No coração da economia baseada em informação, dados são ativos cada vez mais valiosos para as organizações. Porém, ao contrário do que pode parecer, o volume de dados não é tudo. O verdadeiro diferencial competitivo está na forma como eles são utilizados com rapidez e confiança. A velocidade fornece respostas em tempo real para equipes de negócios tomarem decisões mais rápidas e permite fornecer experiências muito mais personalizadas para os clientes. Já a confiança viabiliza decisões realmente eficazes e precisas. O problema é que, na maioria das vezes, essas necessidades entram em conflito.
Organizações que focam apenas em velocidade recorrem a integrações manuais e soluções isoladas que funcionam no curto prazo, mas geram inconsistência, perda de controle e falta de escalabilidade. Por outro lado, instituições que priorizam somente a confiança criam regras tão rígidas que bloqueiam a inovação, reduzem a autonomia das equipes e dificultam a adaptação ao mercado. Encontrar o equilíbrio entre esses elementos é o que diferencia uma gestão de dados reativa de uma estratégia de dados moderna, proativa e orientada para geração de valor.
Nesse cenário, a governança de dados se torna fundamental. Ela unifica processos, políticas, padrões e responsabilidades em relação aos dados para garantir qualidade, segurança, acessibilidade e rastreabilidade de forma escalável, assegurando que as informações sejam bem gerenciadas durante todo o seu ciclo de vida. Quando efetiva, permite que os ativos certos cheguem às mãos certas, no tempo certo e com o contexto adequado para gerar impacto na evolução dos negócios.
A governança pode parecer complexa, mas há seis passos essenciais que permitem uma implementação eficaz:
1 – Identifique os dados e sua movimentação: Busque, localize e crie perfilamentos dos dados para compreender sua estrutura e o conteúdo. Ter clareza sobre o que existe e onde está cada dado é essencial para aplicar políticas de forma consistente.
2 – Padronize as informações: Estabeleça e implemente formatos, definições e estruturas consistentes. Uma linguagem comum, com terminologias padronizadas, reduz conflitos entre áreas e evita interpretações divergentes.
3 – Consolide: Elimine redundâncias e inconsistências de dados. Ter uma única “versão da verdade” cria a base para que a governança atue de forma centralizada e coerente em toda a organização. A unificação de dados dispersos elimina duplicidades e conflitos, permitindo que políticas, métricas e processos sejam aplicados consistentemente.
4 – Defina responsabilidades: Estabeleça proprietários de dados, funções claras e políticas relacionadas à gestão, garantindo que cada área – e profissional – saiba seu nível de autoridade e obrigação sobre os dados.
5 – Operacionalize a governança: Integre as práticas de governança e qualidade de dados diretamente nos fluxos de trabalho diários e sistemas utilizados pelos colaboradores, parceiros e clientes, garantindo que sejam aplicadas de forma contínua e integrada em todos os processos.
6 – Observe e aja: Faça revisões e avaliações periódicas, ajustes estruturados e tenha um compromisso contínuo com a qualidade e integridade dos dados.
A partir dessas práticas, as organizações transformam a governança de dados em uma alavanca de inovação, que evolui conforme surgem novas tecnologias, modelos de negócio e regulamentações. No entanto, é preciso considerar que, com os dados cada vez mais abrangentes e complexos, não é possível direcionar as responsabilidades apenas ao time de TI. Os stakeholders de dados e analytics precisam atuar juntos para que todo o processo funcione. Nesse contexto, a alfabetização de dados entra como um recurso estratégico para proporcionar um maior entendimento coletivo, ao mesmo tempo que evidencia as particularidades e o contexto das informações de cada unidade de negócios, viabilizando mais autonomia às áreas com responsabilidade.
E, indo muito além, as empresas devem contar com automação e Inteligência Artificial (IA) como fortes aliadas. Ferramentas orientadas por IA permitem aplicar políticas de forma proativa, detectar falhas com mais rapidez e efetuar correções quando for preciso. Além disso, podem elevar a qualidade dos dados, auxiliando na identificação de pontos críticos para melhorias nas bases de dados considerando o contexto adequado para as áreas de negócio e fluxos de trabalho.
Tudo isso ajuda a manter a governança viva e adaptável, mesmo diante de volumes massivos de informação, acelerando a implementação dessa prática de forma efetiva. A partir disso, a governança de dados poderá proteger os ativos de informação e criar bases sólidas que possibilitam escalar soluções de inteligência artificial, personalizar experiências, acelerar decisões e manter a competitividade em um mercado em constante transformação. Com a governança, as empresas ganham um novo poder: transformar dados em resultados de negócio reais, sustentáveis e confiáveis.
*Por Cesar Ripari, Diretor Sênior de Pré-Vendas da Qlik para a América Latina.
