O papel estratégico da governança de dados no mercado financeiro: conheça os principais desafios e benefícios

Com o aumento exponencial do volume de informações geradas no setor financeiro, a governança de dados deixou de ser uma vantagem competitiva de empresas que estavam preparadas para o futuro para se tornar uma necessidade estrutural.

Este é um dos setores que mais avançaram na digitalização de seus processos, se destacando em análises de mercado por sua maturidade digital, com ganhos expressivos em eficiência operacional, planejamento e solidez em práticas de governança. 

Ao mesmo tempo, a agenda de riscos para os próximos anos aponta para um cenário de exigências crescentes: além de responder a regulamentações cada vez mais complexas, o setor precisará adotar modelos mais sofisticados de controle, conformidade e sustentabilidade. 

Nesse contexto, estruturar políticas e processos robustos de governança de dados é uma condição não apenas para operar em conformidade, mas para garantir competitividade, segurança e um crescimento sustentável. 

A seguir, falaremos um pouco mais sobre este assunto.

O que é governança de dados?

Governança de dados é o conjunto de práticas, políticas, normas e estruturas que garantem a qualidade, segurança, integridade e o uso estratégico das informações dentro de uma organização.

No mercado financeiro, onde dados alimentam desde a análise de crédito até decisões de investimento, a governança é a base para que essas informações sejam utilizadas com responsabilidade e eficiência, seja para cumprir normas do Banco Central, ou para aprimorar a experiência do cliente.

A definição do Data Governance Institute resume bem: trata-se de “um sistema de direitos de decisão e responsabilidades para processos relacionados à informação, executado com base em modelos que descrevem quem pode realizar quais ações com quais informações, quando, sob quais circunstâncias, e com quais métodos”.

O DMBoK (Data Management Body of Knowledge), referência global no tema, elenca frentes fundamentais da governança de dados, como:

• Arquitetura de Dados
• Qualidade e Segurança dos Dados
• Dados Mestres e de Referência
• Metadata
• BI e Analytics
• Gerenciamento de Conteúdo
• Desenvolvimento e Operações de Bases de Dados

Esses pilares ganham ainda mais relevância quando aplicados ao cotidiano financeiro, onde as decisões são baseadas em risco, compliance e confiança.

Por que a governança de dados é estratégica no mercado financeiro?

A governança de dados é o que permite que o mercado financeiro consiga extrair o valor real das novas tecnologias, como a inteligência artificial. A eficácia de modelos de IA, por exemplo, depende diretamente da qualidade, consistência e integridade das informações que são usadas.

Sem dados acessíveis e bem estruturados, o uso da tecnologia fica comprometido, afetando a performance de processos críticos. Isso inclui a concessão de crédito, prevenção a fraudes, análise de risco e personalização de ofertas, áreas onde a precisão é fundamental para a competitividade.

Conformidade regulatória e a confiança do mercado

A conformidade regulatória é outro ponto-chave. A atuação do Banco Central (BC) e de outras entidades exige processos transparentes e auditáveis, sustentados por dados íntegros.

Um bom exemplo disso é a crescente demanda do BC por informações detalhadas, muitas vezes retroativas. Sem uma governança estruturada, esses dados podem estar fragmentados em diferentes sistemas, gerando riscos de inconsistência, atrasos e até penalidades.

A transparência, rastreabilidade e consistência dos dados não apenas garantem a aderência às normas, mas também fortalecem a confiança junto a clientes, parceiros, investidores e reguladores.

A governança como base estratégica

Investir em infraestrutura e governança de dados não deve ser visto como uma camada adicional, mas como a base para qualquer operação orientada por dados.

É a governança que permite, por exemplo, que os dados transacionais dos clientes cheguem às áreas de negócio de forma organizada, para que decisões mais estratégicas e assertivas sejam tomadas gerando bons resultados para a organização.

Principais responsabilidades e atividades desempenhadas pela governança de dados

A governança de dados tem como principal objetivo estabelecer processos, políticas, normas e regulamentações que garantam o uso eficaz, eficiente e seguro dos dados na organização. Entre as principais responsabilidades da governança de dados, destacam-se:

Gerenciamento de dados

O gerenciamento de dados envolve atividades essenciais como armazenamento, backup, recuperação, integração e garantia da qualidade dos dados. Seu papel é garantir que as informações sejam precisas, confiáveis e acessíveis quando necessário, em todas as áreas da empresa.

Arquitetura informacional

A arquitetura informacional é a estrutura que permite a integração de dados de diversas fontes, otimizando a qualidade e assertividade na tomada de decisões. Ela é fundamental para que a empresa tenha uma visão holística dos dados disponíveis e consiga usá-los de forma estratégica para alcançar seus objetivos. 

Não se trata apenas de integrar bancos de dados, mas de entender as conexões estratégicas e continuamente melhorar a arquitetura das informações.

Segurança e qualidade dos dados

A segurança e a qualidade dos dados são essenciais para garantir decisões precisas e confiáveis. A governança de dados também estabelece medidas de segurança para proteger as informações e garantir que todos os mecanismos necessários para a sua proteção estejam implementados.

Definição de políticas de dados

A política de dados é um conjunto de regras, procedimentos e diretrizes que assegura o uso consistente, correto e seguro dos dados na organização. Além de ser um guia para as ações da empresa em relação aos dados, a política também torna público o compromisso da empresa com a proteção e uso adequado das informações.

Gestão do ciclo de vida dos dados

Mapear, classificar, armazenar, utilizar e descartar dados de forma estruturada é um diferencial competitivo. Uma visão clara do ciclo de vida evita redundâncias, reduz riscos de exposição e assegura que apenas informações relevantes sejam mantidas, otimizando custos e fortalecendo a conformidade regulatória.

Auditoria contínua

A criação de processos de monitoramento e auditoria ajuda a manter a qualidade e a confiabilidade dos dados. Mais do que atender a exigências regulatórias, a auditoria contínua permite identificar falhas rapidamente e ajustar processos antes que se tornem problemas maiores.

Segurança by design

Segurança não deve ser um complemento, mas sim parte do DNA das soluções desenvolvidas. Incorporar especialistas em cibersegurança nas equipes de produto e até mesmo no conselho garante que os riscos sejam avaliados desde o início, fortalecendo a resiliência da instituição frente a ataques e vazamentos.

Fomento à cultura data-driven

Para que a governança seja efetiva, é necessário fomentar uma cultura organizacional que valorize dados de qualidade, uso ético e transparência. Treinamentos, políticas claras e comunicação constante ajudam a engajar colaboradores de todas as áreas, reduzindo riscos e ampliando a maturidade da organização.

Funções e papeis dentro da governança de dados

A governança de dados não deve ser responsabilidade isolada de uma área. É essencial que compliance, jurídico, tecnologia e áreas de negócio trabalhem juntos na definição de políticas claras, transparentes e exequíveis. Essa integração garante que a governança não seja apenas normativa, mas que se traduza em práticas do dia a dia da organização.

Em algumas empresas, uma equipe multidisciplinar específica dedicada à governança de dados é estabelecida para garantir clareza nas responsabilidades e na implementação das práticas. 

Mesmo nesses casos, é importante que a governança seja vista como uma responsabilidade compartilhada por todos os colaboradores, com foco em garantir que todas as decisões estejam alinhadas com as necessidades de negócios e objetivos de crescimento.

Os comitês de governança são responsáveis por aprovar políticas e normas relacionadas à gestão de dados. Formado por gerentes, arquitetos, analistas e especialistas em compliance, o comitê se reúne regularmente para discutir questões relacionadas aos dados e tomar decisões estratégicas para garantir que as responsabilidades de governança sejam cumpridas.

Governança de dados em debate: riscos, custos e segurança

Durante os painéis do Febraban Tech 2025, diversos desafios relacionados à governança de dados no setor financeiro foram destacados. Embora a tecnologia avance em ritmo acelerado, esses pontos mostram que ainda há barreiras importantes para que as instituições extraiam valor real da inteligência artificial e dos dados disponíveis.

Proteção de dados sensíveis

A segurança e a privacidade apareceram como preocupações centrais. Quando informações críticas de clientes, documentos de negócio e dados internos são processados por sistemas de IA, o risco de exposição aumenta. 

É neste momento que entra uma boa governança. Para garantir não apenas o controle de acesso, mas também que os modelos de linguagem sejam restritos ao uso da própria organização, evitando que informações internas acabem alimentando modelos externos.

Mitigação de viés

Não tem como falar sobre governança, sem falar de IA. Um dos temas mais debatidos foi o risco de vieses e alucinações nos modelos de IA. 

Isso reforça a ideia de que não basta investir em tecnologia sem garantir a qualidade da base de dados. O princípio trash in, trash out nunca foi tão verdadeiro: dados sem curadoria adequada podem levar a interpretações distorcidas, diagnósticos falhos e até decisões estratégicas equivocadas. Assim, novamente a governança é a chave para sustentar modelos confiáveis.

Controle de custos

Outro ponto recorrente foi o desafio financeiro. A implementação de estruturas sólidas de governança de dados exige investimento em tecnologia, processos e pessoas. Ao mesmo tempo, há uma pressão constante por eficiência e redução de despesas operacionais. Encontrar o equilíbrio entre investir no necessário e manter a sustentabilidade financeira da instituição é uma equação que ainda desafia muitos players do setor.

Conclusão

Embora a governança de dados apresente desafios complexos, é justamente ao enfrentá-los de maneira estratégica que as empresas conseguem desbloquear os benefícios que essa prática oferece. 

A chave para o sucesso é garantir que todos os setores, desde líderes até equipes operacionais, estejam engajados no processo de adaptação e aprimoramento contínuo da gestão de dados.

Felizmente, há uma abundância de recursos, tanto materiais quanto institucionais, dedicados a orientar as empresas nas melhores práticas de governança de dados e em como implementá-las de maneira eficaz no cotidiano organizacional. Esses recursos podem ser o ponto de partida para quem deseja aprofundar seus conhecimentos e melhorar a estratégia de dados da empresa.

Por fim, lembre-se: governança de dados é um ciclo contínuo de planejamento, execução, avaliação e otimização. Ao adotar uma abordagem proativa e focada na melhoria constante, sua instituição estará preparada para colher os frutos de uma gestão de dados eficiente, fortalecendo não apenas a conformidade e segurança, mas também a competitividade e inovação no mercado.

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