O custo de não governar: o caos analítico
O “caos analítico” é o estado padrão da maioria das empresas antes da governança. Ele se manifesta de formas clássicas:
- Relatórios conflitantes: Vendas reporta “100” e o Financeiro reporta “95” para a mesma métrica.
- “Caça ao dado”: Analistas de BI gastam 80% do seu tempo procurando e limpando dados, e apenas 20% analisando.
- Insegurança (LGPD): Dados sensíveis de clientes espalhados em planilhas e bancos de dados sem controle de acesso.
Tentar implementar um projeto de BI (como Power BI) ou IA em cima desse caos é como construir um prédio em um pântano.
Pilar 1: Governança como fonte de confiança (qualidade)
O primeiro papel da Governança de Dados é garantir a Qualidade de Dados (Data Quality). Ela responde à pergunta: “Posso confiar neste número?”.
Isso é feito na prática através de:
- Master data management (MDM): define a “fonte única da verdade” (single source of truth). Garante que um “cliente” ou “produto” seja o mesmo em todos os sistemas.
- Data stewards (curadoria): aloca “donos” para os dados (ex: o Financeiro é dono do “dado de faturamento”). Eles são responsáveis por definir as regras de negócio e garantir sua precisão.
- Validação e limpeza: implementa as rotinas de Engenharia de Dados que corrigem inconsistências (ex: “SP” vs. “São Paulo”) antes que cheguem ao BI.
Resultado estratégico: confiança. O C-Level para de questionar o número e começa a discutir a estratégia que o número sugere.
Pilar 2: Governança como acelerador de BI (agilidade)
Ao contrário do mito, a governança acelera o BI. O maior gargalo em novos relatórios é o tempo que o analista leva para descobrir quais dados usar.
A prática: A implementação de um data catalog (catálogo de dados). Pense no catálogo como um “Google” interno para os dados da empresa. O analista pode pesquisar por “receita líquida” e o catálogo informa:
- Onde o dado está (tabela, banco de dados).
- O que ele significa (a definição do data steward).
- Quem é o dono.
- Qual a sua linhagem (data lineage) – de onde ele veio e como foi transformado.
Resultado estratégico: agilidade. Um novo dashboard que levaria 6 semanas de “investigação” agora leva 1 semana de desenvolvimento, pois a “caça ao dado” foi eliminada.