Por que governança virou prioridade
A explosão da IA generativa expôs um problema antigo: lixo entra, lixo sai. 78% das iniciativas de IA falham ou ficam abaixo do esperado por problemas de qualidade e governança de dados (MIT Sloan, 2025).
Os 6 domínios essenciais
1. Catálogo e linhagem (DataHub, Atlan, Collibra, OpenMetadata).
2. Qualidade (Great Expectations, Soda, Monte Carlo) com SLAs por dataset.
3. Classificação e PII automatizadas, com tags propagando para BI e IA.
4. Acesso e privacidade (Immuta, Privacera, RBAC + ABAC).
5. Master Data Management para entidades críticas (cliente, produto, fornecedor).
6. Observabilidade de dados — freshness, volume, distribuição.
Modelo operacional
Funciona melhor com data product owners por domínio (alinhado a Data Mesh), comitê executivo de dados e DPO integrado. Centralizar 100% sufoca; descentralizar 100% gera caos. O padrão vencedor é federado com guardrails centrais.
Conexão com LGPD
Sem catálogo e linhagem, é impossível responder em tempo hábil a uma solicitação de titular (acesso, correção, exclusão). Sem classificação, não há base legal documentada. Governança não é overhead — é defesa contra multa de 2% do faturamento.
Por onde começar
Mapeie os 10 datasets mais usados por BI e IA. Catalogue, identifique donos, defina SLA de qualidade e privacidade. Em 90 dias, expanda para os próximos 50. Em 12 meses, cobertura institucional.
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