Governança e Qualidade de Dados

O Desafio

"Garbage in, garbage out": Dados de baixa qualidade invalidam analytics e ML. Falta de governança gera riscos regulatórios (LGPD/GDPR) e vazamentos.

Nossa Abordagem

1. Data Quality Framework

Great Expectations:

• Expectations declarativas sobre dados
• Validação automatizada em pipelines
• Alertas quando dados violam expectations
• Documentation automática de quality rules

dbt Tests:

• Testes em transformações SQL
• Unique, not null, referential integrity
• Custom business logic tests

Shift-Left Testing:

• Validação na ingestão (catch early)
• Quarentena de dados problemáticos
• Prevent bad data from propagating

2. Data Cataloging

Catalog centralizado:

• Inventário de todos os datasets
• Metadata técnico e de negócio
• Ownership e SLAs
• Classificação de sensibilidade (PII, confidencial)

Search & Discovery:

• Busca Google-like para datasets
• Recomendações baseadas em uso
• Column-level lineage

3. Data Lineage

End-to-end tracking:

• De source systems até dashboards/modelos
• Impact analysis (o que quebra se eu mudar X?)
• Root cause analysis de problemas
• Compliance reporting

Ferramentas:

• Apache Atlas, OpenLineage
• Unity Catalog (Databricks)
• Metadata integrado em pipelines

4. Access Control & Security

Fine-grained controls:

• Row-level security
• Column-level masking
• Dynamic data masking para PII
• Audit logging de todos os acessos

Compliance:

• LGPD/GDPR compliance automatizado
• Data retention policies
• Right to be forgotten
• Consent management

5. DataOps

Automação:

• CI/CD para data pipelines
• Automated testing
• Deployment automatizado
• Rollback capabilities

Monitoring:

• SLAs de freshness e quality
• Alertas proativos
• Dashboards de observability

Benefícios

Confiabilidade:

• Redução de 80% em data quality incidents
• Detecção proativa ao invés de reativa
• Confiança em decisões baseadas em dados

Compliance:

• LGPD/GDPR automated
• Audit trails completos
• Redução de risco regulatório

Produtividade:

• Cientistas de dados gastam menos tempo validando dados
• Self-service data discovery
• Rework reduzido

Stack Tecnológico

• Quality: Great Expectations, dbt, Soda
• Catalog: Databricks Unity Catalog, AWS Glue, Collibra
• Lineage: Apache Atlas, OpenLineage
• Security: Column-level encryption, dynamic masking
• Monitoring: Datadog, Monte Carlo, Bigeye