4_Governança de dados

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APRENDIZAGEM EM FOCO
GOVERNANÇA DE DADOS 
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APRESENTAÇÃO DA DISCIPLINA
Autoria: Antônio Palmeira de Araújo Neto
Leitura crítica: Luís Otávio Toledo Perin
Considerado um dos assuntos mais atuais, envolvendo tecnologia e 
negócios, a Governança de Dados se apresenta como uma disciplina 
de grande importância que contempla conteúdos envolvendo gestão 
de dados e suas atividades-chave.
O objetivo geral, desta disciplina, é apresentar um programa 
de governança de dados, contendo estruturas, papéis, 
responsabilidades, políticas e processos, que permitam dirigir, 
controlar e monitorar a gestão de dados em uma organização.
Iniciaremos apresentando conceitos gerais, envolvendo dados, 
seu ciclo de vida, fundamentos da gestão e governança de dados 
e um histórico que aponta para a chegada da gestão de dados nas 
empresas. Apresentaremos os papéis e responsabilidades mais 
encontrados nas organizações relativos à área.
Avançaremos em conceitos intermediários de governança, 
apresentando a importância do escritório de governança de dados e 
as estruturas que o apoiam, sempre numa perspectiva de mercado.
Também será contemplada a apresentação do programa de 
governança de dados, contendo suas etapas, componentes, 
artefatos e tecnologias utilizadas. Para isso, mencionaremos 
também a importância da arquitetura de dados, da qualidade de 
dados, da gestão de dados mestre e de referência, além da gestão 
de metadados como elementos integrantes deste programa.
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Enfim, convido você a mergulhar neste mar da governança de dados, 
em que encontrará um conteúdo bem extenso e desafiante, porém, 
rico e indispensável para o profissional da área de dados.
INTRODUÇÃO
Olá, aluno (a)! A Aprendizagem em Foco visa destacar, de maneira 
direta e assertiva, os principais conceitos inerentes à temática 
abordada na disciplina. Além disso, também pretende provocar 
reflexões que estimulem a aplicação da teoria na prática 
profissional. Vem conosco!
Introdução à Governança de Dados 
______________________________________________________________
Autoria: Antônio Palmeira de Araújo Neto 
Leitura crítica: Luís Otávio Toledo Perin
TEMA 1
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DIRETO AO PONTO
Com a chegada dos dados digitais (aqueles armazenados e 
processados nos sistemas computacionais), por meio do uso da 
Tecnologia da Informação (TI), as empresas começaram a passar 
por um processo evolutivo. Os dados, que conduzem a informação, 
que, por sua vez, conduz ao conhecimento, têm ganhado grande 
importância estratégica nas organizações. 
Essa importância tem sido estabelecida a partir do crescimento da 
cultura Data Driven, que significa ser orientado pelos dados, ou seja, 
deixar que o processo decisório, principalmente estratégico, dentro 
de uma corporação, seja guiado pelos dados, sejam dados mestres, 
referenciais, transacionais ou históricos, para que entreguem 
valor ao negócio, é necessária a criação de processos e funções 
de gestão de dados. Essas funções ocorrem dentro de um ciclo de 
vida, que envolve o dado desde sua coleta, passando pelo seu uso, 
distribuição, manutenção e armazenamento, até chegar ao ponto do 
descarte quando não agrega mais valor.
A gestão de dados ocorre, segundo o Guide to The Data Management 
Body of Knowledge (DAMA-DMBOK Guide), viabilizando o trabalho de 
onze funções que envolvem: governança de dados; arquitetura de 
dados; modelagem e projeto de dados; armazenamento e operações 
de dados; segurança dos dados; integração e interoperabilidade; 
gestão de conteúdo e documentos; dados mestres e referenciais; 
Data Warehousing e Business Intelligence; gestão de metadados; 
qualidade de dados.
Uma dessas funções a de governança de dados, tem grande peso, 
quando comparada com as outras, e tem o propósito de estabelecer 
políticas, padrões, estruturas organizacionais e o exercício da 
autoridade relacionada às outras dez funções de gestão de dados.
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Assim, a gestão de dados vai se ocupando com o trabalho de 
execução mais operacional e a governança vai se colocando com 
a área que orquestra e alinha o uso dos dados aos objetivos 
estratégicos da organização. Tudo isso ocorre com associação de 
pessoas, tecnologias e processos, que favorecem a realização dos 
benefícios oriundos da cultura Data Driven.
Os frameworks e modelos de governança de dados, encontrados 
nos dias de hoje, apresentam diversos programas para criar um 
sistema de governo para os dados. DAMA-DMBOK Guide é um dos 
mais conhecidos, não obstante outros modelos começam também a 
se tornar cada vez mais conhecidos.
Um desses modelos é o Data Management Maturity (DMM), que 
apresenta uma escala para medir a maturidade na gestão e 
governança de dados em cinco níveis: 1) executado; 2) gerenciado; 
3) planejado; 4) medido; 5) otimizado. Esse modelo abrange também 
questões voltadas para: estratégia de gestão de dados; plataforma 
e arquitetura; qualidade de dados; e operação de dados. A Figura 1 
apresenta este modelo.
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Figura 1 – Modelo DMM
Fonte: Barbieri (2020, p. 45).
Seja qual for o framework de governança de dados, é imprescindível 
o estabelecimento de papéis, que envolvem profissionais técnicos, 
como o gestor técnico de dados e o arquiteto de dados. Além disso, 
também envolve profissionais mais ligados à área de negócios, 
como o gestor de dados em negócio e o gestor estratégico de dados, 
segundo Rego (2020).
Ainda segundo Rego (2020), outros papéis interessantes 
também, neste contexto, são aqueles exercidos pela alta direção 
e pelo analista de governança de dados, peças-chave para o 
estabelecimento da cultura Data Driven.
Referências bibliográficas
BARBIERI, C.. Governança de Dados: práticas, conceitos e novos caminhos. Rio 
de Janeiro: Alta Books, 2020.
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RÊGO, B. L. Simplificando a governança de dados: governe os dados de 
forma objetiva e inovadora. Rio de Janeiro: Brasport, 2020. 
PARA SABER MAIS
Assim como as outras áreas que têm forte ligação com o ambiente 
tecnológico, a área de Governança de Dados também oferece 
certificações que tem por objetivo qualificar ainda mais os 
profissionais que pretendem promover a cultura Data Driven nas 
empresas, de acordo com Rego (2013).
Um dos principais programas de certificação em Governança 
de Dados é promovido pela DAMA, chamado de Certified Data 
Management Professionals, conhecido pelo seu acrônimo CDMP. Esse 
programa de certificação ocorre em quatro níveis: CDMP Associate; 
CDMP Practitioner; CDMP Master; e CDMP Fellow.
No primeiro nível (CDMP Associate), o profissional já é considerado 
um membro da DAMA e precisa ter uma experiência entre seis 
meses e cinco anos na área de Governança de Dados. É necessário 
obter pelo menos 60% de acertos no exame de certificação Data 
Management Fundamentals.
Para alcançar os outros níveis do CDMP, o percentual de acertos 
no exame de certificação Data Management Fundamentals vai 
aumentando, bem como o tempo experiência de governança de 
dados. Outra premissa para atingir os outros níveis envolve exames 
conhecidos como especialistas, que envolve uma das áreas de 
conhecimento (funções) da gestão de dados.
Outra certificação, nessa área, é promovida pelo Institute for 
Certification of Computing Professionals (ICCP), conhecida como 
Data Governance and Stewardship Professional (DGSP). Para o nível 
Foundation, são necessárias, pelo menos, 900 horas comprovadas 
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de experiência em gestão ou governança de dados. Para os outros 
níveis são necessárias 1400 horas de experiência.
Para obter o nível Foundation do DGSP, é necessário obter 50% de 
acertos no exame de certificação, com duração de 60 minutos. Os 
outros níveis do DGSP são Associate, Mastery, Principal, Executive 
Management, e têm pré-requisitos que variam no tempo de duração 
do exame até percentual de acertos, com exceção do Executive 
Management.
Para o nível Executive Management (nível mais alto da DGSP), exige-se 
a participação em um workshop de quatro dias, além da aprovação 
em uma prova escrita, com percentual de acertode 70%, e também 
aderência ao código de ética do ICCP, que é também requerido para 
os outros níveis.
Referências bibliográficas
RÊGO, B. L. Gestão e governança de dados: promovendo dados como ativo 
de valor nas empresas. Rio de Janeiro: Brasport, 2013.
RÊGO, B. L. Simplificando a governança de dados: governe os dados de 
forma objetiva e inovadora. Rio de Janeiro: Brasport, 2020.
TEORIA EM PRÁTICA
É muito comum, nos dias de hoje, a escuta de famosos jargões 
como: os dados representam o novo petróleo, ou os dados são 
considerados a energia do futuro. Outra frase muito cunhada é que 
o dado é o ouro das organizações.
Enfim, é possível citar diversas outras comparações e metáforas com 
dados.
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Nesta atividade, você precisará refletir sobre os dados com o novo 
petróleo. Por que essa comparação é feita? O que assemelha e 
diferencia os dados do petróleo no contexto das organizações?
Para conhecer a resolução comentada proposta pelo professor, 
acesse a videoaula deste Teoria em Prática no ambiente de 
aprendizagem.
LEITURA FUNDAMENTAL
Prezado aluno, as indicações a seguir podem estar disponíveis 
em algum dos parceiros da nossa Biblioteca Virtual (faça o log 
in por meio do seu AVA), e outras podem estar disponíveis em 
sites acadêmicos (como o SciELO), repositórios de instituições 
públicas, órgãos públicos, anais de eventos científicos ou 
periódicos científicos, todos acessíveis pela internet. 
Isso não significa que o protagonismo da sua jornada de 
autodesenvolvimento deva mudar de foco. Reconhecemos 
que você é a autoridade máxima da sua própria vida e deve, 
portanto, assumir uma postura autônoma nos estudos e na 
construção da sua carreira profissional. 
Por isso, nós o convidamos a explorar todas as possibilidades da 
nossa Biblioteca Virtual e além! Sucesso!
Indicação 1
O primeiro capítulo, do livro indicado, do autor Bergson Lopes Rego, 
apresenta os fundamentos da Governança de Dados, apresentando 
Indicações de leitura
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as diferenças entre gestão e governança, características e 
componentes básicos de um sistema de governo de dados.
Para realizar a leitura, acesse nossa plataforma Biblioteca Virtual e 
procure pelo título da obra no parceiro Biblioteca Virtual 3.0_Pearson.
RÊGO, B. L. Simplificando a governança de dados: governe os 
dados de forma objetiva e inovadora. Rio de Janeiro: Brasport, 2020.
Indicação 2
O segundo capítulo, do livro indicado, do autor Carlos Barbieri, 
apresenta uma introdução da governança de dados os principais 
modelos e frameworks de governança de dados. Nele, você 
encontrará conteúdos relativos ao modelo 5W2H para governança 
de dados, framework de governança da IBM, modelo EDM Council, 
além do DAMA-DMBOK, principal guia em governança de dados.
Para realizar a leitura, acesse nossa plataforma Biblioteca Virtual e 
busque pelo título da obra no parceiro Minha Biblioteca.
BARBIERI, C. Governança de Dados: práticas, conceitos e novos 
caminhos. Rio de Janeiro: Alta Books, 2020. 
QUIZ
Prezado aluno, as questões do Quiz têm como propósito a 
verificação de leitura dos itens Direto ao Ponto, Para Saber 
Mais, Teoria em Prática e Leitura Fundamental, presentes neste 
Aprendizagem em Foco.
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Para as avaliações virtuais e presenciais, as questões serão 
elaboradas a partir de todos os itens do Aprendizagem em Foco 
e dos slides usados para a gravação das videoaulas, além de 
questões de interpretação com embasamento no cabeçalho 
da questão.
1. O processo decisório, em uma organização, tem sido aprimorada 
ao longo dos anos, com a evolução das práticas de gestão. A TI 
tem colaborado muito com esta mudança, a partir do uso de 
tecnologias e ferramentas baseadas em sistemas. Os dados, 
antes considerados um recurso de TI e, hoje, considerados 
um ativo corporativo bem mais abrangente, são também 
utilizados para suportar a tomada de decisão. Assim, quando 
uma organização é orientada pelos dados em seus processos 
decisórios, principalmente estratégico, podemos afirmar que 
temos uma cultura: 
a. Data Driven.
b. Data Warehouse.
c. Data Mart. 
d. Data Lake. 
e. Metadados. 
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2. Na área de governança de dados, encontramos um 
conjunto de certificações que podem alavancar a carreira do 
profissional, desejoso por viver a cultura Data Driven. Uma 
dessas certificações é a _________, considerada o último nível 
da certificação DGSP. 
 
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna.
a. Mastery. 
b. Fellow. 
c. Executive Management. 
d. Master. 
e. First.
GABARITO
Questão 1 - Resposta A
Resolução: A cultura Data Driven, como o próprio termo em 
inglês revela, estabelece, nas organizações, a necessidade de 
tomar decisões sempre baseado e dirigido por dados. 
Questão 2 - Resposta C
Resolução: Para o nível Executive Management (nível mais alto 
da DGSP), exige-se a participação em um workshop de quatro 
dias, além da aprovação em uma prova escrita com percentual 
de acerto de 70%, e também aderência ao código de ética do 
ICCP, que é também requerido para os outros níveis. 
Visão Geral da Gestão de Dados 
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Autoria: Antônio Palmeira de Araújo Neto 
Leitura crítica: Luís Otávio Toledo Perin
TEMA 2
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DIRETO AO PONTO
Considerada uma das disciplinas mais atuais que envolve tecnologia 
e negócios, a gestão de dados vai ganhando cada vez mais 
importância no ambiente corporativo. No entanto, a visão que se 
tem hoje, de gestão de dados, é consequência de uma evolução e 
amadurecimento das estruturas organizacionais.
A Figura 1 apresenta uma linha do tempo que retrata esta evolução.
Figura 1 – Evolução da gestão de dados
Fonte: elaborada pelo autor.
Observe que, logo no início, por volta da década de 1980, a gestão 
de dados tinha um viés técnico muito forte e uma dissociação da 
área de negócios. Nesse contexto, o administrador de banco de 
dados tinha grande protagonismo e, só na década de 1990, foi 
cedendo espaço a figura do administrador de dados, segundo Rego 
(2013).
Na década de 2000, o papel do administrador de dados foi 
enfraquecendo e, somente na década de 2010, ocorre o 
estabelecimento da ideia moderna de gestão de dados. Tudo isso foi 
impulsionado pelo uso de tecnologias emergentes e pela concepção 
de responsabilidades, compartilhadas entre TI e negócios nas 
estratégias de dados.
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Assim, a gestão de dados foi se caracterizando como uma 
disciplina que agregava várias funções. No DAMA-DMBOK guide, 
encontram-se as onze funções de dados, também conhecida como 
áreas de conhecimento, segundo Barbieri (2020): Governança de 
Dados; Arquitetura de Dados; Modelagem e Projeto de Dados; 
Armazenamento de Dados e Operações; Segurança de Dados; 
Integração de Dados e Interoperabilidade; Gerência de Conteúdos 
e Documentos; Dados Mestre e Referência; Data Warehousing e 
Business Intelligence; Gestão dos Metadados; Qualidade de Dados.
Essas funções de dados são compostas por diversas atividades, 
que estão no escopo de fases do planejamento, desenvolvimento, 
controle e operação. Algumas funções abrangem atividades em 
todas as fases (por exemplo, a função Data Warehousing e Business 
Intelligence) ou percorrem apenas uma fase (por exemplo, a função 
arquitetura de dados).
Para bem desenvolver essas atividades nas organizações, observa-
se o estabelecimento de estruturas, papéis e responsabilidades, 
agrupadas em três blocos, sendo: papéis estratégicos; papéis de 
negócio; papéis técnicos.
Os papéis estratégicos se apresentam ligados a alta direção ou 
até mesmo exercidos pela alta direção, e incentivam em toda a 
organização a cultura Data Driven, harmonizando as funções técnicas 
e de negócios. Os principais papéis estratégicos são, segundo Rego 
(2013): diretor de dados e gestor estratégico de dados.
Os papéis de negócio e os papéis técnicos exercem, 
respectivamente, as funções de gestão de dados nas áreas de 
negócio e no ambiente tecnológico. Os principais papéis de negócios 
são: gestor da informação e gestor dedados do negócio. Os 
principais papéis técnicos são: gestor técnico de dados; arquiteto de 
dados; administrador de banco de dados. 
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Além das funções, papéis e responsabilidades, existe um conjunto 
de tecnologias que podem apoiar os processos na gestão de 
dados. Entre estas tecnologias, é possível citar as de Sistemas de 
Informação para tomada de decisão, Inteligência de Negócios, Data 
Wharehouse, Big Data, e outras.
Dessas tecnologias, uma das mais emergente é o Big Data, 
considerado um ferramental de coleta, armazenamento, 
processamento de grandes massas de dados em uma velocidade 
alta. Entre suas tecnologias, temos: hadopp; spark; data lakes; 
soluções de análise preditiva; visual analytics; processamento de 
linguagem natural; e outras.
Referências bibliográficas
BARBIERI, C. Governança de Dados: práticas, conceitos e novos caminhos. Rio 
de Janeiro: Alta Books, 2020.
RÊGO, B. L. Gestão e governança de dados: promovendo dados como ativo 
de valor nas empresas. Rio de Janeiro: Brasport, 2013. 
PARA SABER MAIS
Os papéis relativos à gestão de dados permeiam praticamente 
todos os níveis hierárquicos dentro de uma empresa, e são de 
grande importância para a implementação das estratégias de 
dados e assimilação da cultura Data Driven. A partir disso, você 
poderia se perguntar: como estabelecer uma estrutura de papéis e 
responsabilidades?
A resposta para esta indagação não é algo simples e pode variar 
de acordo com o porte da organização, seu ramo de atividade e os 
norteadores estratégicos. A primeira grande descoberta a ser feita é 
18
compreender que é necessário a implementação e funcionamento 
adequados de uma equipe de gestão de dados.
Esta tal equipe de gestão de dados deve transitar nas mais 
diversas áreas da organização e não deve, preferencialmente, 
estar ligada necessariamente a uma área (como a TI, por exemplo). 
Por isso, Rego (2013) apresenta diversos cenários, com resumo 
em um formato centralizado e diversos cenários contendo uma 
descentralização, envolvendo TI e negócios.
No formato centralizado, encontrado na maior parte das 
organizações, a equipe de dados tem uma autonomia considerável, 
além de estar ligada a alta direção, por meio de um diretor de dados. 
Uma grande vantagem deste formato é o melhor aproveitamento de 
recursos humanos e uma independência nas ações.
No formato descentralizado, é possível encontrar, pelo menos, 
quatro cenários diferentes: gestão dividida igualmente entre duas 
equipes (TI e negócio); gestão dividida entre várias equipes de 
negócio e uma única equipe de TI; gestão dividida entre uma única 
equipe de negócio e várias equipes de TI; gestão dividida entre 
várias equipes de negócio e várias equipes de TI.
No primeiro cenário descentralizado, temos uma equipe liderada 
pelo gestor técnico de dados e outra liderada pelo gestor de 
negócio. Ambas são dirigidas pelo gestor estratégico de dados e 
pelo diretor de dados. Os outros três cenários partem da existência 
de múltiplas equipes em TI (arquitetura de dados, administração 
de repositório, DBA, entre outros) e múltiplas equipes de negócio, 
contemplando as diversas áreas do ambiente organizacional.
A partir destes cenários, surge mais uma indagação: qual é o melhor 
tipo de estrutura para gestão de dados?
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Sobre isso, Rego (2013) diz que não há uma solução ideal, mas 
tudo dependerá da realidade pela qual a organização passa, de sua 
cultura organizacional, além do envolvimento da TI e do negócio 
na estratégia de dados. No entanto, existem algumas condições 
importantes para uma gestão de dados efetiva e, entre essas 
condições, é possível citar: 
• Delegação de autoridade para a equipe de gestão de dados 
exercer o seu papel.
• Claro suporte e apoio da alta direção.
• Utilização de ferramentas adequadas nas atividades da gestão 
de dados.
• Disponibilidade de recursos para cumprimento da estratégia 
de dados.
Obedecidas essas condições, as estruturas de gestão de dados 
tendem a cumprir bem seu papel.
Referências bibliográficas
RÊGO, B. L. Gestão e governança de dados: promovendo dados como ativo 
de valor nas empresas. Rio de Janeiro: Brasport, 2013.
TEORIA EM PRÁTICA
Em uma empresa de grande porte, do setor de varejista, começou-
se a perceber, no último processo de planejamento estratégico 
realizado há três anos, a importância da utilização de dados na 
tomada de decisão em todos os níveis hierárquicos. Uma das 
ações estratégicas consistiu na criação de uma equipe de gestão 
de dados completa, com papéis estratégicos, de negócio e técnicos. 
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Não obstante, no último ano, constatou-se intensos problemas e 
resistências por parte de algumas áreas de negócio em relação ao 
trabalho da equipe de gestão de dados.
Para resolver esse problema, é necessário que entre em cena um 
dos profissionais com um papel bem definido na gestão de dados, 
que age de forma política nas áreas do ambiente organizacional.
Quem é este profissional?
Para conhecer a resolução comentada proposta pelo professor, 
acesse a videoaula deste Teoria em Prática no ambiente de 
aprendizagem.
LEITURA FUNDAMENTAL
Prezado aluno, as indicações a seguir podem estar disponíveis 
em algum dos parceiros da nossa Biblioteca Virtual (faça o log 
in por meio do seu AVA), e outras podem estar disponíveis em 
sites acadêmicos (como o SciELO), repositórios de instituições 
públicas, órgãos públicos, anais de eventos científicos ou 
periódicos científicos, todos acessíveis pela internet. 
Isso não significa que o protagonismo da sua jornada de 
autodesenvolvimento deva mudar de foco. Reconhecemos 
que você é a autoridade máxima da sua própria vida e deve, 
portanto, assumir uma postura autônoma nos estudos e na 
construção da sua carreira profissional. 
Por isso, nós o convidamos a explorar todas as possibilidades da 
nossa Biblioteca Virtual e além! Sucesso!
Indicações de leitura
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Indicação 1
O primeiro capítulo, do livro indicado, dos autores Sharda, Delen 
e Turban (2019), apresentam uma visão geral da evolução de 
tecnologias que apoiam a gestão de dados.
Para realizar a leitura, acesse nossa plataforma Biblioteca Virtual e 
busque pelo título da obra no parceiro Minha Biblioteca.
SHARDA, R.; DELEN, D.; TURBAN, E. Business Intelligence e análise 
de dados para gestão do negócio. Porto Alegre: Bookman, 2019.
Indicação 2
As tecnologias de Big Data têm ajudam a fazer uma verdadeira 
revolução na gestão e governança de dados. Para auxiliar seu 
entendimento neste conjunto de tecnologias, aconselhamos a leitura 
do capítulo 1, do livro indicado, do autor Douglas Eduardo Basso, 
que apresenta uma visão geral sobre o Big Data.
Para realizar a leitura, acesse nossa plataforma Biblioteca Virtual e 
procure pelo título da obra no parceiro Biblioteca Virtual 3.0_Pearson.
BASSO, D. E. Big Data. Curitiba: Contentus, 2020. 
QUIZ
Prezado aluno, as questões do Quiz têm como propósito a 
verificação de leitura dos itens Direto ao Ponto, Para Saber 
Mais, Teoria em Prática e Leitura Fundamental, presentes neste 
Aprendizagem em Foco.
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Para as avaliações virtuais e presenciais, as questões serão 
elaboradas a partir de todos os itens do Aprendizagem em Foco 
e dos slides usados para a gravação das videoaulas, além de 
questões de interpretação com embasamento no cabeçalho 
da questão.
1. A gestão de dados é uma disciplina relativamente nova e seu 
conceito moderno vem acompanhado do uso de tecnologias 
emergentes. Em qual período ocorreu a chegada dessa visão 
moderna da gestão de dados? 
a. Década de 1970.
b. Década de 1980.
c. Década de 1990.
d. Década de 2000.
e. Década de 2010. 
2. Os papéis _________ na gestão de dados estão, normalmente, 
ligados a alta direção e são responsáveis pela propagação 
da cultura Data Driven. 
 
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna.
a. Estratégicos. 
b. De negócio. 
c. Técnicos.
d. De arquitetura. 
e. De programação. 
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GABARITO
Questão 1 - Resposta E
Resolução: Foi na década de 2010, que ocorreu a chegadada 
ideia moderna de gestão de dados acompanhado do uso de 
tecnologias emergentes, como o Big Data, por exemplo. 
Questão 2 - Resposta A
Resolução: Os papéis estratégicos são intimamente ligados a 
alta direção. Um desses papéis é do Diretor de Dados (CDO), 
que, juntamente com o Gestor Estratégico de Dados, divulgam 
e propagam a cultura Data Driven nas organizações. 
Estruturando a Governança de 
Dados 
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Autoria: Antônio Palmeira de Araújo Neto 
Leitura crítica: Luís Otávio Toledo Perin
TEMA 3
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DIRETO AO PONTO
As tecnologias utilizadas na transformação digital estão ocupando 
um espaço interessante no dia a dia das empresas. Big Data, 
computação em nuvem, Internet das Coisas, entre outras 
tecnologias, relacionadas ao consumo de dados, têm ganhado 
grande protagonismo nas operações e até na elaboração de táticas 
nos negócios. No entanto, muitas organizações não conseguem 
obter o verdadeiro valor originado dos dados porque não 
compreenderam a necessidade de governá-los.
Governar os dados de uma empresa é exercer a autoridade, o 
controle e o monitoramento da gestão de dados. A governança de 
dados é um desdobramento da governança corporativa, que tem o 
intuito de desdobrar comportamentos desejáveis e estratégias para 
o uso dos dados para a melhor tomada de decisão e demais ações.
A governança de dados opera de forma independente da 
governança de TI, embora a área de TI seja responsável por 
custodiar os dados. Além disso, deve ser implementada a partir de 
um programa com quatro etapas, que podem ser vistos na Figura 1.
Figura 1 - Etapas do programa de Governança de Dados
Fonte: adaptada de Rego (2020, p.15).
Esse programa de governança prevê o estabelecimento de estrutura 
de papéis e responsabilidades, que abrangem os diversos níveis 
hierárquicos e departamentais. Os principais papéis encontrados 
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nas empresas são, segundo Rego (2013): Chief Data Office (CDO); 
Gestor da Informação; Gestor Estratégico de Dados; Gestor de 
Dados do Negócio; Gestor Técnico de Dados; Analista de Governança 
de Dados; Arquiteto de Dados.
Além desses papéis, encontramos também o Escritório de 
Governança de Dados (EGD), que funciona como o cerne do sistema 
de governo dos dados. O EGD trabalha de forma coordenada com 
as estruturas de apoios, conhecidas como: Comitê Executivo de 
Governança de Dados (CEGD); Comitês Táticos de Governança de 
Dados (CTGD); e as Equipes de Especialistas.
Figura 2 – Estruturas e papéis na Governança de Dados
Fonte: adaptada de Rego (2020, p.70).
Observe que o CEGD se encontra no nível estratégico, ao passo que 
o CTGD se situa no nível tático e as equipes de especialistas (sejam 
de negócio ou sejam de TI) estão no nível operacional. Nesta figura, 
27
também é possível ver alguns papéis em Governança De Dados, 
além do EGD e suas tarefa.
Referências bibliográficas
BARBIERI, C. Governança de Dados: práticas, conceitos e novos caminhos. Rio 
de Janeiro: Alta Books, 2020.
RÊGO, B. L. Gestão e governança de dados: promovendo dados como ativo 
de valor nas empresas. Rio de Janeiro: Brasport, 2013. 
PARA SABER MAIS
Além de ser motivada pela governança corporativa, a 
implementação da Governança de Dados (GD) é impulsionada por 
diversas outras as razões. Entre elas, é possível citar: necessidade de 
se obter informações corretas e precisas; diminuição do retrabalho 
a partir do uso de dados com qualidade; redução de custos das 
operações que dependem de dados; estratégias mais assertivas 
e baseadas em dados; atendimento às leis, regulamentações que 
envolvem dados e prevenção contra fraudes.
Para atender a esses anseios das organizações, a GD precisa exercer 
seu papel estratégico. Por isso, o mais comum é que os Escritórios 
de Governança de Dados (EGD) sejam mais estratégicos, mas sem 
esquecer das ações táticas e operacionais, além de favorecer o bom 
relacionamento entre todos os recursos humanos envolvidos.
A GD também precisa de patrocínio, caso contrário, estará fadada 
ao fracasso. A alta direção precisa depositar sua confiança e apoio 
na GD, deixando a cargo dela o verdadeiro governo dos dados. 
Rego (2013) afirma que este governo deve ser exercido de forma 
semelhante aos três poderes de uma república, como o Brasil. Deve 
haver, portanto: uma ação legislativa, no intuito de estabelecer 
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normas e políticas para a gestão de dados executiva; uma ação 
executiva, administrando e executando políticas, arquitetura e 
serviços de dados; e também uma ação judiciária, agindo nos 
conflitos que existem entre as áreas.
Para que tudo isso ocorra, os trabalhos da GD devem ser 
direcionados pelo uso de três elementos básicos, segundo Rego 
(2013): pessoas, processos e tecnologia. As pessoas exercem os 
papéis, participando das estruturas da GD e configurando-se 
como críticas para o sucesso de qualquer programa. Os processos 
apresentam-se como o conjunto de tarefas executadas pela GD, 
organizando as ações estratégicas envolvendo dados. A tecnologia 
é o conjunto de recursos de infraestrutura, entregues pela TI, para a 
execução dos processos.
Além dos elementos básicos da GD, é fundamental o 
estabelecimento de uma metodologia que envolve uma série de 
documentos importantes, que respondem aos questionamentos 
importantes, envolvendo os níveis estratégico, tático e operacional. 
A Figura 3 apresenta esses documentos segmentado por níveis.
29
Figura 3 – Visão geral dos documentos de uma metodologia de 
Governança de Dados
Fonte: adaptada de Rego (2020, p. 70).
No nível estratégico encontra-se a estratégia de dados, documento 
basilar da GD dentro de uma organização. A partir da estratégia 
de dados, desdobram-se três outros documentos no nível 
tático: políticas de dados, regimentos e instruções normativas; 
macroprocessos de gestão de dados; indicadores e métricas. No 
nível operacional encontram-se outros três documentos: padrões; 
processos e procedimentos de gestão de dados; documentos de 
boas prática.
Referências bibliográficas
BARBIERI, C. Governança de Dados: práticas, conceitos e novos caminhos. Rio 
de Janeiro: Alta Books, 2020.
30
RÊGO, B. L. Gestão e governança de dados: promovendo dados como ativo 
de valor nas empresas. Rio de Janeiro: Brasport, 2013.
TEORIA EM PRÁTICA
Uma grande empresa, do ramo varejista, implementou um 
programa de Governança de Dados e, em um prazo inferior a seis 
meses, começou a colher frutos da gestão estratégica de dados 
no ambiente organizacional. A cultura Data Driven começou a 
se propagar cada vez mais na empresa, com grande apoio das 
estruturas de apoio criadas. O Comitê Executivo de Governança 
de Dados e um Escritório de Governança de Dados trabalhavam 
intensamente e os papéis do CDO, do Gestor da Informação, do 
Gestor Estratégico de Dados e dos demais gestores e analistas que 
atuavam na área tática e operacional, estavam bem definidos. 
Não obstante, se deflagraram diversos conflitos entre equipes de 
especialistas da área de TI e das áreas de negócios, sinalizando um 
desalinhamento nas ações e funções de gestão de dados.
Em sua opinião, entre os papéis estabelecidos para a governança, 
qual é o que precisa atuar firmemente para resolver esse problema? 
Para conhecer a resolução comentada proposta pelo professor, 
acesse a videoaula deste Teoria em Prática no ambiente de 
aprendizagem.
31
LEITURA FUNDAMENTAL
Prezado aluno, as indicações a seguir podem estar disponíveis 
em algum dos parceiros da nossa Biblioteca Virtual (faça o log 
in por meio do seu AVA), e outras podem estar disponíveis em 
sites acadêmicos (como o SciELO), repositórios de instituições 
públicas, órgãos públicos, anais de eventos científicos ou 
periódicos científicos, todos acessíveis pela internet. 
Isso não significa que o protagonismo da sua jornada de 
autodesenvolvimento deva mudar de foco. Reconhecemos 
que você é a autoridade máxima da sua própria vida e deve, 
portanto, assumir uma postura autônoma nos estudos e naconstrução da sua carreira profissional. 
Por isso, nós o convidamos a explorar todas as possibilidades da 
nossa Biblioteca Virtual e além! Sucesso!
Indicação 1
A temática agile e lean soam como bem atual, no cotidiano 
tecnológico, e podem ser relacionadas ao contexto de Governança 
de Dados. Para conhecer um pouco mais a respeito e sua relação 
com a agilidade, leia o capítulo 9, do livro indicado, do autor Carlos 
Barbieri.
Para realizar a leitura, acesse nossa plataforma Biblioteca Virtual e 
busque pelo título da obra no parceiro Minha Biblioteca.
BARBIERI, C. Governança de Dados: práticas, conceitos e novos 
caminhos. Rio de Janeiro: Alta Books, 2020.
Indicações de leitura
32
Indicação 2
Ao estudar os conteúdos deste tema, você conheceu um pouco 
sobre governança corporativa e governança de dados. Para 
mergulhar mais o entendimento entre essas relações, leia o capítulo 
2, do livro indicado, do autor Daniel Paulo Paiva de Freitas.
Para realizar a leitura, acesse nossa plataforma Biblioteca Virtual e 
procure pelo título da obra no parceiro Biblioteca Virtual 3.0_Pearson.
FREITAS, D. P. P. Governança e proteção de dados. Curitiba: 
Contentus, 2020. 
QUIZ
Prezado aluno, as questões do Quiz têm como propósito a 
verificação de leitura dos itens Direto ao Ponto, Para Saber 
Mais, Teoria em Prática e Leitura Fundamental, presentes neste 
Aprendizagem em Foco.
Para as avaliações virtuais e presenciais, as questões serão 
elaboradas a partir de todos os itens do Aprendizagem em Foco 
e dos slides usados para a gravação das videoaulas, além de 
questões de interpretação com embasamento no cabeçalho 
da questão.
33
1. Um programa de governança de dados precisa ser 
implementado por meio de etapas. A ação que envolve o 
reconhecimento da alta direção, sobre a importância da 
Governança de Dados, se dá na etapa de: 
a. Motivação.
b. Assessment.
c. Implantação. 
d. Implementação.
e. Melhoria. 
2. A metodologia de Governança de Dados é composta 
por uma série de documentos distribuídos nos níveis 
hierárquicos da organização. A _________ é o documento que 
descreve o motivo de se governar os dados. 
 
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna.
a. Política de dados. 
b. Relação de processos de gestão de dados. 
c. Métrica de dados.
d. Boa prática. 
e. Estratégia de Dados. 
GABARITO
Questão 1 - Resposta A
Resolução: A primeira etapa é conhecida como motivação, 
em que ocorre o reconhecimento da alta direção de que a 
governança de dados é importante e agrega valor ao processo 
de tomada de decisão no negócio. 
34
Questão 2 - Resposta E
Resolução: O documento estratégia de dados está situado no 
nível estratégico da metodologia da Governança de Dados, 
e apresenta o motivo de se governar os dados, além dos 
objetivos e planos. 
A Governança e a Arquitetura de 
Dados 
______________________________________________________________
Autoria: Antônio Palmeira de Araújo Neto 
Leitura crítica: Luís Otávio Toledo Perin
TEMA 4
36
DIRETO AO PONTO
Conhecer, de forma geral, o contexto técnico em que se situa 
a governança de dados, é fundamental para desempenhar de 
forma satisfatória os papéis e responsabilidades inerentes ao 
governo de dados de uma empresa. Esse conhecimento pressupõe 
o entendimento da arquitetura de dados da corporação que, 
juntamente com outras arquiteturas, se configura como peça-chave 
para o bom andamento dos negócios.
A Figura 1 apresenta a ideia de forma macro, a arquitetura de dados 
desenhada numa sequência em que se colhem os dados das mais 
variadas fontes e estes são ingeridos pelos sistemas. Logo depois, 
são tratados com tecnologias de Big Data, ETL e ferramentas de 
qualidade de dados para o armazenamento adequado. Depois, 
em um ambiente self-service, os dados são disponibilizados para 
consumo dos usuários e dos cientistas de dados. Observe que tudo 
isso ocorre alicerçado e relacionado fortemente na estratégia do 
negócio.
37
Figura 1 – Arquitetura de Dados
Fonte: Fernandes et al. (2019, p. 100).
A arquitetura de dados, além de ser uma das funções da gestão 
de dados, deve estar alinhada às arquiteturas de processo, de 
sistema, de tecnologia e de negócio. Além disso, funciona também 
como a base conceitual e técnica da Governança de Dados, 
sustentando também outras funções de dados, como: qualidade 
de dados; modelagem de dados; dados mestre e de referência; 
Data Warehousing e Business Intelligence; integração de dados; 
armazenamento de dados, entre outras.
O Quadro 1 apresenta, de forma resumida, a arquitetura de dados 
como uma área de conhecimento definida no DAMA-DMBOK guide, 
contendo suas atividades e fases no ciclo de vida da gestão de 
dados.
38
Quadro 1 – Área de conhecimento: Arquitetura de Dados
Fonte: adaptado de Rego (2013, p. 278).
Associado a arquitetura de dados, encontramos outras áreas 
de conhecimento bem técnicas, também importantes para a 
Governança de Dados. Entre elas, é possível citar: gestão da 
qualidade dos dados; gestão de metadados; e a gestão dos dados 
mestre e de referência.
A gestão da qualidade dos dados é composta de atividades que 
possibilitam a medição, avaliação e melhoria dos dados dentro das 
empresas. Essas atividades permeiam as fases de planejamento e 
implementação do ciclo de vida da gestão dos dados.
A gestão de dados mestre e de referência é também conhecida pelo 
acrônimo Master Data Management (MDM), responsável por planejar, 
desenvolver, implementar e controlar atividades que visam garantir 
a gestão adequada dos dados mestre e de referência. 
A gestão de metadados é responsável por planejar, implementar e 
controlar o acesso dos metadados, buscando definir modelos, fluxos 
39
e outras informações importantes para o entendimento dos dados 
criados, mantidos e acessados nos sistemas.
Essas três áreas de conhecimento, juntamente com a arquitetura 
de dados, integram, normalmente, os programas de governança de 
dados implementados nas empresas.
Referências bibliográficas
FERNANDES, A. A. et al. Governança Digital 4.0. Rio de Janeiro: Brasport, 2019.
RÊGO, B. L. Gestão e governança de dados: promovendo dados como ativo 
de valor nas empresas. Rio de Janeiro: Brasport, 2013. 
PARA SABER MAIS
Não ter uma arquitetura de dados é, hoje, um dos sintomas mais 
comuns nas empresas que não logram sucesso no uso estratégico 
dos dados e, consequentemente, não atende as necessidades de 
negócios. 
Para não correr o risco de ficar para trás, no uso estratégico de 
dados, é necessário implementar um programa de Governança de 
Dados que contemple, além da arquitetura de dados, outras funções 
técnicas. Ao analisarmos várias soluções de mercado e frameworks 
mais utilizados, sempre constatamos a presença de, pelos menos, 
quatro áreas de conhecimento em todos eles: governança de dados; 
arquitetura de dados; gestão dos metadados; qualidade de dados/ 
gestão dos dados mestre e de referência.
O Quadro 2 apresenta as áreas de conhecimento e os principais 
artefatos necessários em cada uma delas.
40
Quadro 2 – Principais artefatos do programa de Governança de 
Dados
Área de conhecimento Artefato
Governança de Dados. Diretriz Geral e Política de Governança de 
Dados.
Processos de trabalho.
Regimento Geral dos Comitês.
Identificação e nomeação dos gestores de 
dados.
Arquitetura de Dados. Modelo de área de interesse.
Modelos conceituais.
Metamodelo da Arquitetura de Dados.
Gestão dos Metadados. Glossário de termos de negócio.
Linhagem dos dados.
Qualidade de Dados. Processos de qualidade de dados.
Política de qualidade de dados.
Mapeamentos de regras de negócio, de 
validação e atualização, e sua relação com a 
qualidade de dados.
Gestão de Dados. 
Mestre e de Referência.
Desenho da arquitetura de referência do 
MDM.
Desenho dos modelos de dados do MDM.
Processos de trabalho do MDM.
Fonte: adaptado de Rego (2020, p. 140).
Referências bibliográficas
RÊGO, B. L. Gestão e governança de dados: promovendo dados como ativo 
de valor nas empresas. Riode Janeiro: Brasport, 2013.
RÊGO, B. L. Simplificando a governança de dados: governe os dados de 
forma objetiva e inovadora. Rio de Janeiro: Brasport, 2020.
41
TEORIA EM PRÁTICA
Uma grande empresa, do ramo de locação de carros, resolveu 
implementar um programa de Governança de Dados com o mínimo, 
possível e necessário, de funções de dados, de forma a atender 
as expectativas do negócio. Esse programa contemplou, além de 
artefatos de governança de dados, também artefatos de arquitetura 
de dados, gestão da qualidade dos dados, gestão de metadados e 
gestão de dados mestre e de referência.
Percebeu-se menor valorização da área de conhecimento de gestão 
da qualidade de dados, ocasionando uma deficiência na definição e 
requisitos de qualidade de dados. Essa constatação se deu quando 
se verificou que alguns dados não atendiam alguns requisitos 
preconizados em qualquer framework de gestão/ governança de 
dados.
Esses erros foram:
Erro 1 – Relatórios estratégicos de locações que apresentam dados 
sobre os carros, mas que o ano de fabricação se apresenta como 
superior em dois ao dado ano/ modelo.
Erro 2 – Relatórios de vendas, por loja, registra três vendedores com 
o mesmo número de CPF.
Erro 3 – Relatórios de principais clientes que não apresenta um 
campo contendo as receitas, relativas ao mesmo, com locações.
À ausência de quais requisitos de qualidade de dados estes erros 
estão relacionados? 
42
Para conhecer a resolução comentada proposta pelo professor, 
acesse a videoaula deste Teoria em Prática no ambiente de 
aprendizagem.
LEITURA FUNDAMENTAL
Prezado aluno, as indicações a seguir podem estar disponíveis 
em algum dos parceiros da nossa Biblioteca Virtual (faça o log 
in por meio do seu AVA), e outras podem estar disponíveis em 
sites acadêmicos (como o SciELO), repositórios de instituições 
públicas, órgãos públicos, anais de eventos científicos ou 
periódicos científicos, todos acessíveis pela internet. 
Isso não significa que o protagonismo da sua jornada de 
autodesenvolvimento deva mudar de foco. Reconhecemos 
que você é a autoridade máxima da sua própria vida e deve, 
portanto, assumir uma postura autônoma nos estudos e na 
construção da sua carreira profissional. 
Por isso, nós o convidamos a explorar todas as possibilidades da 
nossa Biblioteca Virtual e além! Sucesso!
Indicação 1
Os metadados estão contemplados em uma das áreas de 
conhecimento em gestão de dados, dada sua grande importância. 
Para conhecer um pouco mais sobre metadados e a sua relação com 
a Governança de Dados, leia o capítulo 7, do livro indicado, do autor 
Carlos Barbieri. 
Indicações de leitura
43
Para realizar a leitura, acesse nossa plataforma Biblioteca Virtual e 
busque pelo título da obra no parceiro Minha Biblioteca.
BARBIERI, C. Governança de Dados: práticas, conceitos e novos 
caminhos. Rio de Janeiro: Alta Books, 2020.
Indicação 2
Ao estudar os conteúdos deste tema, você conheceu um pouco 
sobre arquitetura de dados, mas todo o conhecimento sobre este 
assunto não foi esgotado. Para mergulhar mais no entendimento 
das relações entre a arquitetura de dados e a Governança de Dados, 
leia o capítulo 11, do livro indicado, do autor Bergson Lopes Rêgo.
Para realizar a leitura, acesse nossa plataforma Biblioteca Virtual 
e procure pelo título da obra no parceiro Biblioteca Virtual 3.0_
Pearson.
RÊGO, B. L. Simplificando a Governança de Dados: governe os 
dados de forma objetiva e inovadora. Rio de Janeiro: Brasport, 2020. 
QUIZ
Prezado aluno, as questões do Quiz têm como propósito a 
verificação de leitura dos itens Direto ao Ponto, Para Saber 
Mais, Teoria em Prática e Leitura Fundamental, presentes neste 
Aprendizagem em Foco.
Para as avaliações virtuais e presenciais, as questões serão 
elaboradas a partir de todos os itens do Aprendizagem em Foco 
e dos slides usados para a gravação das videoaulas, além de 
44
questões de interpretação com embasamento no cabeçalho 
da questão.
1. A arquitetura de dados é uma das funções de dados mais 
importantes, que deve ser governada nas empresas. Por ser 
uma função muito técnica, é de primeira responsabilidade do 
arquiteto de dados. Em qual fase do ciclo de vida da gestão de 
dados situam-se as atividades de arquitetura de dados? 
a. Planejamento.
b. Implementação.
c. Controle. 
d. Execução.
e. Monitoramento. 
2. O (a) _________ tem como uma de suas funções, o 
planejamento e controle de atividades que visam garantir a 
gestão adequada dos dados mestre e de referência. 
 
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna.
a. ETL. 
b. Arquitetura de Dados. 
c. MDM.
d. DAMA. 
e. DMBOK. 
45
GABARITO
Questão 1 - Resposta A
Resolução: As atividades da arquitetura de dados são 
eminentemente ligadas ao planejamento dos modelos e 
tecnologias de dados para seu efetivo desenho. 
Questão 2 - Resposta C
Resolução: A gestão de dados mestre e de referência é 
também conhecida pelo acrônimo Master Data Management 
(MDM), responsável por planejar, desenvolver, implementar e 
controlar atividades que visam garantir a gestão adequada dos 
dados mestre e de referência. 
BONS ESTUDOS!
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BA
08
79
_V
1.
0
GOVERNANÇA DE DADOS
2
Antônio Palmeira de Araújo Neto
São Paulo
Platos Soluções Educacionais S.A 
2021
GOVERNANÇA DE DADOS
1ª edição
3
2021
Platos Soluções Educacionais S.A
Alameda Santos, n° 960 – Cerqueira César
CEP: 01418-002— São Paulo — SP
Homepage: https://www.platosedu.com.br/
Diretor Presidente Platos Soluções Educacionais S.A
Paulo de Tarso Pires de Moraes
Conselho Acadêmico
Carlos Roberto Pagani Junior
Camila Turchetti Bacan Gabiatti
Camila Braga de Oliveira Higa
Giani Vendramel de Oliveira
Gislaine Denisale Ferreira
Henrique Salustiano Silva
Mariana Gerardi Mello
Nirse Ruscheinsky Breternitz
Priscila Pereira Silva
Tayra Carolina Nascimento Aleixo
Coordenador
Henrique Salustiano Silva
Revisor
Luís Otávio Toledo Perin
Editorial
Alessandra Cristina Fahl
Beatriz Meloni Montefusco
Carolina Yaly
Mariana de Campos Barroso
Paola Andressa Machado Leal 
Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)_________________________________________________________________________________________ 
Araújo Neto, Antônio Palmeira de
A663g Governança de dados / Antônio Palmeira de Araújo 
 Neto, São Paulo: Platos Soluções Educacionais S.A., 2021.
 44 p.
 ISBN 978-65-89881-47-6
 1. Gestão de dados. 2. Arquitetura de dados. 3. Ciclo de 
 vida do dado. I. Título.
 
CDD 004 
____________________________________________________________________________________________
Evelyn Moraes – CRB 010289/O
© 2021 por Platos Soluções Educacionais S.A.
Todos os direitos reservados. Nenhuma parte desta publicação poderá ser 
reproduzida ou transmitida de qualquer modo ou por qualquer outro meio, 
eletrônico ou mecânico, incluindo fotocópia, gravação ou qualquer outro tipo de 
sistema de armazenamento e transmissão de informação, sem prévia autorização, 
por escrito, da Platos Soluções Educacionais S.A.
4
SUMÁRIO
Introdução à Governança de Dados __________________________ 05
Visão Geral da Gestão de Dados _____________________________ 21
Estruturando a Governança de Dados _______________________ 38
A Governança e a Arquitetura de Dados _____________________ 54
GOVERNANÇA DE DADOS
5
Introdução à Governança de 
Dados
Autoria: Antônio Palmeira de Araújo Neto
Leitura crítica: Luís Otávio Toledo Perin
Objetivos
• Reconhecer o dado como ativo corporativo 
estratégico para as organizações.
• Descrever o ciclo de vida do dado e sua adequada 
gestão.
• Compreender os conceitos introdutórios da 
governança de dados.
6
1. Gestão e governança de dados
Atualmente, o dado é considerado um dos ativos mais importantes para 
as organizações. Por isso, comumente, afirma-se que ele é o “ouro” das 
organizações. Nesse sentido, alguns especialistas se referem aos dados 
como o novo petróleo, devido ao seu valor aindaem sua forma bruta.
Contudo, como chegamos a essa visão sobre o dado nos dias de hoje?
Após a leitura deste material, você terá condições de responder essa 
pergunta e compreender a importância de se governar os dados dentro 
do ambiente organizacional de forma a criar valor para o negócio.
1.1 Conceito de dado
Antes de compreender a governança de dados e saber como tudo 
começou nas empresas, você precisa conhecer o conceito de dado 
e saber o que é informação e conhecimento. Às vezes, há uma certa 
confusão sobre cada um desses termos. Nesse contexto, podemos dizer 
que dados se tratam de:
[...] uma sequência de fatos ainda não analisados, representativos de 
eventos que ocorrem nas organizações ou no ambiente físico, antes 
de terem sido organizados e arranjados de uma forma que as pessoas 
possam entendê-los e utilizá-los. (LAUDON; LAUDON, 2013, p. 12)
Ou seja, eu posso me referir a um dado como uma sequência de 
números, de caracteres ou de imagens que ainda não foram analisadas 
e, por si só, nada revelam.
Por outro lado, podemos definir informação como um conjunto de 
dados interligados, relacionados que entregam valor dentro de um 
contexto. Já o conhecimento, segundo Barbieri (2020, p. 13), é “definido 
7
como o ato de entender coisas (a informação, por exemplo) por meio da 
razão ou do experimento ou experiência”.
Dessa forma, na Figura 1 temos o dado, a informação e o conhecimento 
estabelecidos em uma pirâmide, onde os dados formam a base. Por 
sua vez, a informação é obtida a partir dos dados contidos na base e o 
conhecimento está no topo, sendo formado a partir das informações.
Figura 1 – Hierarquia dos dados, das informações e do 
conhecimento
Fonte: adaptada de Costa et al. (2012, p. 2).
Nesse sentido, alguns autores reconhecem que após o conhecimento, há 
ainda mais um passo (ou nível), chamado de sabedoria. De acordo Rêgo 
(2013), a sabedoria pode ser compreendida como a utilização eficiente e 
eficaz do conhecimento.
Ainda sobre os dados, que são o foco deste tema, podemos classificá-
los quanto a sua forma, sendo: estruturados e não-estruturados. Os 
dados estruturados podem ser encontrados em uma estrutura rígida de 
8
um banco de dados, como um campo de CPF ou nome de uma pessoa 
em uma tabela do banco de dados. Já os dados não-estruturados são 
caracterizados por um maior dinamismo e flexibilidade, como e-mails, 
vídeos, áudios, entre outros.
Além disso, os dados também podem ser classificados quanto 
sua origem, gênese ou transformação. Quanto a origem, eles são 
classificados em internos (oriundos da própria organização) ou externos 
(de fora da organização). Quanto a gênese ou transformação, os dados 
são classificados em primários (básicos e sem qualquer tratamento) e 
derivados (construídos a partir dos dados primários).
Na Figura 2 você pode observar essa classificação de dados e os tipos 
de dados encontrados, sendo eles: dados mestres; dados referenciais; 
dados transacionais; dados históricos.
Figura 2 – Classificação dos dados
Fonte: Barbieri (2020, p. 18).
9
Os dados mestres representam o sustentáculo da organização no que 
tange às suas transações e, por isso, recebem o nome de dados de 
fundação. Entre os exemplos de dados mestre é possível encontrar: 
cliente, fornecedor, produtos etc.
Já os dados referenciais representam os atributos associados aos dados 
mestres e, em alguns casos, codificam algumas de suas propriedades. 
Normalmente, eles se originam de fontes externas, por exemplo, o dado 
que representa o bairro (dado referencial), onde mora um cliente (dado 
mestre), e assim por diante.
Os dados transacionais são gerados a partir das transações ocorridas 
e registradas nos sistemas de informação da organização, sendo uma 
ponte de interligação dos dados mestres da empresa. Um bom exemplo 
é um número de nota fiscal de um serviço prestado pela organização 
ou um produto vendido, nesse caso, observe que o número de nota 
fiscal (dado transacional) interliga cliente (dado mestre) e produto (dado 
mestre).
Os dados históricos, por sua vez, são aqueles guardados em uma 
linha do tempo nos Data Warehouses, Data Marts e oriundos dos dados 
mestres, referenciais e transacionais. Os dados históricos são utilizados 
no processo de tomada de decisão, por isso, eles são de grande 
importância estratégica para os negócios.
Nesse momento, convém introduzir o conceito de metadado, que 
pode ser definido de forma simplificada como dados sobre dados, ou 
seja, características dos dados. Entre os elementos que compõem um 
metadado é possível citar: título; descrição; tags e categorias; criador do 
dado; momento em que o dado foi criado; última modificação do dado; 
quem tem acesso ao dado; entre outros.
Os metadados podem ser classificados em técnicos e de negócio. Os 
metadados técnicos apresentam as informações/dados que possibilitam 
10
que um dado seja fisicamente identificado, por exemplo, um metadado 
técnico pode ser o tamanho do dado. Os metadados de negócio 
apresentam as informações/dados que possibilitam a compreensão do 
contexto de um dado. Um bom exemplo de um metadado de negócio 
pode ser o processo que utiliza esse dado.
1.2 Dado como ativo corporativo
A ideia de dado (principalmente digital) como ativo corporativo é 
relativamente nova. Para compreender como essa mentalidade 
chegou as organizações, você precisa conhecer como a Tecnologia da 
Informação se estabeleceu nas organizações, por volta da década de 
1960.
Nesse período, a TI praticamente nasce no cenário corporativo, 
iniciando a era dos dados, no contexto da informática e da computação. 
Desse modo, a própria área de TI era conhecida como Centro de 
Processamento de Dados (CPD) e os seus profissionais tinham grande 
foco no desenvolvimento de sistemas e tecnologias que suportassem a 
entrada, o processamento, o armazenamento e a saída de dados.
Nesta época, a ideia que se tinha do uso dos dados se limitava 
ao contexto operacional, distanciando as organizações de uma 
utilização estratégica e tática da massa de dados armazenada em 
grandes Mainframes (computadores de grande porte responsáveis 
pelo processamento centralizado de dados no início do uso da TI nas 
empresas).
Dessa forma, a área de TI foi evoluindo, bem como todas as ferramentas 
por ela oferecidas, fazendo com que a sociedade avançasse para a era 
da informação. Então, por volta da década 1980, era comum afirmar que 
ter informação era o mesmo que ter poder.
11
Contudo, próximo ao fim da década de 1980 e na década de 1990, com 
o estabelecimento da rede mundial de computadores e o aumento 
do número de acessos à Internet, a informação estava cada vez mais 
acessível a todos. Assim, já no início do século XXI, avançou-se a passos 
largos para a era do conhecimento, onde não era só importante ter a 
informação, mas compreender o seu valor e a sua aplicabilidade.
Como você pôde ver, auxiliado pelo desenvolvimento das infraestruturas 
de TI, tudo isso se deu em pouco mais de 30 anos, fazendo com que as 
empresas colocassem as tecnologias digitais no centro da estratégia 
corporativa. Assim, favoreceu-se o alinhamento estratégico entre TI e 
negócio, promovendo uma parceria entre essas duas áreas, de forma 
que uma permeava a outra.
Observando os dias de hoje, parece que assim como na década de 1960, 
os dados digitais começam a ganhar protagonismo novamente. Big Data, 
Data Warehouse, ferramentas de Business Intelligence, Machine Learning, 
Internet das Coisas, Computação em Nuvem, Inteligência Artificial, 
entre diversas outras tecnologias emergentes trazem novamente a 
importância dos dados e sua adequada gestão.
Isso ocorre em um cenário de transformação digital nas empresas, 
onde cada vez mais inúmeras tecnologias habilitam inovações e são 
totalmente baseadas em dados e no conhecimento por eles gerados. 
Segundo Fernandes et al. (2019), essas tecnologias habilitadoras 
integram a quarta revolução industrial que inaugurou um novo 
momento na evolução da humanidade.
A partir deuma outra vertente, também é possível citar as questões 
voltadas para segurança, compliance e regulamentações de uma forma 
geral, como grandes motivadores para o uso estratégico dos dados. 
No entanto, tudo isso exige uma gestão de dados e, também, uma 
governança que atenda às necessidades do negócio.
12
Um bom exemplo nas regulamentações aqui no Brasil é encontrado na 
aplicação da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que vem dando 
uma nova dinâmica nas questões que envolvem o gerenciamento dos 
dados na sociedade como um todo, no aspecto de proteção e segurança.
Assim, podemos dizer que, atualmente, em quase todas as organizações, 
os dados são vistos como um ativo crítico para o sucesso de suas 
estratégias. Por meio deles e utilizando ferramentas como big data e 
analytics, as empresas encontram informações sobre clientes, gerenciam 
de forma mais adequada as operações na cadeia de valor e habilitam a 
transformação digital.
Estes dados, que hoje se encontram nas mais variadas formas e com 
uma volumetria inimaginável há anos atrás, são gerados em uma 
velocidade impressionante, exigindo das empresas alta capacidade 
de armazenamento, processamento, análise e visualização para o uso 
estratégico.
1.3 Ciclo de vida do dado
Você já deve ter compreendido que o dado é um ativo de grande 
importância para as empresas. Como todo ativo, o dado também tem 
um ciclo de vida, ou seja, ele é criado, depois há um itinerário de uso e, 
em seguida, ocorre seu descarte.
Barbieri (2020, p. 30) menciona que os dados:
[...] vão da criação ao arquivamento, semelhante a nós, que iniciamos o 
nosso ciclo em uma maternidade e terminamos no Hope Woods (mais 
conhecido como Bosque da Esperança), com diversas atividades in-
between. Os dados, quando vistos como ativos, têm certas diferenças, 
comparados com os ativos tradicionais, como veículos, imóveis, etc. Os 
dados podem ser replicados, copiados, transmitidos, o que os ativos 
mais físicos não permitem. Por isso, conhecer esses ciclos dos dados é 
fundamental para observarmos a sua linhagem (data lineage) e, quando 
13
houver qualquer problema de erros graves, entendermos em que ponto 
aquilo aconteceu e quais as ações para evitar a recorrência do problema. 
Quantas vezes você já fez reflexões na vida do tipo “Uau... em que 
ponto, eu errei”? Isso é uma busca inconsciente pela linhagem de dados, 
embutida, digamos, em fatos encadeados. (BARBIERI, 2020, p. 30)
Na abordagem de Barbieri (2020), o ciclo de vida dos dados envolve 
cinco etapas distintas. A primeira é chamada de Entrada e conhecida 
como Ingestão, onde os dados são coletados. A segunda é chamada 
de Integração e conhecida como tratamento, onde ocorre o 
processamento. A Terceira é chamada de Distribuição, onde os dados 
são enviados aos seus destinos nas mais diversas aplicações ou para o 
próprio armazenamento. A quarta é chamada de Uso, quando ocorre 
efetivamente a utilização dos dados pelas áreas da organização. A quinta 
é chamada de descarte, onde constatamos o encerramento do ciclo de 
vida do dado. A figura a seguir apresenta essa sequência do ciclo de vida 
dos dados.
Figura 3 – Ciclo de vida dos dados
Fonte: adaptada de Babieri (2020, p. 27).
Outra abordagem interessante do ciclo de vida do dado é encontrada na 
obra de Rêgo (2013), em que o autor apresenta o ciclo de vida do dado 
em sete fases:
• Planejar: avalia a necessidade de dados do negócio.
• Especificar: desenha e projeta a utilização dos dados.
• Disponibilizar: disponibiliza os dados para o negócio.
• Criar e adquirir: criam-se ou adquirem-se mais dados.
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• Manter e usar: manutenção e sustentação do uso dos dados.
• Arquivar e recuperar: armazenam-se e recuperam-se os dados a 
partir das necessidades do negócio.
• Eliminar: descartam-se os dados quando eles não entregam mais 
valor.
Assim, é possível notar muitas semelhanças entre as duas abordagens, 
formando em você a ideia de visualização de dados dentro de um ciclo 
de vida. Dessa visão, estabelece-se a necessidade de uma gestão e um 
governo desses dados, sob pena de não entregar valor para os negócios.
1.4 Gestão e governança dos dados
Logo no início dos estudos de gestão e governança de dados surgem 
diversas perguntas, entre elas a mais comum é: gestão de dados e 
governança de dados são a mesma coisa?
A gestão de dados pode ser compreendida a partir do Guide to The Data 
Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK® Guide), que é um guia 
de melhores práticas para o gerenciamento de dados. Segundo Rêgo 
(2020), o DAMA-DMBOK® guide apresenta a gestão de dados como uma 
disciplina viabilizadora de um conjunto de 11 funções de dados.
Essas funções, também conhecidas como áreas de conhecimento, são: 
governança de dados; arquitetura de dados; modelagem e projeto de 
dados; armazenamento e operações de dados; segurança dos dados; 
integração e interoperabilidade; gestão de conteúdo e documentos; 
dados mestres e referenciais; data warehousing e business intelligence; 
gestão de metadados; qualidade de dados (RÊGO, 2020).
Observe que, uma das funções da gestão de dados é justamente a 
governança de dados. Segundo Rêgo (2020, p. 9), “a governança de 
15
dados é uma função que representa o exercício da autoridade em 
relação à gestão de dados e ao controle de estratégias, políticas, 
padrões, processos, métricas e indicadores envolvidos com os ativos de 
dados”.
Assim, é possível dizer que o principal papel da governança de dados 
é estabelecer o sistema de governo das outras funções da gestão de 
dados. A Figura 4 apresenta um fragmento da visão geral do DAMA-
DMBOK® Guide, que apresenta essa ideia da governança de dados no 
centro de controle das outras funções da gestão de dados.
Figura 4 – Visão geral das funções da gestão de dados
Fonte: adaptada de Barbieri (2020, p. 49).
Dessa forma, é possível estabelecer a ideia da gestão de dados 
conectada à execução de funções de dados e a governança de dados 
ligada ao controle e exercício de autoridade sobre as funções de dados. 
Isto eleva a governança de dados para uma perspectiva muito mais 
abrangente, conferindo a ela o controle sobre a gestão desse ativo tão 
importante.
16
Além do DAMA-DMBOK® guide, é possível encontrar diversos 
outros conjuntos de boas práticas em governança de dados, como: 
Framework 5W2H; Framework da IBM; Modelo EDM council; Modelo 
Data Management Maturity (DMM). No entanto, cada um desses 
modelos apresenta definições de governança de dados que guardam 
muitas semelhanças e remetem para o exercício de funções sempre 
relacionadas à qualidade, à criação de valor, ao estabelecimento de 
políticas e à viabilização de um sistema de governo para os dados.
Após definir a governança de dados, quando olhamos para as áreas de 
TI e de negócios, que já possuem, respectivamente, a governança de TI e 
a governança corporativa, outro questionamento surge: a governança de 
dados é um desdobramento da governança de TI ou atua independente 
dela e de forma interligada a governança de corporativa?
Durante algum tempo, observou-se o dado como um ativo sob guarda, 
gestão e governo da área de TI. Isto se dava porque eles estavam 
armazenados na infraestrutura tecnológica das empresas, assim, 
entendia-se que o governo dos dados era um “subdomínio” do governo 
da TI.
Aos poucos, essa mentalidade foi enfraquecida, estabelecendo a 
compreensão de que a TI tem a missão de custodiar esses dados e não 
de exercer o controle e autoridade sobre eles. Os dados são propriedade 
do negócio, por isso, é possível afirmar que a governança de dados atua 
em paralelo e em harmonia com a governança de TI, mas como um 
desdobramento da governança corporativa. A Figura 5 apresenta esta 
relação entre a governança corporativa, governança de TI e governança 
de dados.
17
Figura 5 – Relação entre a Governança Corporativa, de TI e de Dados
Fonte: Barbieri (2020, p. 37).
1.5 O profissional de governança de dados
Ao mencionar o profissional de governança de dados é necessário 
compreenderprimeiro quais são os papéis envolvidos no contexto 
em que tratamos dos dados. Esses principais papéis são: Diretor de 
Dados (Chief Data Officer–CDO); Gestor da Informação (Data Owner); 
Gestor de Dados em Negócio (Business Data Steward); Gestor Técnico de 
Dados (Technical Data Steward); Gestor Estratégico de Dados (Lead Data 
Steward); Arquiteto de Dados (Data Architect); e Analista de Governança 
de Dados.
A Figura 6 apresenta a interação entre esses papéis e os níveis em que 
eles atuam. Além disso, é possível que os documentos e os artefatos que 
formam a base de trabalho dos profissionais que exercem esses papéis.
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Figura 6 – Principais papéis envolvidos com a Governança de Dados
Fonte: Rêgo (2020, p. 48).
O primeiro papel encontrado no nível estratégico é aquele exercido 
pelo CDO, que é responsável direto e primeiro pelo governo dos 
dados e o maior propagador da cultura Data Driven, que nada mais é 
que a orientação dos dados na tomada de decisão e no planejamento 
estratégico da empresa.
Ainda no nível estratégico temos o gestor da informação, também 
conhecido como Data Owner. Normalmente, o seu papel é exercido 
por um profissional da área de negócio em cargo de direção ou pelo 
menos com o status. As principais atribuições desse papel envolvem: o 
patrocínio de ações com o objetivo de resolver problemas com dados; 
a autorização de acessos e envio de dados sob sua responsabilidade; 
a nomeação do gestor de dados em negócio; e a representação da 
empresa diante de órgãos reguladores relacionados a dados.
19
Entre o nível estratégico e tático se encontra o gestor estratégico 
de dados. Ele exerce a liderança na governança de dados, sendo 
considerado a referência dessa área na empresa, que cultiva forte 
relacionamento com as camadas superiores e com o corpo de 
profissionais voltado às questões mais técnicas da área de dados.
Mergulhado no nível tático, há os papéis de gestor técnico de dados 
(profissional de gestão com visão de TI), gestor de dados em negócio 
(profissional de gestão com visão de negócio) e o arquiteto de dados 
(responsável pelo desenho de soluções relacionadas a governança de 
dados que alinhem TI e Negócio).
Como último papel interligando aos níveis tático e operacional, 
encontramos o analista de governança de dados, conhecido como Data 
Officer. Por sua vez, suas principais atribuições são mais técnicas, como: 
criação de relatórios, coleta de métricas e indicadores; treinamentos 
relacionados a dados; manter e documentar a metodologia de gestão e 
governança de dados.
Contudo, nem todas as organizações possuem de forma estruturada e 
estabelecida todos esses papéis. O principal motivo é que a importância 
da governança de dados ainda não foi perfeitamente assimilada pela 
alta direção de muitas empresas. No entanto, é possível perceber que 
cada vez mais a cultura data driven e a consideração do dado como ativo 
corporativo estratégico tem modificado este cenário para melhor.
Referências
BARBIERI, Carlos. Governança de dados: práticas, conceitos e novos caminhos. Rio 
de Janeiro: Alta Books, 2020.
BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados 
Pessoais (LGPD). Brasília, DF: Presidência da República, [2018]. Disponível em: 
http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso 
em: 17 maio 2021.
http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm
20
COSTA, Ivanir et al. Qualidade em tecnologia da informação: conceitos de 
qualidade nos processos, produtos, normas, modelos e testes de software no apoio 
às estratégias empresariais. São Paulo: Atlas, 2012.
FERNANDES, Agnaldo Aragon et al. Governança digital 4.0. Rio de Janeiro: Brasport, 
2019.
LAUDON, Kenneth C.; LAUDON, Jane Price. Sistemas de informação gerenciais. 
São Paulo: Pearson Pratice Hall, 2013.
RÊGO, Bergson Lopes. Gestão e governança de dados: promovendo dados como 
ativo de valor nas empresas. Rio de Janeiro: Brasport, 2013.
RÊGO, Bergson Lopes. Simplificando a governança de dados: governe os dados 
de forma objetiva e inovadora. Rio de Janeiro: Brasport, 2020.
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Visão Geral da Gestão de Dados
Autoria: Antônio Palmeira de Araújo Neto
Leitura crítica: Luís Otávio Toledo Perin
Objetivos
• Compreender os conceitos básicos da gestão de 
dados.
• Descrever as funções de dados utilizadas nas 
organizações.
• Reconhecer os papéis e responsabilidades na gestão 
de dados em uma organização.
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1. Gestão de Dados
Os dados despontam como elemento basilar na elaboração das 
estratégias das organizações nos dias de hoje, principalmente para 
aquelas situadas no ambiente competitivo. Assim, a propriedade 
sobre os dados está recebendo grande importância, bem como a sua 
adequada gestão em vista da entrega de valor para o negócio. No 
entanto, do que se trata essa “tal” gestão de dados?
Ao final do itinerário trilhado desse tema, você terá condições de 
responder a essa pergunta e encontrar as principais funções, papéis, 
responsabilidades e tecnologias na gestão de dados.
1.1 Histórico e conceitos básicos em Gestão de Dados
De acordo com os conceitos mais modernos, a gestão de dados pode ser 
definida como um conjunto de ações de planejamento, padronização, 
organização, implantação, execução, proteção e utilização de dados em 
vista das necessidades da organização (RÊGO, 2013; BARBIERI, 2020).
No entanto, atualmente, como chegamos a esse conceito?
Para compreender melhor essa ideia moderna de gestão de dados, 
precisamos voltar o olhar para algumas décadas atrás, quando as 
empresas se deram conta da importância dos dados. Tudo começou 
por volta da década de 1980, com a disseminação do uso do Banco de 
Dado (BD) Relacional, que ocupou o espaço do antigo BD Hierárquico. 
Nesse momento, se começa a estabelecer o papel do Administrador de 
Banco de Dados, conhecido pelo acrônimo em inglês DBA (Data Base 
Administrator). Embora tivesse um perfil muito técnico, o DBA começou 
também a atuar na modelagem e no apoio dos dados. Assim, segundo 
Rêgo (2013), começou-se a amadurecer a ideia de implementar a função 
23
do Administrador de Dados (AD), com um perfil mais alinhado ao 
negócio e menos técnico.
Na década de 1990, com as intensas migrações das plataformas baixas 
(mainframes) para as plataformas altas (servidores), a utilização do 
BD relacional se intensificou. Dessa forma, o AD começa a ganhar 
interessante importância, fazendo com que as organizações criassem 
áreas exclusivas para a administração de dados, com foco em 
modelagem de dados e gestão de modelo de dados. Nesse contexto, 
ainda de acordo com Rêgo (2013), a área de AD era subordinada a área 
de Tecnologia da Informação (TI) e tinha certo alinhamento com as áreas 
de negócio.
Já na década de 2000, a área de AD começava a perder um pouco de 
protagonismo na gestão de dados. Isto ocorreu por diversos motivos 
e o primeiro deles estava associado ao perfil de AD ligado ao negócio, 
que não se atualizava nas tecnologias, como a orientação a objetos 
que cresceu fortemente no início desse século. Outro motivo residia 
na preocupação com os custos na manutenção da área de AD, que, na 
percepção da alta direção de muitas empresas, não dava os retornos 
financeiros esperados. Assim, nessa época, verifica-se a incorporação 
das funções do AD às do Gestor de TI, auxiliado pelo DBA (RÊGO, 2020).
Então, segundo Rêgo (2020), na década de 2010, com a constatação dos 
mais diversos problemas no uso dos sistemas ERP (Enterprise Resource 
Planning) e de ferramentas de BI (Business Intelligence), que se retorna 
uma ideia mais moderna de AD, agora chamada de Gestão de Dados.
A gestão de dados começou a se firmar com um escopo maior que 
aquela ligada a AD de uma década atrás, focando no ciclo de vida 
do dado, considerando, também, os metadados e trabalhando com 
tecnologias como o big data, por exemplo. De acordo com Barbieri 
(2020), tudo isso ocorre de forma alinhada entre TI e negócio, levando 
em conta questões técnicas e questões externasao ambiente de TI.
24
Essa nova forma de gerir os dados apresenta um entrelaçamento de 
TI com os negócios, de forma que a responsabilidade pela gestão de 
dados é agora compartilhada entre essas duas áreas. A figura a seguir 
apresenta esse entrelaçamento.
Figura 1 – Responsabilidade da Gestão de Dados
Fonte: adaptada de Rêgo (2013, p. 8).
Contudo, essa nova mentalidade apresenta a gestão de dados como 
crucial para as estratégias das organizações, principalmente para 
aquelas que tem na transformação digital pilares do negócio. Ao colocar 
a transformação digital como fundamento da ação de muitas empresas, 
observa-se como consequência direta uma velocidade avassaladora nas 
mudanças, fazendo com que as estratégias não mais sejam traçadas 
para três ou cinco anos, mas com um ciclo bem menor. Desse modo, isto 
só pode ser feito com sucesso quando há uma gestão de dados alinhada 
a essa necessidade.
Neste sentido, é importante colocar a ideia de estratégia de dados, 
executada, pela gestão de dados em todo tipo de organização, 
25
independentemente do porte, ramo de atuação e local de atuação. 
Sobre essas questões estratégicas, Fernandes et al. (2019, p. 103) 
mencionam que:
A ponte para a organização chegar a um modelo de negócio vencedor 
passa por entender o desempenho da organização e o comportamento 
dos clientes através da análise de dados. A falta de estratégia de dados 
compromete o gestor de negócio a empreender iniciativas internas com as 
áreas de tecnologia para desenvolver novos produtos, serviços e adequar 
os existentes. A falta de uma estratégia de dados compromete também 
a melhoria da infraestrutura, qualidade e disponibilização dos dados 
armazenados na velocidade que os clientes demandam da organização.
1.2 Funções da Gestão de Dados
As melhores práticas encontradas no DAMA-DMBOK® guide apresentam 
a gestão de dados divididas em 11 funções de dados, também chamadas 
de áreas de conhecimento. Segundo Rêgo (2020), as funções são: 
Governança de Dados; Arquitetura de Dados; Modelagem e Projeto de 
Dados; Armazenamento de Dados e Operações; Segurança de Dados; 
Integração de Dados e Interoperabilidade; Gerência de Conteúdos e 
Documentos; Dados Mestre e Referência; Data Warehousing e Business 
Intelligence; Gestão dos Metadados; Qualidade de Dados.
A figura a seguir apresenta essas funções de dados.
26
Figura 2 – Funções de Dados
Fonte: Barbieri (2020, p. 49).
Nessas funções encontramos as atividades desenvolvidas pela gestão de 
dados. Por sua vez, essas atividades podem ser classificadas de acordo 
com as fases de: planejamento, controle, desenvolvimento ou operação.
A primeira e principal função é a governança de dados. Por meio dela, 
se exerce a autoridade e o controle da gestão dos dados, ou seja, 
a governança desempenha uma ação de governo sobre as outras 
funções. Por isso, de acordo com Barbieri (2020), a Figura 2 apresenta a 
governança no centro, interligada e intervindo diretamente nas outras 
funções de dados.
As atividades da função governança de dados se situam no 
planejamento e no controle. No planejamento, a principal finalidade das 
atividades reside na criação da estratégia de dados para o atendimento 
das necessidades de negócio, além do estabelecimento das estruturas 
organizacionais de gestão e de governança de dados. No controle, 
a função de governança atua na supervisão e monitoramento dos 
profissionais de dados e no cumprimento das políticas, padrões e 
regulamentos.
27
A segunda função, que também tem grau de importância elevado, é a 
Arquitetura de Dados. Por outro lado, ela se preocupa com a definição 
corporativa sobre os dados, além do esboço das situações atuais e 
futuras da arquitetura de dados, utilizando representações e relações 
(RÊGO,2020).
As atividades da função arquitetura de dados dentro do espectro 
de fases se situam apenas no planejamento. Elas compreendem o 
entendimento dos requisitos de informação desejados pelo negócio, 
além de desenvolver, manter, analisar e alinhar o modelo de dados da 
organização. Além dessas, outras atividades interessantes nessa função 
envolvem a definição das arquiteturas de metadados, de BI e de Data 
Warehousing.
Já a terceira função é conhecida por modelagem e projeto de dados. 
Segundo Rêgo (2020), a sua finalidade é a execução de atividades 
próprias do ciclo de desenvolvimento de sistemas que se referem aos 
dados, como análise de requisitos com os dados; modelagem de dados; 
projeto físico de banco de dados, entre outros.
Essa função é composta por um número extenso de atividades que 
cobrem as fases de planejamento, desenvolvimento e controle. Nesse 
contexto, é importante dizer que essas atividades têm forte relação com 
o ambiente tecnológico, principalmente com os bancos de dados.
A quarta função é o armazenamento de dados e operação, que é uma 
novidade na versão 2 DAMA-DMBOK® guide. Esta função substituiu 
a antiga função gestão de operação e banco de dados da versão 
1 e, de acordo com Rêgo (2013), seu principal objetivo é manter o 
armazenamento de dados durante todo o seu ciclo de vida.
Assim, as atividades dessa função cobrem as fases de planejamento, 
controle e operação. No planejamento, encontra-se a avaliação e 
definição de arquiteturas tecnológicas de dados. No controle, há 
28
atividades que envolvem a administração e monitoramento de 
tecnologia de dados e de banco de dados. Por fim, na operação, temos 
as atividades de arquivamento, de retenção, de backup, de recuperação 
e de eliminação de dados, além do suporte aos bancos de dados 
especializados.
A quinta função é a segurança dos dados, que é preocupação de 
primeira hora em todas as organizações. Segundo o mesmo autor, o seu 
objetivo é a garantia da privacidade e confidencialidade dos dados, a 
partir do planejamento e estabelecimento de políticas de segurança da 
informação (RÊGO, 2020).
As atividades dessa função, por sua vez, envolvem as fases de 
planejamento, desenvolvimento e controle. No planejamento estão as 
definições de políticas e padrões de segurança, além do entendimento 
das necessidades de negócio no que tange ao aspecto segurança. No 
desenvolvimento, a atividade se resume as definições dos controles e 
procedimentos de segurança. No controle, que é a fase crítica desta 
função, encontram-se a gestão de acessos, perfis, permissões, além da 
auditoria da segurança de dados.
A sexta função é a integração de dados e interoperabilidade, 
estabelecida na versão 2 do DAMA-DMBOK® guide. Essa função não 
existia na versão 1 do framework e seu papel é fazer a gestão dos 
processos de integração, a disponibilização e a consolidação dos dados 
entre aplicações e organizações (RÊGO, 2020).
A sétima função é chamada de Dados Mestres e Referência. Ela tem 
por objetivo a definição e controle de atividades que promovem 
a conciliação e a manutenção dos dados compartilhados e 
utilizados pelos sistemas, envolvendo atividades de planejamento, 
desenvolvimento, controle e operação. No planejamento é possível citar 
o entendimento das necessidades dos dados mestre e de referência; 
no desenvolvimento, há apenas uma atividade e ela envolve a 
29
implementação de soluções de gestão dos dados mestre e de referência; 
no controle, o destaque é para a definição e manutenção de regras 
de correspondência de registros; por fim, na operação, a gerência de 
mudanças em dados mestre e de referência ganha destaque (RÊGO, 
2020)
A Quadro 1 apresenta as demais funções de dados, sua finalidade 
e algumas de suas principais atividades e a fase em que elas são 
executadas.
Quadro 1 – Funções Gestão de Documentos e Conteúdos/DW e BI/
Gestão de Metadados/Qualidade de Dados
Função Finalidade Atividades Fase
G
es
tã
o 
de
 D
oc
um
en
to
s 
e 
Co
nt
eú
do
s
Armazenamento, 
proteção 
e acesso a 
dados não-
estruturados da 
empresa.
Plano de gestão de 
registros/documentos.
Planejamento.
Backup e recuperação 
de registros/
documentos.
Operação.
Auditoria de 
documentos/gestão de 
registros.