Assessment em Governança de Dados: o passo que o C-level insiste em pular

Artigo de opinião publicado na canal TI Inside

Temas ligados à gestão e à governança de dados tornaram-se presença constante nas agendas corporativas. Ainda assim, constantemente as organizações iniciam programas ambiciosos, adquirem plataformas sofisticadas e anunciam iniciativas de Inteligência Artificial sem responder à pergunta mais incômoda, e essencial, de todas: qual é, de fato, a situação atual da empresa em relação à gestão dos seus dados?

O assessment em governança de dados deveria ser o ponto de partida natural desse processo. Ele existe para substituir achismos por evidências e construir uma leitura objetiva sobre como a organização realmente trata seus dados no dia a dia, e não sobre como acredita que os trata. No entanto, em muitas empresas, segue sendo tratado como uma etapa acessória ou, pior, como algo dispensável. O resultado costuma gerar expectativas desalinhadas, investimentos mal direcionados, iniciativas que não escalam, retrabalho constante e projetos de IA que fracassam antes mesmo de gerar impacto real para o negócio.

Somado a isso, os desdobramentos da estratégia corporativa, que dependem dos dados, passam a ser guiados por percepções fragmentadas, discursos politicamente convenientes ou benchmarks genéricos, quase sempre descolados da realidade interna.

Por essa razão, o assessment em gestão de dados deve ser realizado, preferencialmente, no início do Programa de Gestão de Dados, servindo como base para qualquer decisão estrutural, investimento relevante ou priorização de iniciativas. O mesmo raciocínio vale para organizações que pretendem avançar no uso da Inteligência Artificial de forma estruturada e sustentável. Não faz sentido discutir IA, escalar modelos ou automatizar decisões sem uma compreensão clara da maturidade real em dados.

Além disso, o assessment não se limita ao momento inicial da jornada. Sempre que a organização precisar de uma leitura objetiva sobre sua situação atual, seja para revisar rumos, corrigir desvios, redefinir prioridades ou planejar a evolução do programa e das iniciativas de IA para os próximos anos, uma nova avaliação se torna não apenas recomendada, mas necessária. 

Programas de dados e de IA são dinâmicos, e a ausência de diagnósticos periódicos transforma decisões estratégicas em apostas, especialmente em contextos de crescimento, transformação digital, mudanças regulatórias ou aumento da complexidade analítica.

Um assessment sério em gestão de dados é um processo estruturado, que confronta a realidade da organização com práticas consolidadas e amplamente utilizadas por profissionais experientes da área. Ele avalia, de forma objetiva, as práticas de gestão e governança de dados que são, ou não, executadas na empresa. Vai muito além da tecnologia, abrangendo processos, papéis e responsabilidades, políticas, arquitetura, qualidade, engenharia, infraestrutura, segurança, privacidade, uso inteligente dos dados e demais funções de dados amplamente recomendadas pelo mercado.

Esse diagnóstico não pode ser construído a partir de formulários genéricos ou questionários padronizados. Um assessment consistente exige entrevistas qualificadas com profissionais de tecnologia e de negócio, conduzidas por especialistas capazes de dialogar no mesmo nível desses interlocutores. As perguntas precisam refletir a realidade concreta da atuação dessas pessoas, seus processos, responsabilidades, restrições, metas e dilemas cotidianos. Perguntas genéricas produzem respostas genéricas e diagnósticos inúteis.

Mais do que isso, o diagnóstico precisa capturar, de forma estruturada, as dores reais e as expectativas do público de negócio. Gargalos operacionais, dificuldade de acesso a informações, baixa confiabilidade dos dados, atrasos em decisões críticas e frustrações com iniciativas analíticas precisam ser explicitados. O verdadeiro valor do assessment está justamente em conectar essas dores e expectativas ao nível de maturidade identificado nas práticas recomendadas, evidenciando pontos nos quais a fragilidade impactam diretamente os resultados do negócio.

Diagnóstico consistente é essencial

Nesse contexto, surge uma questão central, frequentemente ignorada: como alguém sem experiência real em assessments poderia elaborar as perguntas corretas e interpretar adequadamente as respostas? Elaborar um diagnóstico consistente exige repertório, vivência, prática e conhecimento profundo em identificar contradições, silêncios, respostas defensivas e vieses naturais nas entrevistas. Sem essa bagagem, o trabalho(substitui para não colocar entrevistas novamente) se transforma em um checklist educado, incapaz de revelar riscos, fragilidades e incoerências estruturais.

Minimamente, um assessment precisa entregar três elementos fundamentais. O primeiro é um diagnóstico claro e inequívoco, baseado em evidências e conectado às dores e expectativas do negócio, com a avaliação das práticas de gestão e governança de dados existentes ou inexistentes na organização. O segundo é o direcionamento estratégico do Programa de Gestão de Dados, explicitamente alinhado com a estratégia corporativa da empresa. O terceiro é um plano de ação estruturado, priorizado e executável, capaz de evoluir a maturidade em dados de forma progressiva e sustentável.

Não existe maturidade de IA sem maturidade de dados

Aqui está um ponto que precisa ser encarado diretamente pelo corpo C-level: o assessment não é um exercício técnico, tampouco uma iniciativa operacional. Trata-se de um instrumento de governança corporativa e de apoio ao direcionamento estratégico. Ele permite que executivos compreendam, com clareza, onde a organização assume riscos de forma consciente e onde simplesmente opera no escuro. Sem esse diagnóstico, decisões relevantes sobre dados, analytics e IA nunca serão estratégicas e continuarão sendo apostas mal-informadas.

Quando surgem visões internas, geralmente no patamar tático ou operacional, defendendo que o assessment não é necessário ou que a empresa já conhece sua própria realidade, o alerta para a alta direção deve ser imediato. Esse tipo de argumento raramente reflete maturidade. Na maioria das vezes, revela uma visão limitada, excessivamente operacional e restrita ao contexto da própria área. Executivos experientes sabem que organizações não quebram por falta de iniciativas, mas por excesso de decisões mal fundamentadas. Ignorar um diagnóstico independente é um clássico sinal de miopia estratégica.

Essa negligência torna-se ainda mais grave quando o discurso corporativo envolve Inteligência Artificial. Não existe maturidade em IA sem maturidade em dados. Nenhum modelo avançado, arquitetura moderna ou orçamento robusto compensa dados mal-governados, inconsistentes ou sem responsáveis claramente definidos. O assessment em Gestão de Dados é um fator determinante para o sucesso ou fracasso das iniciativas de IA. Empresas que ignoram essa etapa constroem soluções sobre fundações frágeis e, quando os resultados não aparecem, atribuem o fracasso à tecnologia, quando a origem do problema é estrutural.

O impacto nos riscos regulatórios

Há ainda um ponto que os executivos não podem negligenciar: riscos regulatórios, reputacionais e de accountability. Sem clareza sobre como os dados são governados, a organização se expõe a riscos crescentes, especialmente em ambientes regulados e intensivos de dados. O assessment traz visibilidade sobre esses riscos antes que eles se materializem.

Outro fator crítico está na forma como muitos assessments são conduzidos. O mercado está repleto de diagnósticos genéricos, baseados em questionários superficiais ou ferramentas visualmente atrativas, porém frágeis do ponto de vista metodológico. Boa parte deles existe mais para justificar a venda de soluções do que para orientar decisões estratégicas,  criando  uma falsa sensação de maturidade e postergando problemas estruturais, quando o custo de correção se torna muito maior.

Por isso, um assessment em Gestão de Dados deve ser conduzido por uma empresa externa, especializada e independente. Avaliações feitas exclusivamente por times internos dificilmente são isentas, pois sofrem influência direta de pressões políticas, disputas organizacionais e interesses locais. Sem independência, não há diagnóstico confiável. E sem diagnóstico confiável, o board decide no escuro.

O assessment não é luxo, não é formalidade e definitivamente não é despesa. Ele é um mecanismo de geração de valor, redução de risco e sustentação das iniciativas de dados e Inteligência Artificial. Ignorá-lo, ou substituí-lo por versões convenientes, não é ousadia. Para executivos responsáveis, isso tem outro nome: imprudência estratégica.

Artigo publicado originalmente no canal TI Inside: www.tiinside.com.br/26/02/2026/assessment-o-passo-que-o-c-level-insiste-em-pular/

Bergson Lopes é Sócio-diretor e fundador da BLR Data, Vice-presidente geral da DAMA Brasil