Governança de dados

Em uma frase

Governança de dados é o conjunto de políticas, papéis, processos e padrões que faz o dado ser confiável, encontrável, protegido e usável — com alguém nomeado para responder por ele.

Os três papéis, e o que cada um responde

A pergunta que abre quase toda arguição é "quem responde por um dado errado". Quem responde "o time de dados" perde o ponto. A separação clássica é esta:

A frase que resolve a pergunta: o dono define, o steward cuida, o custodiante opera. Se o erro foi de regra, é do owner. Se foi de execução, é do custodian. Quem descobre e coordena, quase sempre, é o steward.

Catálogo: o mapa

Sem catálogo, o custo de encontrar dado é maior que o de processá-lo. Alguém precisa da base de transações PIX, pergunta no chat, recebe três tabelas parecidas e escolhe a errada. Catálogo bom responde quatro coisas: o que existe, o que significa, quem manda nisso e como eu peço acesso. No stack de Databricks isso normalmente vive no Unity Catalog.

Linhagem: impacto e auditoria

Linhagem é o rastro do dado, da origem até o relatório. Ela paga duas contas concretas:

1. 1Impacto de mudança: antes de alterar o tipo de uma coluna do cadastro, você vê quais tabelas e quais painéis quebram.
2. 2Auditoria e regulador: o dado do relatório de risco veio de onde, passou por quais transformações, com qual versão da regra.
3. 3Investigação de incidente: número divergiu, você percorre o caminho de trás para frente até achar o ponto de virada.

Classificação e política de acesso

Classificar é marcar cada dado por sensibilidade: do público ao restrito, sinalizando dado pessoal e dado pessoal sensível. A classificação não é burocracia — é o gatilho técnico. É ela que decide se a coluna de CPF aparece mascarada, se a tabela exige criptografia adicional, se o acesso precisa de aprovação do owner.

Política de acesso boa é por papel e finalidade, não por pessoa. "Analista de prevenção a fraude enxerga transação e device, não enxerga renda declarada" é política. "Fulano pediu e liberaram" é dívida.

Onde a LGPD entra

Governança é o que torna a LGPD operável. Três amarrações diretas:

• Finalidade: o dado foi coletado para quê. Reaproveitar cadastro de conta corrente em um modelo de propensão exige avaliar se a finalidade cabe.
• Base legal: a justificativa que autoriza o tratamento. Em banco, boa parte se apoia em obrigação legal e execução de contrato, não em consentimento.
• Retenção: por quanto tempo se guarda. Guardar dado pessoal sem finalidade e sem prazo é exposição, não zelo.

Governança federada, a ponte para Data Mesh

Num banco com dezenas de domínios, comitê central único vira fila. O modelo que escala é federado: o centro publica glossário, padrões de nomenclatura, níveis de classificação, política de retenção e as métricas mínimas de qualidade; cada domínio tem seu owner e seu steward e responde pelo dado que publica.

O preço da federação é divergência, e ela se controla por plataforma: catálogo único, linhagem automática, classificação obrigatória no registro e verificação de conformidade rodando sozinha. Esse é exatamente o pilar de governança federada computacional do Data Mesh — dizer isso conecta os dois temas na resposta.

Como responder isso em voz alta

Defina em uma frase, nomeie os três papéis com quem é quem no banco, mostre catálogo e linhagem como os dois artefatos que provam governança, amarre em LGPD por finalidade, base legal e retenção, e feche com federado por causa da escala. Cerca de dois minutos.