é parte do que Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira acompanha em organizações que estão amadurecendo sua engenharia de dados. Quando a qualidade é construída no processo em vez de corrigida depois, o resultado é menos retrabalho, decisões mais confiáveis e menos incidentes causados por dados incorretos que chegaram silenciosamente a sistemas que dependiam deles.

Autor: Diego Rodríguez Velázquez