Governança de Dados - Base estratégica que sustenta decisões confiáveis

Hoje, todas as empresas reconhecem o valor dos dados. Mas, ao olhar mais de perto, fica evidente um risco crescente. Muitas organizações seguem investindo em analytics, inteligência artificial e automação sem resolver o básico: garantir que seus dados sejam realmente confiáveis, íntegros e autênticos.

Em um ambiente corporativo cada vez mais complexo, a disponibilidade de dados nunca foi tão ampla. Mesmo assim, muitas decisões continuam sendo tomadas a partir de informações de qualidade questionável.

Pesquisas da Gartner indicam um desperdício médio de US$ 12,9 milhões por ano nas empresas devido à baixa qualidade dos dados. O problema não está na falta de tecnologia, e sim na falta de estrutura. [1]

O custo real da baixa qualidade dos dados

A falta de governança costuma passar despercebida no começo, mas quando finalmente aparece, o impacto já pode ser alto e a reestruturação se torna bem mais complexa. Um estudo da IBM, publicado há alguns anos, já estimava que dados de baixa qualidade geravam um custo anual de US$ 3,1 trilhões para a economia norte‑americana. [2]

Esse prejuízo aparece com clareza no dia a dia corporativo:

• Apresentações e dashboards interpretados de maneiras diferentes entre as áreas, resultado da ausência de glossário corporativo, metadados claros e definições padronizadas;
  Retrabalho recorrente, consequência de dados insuficientes e da falta de responsáveis formais pelos dados (data owners);
• Relatórios divergentes que dificultam a tomada de decisão por falta de controles de integração e de verificação da integridade das fontes;
• Iniciativas de IA que não entregam o esperado devido à baixa qualidade, à inexistência de linhagem (lineage) robusta e à baixa rastreabilidade;
• Riscos regulatórios e de segurança impulsionados por processos frágeis, acesso mal gerenciado, ausência de classificação e falhas na proteção e retenção de dados.

Como resultado, muitos projetos de IA e analytics perdem tração ou são abandonados antes de gerar valor, já que se apoiam em dados inconsistentes e sem governança adequada.

Impacto no Brasil

Pesquisas recentes da IBM mostram que, no Brasil, o custo médio de uma violação de dados já chega a R$ 7,19 milhões e pode ultrapassar R$ 11 milhões no setor de Saúde. [3]

Outros setores também vêm acumulando perdas diretas e indiretas, o que aumenta a preocupação e impulsiona a busca por apoio na avaliação da governança de dados e na definição de correções e novos controles.

IA como acelerador (e como fator de risco)

O mercado deixa evidente que soluções de Inteligência Artificial vêm sendo incorporadas com rapidez para elevar produtividade, desempenho e velocidade de resposta. Na prática, o que mais faz diferença é o impacto direto na rotina: maior agilidade em tarefas repetitivas, menos retrabalho e respostas muito mais rápidas, especialmente na análise de informações e na produção de materiais. Quando bem utilizada, a IA realmente libera tempo para foco em estratégias e decisões de maior valor.

Novas tecnologias, porém, também ampliam riscos. Sem uma governança de dados sólida, aumentam as chances de erros, geração de informações incorretas e alucinações, comprometendo a qualidade dos modelos de IA. A conclusão é simples: sem governança, não existe IA confiável.

A Gartner aponta que 60% dos projetos de IA devem ser abandonados até 2026 pela falta de dados preparados, e 63% das empresas afirmam não ter segurança de que suas práticas são adequadas ao uso de IA. [4]

Esse movimento já aparece nas demandas do dia a dia, com solicitações que não tratam apenas da governança de dados, mas também da governança de IA de forma integrada.

Responsabilidade integrada

Até pouco tempo atrás, a Governança de Dados era vista como uma responsabilidade exclusiva da área de TI. Com o amadurecimento do tema, ficou claro que governança envolve pessoas, processos, responsabilidades, decisões e tecnologia, e por isso precisa ser tratada de forma integrada.

Para que a governança funcione na prática, alguns passos são essenciais:

• Mapear as fontes de dados e identificar claramente seus proprietários;
• Definir papéis formais, como data owners, data stewards e a liderança de dados (como o CDO);
• Estabelecer políticas corporativas de qualidade, acesso, segurança e retenção;
• Engajar tanto as áreas de negócio quanto a alta administração.

Antes de avançar, vale refletir: seus dados já estão mapeados? Há responsáveis definidos por cada domínio? Existem funções formais para controlar e monitorar os dados? As ferramentas utilizadas são seguras e bem configuradas? As integrações estão mapeadas e monitoradas?

A área de TI tem papel fundamental nesse processo. Em muitos casos, atua diretamente na sustentação das ferramentas de gestão de dados e, dependendo da estrutura organizacional, concentra especialistas responsáveis por temas como catálogo de dados, garantia de qualidade, classificação, monitoramento de integrações e gestão de acessos. Essa atuação técnica complementa as responsabilidades de negócio e ajuda a sustentar uma governança consistente.

Frameworks que sustentam uma governança robusta

Já é amplamente conhecido, mas vale reforçar que existem frameworks reconhecidos e validados que orientam a implementação de uma boa governança de dados:

• ISO 38505 
  Conecta princípios de governança corporativa ao uso e à proteção dos dados;
• DAMA‑DMBOK
  É referência global para estruturar governança, qualidade, metadados, arquitetura e todo o ciclo de vida da informação.

Esses frameworks não competem entre si. Eles se complementam e funcionam como guias que ajudam a estabelecer boas práticas e a criar uma base sólida para um processo eficaz de governança de dados.

Auditoria Interna como aliada estratégica

A Auditoria Interna assume um papel relevante no monitoramento da eficácia da Governança de Dados dentro do modelo de governança corporativa. Essa atuação contribui para benefícios importantes, como:

Identificação de gaps de qualidade, segurança e controles;

• Avaliação de riscos e apoio na priorização do que realmente é crítico;
• Fortalecimento da confiança nos dados utilizados em relatórios corporativos;
• Suporte à conformidade regulatória, como a LGPD, e ao uso ético dos dados e da IA.

Além do monitoramento, a Auditoria Interna também apoia a orientação das áreas, demonstra oportunidades de melhoria e contribui diretamente para a geração de valor no processo.

Conclusão

Governança de dados deixou de ser uma opção para qualquer empresa que depende de informação e precisa se manter saudável no mercado. Organizações que tratam dados como um ativo estratégico, e não como um processo de suporte, avançam mais rapidamente, reduzem riscos, ganham eficiência, aceleram a inovação, tomam decisões melhores e fortalecem a confiança.

Quem ignora o tema enfrenta o movimento oposto: perda de credibilidade, retrabalho crescente e impactos diretos no desempenho do negócio, resultando em decisões cada vez mais questionáveis.

Em um ambiente competitivo, no qual os dados se tornam mais relevantes a cada ano, manter controle sobre esse ativo é essencial. Não se trata mais de uma escolha, mas de um fator determinante para a sustentabilidade e para a capacidade de gerar valor.