O que é Governança de Dados?

Governança de dados é o framework abrangente de estratégias, políticas e regras criado para garantir a segurança, disponibilidade, integridade e conformidade dos ativos de dados corporativos. Uma governança de dados eficaz garante que os dados permaneçam utilizáveis, acessíveis e protegidos — e que não sejam usados indevidamente, alterados ou roubados. Muitas organizações baseiam sua infraestrutura e seus controles de governança de dados em regulamentações de conformidade.

Com sistemas de AI agora processando dados corporativos em escala, os frameworks de governança também precisam abordar a qualidade dos dados de treinamento, a transparência do modelo e o viés algorítmico. Uma boa governança reduz o risco de comprometimento e evita violações de privacidade de dados, multas e danos à reputação.

O principal objetivo da governança de dados é promover integridade dos dados, conformidade e valor para o negócio. A integridade dos dados é necessária para consistência, produtividade e receita. Sem governança de dados para supervisionar a integridade, uma organização pode ter dados inconsistentes entre bancos de dados, plataformas e departamentos. Quando sistemas de AI treinam com esses dados inconsistentes, eles aprendem e replicam esses erros na velocidade da máquina em milhares de decisões.

Suponha que as áreas de vendas, atendimento ao cliente e expedição tenham endereços diferentes para o mesmo cliente. Após uma venda, o pacote é entregue no endereço errado, mas quando o cliente entra em contato para reclamar, o atendimento ao cliente tem o endereço correto cadastrado. Um mecanismo de recomendação com AI treinado com esses dados incorretos poderia então sugerir opções de entrega erradas para outros clientes. O problema original se multiplica em toda a sua base de clientes.

Outro motivo para a governança de dados é a conformidade. Regulamentos de conformidade normalmente exigem uma infraestrutura de integridade de dados que assegure que os dados dos clientes sejam devidamente monitorados e mantidos. A AI adiciona outra camada de complexidade porque os reguladores agora analisam com rigor como sistemas automatizados usam dados pessoais para tomar decisões. Entre as principais normas de conformidade que tratam da integridade de dados do consumidor estão o GDPR da União Europeia, o California Consumer Privacy Act (CCPA) e regulamentações emergentes de privacidade no mundo todo — incluindo, no Brasil, a LGPD. As organizações podem enfrentar multas de até 4% da receita global em caso de violações graves — potencialmente chegando a milhões de dólares.

A inteligência artificial amplia os princípios tradicionais de governança de dados para um território mais complexo. Enquanto a governança de dados padrão foca em precisão, acessibilidade e conformidade, à governança de AI adiciona camadas de preocupação em torno da qualidade dos dados de treinamento, transparência do modelo e viés algorítmico. Você não está apenas perguntando se seus dados estão seguros e em conformidade; você também está preocupado com a integridade deles. Você está se perguntando se eles vão produzir resultados de AI generativa justos e confiáveis.

Essa distinção importa porque os sistemas de AI aprendem com padrões históricos de dados. Se esses dados contêm vieses ou imprecisões, sua AI vai amplificar essas falhas em escala. A governança tradicional trata os dados como um ativo estático a ser protegido e organizado. A governança de AI trata os dados como um ingrediente dinâmico que molda como as máquinas tomam decisões. Isso significa que você precisa de controles mais rigorosos de linhagem de dados (data lineage), auditorias regulares de vieses e documentação clara de quais dados treinaram quais modelos. O risco é maior porque decisões de AI muitas vezes acontecem sem revisão humana no loop.

Os dados se tornaram a fonte de risco de segurança que mais cresce na era da AI, e sistemas de AI são amplificadores poderosos desse risco. Eles pegam quaisquer dados que você forneça e os escalam por milhares ou milhões de decisões. Se seus dados forem precisos e bem governados, a AI pode entregar resultados impressionantes. Mas se seus dados tiverem lacunas, vieses ou vulnerabilidades de segurança, a AI vai ampliar esses problemas mais rápido do que qualquer equipe humana conseguiria detectar.

Uma governança de dados ruim cria um efeito cascata de riscos de AI.

• Dados de treinamento enviesados produzem resultados discriminatórios em algoritmos de recrutamento, concessão de crédito ou atendimento ao cliente.
• Controles de segurança inadequados expõem dados sensíveis durante o treinamento de modelos.
• Lacunas de conformidade deixam você vulnerável quando reguladores auditam como seus sistemas de AI tratam informações pessoais.

Esses problemas são ainda mais críticos em setores regulados como saúde, finanças e serviços jurídicos, onde erros de AI trazem consequências sérias. CISOs e diretores de TI enfrentam pressão crescente para provar que suas implantações de AI são responsáveis. Conselhos e reguladores querem evidências de que modelos são treinados de forma ética e protegidos corretamente.

Itir Clarke, Product Marketing Group Manager da solução de Segurança de Informações e Nuvem da Proofpoint, resume: “Comece com uma governança de dados forte.” Quando o assunto é gerenciar privacidade de dados em sistemas de AI, “Mantenha um inventário claro e atualizado de todos os conjuntos de dados usados em AI. Saiba de onde vêm seus dados, o que eles incluem, quem pode acessá-los e como estão sendo usados”, ela recomenda.

A realidade é simples: não existe AI confiável sem governança de dados confiável. Na prática, as duas coisas são inseparáveis, mesmo que o organograma da sua empresa as trate como iniciativas distintas.

A governança de dados não é apenas sobre conformidade; ela ajuda as organizações a gerenciar melhor seus dados. Como cada organização tem requisitos e padrões próprios, um plano de governança de dados deve definir objetivos adaptados para atender às necessidades específicas. Esses objetivos se tornam ainda mais críticos conforme organizações implantam sistemas de AI que dependem de dados de alta qualidade e bem governados. Ao desenhar uma estratégia, os objetivos de governança de dados devem ajudar a:

• Permitir melhores decisões sobre armazenamento de dados, acesso autorizado e gestão.
• Reduzir problemas de integridade garantindo consistência dos dados em todos os locais de armazenamento.
• Proteger os interesses das partes interessadas (stakeholders) dos dados.
• Treinar funcionários, fornecedores e stakeholders sobre boas práticas de segurança de dados e exigências de conformidade.
• Estabelecer padrões de gestão de dados para que as estratégias possam ser repetidas com sucesso.
• Otimizar a eficiência operacional, reduzindo custos.
• Criar processos transparentes.
• Permitir inovação orientada por dados mantendo segurança e conformidade.
• Apoiar iniciativas de transformação digital por meio de gestão de dados confiável.

Projetar e implementar governança de dados tem um custo. Mas também traz benefícios claros. Dois dos maiores são melhorar processos de dados e proteger dados privados contra uso indevido. Veja alguns benefícios específicos de uma boa governança de dados:

• Menos inconsistências entre relatórios e aplicações que dependem de dados.
• Menos erros de digitação (data entry) e alterações indevidas nos dados.
• Consistência entre métricas de desempenho que determinam estratégias futuras de performance.
• Melhor monitoramento e supervisão de dados sensíveis organizacionais e de consumidores.
• Melhoria da qualidade e da acessibilidade dos dados em toda a organização.
• Maior valor dos dados por melhor qualidade, acessibilidade e usabilidade.
• Redução do risco de violação de dados, não conformidade e danos reputacionais por falhas envolvendo AI.
• Melhor tomada de decisão com base em fontes de dados confiáveis.
• Maior confiança nas saídas de modelos de AI por meio de dados de treinamento confiáveis.
• Adoção segura de AI generativa e modelos de linguagem de grande porte (LLMs) sem expor dados sensíveis.
• Melhor alinhamento com arquiteturas de segurança Zero Trust e princípios de segurança centrada em pessoas.

A governança de dados consiste em vários componentes interconectados que formam um framework abrangente para gerenciar e proteger os ativos de dados da organização. À medida que a AI se torna central nas operações, esses elementos precisam se expandir para abordar treinamento de modelos, equidade algorítmica e tomada de decisão automatizada.

Estratégia e Framework de Dados

Um framework de governança bem definido estabelece a base com objetivos claros, princípios orientadores e metas mensuráveis alinhadas à estratégia organizacional. Isso inclui desenvolver declarações de missão e métricas específicas para avaliar o sucesso. Para organizações que implementam AI, o framework também deve definir casos de uso aceitáveis, limites de risco e princípios de AI responsável.

Papéis e Responsabilidades

Uma definição clara de propriedade (ownership) e responsabilidade pelos dados é essencial, com papéis específicos incluindo Data Owners, Data Stewards e Data Custodians. Um Conselho de Governança de Dados, geralmente composto por lideranças de várias áreas, supervisiona a implementação da estratégia e as decisões de política. Implantações de AI exigem papéis adicionais, como responsáveis por ética em AI (AI Ethics Officers) ou lideranças de governança de modelos (Model Governance Leads), para garantir que os dados de treinamento atendam a padrões de qualidade e equidade.

Políticas e Padrões

As organizações devem estabelecer políticas abrangentes que orientem a gestão de dados, incluindo padrões de qualidade de dados, protocolos de segurança e requisitos de conformidade. Essas políticas criam uma abordagem padronizada para o tratamento de dados em toda a empresa.

Gestão da Qualidade de Dados

Processos robustos para monitorar, medir e melhorar a qualidade dos dados garantem precisão e confiabilidade dos ativos de dados. Isso inclui implementar procedimentos de validação e técnicas de limpeza de dados (data cleansing) para manter padrões elevados. Sistemas de AI exigem controles de qualidade ainda mais rígidos, porque o machine learning propaga dados ruins.

Gestão de Viés e Equidade

Modelos de AI podem perpetuar vieses presentes nos dados de treinamento. Por isso, as organizações precisam impor processos sistemáticos para identificar possíveis vieses em conjuntos de dados antes do início do treinamento. Isso inclui auditorias frequentes dos outputs do modelo entre grupos demográficos, testes para padrões discriminatórios e procedimentos de correção quando resultados injustos são detectados.

Segurança e Privacidade

Mecanismos de proteção devem resguardar informações sensíveis por meio de classificação adequada, controles de acesso e procedimentos de gestão de risco. A AI introduz novos vetores de ataque, como data poisoning (“envenenamento de dados”), em que adversários manipulam dados de treinamento para corromper o comportamento do modelo. Protocolos de segurança devem proteger tanto os datasets armazenados quanto os prompts/consultas enviados aos sistemas de AI. Esse componente assegura conformidade regulatória enquanto mantém a acessibilidade dos dados para usuários autorizados.

Catálogo de Dados e Gestão de Metadados

Um catálogo de dados centralizado documenta e rastreia ativos de dados, seus relacionamentos e metadados associados. Isso permite melhor entendimento de linhagem de dados (data lineage), especificações técnicas e contexto de negócio. Para governança de AI, o catálogo deve rastrear quais datasets treinaram quais modelos, históricos de versões dos dados de treinamento e quaisquer limitações ou vieses conhecidos em datasets específicas.

Auditabilidade e Medição de Performance

As organizações devem implementar indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas para avaliar a eficácia do programa de governança de dados. Manter logs detalhados de acesso a dados, eventos de treinamento de modelos e outputs de decisões é essencial para conformidade regulatória. Essas medições ajudam a acompanhar o progresso e identificar oportunidades de melhoria no framework de governança. Reguladores cada vez mais exigem que as organizações expliquem como sistemas de AI tomam decisões, então documentação abrangente e versionamento se tornam necessidades legais — e não apenas boas práticas opcionais.

Em uma era em que uma organização pode armazenar milhões de registros de consumidores, a governança de dados ajuda a manter a privacidade e a integridade desses registros. A governança de dados beneficia consumidores e a organização, garantindo que os procedimentos estejam em conformidade.

Toda organização deveria ter uma estratégia de governança de dados, mas alguns setores se beneficiam mais por causa do tipo de dados armazenados e de como sistemas de AI processam esses dados.

• Medicina: a HIPAA regula fortemente informações de pacientes. Prescrições, imagens, dados de contato e serviços sensíveis devem ser protegidos contra uso indevido e acesso não autorizado, ao mesmo tempo em que se habilita o compartilhamento seguro de dados entre provedores de saúde.
• Gestão de riscos: Big data em análises de gestão de risco precisa ser protegido e bem administrado para garantir a precisão dos resultados, permitindo que consultorias tomem decisões eficazes e mantenham conformidade regulatória.
• Bancos: erros em dados financeiros podem afetar o sustento do consumidor e até levar bancos a fechar. A governança de dados garante que transações e saldos estejam corretos em todas as plataformas e que informações do consumidor sejam protegidas de acordo com regulamentações financeiras.
• AI e machine learning: organizações que implantam AI precisam de governança para rastrear quais datasets treinaram quais modelos e garantir que dados de treinamento estejam livres de viés. Sem governança adequada, empresas correm o risco de implantar modelos que tomam decisões discriminatórias ou expõem dados sensíveis por meio dos outputs do modelo. Isso se torna especialmente crítico ao usar ferramentas de AI generativa e agêntica que processam informações proprietárias do negócio ou dados de clientes.
• Agricultura: muitas organizações agrícolas usam sistemas legados que não protegem nem governam adequadamente os dados. Um plano de governança da informação protege sistemas atuais e legados que armazenam dados.
• Serviços em nuvem: organizações dependem cada vez mais de infraestrutura em nuvem, exigindo frameworks robustos para gerir dados em ambientes híbridos e multi-cloud mantendo segurança e conformidade.

As organizações normalmente estabelecem uma estrutura de liderança de governança de dados, muitas vezes liderada por um Chief Data Officer (CDO) ou Chief Information Officer (CIO), para supervisionar iniciativas estratégicas de dados e garantir conformidade com padrões de segurança. O CDO trabalha com um gerente de governança de dados para liderar uma equipe que planeja procedimentos, desenvolve automação e define políticas.

Outras partes podem estar envolvidas na governança de dados. Por exemplo, um comitê pode definir padrões e políticas por meio de votação para aprovar mudanças nesses procedimentos. Os colaboradores executam as regras do comitê e são responsáveis por garantir que os padrões sejam seguidos.

Um framework de governança de dados inclui todos os processos, políticas e pessoas envolvidos na gestão de dados e na manutenção de sua integridade. Um framework de governança de dados abrange:

• Consistência em todas as visões de dados, permitindo que as organizações atualizem e adicionem dados.
• Um plano que destaque todas as políticas e mantenha procedimentos consistentes.
• Uma “fonte única da verdade” que responda a todas as perguntas e ajude as equipes a determinar a forma correta de lidar com desafios específicos.
• Metodologias padronizadas para gestão e validação de qualidade de dados, com rigor adicional para datasets que alimentam sistemas automatizados.
• Controles de acesso baseados em função (RBAC) e protocolos de autenticação para garantir acessibilidade adequada aos dados.
• Integração com frameworks existentes de segurança e conformidade.
• Procedimentos claros para gestão do ciclo de vida dos dados.

O planejamento e a implementação de uma estratégia de governança de dados geralmente acontecem em fases. A forma de implementação depende da infraestrutura interna, setor, procedimentos internos, tecnologia e localização dos dados.

• Fase 1: Avalie a maturidade da governança de dados da sua organização e os requisitos regulatórios. Se você não tiver alguém no time que entenda de governança de dados, considere apoio de consultores externos.
• Fase 2: Com ajuda de consultores ou equipe interna, audite os dados quanto à localização, usabilidade, disponibilidade e permissões de acesso, tanto em ambientes on-premises quanto em nuvem.
• Fase 3: Identifique a propriedade dos dados e determine papéis e responsabilidades de governança, incluindo data stewards e custodians.
• Fase 4: Desenvolva definições de dados e determine se os dados estão armazenados e mantidos no melhor local, considerando requisitos de segurança, conformidade e acessibilidade.
• Fase 5: Implemente programas de treinamento para usuários e stakeholders sobre novos padrões, políticas e a importância da governança de dados. À medida que organizações adotam mais ferramentas de AI, elas devem incluir orientações sobre como a governança de dados protege contra riscos comuns em sistemas automatizados.
• Fase 6: Monitore os dados e revise métricas para determinar se os padrões devem ser ajustados e melhorados usando ferramentas e dashboards automatizados.

Algumas boas práticas que você pode seguir para reduzir indisponibilidade e frustração:

• Comece pequeno e defina objetivos alcançáveis para melhorar continuamente.
• Designe responsáveis pelos procedimentos para que todos possam fazer parte do processo e alcançar sucesso.
• Atribua papéis e responsabilidades a cada data owner e gestor.
• Implemente programas contínuos de treinamento e conscientização em governança de dados.
• Mapeie ferramentas e infraestrutura junto com os dados para ter uma visão clara de onde eles são usados, incluindo quaisquer sistemas de AI ou machine learning que consomem dados.
• Priorize primeiro os dados mais críticos para garantir que as mudanças impactem significativamente a maturidade da governança da informação.
• Desenvolva procedimentos e políticas de controle disponíveis para quem precisa deles.
• Use métricas para identificar fragilidades e oportunidades de melhoria.
• Comunique-se com frequência com todas as pessoas envolvidas na governança de dados.
• Revise e atualize políticas regularmente para acompanhar regulamentações em evolução, especialmente à medida que regras de AI surgem em diferentes jurisdições.
• Implemente ferramentas automatizadas de descoberta e classificação de dados.

Como em qualquer iniciativa nova, implementar uma estratégia de governança de dados tem desafios. Soluções adequadas podem resolver alguns cenários internamente, enquanto outros podem exigir ajuda externa de consultores. Antes de iniciar sua jornada de governança de dados, considere estes desafios comuns:

• Recursos limitados: organizações pequenas e médias têm dificuldade em encontrar profissionais internos com conhecimento e habilidades para implementar um plano de governança de dados. Os administradores atuais podem já estar sobrecarregados e não ter disponibilidade para assumir outra responsabilidade. Embora a automação e ferramentas de AI possam ajudar, as organizações ainda precisam de pessoal qualificado; por isso, muitas precisam de suporte externo para começar.
• Complexidade de dados: organizações enfrentam desafios com a adoção de tecnologia, barreiras de comunicação, migração para nuvem e ambientes híbridos, criando dados dispersos em múltiplas plataformas. Implantações de AI adicionam outra camada, pois modelos exigem acesso a datasets diversos em toda a organização.
• Ausência de liderança: mesmo equipes familiarizadas com governança de dados precisam de direção e liderança para implantá-la. Um líder eficaz educa usuários e implementa a estratégia do início ao fim.
• Requisitos de negócio definidos: o primeiro passo para definir políticas de dados é entender requisitos de negócio. Isso exige criar casos de uso e compreender como os dados são utilizados em toda a organização.
• Qualidade de dados: dados de baixa qualidade comprometem a integridade e dificultam a definição de ownership. Quando sistemas de AI treinam com dados de baixa qualidade, eles amplificam erros e produzem outputs pouco confiáveis. Pode ser necessário organizar e melhorar os dados antes de criar um plano de governança.
• Dispersão de dados (data sprawl): O crescimento do negócio pode resultar em dados mal gerenciados e espalhados pela organização, especialmente em serviços de nuvem e aplicações de terceiros. O data sprawl compromete o controle de todos os dados, podendo resultar em dados não considerados durante uma auditoria.

Governança de dados e gestão de dados desempenham papéis distintos, porém complementares, na estratégia de dados de uma organização. Entender as diferenças ajuda as equipes a operar com mais eficiência mantendo segurança de dados e conformidade.

Foco estratégico vs. tático

A governança de dados cria o framework estratégico — definindo regras, políticas e padrões — sobre como os dados devem ser tratados em toda a organização. A gestão de dados foca na execução tática dos processos do dia a dia de armazenamento, organização e manutenção dos dados de acordo com essas diretrizes.

Processo e pessoas

A governança de dados define o modelo de decisão para uso de dados, incluindo padrões de qualidade, políticas de acesso e requisitos de conformidade. Em geral, envolve stakeholders de negócio e especialistas de domínio que definem a direção estratégica. A gestão de dados cuida da execução prática por meio de times técnicos que implementam soluções de armazenamento, medidas de segurança e processos de integração de dados.

Trabalhando em conjunto

Pense na governança de dados como o projeto (blueprint) e na gestão de dados como a construção. A governança estabelece quem pode fazer quais ações com os dados, em quais circunstâncias e para quais finalidades. A gestão coloca essas decisões em prática por meio da implementação técnica e operações diárias. Ambos devem trabalhar em harmonia para criar uma estratégia eficaz que proteja informações sensíveis e habilite objetivos de negócio, incluindo a implantação segura de sistemas de AI que dependem de dados corporativos.

Tecnologia e ferramentas

Enquanto a governança foca em ferramentas de gestão de políticas e documentação, a gestão usa soluções técnicas para armazenamento, processamento e implementação de segurança de dados. Essa abordagem abrangente permite que a governança guie a estratégia geral enquanto a gestão executa tecnicamente.

A governança de dados é construída sobre pilares críticos para uma estratégia bem-sucedida. Ao desenhar uma estratégia de governança de dados, inclua os seguintes pilares:

• Pessoas e cultura: as pessoas que assumem ownership dos dados fazem a governança dar certo. Uma estratégia bem-sucedida exige que todos entendam a importância da governança da informação e o que podem fazer para garantir proteção e integridade dos dados corporativos por meio de uma cultura orientada a dados.
• Processos: realize todas as ações necessárias para garantir que a governança e a integridade dos dados sejam eficazes e bem testadas. Os processos devem ser padronizados, documentados e automatizados quando possível.
• Expertise: especialistas no assunto (SMEs) e data stewards fornecem orientação e supervisão essenciais. Eles garantem que os processos sejam eficazes e disseminam procedimentos consistentes.
• Tecnologia: as organizações precisam de uma infraestrutura eficaz, incluindo soluções escaláveis e integradas para monitorar e aplicar políticas. Plataformas modernas de governança de dados devem oferecer automação, monitoramento de conformidade e análises em tempo real, integrando-se aos sistemas existentes. A governança de dados para AI também deve rastrear a linhagem de dados para treinamento de modelos e dar visibilidade de como sistemas automatizados usam informações sensíveis.

A conformidade com múltiplas regulamentações pode ser difícil para uma organização sem expertise interna. Consultores externos com proficiência em regulamentações específicas podem colocar a organização no caminho de um planejamento e práticas eficazes de governança de dados.

Plataformas modernas de governança de dados oferecem soluções integradas para descoberta, classificação, monitoramento e relatórios de conformidade. Essas ferramentas podem automatizar tarefas rotineiras, fornecer insights em tempo real e escalar com as necessidades da organização. Algumas plataformas agora incluem capacidades específicas para AI, como detecção de vieses em datasets de treinamento e monitoramento do comportamento do modelo. Fornecedores também podem oferecer expertise em implementação, treinamento e suporte contínuo para garantir a adoção bem-sucedida de práticas de governança de dados.

A Proofpoint oferece soluções abrangentes de segurança de dados que apoiam suas iniciativas de governança de dados em e-mail, aplicações em nuvem e endpoints. Nossa plataforma ajuda as organizações a descobrir, classificar e proteger dados sensíveis, mantendo a visibilidade de como as informações fluem pelo seu ambiente. Isso se torna especialmente crítico à medida que você implanta sistemas de AI que precisam acessar dados corporativos sem comprometer segurança ou conformidade. A abordagem da Proofpoint alinha proteção de dados a frameworks de governança para que você possa gerenciar riscos com confiança enquanto habilita inovação de negócio. Para saber mais, entre em contato com a Proofpoint.