Imagine a seguinte situação: a equipe de analistas precisa gerar um relatório sobre as vendas do último trimestre, mas percebem que existe três bases de dados com valores diferentes. Qual delas está correta? De onde vêm esses números?  

Esse tipo de situação vai além de um problema técnico, consome tempo, pode gerar retrabalho e levar a decisões equivocadas. É nesse ponto que entram três conceitos fundamentais da governança de dados: Data Catalog, Data Dictionary e Data Lineage. 

Cada conceito aborda um papel específico e compreendê-lo ajuda à equipe a transformar os dados dispersos em informação confiável. 

Essa tecnologia funciona como um catálogo de biblioteca dos ativos de dados de uma empresa. É como se fosse um inventário centralizado no qual é possível realizar pesquisas dos registros de onde os dados estão armazenados, qual é o seu conteúdo e quem é o responsável por eles. 

Por exemplo, em uma empresa que possui e-commerce, os dados podem estar espalhados no AWS S3, Bancos SQL on-premise, Google BigQuery e planilhas de excel. Quando a equipe de estratégia precisa mensurar o comportamento do consumidor levaria muito tempo realizando o levantamento das informações, mas com o uso do Data Catalog, conseguiria rapidamente encontrar todos os datasets reduzindo substancialmente o tempo de serviço. 

Os principais componentes de um Data Catalog, são: 

• Inventário de ativos: Tabelas, arquivos, APIs, dashboards; 

• Metadados técnicos: Esquemas, tipos de dados, localização física; 

• Metadados de negócio: Descrições, tags, glossários; 

• Informações de governança: Proprietários, classificações de sensibilidade, políticas de acesso; 

• Busca e descoberta: Funcionalidades de pesquisa inteligente com filtros.

É uma documentação detalhada que define precisamente o significado de cada campo, coluna ou atributo nos dados. Basicamente, ele traduz a linguagem técnica para o contexto do negócio.  

Imagine o cenário:  

Três setores utilizam o campo “customer_status” com finalidades diferentes:  

• A área comercial significa “comprou nos últimos 30 dias”; 

• No Marketing significa “visualizou a última campanha de e-mail”; 

• Para a área financeira significa “com débitos pendentes”. 

 Isso pode gerar relatórios conflitantes, por isso, o Data Dictionary traz uma definição única para cada termo com as regras de negócios associadas levando em consideração uma narrativa com outros campos. 

Os componentes principais do Data Dictionary são: 

• Nome do campo: Nome técnico e nome de negócio; 

• Definição: O que o campo representa no contexto empresarial; 

• Tipo de dado: String, integer, date, etc. 

• Formato: Padrões esperados (ex: datas em ISO 8601); 

• Valores permitidos: Listas de valores válidos ou ranges; 

• Regras de validação: Constraints, obrigatoriedade; 

• Exemplos: Casos de uso práticos; 

• Relacionamentos: Como se conecta com outros campos. 

Pode-se dizer que o Data Lineage é o mapa da jornada dos dados, pois ele documenta o ciclo de vida dos dados: de onde vieram, quais transformações foram realizadas e onde são utilizados. 

Os componentes principais são: 

• Origem dos dados: Sistemas fonte (databases, APIs, arquivos); 

• Transformações: ETL/ELT, agregações, cálculos, limpezas; 

• Dependências: Relacionamentos entre datasets; 

• Destinos: Onde os dados são consumidos (relatórios, dashboards, aplicações); 

• Visualização gráfica: Diagramas de fluxo interativos. 

Vamos ver um exemplo completo de como essas três tecnologias trabalham em conjunto: 

Situação: Uma analista de negócios precisa criar um relatório de churn de clientes. 

• Data Catalog: Ela pesquisa “churn” no catálogo e encontra a tabela “customer_analytics.churn_predictions” no Data Warehouse. O catálogo mostra que essa tabela tem alta qualidade, foi atualizada hoje e o proprietário é o time de Data Science. 

• Data Dictionary: Ao examinar a tabela, ela consulta o dicionário para entender o campo “churn_score”. Descobre que é um valor entre 0-100, onde >70 indica alto risco de churn, calculado por um modelo de Machine Learning específico, atualizado semanalmente. 

• Data Lineage: Antes de usar os dados no relatório executivo, ela verifica o lineage e descobre que “churn_score” depende de dados de CRM, transações financeiras e tickets de suporte. Nota que os dados de tickets estão com 2 dias de atraso. Decide aguardar a atualização para garantir precisão. 

O Data Catalog, Data Dictionary e Data Lineage não são só ferramentas técnicas. Na prática, são o que separa um ambiente de dados caótico de um cenário onde dá para confiar nas informações e realmente usar os dados para decidir. 

Quando esses três trabalham juntos, eles viram a base de uma governança de dados trazendo menos dúvidas, retrabalhos e decisões baseadas em dados que fazem sentido e não em suposições. 

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