No setor financeiro, o gerenciamento de dados deixou de ser apenas uma tarefa operacional e passou a ser um elemento fundamental na rotina das empresas.
A capacidade de coletar, organizar, tratar e distribuir informações com qualidade sustenta decisões críticas como concessão de crédito, gestão de riscos, prevenção à fraude, personalização de serviços, entre muitas outras.
Nos eventos com líderes do setor, o tema surge de forma recorrente. Afinal, sem uma base de dados sólida, integrada e confiável, torna-se impossível compreender o comportamento dos clientes, antecipar necessidades ou responder com agilidade às transformações do mercado.
Além disso, cresce a preocupação com a qualidade da informação desde a origem, o princípio de "trash in, trash out" nunca foi tão verdadeiro: se o dado chega corrompido ou inconsistente, nem o melhor modelo de IA será capaz de gerar valor real.
Neste artigo, entenderemos os principais fundamentos do gerenciamento de dados, os desafios práticos enfrentados pelo setor financeiro e como as instituições estão evoluindo nessa questão.
O que é gerenciamento de dados e por que ele é crucial no setor financeiro
Gerenciar dados é estruturar, organizar, armazenar e disponibilizar informações internas e externas de forma segura, integrada e acessível. Na prática, é garantir que os dados estejam prontos para uso inteligente por diferentes áreas da organização.
No setor financeiro, essa capacidade de gestão é decisiva, com o aumento no volume de informações e transações, torna-se essencial contar com arquiteturas robustas, automações e ferramentas que ajustem a capacidade de forma dinâmica, sem intervenção manual.
A governança de dados também deve atender às exigências legais. A LGPD impõe responsabilidades claras às instituições, o que reforça a necessidade de processos bem definidos e seguros desde a coleta até o uso das informações.
O que envolve o gerenciamento de dados?
O gerenciamento de dados envolve a coleta, organização, armazenamento, processamento, distribuição e governança das informações dentro de uma organização.
Cada etapa desempenha um papel essencial na preservação da qualidade, segurança e utilidade dos dados. As principais etapas de todo um ciclo, são:
Coleta de dados
A coleta é a etapa inicial, e uma das mais críticas, do processo. Com o crescimento exponencial na geração de informações, contar com uma estrutura robusta é indispensável. Ela permite capturar os dados com agilidade e garantir sua precisão desde a origem.
Armazenamento e categorização
Os dados coletados precisam ser armazenados de maneira estruturada. Mas apenas guardar não é suficiente: a categorização é essencial para facilitar a busca e o uso eficiente.
Sem isso, localizar informações específicas se torna uma tarefa improdutiva, comprometendo a agilidade dos processos e a tomada de decisão.
Nesse contexto, a definição de camadas dentro da arquitetura de dados contribui para uma gestão mais eficiente. Conceitos como o data mesh ajudam a organizar os dados por estágios, como:
- Dado bruto: sem tratamento inicial.
- Dado limpo: com remoção de nulos e tratamento de tipagem.
- Dado transformado: pronto para alimentar modelos e análises.
- Dado pronto: na melhor forma para representar uma dimensão.
- Dado disponível: acessível no ambiente de dados da organização, pronto para ser consumido por usuários, modelos ou sistemas.
Além de todos esses estágios, políticas bem definidas de lifecycle (tempo de retenção) são igualmente importantes para cada camada, evitando custos desnecessários com volumes acumulados.
Processamento de dados
O processamento transforma dados brutos em informações. É quando se identificam padrões, tendências e anomalias, convertendo grandes volumes em insights.
É aqui que os dados deixam de ser apenas registros e passam a alimentar análises e estratégias com base em evidências.
Distribuição de dados
Os dados processados precisam chegar às áreas corretas, com a segmentação adequada e a performance necessária. A escolha dos sistemas de distribuição, seja para análise, consulta ou operação, é determinante para garantir que cada equipe receba o que precisa, no momento certo.
Governança e monitoramento
A governança de dados é um pilar essencial para a expansão responsável do uso de dados no setor. Ela define normas, políticas e responsabilidades que asseguram integridade, segurança e conformidade legal.
Em um setor altamente regulado como o financeiro, a rastreabilidade das decisões, e dos dados que as sustentam, não é apenas desejável, mas obrigatória.
Com a ampliação do uso da IA, cresce também a relevância de práticas estruturadas de governança desde o início dos projetos. A chamada governança embarcada atua como mitigadora de riscos e base para um aprendizado contínuo mais seguro.
Outro ponto crítico está na segurança e privacidade dos dados, que passam a demandar controles cada vez mais robustos. A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) estabelece diretrizes claras sobre quem pode acessar quais informações, em que contexto e com que finalidade. Garantir que os dados estejam acessíveis apenas onde e por quem se deve é hoje um dos grandes deveres.
O que ainda trava a gestão de dados no setor financeiro?
Para quem está na linha de frente, os principais entraves não estão apenas na coleta, mas na aplicação efetiva dos dados: como incorporar novas variáveis, integrar fontes externas, garantir qualidade e avançar na maturidade analítica.
São barreiras que impactam diretamente a precisão dos modelos e a velocidade na tomada de decisão, exigências cada vez mais críticas em um ambiente de negócios que não tolera atraso nem achismo.
Mas esses desafios não se restringem ao uso. Eles começam na base: a governança.
É crescente a preocupação com a rastreabilidade dos dados e das decisões tomadas por modelos de IA, tanto para fins de explicabilidade quanto para responsabilização em cenários regulatórios.
Além disso, a educação de colaboradores e clientes sobre o uso, a privacidade e a segurança dos dados surge como estratégia essencial para mitigar riscos e criar uma rede de conscientização contra vulnerabilidades e fraudes.
Integração e centralização dos dados
Com o crescimento exponencial de dados gerados por clientes e parceiros, a unificação dessas informações é um dos maiores gargalos para as instituições.
Consolidar tudo em uma fonte confiável, como um Data Lake, é fundamental para análises consistentes, mas o caminho até lá envolve uma série de obstáculos, especialmente em empresas com sistemas legados.
As dificuldades mais recorrentes são:
- dados fragmentados em diferentes sistemas ou áreas;
- ausência de uma visão única e estruturada do cliente;
- tempo elevado para integrar e disponibilizar informações em tempo real.
Expansão da capacidade analítica
Com um mercado mais dinâmico e volátil, cresce a necessidade de análises mais sofisticadas, acessíveis e voltadas à tomada de decisão. As lideranças buscam formas de ampliar a eficiência analítica sem comprometer a agilidade operacional, um equilíbrio nem sempre simples de atingir.
Alguns dos principais entraves são:
- a escolha de ferramentas que consigam lidar com o volume e a diversidade dos dados (incluindo dados não estruturados);
- a transformação de dados brutos em inteligência acionável;
- a democratização do acesso às análises, sem abrir mão da segurança e da governança.
Ainda há forte dependência de métodos tradicionais que não respondem às exigências atuais, como personalização em escala, predição de comportamento e reações rápidas às mudanças de mercado.
Adaptação tecnológica e operacional
A modernização de sistemas aparece como entrave constante. A pressão por mais agilidade em um ambiente regulado exige que a tecnologia acompanhe o ritmo das mudanças, sem descuidar da segurança e da conformidade.
Entre os desafios podemos citar:
- migração de sistemas legados para arquiteturas modernas, como nuvem;
- gestão do ciclo de vida dos dados em ambientes híbridos e multicloud;
- conformidade com requisitos de segurança, como inventário criptográfico e gestão de chaves, já com atenção à segurança quântica;
- revisão de processos operacionais para sustentar a velocidade e a complexidade da inovação.
Por onde começar o gerenciamento de dados?
Com tantos desafios, é natural surgir a pergunta: por onde começar? Abaixo, elencamos quatro primeiros passos para uma gestão de dados estruturada e sustentável:
1. Estabeleça uma cultura orientada por dados
Mais do que investir em tecnologia, é preciso mudar a mentalidade. A valorização dos dados como um ativo estratégico deve estar presente em todos os níveis da organização.
Isso exige capacitação contínua, incentivo ao uso das informações no dia a dia e governança clara. Barreiras culturais ainda são um dos principais entraves, e superá-las é essencial para transformar dados em vantagem competitiva.
2. Invista na estrutura e qualidade da informação
Dados espalhados por sistemas, desatualizados ou mal formatados comprometem qualquer esforço analítico.
O setor já reconhece a importância de processos de higienização, padronização e integração. A qualidade da informação é o alicerce para decisões melhores, uso de IA e ganho de eficiência operacional.
3. Modernize ferramentas e arquiteturas
A escalabilidade e a confiabilidade do gerenciamento de dados dependem diretamente da infraestrutura tecnológica.
Ferramentas modernas permitem automações, adaptação dinâmica de capacidade e maior segurança no tratamento da informação. Essa modernização viabiliza análises mais robustas, melhora a experiência do cliente e acelera a resposta ao mercado.
4. Defina escopos claros e responsabilidades
Nem todos os dados precisam do mesmo nível de controle. Identifique os ativos mais relevantes para o negócio e concentre os esforços neles. Estabeleça também papéis e permissões claras sobre quem pode acessar, tratar ou modificar essas informações. Essa governança reduz riscos e aumenta a eficiência do processo.
5. Capacitação
Sem pessoas preparadas, nenhuma tecnologia se sustenta. Capacite os times para usar corretamente as ferramentas, interpretar dados e tomar decisões com base neles. Estratégias de upskilling e reskilling são fundamentais para acompanhar a evolução tecnológica e manter a competitividade.
Conclusão
A gestão de dados não é mais apenas uma função operacional, é o que sustenta decisões, alimenta modelos de IA e define a vantagem competitiva. No setor financeiro, onde agilidade e precisão são determinantes, a qualidade da informação pode separar quem lidera de quem apenas acompanha o mercado.
Mais do que um desafio tecnológico, trata-se de uma mudança estratégica: transformar dados em inteligência aplicada, com segurança, escalabilidade e visão de futuro.