Governança de Dados

Na DB1, governança de dados não é apenas uma prática – é a base para garantir que nossas decisões sejam confiáveis, nossas análises sejam precisas e nossas operações sejam eficientes.

Adotamos um modelo unificado de governança que permite padronizar a forma como lidamos com dados em diferentes projetos e times, evitando inconsistências, retrabalho e riscos estratégicos. Com base em frameworks consolidados, como o DMBOK (Data Management Body of Knowledge) e o modelo de maturidade do Gartner, buscamos sempre evoluir nossos processos, monitorar nossa maturidade e garantir que segurança, qualidade e confiabilidade estejam no centro de tudo o que fazemos com dados.

Governança de Dados - Gestão.

Padrões e Consistência

Um dos principais desafios ao escalar soluções de dados está em manter padrões consistentes entre diferentes projetos, squads e contextos. Padrão, nesse caso, não significa engessar a entrega — mas garantir que todos falem a mesma linguagem e sigam uma lógica comum, promovendo interoperabilidade e sustentabilidade técnica no longo prazo.

Na prática, isso se traduz em:

• Modelagem de Dados: Utilizamos convenções de nomenclatura, padronização de tipos e estruturas que facilitam a leitura, entendimento e manutenção das bases.
• Documentação Técnica: Todo pipeline ou processo deve conter documentação clara e atualizada, garantindo que qualquer pessoa consiga entender o que está sendo feito e por quê.
• Templates de Código e Estrutura: Definimos modelos reutilizáveis para desenvolvimento de pipelines, testes e provisionamento de infraestrutura, acelerando entregas e reduzindo erros.
• Padronização de Logs e Monitoramento: Garantimos que os logs sigam uma estrutura comum, facilitando a rastreabilidade, depuração e observabilidade dos pipelines.
• Governança Semântica: Padronizamos conceitos e métricas de negócio entre os times para evitar interpretações ambíguas sobre os dados.

Padrões não são burocracia — são aliados na eficiência, segurança e confiabilidade dos nossos dados. Manter consistência permite que engenheiros transitem entre projetos sem precisar “reaprender” como tudo funciona, além de facilitar auditorias, integrações e evolução contínua da stack.

Validação e Testes

A confiabilidade de qualquer produto de dados começa pela validação automatizada. Dados imprecisos ou corrompidos impactam diretamente a qualidade das análises e podem comprometer decisões críticas. Por isso, garantir a integridade dos dados através de testes estruturados é uma etapa essencial no nosso processo de desenvolvimento.

Na prática, implementamos testes automatizados em diferentes níveis das pipelines, com foco em três pilares principais:

• Qualidade dos Dados: Validamos se os dados atendem às regras de negócio, formatos esperados, faixas de valores e se estão livres de duplicações ou campos nulos indevidos.
• Integridade: Garantimos que as relações entre tabelas, chaves primárias/estrangeiras, e outras dependências estruturais estejam preservadas ao longo das transformações.
• Confiabilidade: Testamos se os dados são consistentes ao longo do tempo, e se refletem corretamente as mudanças que ocorrem nas fontes.

Utilizamos ferramentas como Great Expectations, dbt tests, pytest, entre outras, que nos permitem definir expectativas, validar resultados e monitorar falhas de forma contínua.

Além dos testes unitários e de integração, também aplicamos validações ao final das pipelines, atuando como uma barreira de segurança antes que os dados cheguem ao ambiente de consumo.

Manter uma base sólida de testes nos permite:

• Reduzir erros em produção;
• Facilitar a manutenção e evolução das pipelines;
• Garantir transparência e confiança nas entregas de dados;
• Evitar retrabalho e análises equivocadas.

Testar dados não é um "plus", é parte do nosso compromisso com a entrega de produtos de dados robustos, escaláveis e confiáveis.

Gestão de Acessos

A gestão de acessos é um dos pilares fundamentais da Governança de Dados na DB1, pois garante que os dados certos estejam acessíveis apenas para as pessoas certas, no momento certo. Isso não é apenas uma questão de segurança — é também sobre responsabilidade, conformidade e eficiência operacional.

Aplicamos o princípio do menor privilégio, onde cada pessoa ou time tem acesso apenas ao que é essencial para realizar suas atividades. Isso reduz riscos de vazamentos, elimina exposições desnecessárias de dados sensíveis e contribui para o cumprimento de normas como a LGPD.

Para facilitar a visualização dessa estrutura de acesso, utilizamos um modelo de mapeamento por função, como no exemplo abaixo:

Fonte: https://www.cloudflare.com/pt-br/learning/access-management/role-based-access-control-rbac/.

Nesse exemplo, cada área tem acesso apenas aos recursos diretamente relacionados às suas responsabilidades:

• Sales (Vendas): acesso ao banco de dados de clientes.
• Finance (Financeiro): acesso à folha de pagamento.
• Engineering (Engenharia): acesso ao repositório de código.

Essa abordagem é igualmente aplicada na nossa área de dados, onde diferentes perfis têm acessos segmentados, como por exemplo:

Perfil	Acesso a Tabelas de Negócio	Acesso a Pipelines e Infra	Acesso a Logs e Políticas
Data Analysts	✅ Leitura	❌	❌
Data Engineers	❌	✅ Desenvolvimento	❌
Data Governance	✅ Leitura	❌	✅ Completo

Além disso, utilizamos ferramentas como IAM e Azure Purview (dependendo da stack do projeto) para gerenciar permissões de forma centralizada, com trilhas de auditoria e revisões periódicas.

Adotamos controles como:

• Revisões periódicas de acesso;
• Solicitação e aprovação via workflow (ex: Jira, ServiceNow);
• Auditoria ativa de logs e alterações;
• Integração com diretórios corporativos (AD/SSO).

Gestão de acessos eficiente não é sobre limitar o trabalho das pessoas — é sobre criar um ambiente de confiança, rastreabilidade e conformidade, sem comprometer a agilidade. É assim que protegemos nossos dados e fortalecemos nossa cultura de responsabilidade compartilhada.

Gerenciamento de Metadados

O Gerenciamento de Metadados desempenha um papel fundamental na Governança de Dados da DB1, garantindo que os dados possuam significado claro, contexto bem definido e uso padronizado em toda a organização. Definir taxonomias e glossários de dados permite que diferentes times trabalhem de forma alinhada, minimizando ambiguidades e otimizando a interoperabilidade entre sistemas e processos.

Taxonomias e Classificação de Dados

A definição de taxonomias padronizadas é essencial para organizar e classificar os dados de maneira hierárquica, possibilitando uma navegação estruturada e intuitiva pelas informações disponíveis. Utilizamos abordagens como:

• Classificação por Domínio de Negócio: Agrupamento de dados por áreas como Vendas, Financeiro, Marketing e Engenharia.
• Categorização por Sensibilidade: Dados classificados como públicos, internos, confidenciais ou sensíveis, seguindo diretrizes da LGPD e GDPR.
• Hierarquia de Entidades: Estruturas que definem relações entre entidades como Clientes, Produtos e Transações, promovendo consistência no uso dos dados.

Essa abordagem padronizada evita ambiguidades e facilita a descoberta, reutilização e controle dos dados em diferentes contextos de análise.

Glossário de Dados e Semântica Padronizada

Para garantir que todos os times falem a mesma linguagem, mantemos um Glossário de Dados Corporativo, documentando de forma clara os principais termos, métricas e definições utilizadas na organização. Esse repositório centralizado permite que qualquer colaborador compreenda o significado, origem e regras de uso dos dados.

O glossário inclui:

• Nome do Campo: Exemplo: customer_id.
• Descrição: Identificador único de um cliente na base de dados.
• Origem: Base extraída do sistema CRM.
• Regra de Validação: Deve ser um valor numérico único e não nulo.
• Relacionamento: Ligado à tabela de Pedidos via chave estrangeira customer_id.

Ferramentas como Data Catalogs (ex: AWS Glue Data Catalog, Google Data Catalog, Alation, Collibra) são utilizadas para manter o glossário atualizado e acessível.

Benefícios do Gerenciamento de Metadados

Adotar uma estratégia estruturada de gerenciamento de metadados traz vários benefícios:

• Melhoria na Qualidade dos Dados: Reduz ambiguidades e erros causados por interpretações divergentes.
• Maior Eficiência Operacional: Facilita a descoberta e reutilização de dados, reduzindo tempo gasto na busca por informações.
• Facilidade de Auditoria e Compliance: Proporciona trilhas de rastreabilidade e conformidade com normas regulatórias.
• Interoperabilidade: Permite a integração fluida entre sistemas e times.

Na DB1, a gestão eficiente de metadados é parte essencial da governança de dados, garantindo clareza, padronização e confiança em nossas análises e decisões estratégicas.

Observabilidade e Monitoramento

A Observabilidade e Monitoramento são essenciais para garantir que os sistemas de dados operem de maneira confiável, identificando anomalias rapidamente, prevenindo falhas e assegurando a conformidade com os SLAs de disponibilidade. Na DB1, implementamos práticas robustas de monitoramento para garantir a estabilidade e a previsibilidade dos processos de dados.

Métricas e Indicadores de Performance

Monitoramos continuamente indicadores-chave para avaliar a saúde das nossas pipelines e infraestrutura de dados. Entre as métricas mais relevantes, destacamos:

• Latência de Processamento: Tempo médio para ingestão, transformação e carga dos dados.
• Taxa de Erros: Percentual de falhas em execuções de pipelines e consultas.
• Disponibilidade: Tempo de uptime dos serviços e cumprimento dos SLAs.
• Consumo de Recursos: Utilização de CPU, memória e armazenamento em serviços críticos.
• Qualidade dos Dados: Análises sobre volumes inesperados, anomalias estatísticas e conformidade com regras de validação.

Essas métricas são essenciais para antecipar problemas e garantir que os processos funcionem de forma previsível e eficiente.

Ferramentas de Monitoramento

Utilizamos um stack de observabilidade integrada para coletar, armazenar e analisar métricas em tempo real. Entre as ferramentas aplicadas, destacam-se:

• Prometheus & Grafana: Coleta e visualização de métricas para serviços e pipelines.
• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Monitoramento centralizado de logs.
• AWS CloudWatch / Azure Monitor: Observabilidade nativa para serviços em nuvem.
• OpenTelemetry: Padrão aberto para rastreamento distribuído.

A implementação de um pipeline de monitoramento permite a identificação proativa de falhas, minimizando impactos e acelerando a resolução de incidentes.

Alertas e Resolução de Incidentes

Criamos mecanismos automatizados para detecção e resposta a falhas, garantindo rápida atuação em caso de problemas críticos. Para isso, utilizamos:

• Alertas em Tempo Real: Notificações via Slack, Team ou e-mail ao detectar anomalias.
• Automação de Respostas: Execução de ações corretivas automáticas para falhas previsíveis.
• Análise de Causa Raiz: Logs e rastreamento para entender e corrigir problemas sistêmicos.

A combinação de monitoramento contínuo, métricas bem definidas e resposta ágil permite manter um ambiente de dados altamente disponível, confiável e seguro, alinhado às melhores práticas de governança na DB1.

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Por fim, a Governança de Dados na DB1 é um pilar essencial para garantir segurança, qualidade e confiabilidade no uso dos dados. Adotamos um modelo padronizado baseado em frameworks consolidados, como DMBOK e Gartner, promovendo consistência entre projetos e equipes.

Nosso foco está na padronização, validação e gestão de acessos, garantindo que os dados sejam precisos e acessíveis apenas para as pessoas certas. Implementamos testes automatizados, controle de metadados e monitoramento contínuo, reduzindo erros e fortalecendo a rastreabilidade.

Ao integrar processos robustos e ferramentas especializadas, asseguramos que nossos dados sustentem decisões estratégicas e operacionais de forma confiável e eficiente.

Créditos:

• Databricks
• Amazon Web Services
• IBM