Você já ouviu falar em governança de dados na indústria?
Ela define regras para o controle total sobre informações e é uma das iniciativas mais necessárias para se aplicar no mundo moderno corporativo. Isso porque, a partir desse controle, líderes e gestores conseguem orientar decisões e encaminhar a empresa por meio de escala.
Reduzir custos operacionais, entender de onde surgem perdas invisíveis, ajustar fluxos produtivos sem interromper a linha de produção, mapear desvios antes que virem falhas reais. Todas essas melhorias podem ser alcançadas a partir da governança de dados.
Continue a leitura e entenda tudo sobre o tema!
O que é governança de dados?
Governança de dados consiste em uma disciplina dentro do ecossistema de gestão de dados, que faz uso de regras, processos, políticas e padrões para organizar, qualificar e controlar informações.
Sua finalidade? Permitir um maior entendimento sobre a realidade atual da empresa e orientar decisões estratégicas que vão ajudar o negócio a escalar e ter mais lucratividade.
Como funciona a governança de dados na indústria?
A governança de dados na indústria funciona como qualquer outra estrutura que trabalha com dados. Assim sendo, ela é pautada em cima das seguintes etapas: coleta, armazenamento, tratamento, classificação, descarte, segurança.
Coleta
Na indústria, a coleta engloba dados provenientes de máquinas, sensores, ordens de produção, apontamentos de operadores, registros de manutenção e integrações com o ERP. Essa etapa exige padronização, pois cada área tende a registrar informações de maneira diferente — o que distorce indicadores e dificulta análises.
Uma coleta que possui uma boa estrutura reduz lacunas e evita dados duplicados ou que apresentam inconsistências.
Armazenamento
O armazenamento reúne essas informações em um ambiente centralizado, evitando planilhas isoladas, arquivos desalinhados ou bancos de dados paralelos. Com um repositório organizado — seja integrado ao ERP ou a um data lake — a empresa garante segurança, rastreabilidade e disponibilidade das informações para análises que fazem sentido.
Tratamento
O tratamento é responsável por remover as inconsistências, corrigir erros de entrada, padronizar formatos de dados e validar informações. Ao tratar os dados, a empresa assegura que os indicadores vão refletir a operação em sua complexidade real. Consequentemente, isso evita decisões futuras baseadas em achismos.
Classificação
Organiza informações por tipo, origem, criticidade, periodicidade e finalidade.
Na indústria, essa medida requer: separar dados operacionais, estratégicos, regulatórios, financeiros, ambientais e assim por diante. Dessa forma, garante que cada grupo siga regras próprias de segurança, acesso e atualização.
Descarte
Trata da remoção segura de dados que já cumpriram sua função, respeitando normas internas e legislações como a LGPD. A indústria que possui um ciclo de descarte definido evita retenção excessiva de informações e melhora a performance de consultas e relatórios.
Segurança
Engloba políticas de acesso, criptografia, permissões, trilhas de auditoria e controles que impedem vazamentos ou manipulações indevidas. Uma boa política de proteção de dados contribui com a empresa da seguinte forma:
- Impedindo interrupções;
- Protegendo ativos críticos;
- Assegurando que cada dado seja acessado apenas por quem realmente precisa dele.
Por que a governança de dados é importante para as empresas?
Há anos, os dados fazem parte das rotinas empresariais para fundamentar decisões.
Dados contáveis, dados financeiros, dados de produção, dados logísticos, dizer que a importância e o papel dos dados só vieram com a era data center é ignorar a função que eles desempenham há muito tempo.
Mas só nas últimas décadas eles começaram a ganhar peso diante do cenário moderno. Isso se deve à crescente competitividade de marcas (proveniente da explosão de uso da internet), mudança do comportamento do consumidor, novas obrigações regulamentares e, claro, instabilidade econômica. Desse modo:
- Uma empresa que não sabe agir para reduzir seus custos vai naturalmente perder competitividade em algum momento;
- Se não souber como diferenciar sua oferta, provavelmente, não conseguirá entregar um diferencial perceptível que faça o cliente se tornar fiel;
- Se não monitorar indicadores para melhorar seus processos produtivos, poderá enfrentar inconformidades e autuações por órgãos regulamentadores.
Logo, para fazer com que toda a estrutura empresarial funcione, é necessário que os gestores saibam conduzir cada frente operacional com base em fatos. Para tanto, precisa de dados para embasar e reforçar essas decisões.
Quais são os pilares da governança de dados?
Toda empresa que possui operações, naturalmente, tem na sua base de informações os dados. A questão que diferencia aquelas que conseguem extrair o potencial desses dados daquelas que não conseguem não está, portanto, na quantidade e no volume de informações, mas sim na forma com que os dados são gerenciados e utilizados.
Para entrar na categoria de governança madura, a governança de dados na indústria precisa ser sustentada em 4 pilares.
Qualidade dos dados
A qualidade dos dados começa na definição dos campos e termina na forma como cada informação é manipulada ao longo dos fluxos internos.
Nesse sentido, envolve controlar relações entre tabelas, impedir combinações logicamente incompatíveis, validar dependências entre etapas e garantir que exceções não abram brechas para registros inadequados.
Segurança e proteção
Segurança de dados significa restringir não apenas quem acessa os dados, mas o que cada acesso pode fazer e como cada ação é registrada.
Para certificar a segurança, é necessário que o time de governança de dados na indústria:
- Rastreie mutações;
- Aplique controles de acesso;
- Proteja informações sensíveis em repouso e em trânsito;
- Impeça que alterações não autorizadas em dados continuem.
Padronização e processos
Padronizar é definir uma estrutura única para todo o ciclo de dados: nomenclaturas, unidades de medida, dicionários de referência, regras de transformação e protocolos de integração.
Sem esse alinhamento, cada sistema usado pelos setores pode produzir sua própria interpretação, multiplicando ambiguidades nos dados e tornando cruzamentos estatísticos pouco confiáveis.
Responsabilidade e governança
Significa atribuir responsabilidades explícitas para cada fase do ciclo de vida dos dados, desde o desenho das regras até a manutenção diária das informações. Essa atribuição envolve: definir quem valida, quem corrige e quem autoriza atualizações.
Quais são os benefícios da governança de dados na indústria?
Em um primeiro momento, as indústrias podem perceber um ganho ao investir na governança e ter confiabilidade nas informações.
De fato, esse é o principal benefício ao estruturar dados.
No entanto, uma vez que a governança se torna parte da rotina, é só questão de tempo até que a empresa seja beneficiada de inúmeras outras formas, como:
- Detecção de desvios operacionais ocultos: a estruturação dos dados elimina duplicidades e ruídos, permitindo que inconsistências de consumo, tempos improdutivos e retrabalhos apareçam.
- Estabilização dos ciclos produtivos: indicadores passam a refletir o comportamento real das máquinas, pois erros de apontamento e lacunas de registro são filtrados. Os gestores podem usar isso para recalibrar processos e reduzir variações que afetam a disponibilidade.
- Reconstrução completa do fluxo de materiais: cada insumo, lote e movimentação recebe identificação ao longo do ciclo. Essa continuidade informacional elimina pontos cegos e reduz a necessidade de reconciliações manuais em auditorias.
- Previsões sustentadas por séries históricas íntegras: dados tratados e padronizados formam uma base histórica contínua e sem qualquer tipo de distorção. Essas informações ajudam a fortalecer modelos de demanda, manutenção e consumo, já que diminuem a volatilidade e erros de cálculo.
- Alinhamento estrutural entre processos e sistemas: fluxos e regras de negócio documentadas fazem com que diferentes áreas adotem o mesmo vocabulário e a mesma lógica de registro. A eliminação de interpretações locais reduz conflitos entre indicadores.
- Convergência documental para exigências normativas: controles de acesso, versionamento e logs completos constroem rastros de auditoria automáticos, substituindo documentos dispersos que contribuem para inconformidade e autuações.
- Redução do tempo analítico e da dependência de retrabalho: dados chegam à gestão já validados e contextualizados. A equipe deixa de desperdiçar tempo corrigindo planilhas e passa a analisar causas, tendências e impactos.
Quais são os maiores desafios da governança de dados?
“Se a governança de dados na indústria é tão importante e capaz de gerar todos esses ganhos, por que não estamos vendo todas as empresas a adotando?”
A verdade é que o universo de dados é muito mais amplo do que só registros operacionais, e isso se deve ao volume de informações que a empresa movimenta, que pode ser massivo.
Uma indústria, que detém diversas frentes simultâneas, por exemplo, precisará conciliar informações de diferentes áreas e departamentos para manter coerência entre elas.
Setor de compras, produção, estoque, qualidade, manutenção, logística, cada um desses setores possui uma rotina de registros próprios e trabalha com diferentes tipos de dados e informações diariamente. Portanto, conseguir harmonizar todos esses fluxos é um obstáculo para qualquer governança.
Ademais, ainda existe:
- Resistência cultural: equipes acostumadas a trabalhar com planilhas isoladas tendem a não migrar facilmente para processos padronizados.
- Falta de responsáveis claros: sem donos para cada etapa do ciclo de dados, as tarefas ficam dispersas e o processo perde continuidade.
- Integrações mal construídas: sistemas que não conversam entre si criam retrabalho, duplicam informações e geram conflitos de indicadores.
- Baixa maturidade tecnológica: empresas sem infraestrutura adequada não conseguem garantir qualidade e segurança ao longo do ciclo de dados.
Quais ferramentas otimizam a governança de dados?
Sabendo que, sim, a governança de dados na indústria possui desafios, e que seus benefícios só serão alcançados se esses obstáculos forem superados, a pergunta que fica é:
“Como eu posso avançar para que a governança ganhe força na minha operação?”
Existem ferramentas e tecnologias que podem ser adotadas na indústria para sustentar esse processo. A seguir, veja algumas delas.
ERP industrial
Integra módulos como produção, estoque, compras, manutenção e finanças, utilizando estruturas de dados únicas, regras de negócio centralizadas e fluxos padronizados.
Essa concentração é encarregada de reduzir redundâncias, impedir variações de cadastro e criar uma trilha única de movimentações de dados que possibilita rastrear qualquer evento até sua origem.
MES (Manufacturing Execution System)
Captura eventos diretamente das máquinas, coletores ou sensores, registrando tempos de ciclo, paradas, causas de indisponibilidade e parâmetros operacionais.
Como trabalha em janela temporal curta, o MES diminui lacunas típicas de apontamentos manuais e constrói uma sequência cronológica da operação.
Data Lakes e Data Warehouses
O Data Lake funciona como um repositório de alta escala para dados brutos, estruturados ou não, preservando o conteúdo original para análises exploratórias ou modelos avançados.
Já o Data Warehouse organiza esses dados em esquemas analíticos, como estrela ou floco de neve, otimizados para consultas complexas. A combinação das duas estruturas permite cruzar informações de diferentes sistemas, eliminar silos e construir visões históricas maduras.
Ferramentas de BI
Conectam-se a múltiplas fontes para unificar, transformar e modelar dados antes de exibi-los em dashboards. Mais que “visualização”, esses ambientes controlam métricas, implementam regras de cálculo e criam modelos semânticos que padronizam indicadores entre áreas.
Soluções de MDM (Master Data Management)
Gerenciam a integridade dos cadastros como produtos, fornecedores, clientes, ativos, centros de trabalho, listas técnicas, entre outros. Isso impede que cada área mantenha seu próprio cadastro e garante que ERP, MES, BI e demais sistemas operem sobre o mesmo conjunto de códigos e atributos.
Plataformas de segurança e governança
Aplicam autenticação forte, segregação de funções, criptografia, logs de auditoria e monitoração contínua de acessos.
Além de proteger dados sensíveis, essas ferramentas também registram cada alteração, por exemplo, quem fez, quando, a partir de qual sistema e com qual justificativa. Isso possibilita rastreabilidade, facilita auditorias internas/externas e reduz vulnerabilidades.
Ainda que a governança de dados na indústria seja desafiadora pelo grande volume de informações que a empresa pode ter em sua base, é importante que ela dê o primeiro passo rumo à iniciativa para que suas decisões de negócio (atuais e futuras) sejam pautadas em dados.
Para otimizar essa jornada, conte com ferramentas que trabalham com integração de setores, pessoas, processos e informações. Fale com nosso consultor e veja como nosso ERP pode ajudar.
