Governança de Dados é o conjunto de práticas, processos, políticas, papéis e tecnologias voltados para garantir que os dados de uma organização sejam bem gerenciados, confiáveis, seguros e usados de forma estratégica.

👉 Em outras palavras, é a disciplina que organiza como os dados devem ser coletados, armazenados, acessados, protegidos e utilizados, alinhando tudo isso aos objetivos de negócio e às exigências legais (como a LGPD no Brasil e o GDPR na Europa).

Os principais objetivos da Governança de Dados:

• Qualidade: assegurar que os dados sejam precisos, completos e atualizados.
• Segurança: proteger contra acessos não autorizados, vazamentos ou uso indevido.
• Disponibilidade: garantir que estejam acessíveis para quem precisa, quando precisa.
• Conformidade: atender leis e normas relacionadas a dados.
• Valor estratégico: transformar dados brutos em informações úteis para decisões de negócio.

Benefícios:

• Maior confiabilidade nas informações usadas para tomar decisões.
• Redução de riscos legais e de multas por não conformidade.
• Padronização e clareza sobre quem pode fazer o quê com os dados.
• Apoio a iniciativas de transformação digital, IA e análise de dados.
  

Exemplo prático:

Imagine um hospital. Sem governança, o mesmo paciente pode estar cadastrado várias vezes, com informações diferentes em cada sistema, dificultando o atendimento e aumentando riscos de erro.
Com governança, existe um processo que define como os dados devem ser registrados, validados e integrados, resultando em informações mais seguras e confiáveis.

Regularize sua operação, proteja seus dados e fortaleça seu negócio. Contrate um DPO.

Link do DPO – Téo Costa

Fone: (11) 9.1356-0000
email: teo.costa.corp(@)gmail.com

=====================

Definição das Regras e Qualidade de Dados

A qualidade de dados se refere a características ou atributos mensuráveis dos dados, os quais determinam sua adequação para atender às necessidades de uma organização. Ela não é uma propriedade fixa ou intrínseca, pois os dados podem sofrer alterações ao longo de seu ciclo de vida, sendo impactados por processos e pelo trabalho humano. Por isso, a qualidade de dados é influenciada por diversos fatores e deve ser monitorada continuamente.

Dimensões da Qualidade de Dados

Para avaliar a qualidade dos dados, utilizamos dimensões que permitem medir seus
atributos, de forma semelhante à medição de objetos físicos (altura, comprimento,
tamanho). Essas dimensões ajudam a definir padrões e requisitos, possibilitando
avaliações iniciais e medições contínuas. Embora diferentes autores e instituições
possam apresentar variações, algumas dimensões são amplamente aceitas:

a) Validade: garante que os valores dos dados estejam em conformidade com
padrões estabelecidos. Exemplos:

• Tipo de dados (texto, número, data).
• Intervalos (valores numéricos entre 0 e 100).
• Formatos (telefone no formato +55 99 99999-9999).
• Precisão esperada (valores com duas casas decimais).
  
  b) Completude: mede se todos os dados necessários estão presentes. Ela pode
  ser mensurada a nível de coluna, registro ou conjunto de dados. Exemplo: um
  endereço deve conter todos os campos obrigatórios, como rua, cidade e estado.
  

c) Consistência: garante que os dados mantenham a uniformidade em diferentes
registros ou sistemas, empregando a mesma abordagem de avaliação e critérios de
valoração. Exemplo: um código postal deve estar associado ao município correto.

d) Integridade: avalia se os dados estão relacionados de forma lógica, coerente e
não quebrada. Exemplo: cada estado deve pertencer a um país válido, e cada cliente
deve estar vinculado a um endereço existente.

e) Pontualidade: refere-se ao tempo que os dados precisam para se tornarem
acessíveis a um usuário após sua captura ou atualização.

f) Frequência: refere-se a data em que os dados foram atualizados pela última
vez em relação ao momento atual e a probabilidade de que ainda estejam corretos.

g) Razoabilidade: verifica se os dados correspondem a padrões ou valores
esperados. Exemplo: uma idade registrada como 150 anos não seria razoável.

h) Unicidade/Não duplicação: garante que uma entidade do mundo real seja representada apenas uma vez no conjunto de dados. Exemplo: um CPF deve ser único em um cadastro de clientes.

i) Precisão: refere-se ao quão bem os dados representam a realidade. Exemplo:
o nome de um cliente deve estar correto e sem erros de digitação.

Regras de Negócio e Qualidade de Dados

As regras de negócio descrevem como os dados devem ser tratados para atender às
necessidades organizacionais e aos requisitos externos. Essas regras são utilizadas
para definir padrões que garantam a qualidade dos dados e são alinhadas às
dimensões apresentadas.
Por exemplo, as regras de negócios para gerenciar nomes de estados de um país
poderiam ser:

Frequência – os valores de referência devem ser atualizados periodicamente, e os endereços atuais precisarão ser atualizados com os nomes atuais.

Validade – todos os nomes de estados devem possuir um valor correspondente na tabela de referência.

Completude – todos os endereços devem possuir o nome do estado.

Integridade – todos os nomes de estado devem corresponder ao nome
do país ao qual fazem parte.

Regularize sua operação, proteja seus dados e fortaleça seu negócio. Contrate um DPO.

Link do DPO – Téo Costa

Fone: (11) 9.1356-0000
email: teo.costa.corp(@)gmail.com