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Quando se trata de governança de dados, os padrões que as empresas do setor de serviços financeiros devem cumprir são especialmente elevados devido aos rigorosos requisitos regulatórios que afetam o gerenciamento de dados financeiros.
Ao mesmo tempo, a capacidade das empresas de serviços financeiros de enfrentar esses desafios pode ser menor do que muitos gostariam. Fatores como ativos de dados fragmentados e dependência de sistemas legados muitas vezes complicam sua capacidade de implementar procedimentos de governança de dados altamente eficientes e eficazes.
Mas isso não significa que as empresas de serviços financeiros tenham que se contentar com uma governança de dados abaixo do padrão. Com a estratégia e as ferramentas certas de gerenciamento de dados, é possível enfrentar os desafios únicos de governar dados financeiros de forma eficaz — e, de fato, isso se tornará cada vez mais crucial nos próximos anos, à medida que as empresas de serviços financeiros se tornarem ainda mais dependentes de dados seguros e de alta qualidade.
Os desafios da governança de dados nos serviços financeiros
É certo que a governança eficaz dos dados — ou seja, o processo de gerenciamento dos ativos de dados para garantir consistência, qualidade, segurança e privacidade — nunca é simples. Mas, para as empresas do setor de serviços financeiros, ela tende a ser especialmente complicada devido a vários fatores que são exclusivos desse setor:
Dados isolados
As empresas de serviços financeiros costumam dividir suas operações entre várias linhas de produtos, como banco de varejo, empréstimos comerciais e subscrição de seguros. Cada uma dessas linhas de negócios tende a armazenar e gerenciar dados usando sistemas e processos separados. Isso leva à fragmentação e ao isolamento dos dados, dificultando a consolidação da governança de dados por meio de políticas consistentes e centralizadas.
Tecnologia legada
As pilhas de tecnologia das empresas financeiras às vezes incluem plataformas legadas, como sistemas locais construídos com sistemas operacionais personalizados e, em alguns casos, até mesmo softwares com décadas de idade rodando em mainframes. Essas plataformas legadas nem sempre oferecem suporte direto a ferramentas modernas de controle de acesso a dados ou segurança, uma limitação que complica a governança de dados.
Requisitos complexos
O setor financeiro está sujeito a regulamentações complexas e sobrepostas, como Basileia III, Solvência II, Sarbanes-Oxley e o GDPR. Cada estrutura impõe requisitos distintos sobre como as empresas devem governar os dados e, em alguns casos, as regras variam entre países ou regiões. Tudo isso se traduz em uma complexidade substancial para determinar quais requisitos de governança de dados uma empresa precisa cumprir, sem falar na melhor forma de lidar com eles.
A crescente necessidade de uma governança eficaz dos dados financeiros
Não enfrentar esses desafios por meio do gerenciamento eficaz dos dados financeiros apresenta três riscos principais.
O primeiro e mais óbvio envolve regulamentações. A incapacidade de demonstrar uma excelente higiene de dados aos auditores e reguladores pode resultar em multas, danos à reputação e, em alguns casos, até mesmo restrições operacionais. Por exemplo, uma auditoria que revele uma lógica inconsistente de pontuação de crédito ou políticas insuficientes de retenção de dados pode levar a sanções ou à revogação de licenças.
Em segundo lugar, uma governança de dados deficiente pode prejudicar a capacidade das empresas de serviços financeiros de operar com eficiência e escalabilidade. É provável que elas tenham dificuldade em tomar decisões baseadas em dados de forma rápida e precisa se não conseguirem integrar efetivamente dados provenientes de fontes díspares ou se seus dados forem de baixa qualidade.
Vale ressaltar também que os riscos de uma governança de dados deficiente para o setor de serviços financeiros provavelmente só tenderão a aumentar nos próximos anos. A quantidade de dados que as empresas desse setor precisam gerenciar está em constante crescimento, tornando ainda mais importante a implementação de procedimentos de governança de dados eficientes e escaláveis. Além disso, a capacidade de aproveitar as vantagens de soluções tecnológicas inovadoras, como as que surgiram com o boom da IA generativa, depende em grande parte de uma governança de dados eficaz. Não é possível fazer coisas como construir modelos de IA personalizados se não houver dados de alta qualidade para alimentar esses modelos.
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Melhores práticas de governança de dados para serviços financeiros
Não existe uma solução milagrosa que possa resolver magicamente os desafios especiais de governança de dados enfrentados pelas empresas de serviços financeiros. Mas existem várias medidas específicas que as organizações podem tomar para maximizar sua capacidade de governar dados de forma eficaz, mesmo diante de ativos de dados cada vez mais volumosos e complexos.
1. Estabelecer uma governança de dados federada
Primeiro, as empresas devem estabelecer um modelo federado de governança de dados. Essa abordagem significa que os dados são armazenados e gerenciados centralmente, mas, ao mesmo tempo, estão disponíveis para cada departamento ou linha de negócios, conforme necessário. Um modelo federado de governança de dados permite a aplicação consistente de políticas de governança de dados sem comprometer a capacidade de diversas partes interessadas de acessar os ativos de dados de que precisam.
Dessa forma, uma abordagem federada ajuda a mitigar os problemas de segurança e consistência que podem surgir dos silos de dados, ao mesmo tempo em que permite a propriedade dos dados em nível de domínio pelas partes interessadas dentro da empresa.
Para implementar a governança federada de dados, as empresas devem tornar seus diversos ativos de dados acessíveis de forma centralizada. Os princípios da malha de dados, que promovem a propriedade orientada para o domínio e a responsabilidade descentralizada pelos produtos de dados, operando dentro de uma estrutura de governança padronizada, podem ajudar a apoiar esse modelo em organizações grandes e complexas. Além disso, as organizações devem nomear administradores de dados ou proprietários de produtos de cada linha de negócios (como empréstimos, seguros e conformidade) que assumirão a responsabilidade pela qualidade e pelo acesso aos dados em suas respectivas áreas de negócios. Ao mesmo tempo, uma equipe de governança centralizada deve fornecer ferramentas, orientação sobre políticas e supervisão para os recursos de dados da empresa como um todo.
2. Atualizar ferramentas de dados
Também é fundamental investir em ferramentas modernas que permitam uma governança escalável e automatizada. Plataformas de armazenamento e análise como o Databricks, ferramentas de transformação como dbte estruturas de orquestração como Dagster podem ajudar a aplicar controles de acesso e gerenciar a qualidade dos dados no nível da plataforma. Isso reduz a necessidade de auditorias e controles manuais.
Muitas organizações estão adotando uma abordagem de Modern Data Stack (MDS), que integra os melhores componentes nativos da nuvem para criar ecossistemas de dados flexíveis, escaláveis e modulares. Uma abordagem MDS permite que as empresas otimizem o armazenamento, o processamento, a transformação e a governança de dados com foco na interoperabilidade e automação.
Modernizar as ferramentas de dados com soluções como essas não significa que as empresas de serviços financeiros devam migrar totalmente das plataformas legadas — uma perspectiva que, em muitos casos, simplesmente não é viável no curto prazo. Em vez disso, elas podem conectar os ativos de dados hospedados em sistemas legados a ferramentas modernas e componentes MDS, proporcionando uma maneira de aprimorar a governança de dados sem reformular toda a infraestrutura de dados.
3. Automatizar a governança de dados
As ferramentas de dados modernizadas andam de mãos dadas com os procedimentos automatizados de governança de dados. Sempre que possível, as ferramentas automatizadas devem substituir os processos manuais em áreas como a detecção de problemas de qualidade dos dados ou a mitigação de controles de acesso a dados inseguros.
A automação da governança de dados é valiosa não apenas porque economiza tempo e esforço por parte das equipes de governança de dados, mas também porque gera eficiência e consistência. Ao contrário dos seres humanos, as ferramentas de governança de dados sempre tomam as mesmas decisões em resposta às mesmas condições.
4. Treinar e aperfeiçoar as habilidades dos funcionários
A implementação de ferramentas e procedimentos modernos de governança de dados só é eficaz se os funcionários estiverem preparados para aproveitá-los ao máximo. Para isso, é importante oferecer programas de treinamento que melhorem a alfabetização de dados e esclareçam as responsabilidades de gerenciamento de dados nas várias partes da empresa. O treinamento em gerenciamento de dados é importante em qualquer contexto empresarial. Mas é especialmente vital em serviços financeiros devido à complexidade das regulamentações e da infraestrutura de dados.
O treinamento também oferece uma oportunidade para transmitir a governança de dados como uma forma de aumentar a eficiência e construir confiança, ajudando os funcionários a ver os novos procedimentos e ferramentas de governança como um benefício, em vez de apenas mais uma coisa que precisam aprender.
Conclusão: uma abordagem moderna para a governança de dados financeiros
A governança de dados no setor de serviços financeiros nunca foi fácil. Mas ela só tende a se tornar mais desafiadora à medida que a quantidade de dados que as empresas precisam gerenciar e a complexidade desses dados continuam a aumentar. Para as empresas que buscam se manter à frente dos requisitos de conformidade de dados e, ao mesmo tempo, aproveitar ao máximo as novas oportunidades tecnológicas em áreas como IA, agora é o momento de reformular a governança de dados financeiros.
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