Data governance ou governança de dados é um requisito fundamental no ambiente corporativo altamente competitivo e dinâmico de hoje. Isso porque, ela estabelece uma série de processos, políticas e padrões responsáveis por fornecer qualidade e segurança aos dados utilizados por qualquer empresa.
Num momento em que as organizações têm a oportunidade de contar com grandes quantidades de diversos dados internos e externos, é necessário, além de boas tecnologias, ampliar os conhecimentos para maximizar seu valor, gerenciar riscos e reduzir custos do uso dessas informações.
E sem uma estratégia de data governance é impossível garantir a fluidez e a eficiência no uso de dados por qualquer negócio que lida com Big Data Analytics. Só assim é possível ter acesso e garantir às informações usadas, segurança e qualidade.
Para tanto, é importante entender e aplicar os princípios básicos de governança e de ética no tratamento de dados, que são estabelecidos pelas boas práticas do mercado, além das principais normas e regulamentações que mantêm a empresa em compliance.
Neste post vamos conhecer melhor todos esses detalhes, saber como a DataLand e sua parceira B3 estão atentas a esses processos e como a parceria tem proporcionado melhores decisões para clientes do mercado imobiliário e da construção civil. Continue a leitura!
Princípios de Data Governance e Compliance
Como vimos, a data governance é estabelecida como uma forma de gerenciar os controles internos, sendo pautada na transparência, ética e pela conformidade com a legislação vigente.
Além de serem guiadas por alguns princípios base da governança, as empresas também precisam ter clareza sobre sua própria estratégia de crescimento sustentável, atração de novos investidores e foco de atuação no mercado.
Já o termo compliance, que em português remete a conformidade, é a expectativa de que as empresas sigam as normas legais, os padrões de conduta e os princípios éticos da sociedade.
No caso do uso de dados, as principais legislações são a Lei Geral de Proteção de Dados – LGPD (Lei n. 13709) implementada no Brasil, e a General Data Protection Regulation (GDPR) utilizada na União Europeia.
Saiba mais: LGPD: o que é e como se preparar para as mudanças na Governança da Construção Civil?
Para isso são estabelecidos princípios como o treinamento dos colaboradores, código de ética e conduta, suporte da administração, avaliação de risco, canais de denúncia, além do monitoramento, controladoria e diligência prévia.
É o cumprimento das regras externas e internas que garante o desenvolvimento saudável de um negócio, por isso, a importância do compliance para a governança de dados.
Agora que compreendemos melhor esses dois termos, vamos conhecer os princípios que regem a data governance:
- Transparência: Divulgação clara e de fácil acesso dos números e negócios realizados por uma empresa;
- Equidade: Tratamento equivalente para pessoas que ocupam as mesmas posições, sem distinções de gênero ou etnia, por exemplo;
- Prestação de contas: Aliado com a transparência, envolve prestar contas de toda a atuação de modo a ter responsabilidade e aumentar a confiança;
- Responsabilidade corporativa: É a aplicação prática do conceito de compliance, com direcionamento de gestão para seguir as normas externas e os propósitos da empresa.
É com base nesses princípios que a estratégia da data governance deve ser estruturada. E a segurança deve ser considerada desde a concepção dos fluxos, soluções e procedimentos para tratamento de dados.
Os bons resultados no final da cadeia serão reflexo de como os requisitos foram considerados durante todo o ciclo de vida, incluindo aí os requisitos de privacidade no momento da entrega de dados aos clientes.
Mas, além destes princípios, há mais um fator importantíssimo a ser considerado neste contexto: a ética relacionada ao controle e tratamento dos dados.
Vamos entender melhor como esse aspecto é necessário para as empresas.
Qual a importância da ética no tratamento de dados e informações?
A precisão e a eficiência obtidas pelo uso de algoritmos inteligentes é conhecida e extremamente desejada por empresas que querem fornecer serviços e produtos com mais eficiência, personalização e lucratividade.
E os dados são o grande combustível para que a Inteligência Artificial (IA) e os algoritmos possam atuar e oferecer esses benefícios.
Mas a grande questão é que comportamentos e ações também podem ser transformados em algoritmos. Isso porque, a IA não possui a capacidade de entender contextos de modo a traçar parâmetros éticos ou não-éticos antes de apresentar um resultado.
Assim, um algoritmo vai se limitar a seguir fielmente o roteiro que lhe foi imputado, sendo limitado pelos dados históricos que “aprenderam” e restritos a funcionar dentro de parâmetros previamente definidos.
Por isso, um ponto que vêm sendo discutido desde o início da criação e uso da Inteligência Artificial são os princípios éticos que devem pautar as decisões algorítmicas, já que elas podem ser direcionadas por visões de quem as programa, ainda que inconscientemente.
Ricardo Leite Raposo, diretor de Data & Analytics da B3, uma das principais empresas de infraestrutura de mercado financeiro no mundo, explica que a questão é bem complexa, mas que há avanços no que diz respeito à ética no tratamento de dados e informações.
“Avançamos muito na defesa dos direitos dos titulares com a LGPD, mas ainda há pouca discussão sobre a ética no uso dos dados. O assunto foi pouco priorizado nas pautas de governança, mas será uma dimensão relevante de ESG em pouco tempo. Será necessário combinar ciências jurídicas e analíticas para alcançarmos um nível eficaz de conhecimento comum, para assim, criarmos uma estrutura conceitual e direcionarmos o que se pode ou não fazer com um dado”.
O algoritmo define a forma de utilizar as informações disponíveis, para que a tomada de decisões aconteça com a maior eficiência possível.
Raposo explica que:
“Os algoritmos buscam organizar as informações que estejam mais correlacionadas com um objetivo preestabelecido. Neste processo, não podemos controlar as correlações com dados que não estejam disponíveis naquele momento. Portanto, como não controlamos, não podemos garantir que não existam correlações com fatores indesejados. O que queremos controlar para não perpetuar uma situação existente na sociedade? Como disponibilizar estes dados para que possam ser considerados? Estas são as perguntas a serem feitas nesse caso!”
A complexidade da solução associada à diversidade de opiniões, eleva a importância da criação de pilares que balizem a ética na construção e uso de algoritmos, definindo as diretrizes que atendam aos requisitos da sociedade atual.
DataLand e B3 e os cuidados no processamento de dados para o mercado imobiliário
Como vimos até aqui, cada vez mais o uso de dados precisa ser debatido para garantir maior transparência e coerência no seu tratamento.
Neste sentido, a B3, que é uma das parceiras da DataLand, trabalha com uma estrutura robusta de Data Governance, mantendo seu compromisso em contribuir com o desenvolvimento dos mercados, escolhendo parceiros alinhados aos mesmos valores e propósitos.
“Acredito que o futuro está na colaboração entre as empresas, o dado deve fluir de forma aberta entre as empresas, com segurança e empoderamento do titular. Vamos conseguir agregar mais valor e monetizar o dado quando entregarmos benefícios claros aos clientes, diretamente e coletivamente, evoluindo como sociedade”, ressalta Ricardo Raposo, diretor de Data & Analytics da B3.
A B3 atua no chamado conceito CDO 4.0 (Chief Digital Officer), que é um modelo de operação para impulsionar a geração de receita a partir de dados. Isso permite a construção de uma plataforma de serviço de dados para classificar e oferecer informações exclusivas aos clientes e parceiros, incluindo a DataLand.
Já a DataLand já nasceu privacy by design, incorporando as premissas de proteção de dados em todos os projetos e soluções de Data Science para o mercado imobiliário que desenvolve.
O manuseio e utilização de dados seguem os princípios da Data Governance e estão em compliance com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) e a LAI (Lei de Acesso à Informação), realizado de forma transparente e respeitando a privacidade dos proprietários dos dados.
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