A explosão do volume de dados gerados e armazenados por empresas tem acendido um alerta sobre a necessidade urgente de estruturar práticas robustas de governança. Segundo projeções da IDC, o mundo deverá produzir mais de 180 zettabytes de dados até o fim de 2025 — um crescimento de mais de 300% em comparação a 2020. Em meio à corrida pela inovação com inteligência artificial, cresce também a preocupação com a forma como os dados são gerenciados, protegidos e utilizados.
Para especialistas, a governança de dados deixou de ser uma recomendação e passou a ser uma exigência para organizações que desejam inovar com segurança e responsabilidade. “Sem políticas claras, os dados utilizados por soluções de IA podem estar enviesados, incompletos ou até mesmo ilegais, o que representa riscos altos para a organização”, afirma Letícia Carvalho, Chief Strategy Officer da Dataside, consultoria especializada em Dados e Inteligência Artificial.
De acordo com o DAMA-DMBOK, a governança de dados é o conjunto de políticas, processos, padrões e métricas que asseguram o uso consistente, seguro e responsável das informações dentro de uma organização. No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) foi um marco importante para impulsionar o tema, mas os especialistas destacam que a discussão vai além da conformidade legal.
Apesar da crescente relevância, a implementação ainda enfrenta desafios estruturais e culturais. Uma pesquisa da McKinsey mostra que 70% das iniciativas de dados e analytics falham em atingir os objetivos esperados. Entre os principais obstáculos, a consultoria Dataside destaca a resistência à mudança, a fragmentação de dados em departamentos, a escassez de profissionais especializados e os custos iniciais de estruturação.
“É importante envolver a alta liderança desde o início, começar por projetos-piloto com escopo controlado, capacitar as equipes e utilizar ferramentas adequadas como soluções de MDM (Master Data Management) e catálogos de dados”, recomenda Nelson Anchite Junior, analista de Governança de Dados da Dataside. “Outro ponto essencial é formar uma equipe dedicada ou um comitê de governança, com autonomia para aplicar políticas e acompanhar indicadores”, complementa.
A relação entre governança e inteligência artificial também tem respaldo em estudos internacionais. Um relatório do MIT Sloan Management Review aponta que 62% das empresas com desempenho acima da média em IA possuem práticas maduras de governança de dados. Isso porque a IA depende diretamente da qualidade das informações com as quais é treinada e alimentada.
“O desenvolvimento de soluções de IA depende da confiança nos dados. Quando alimentadas por informações imprecisas ou obtidas sem consentimento, essas soluções podem gerar decisões equivocadas e até expor a empresa a sanções legais”, destaca Caio Amante, CEO da Dataside.
Com a intensificação da digitalização dos negócios, os especialistas defendem que a governança de dados seja tratada como uma infraestrutura crítica — ao lado de cibersegurança e gestão de riscos — fundamental para sustentar a inovação de forma ética, eficiente e sustentável.
