Carreira Governança de Dados: Nível 1 Etapa 3

📋 Enunciado do Problema

Com papéis e ciclo de vida mapeados, é hora de redigir a Política de Acesso e Qualidade de Dados de Clientes do SwiftBank, contendo os cinco elementos exigidos
(propósito, escopo, papéis e responsabilidades, diretrizes e conformidade/exceções),
além do plano de implantação e dos indicadores de monitoramento.
Esse artefato será discutido no comitê de governança e servirá de referência para auditorias.

🎯 Sua missão

Em um documento Excel chamado 03_politica_acesso_qualidade.xlsx, crie a aba Política com seções claramente identificadas em colunas (elemento, conteudo):
- Propósito
- Escopo (sistemas, áreas, tipos de dados que cobre e que NÃO cobre)
- Papéis e Responsabilidades (CDO, DGO, Data Owners por domínio, Data Stewards, Data Custodians, Usuários, Data Champions)
- Diretrizes (ao menos 6 diretrizes operacionais, cada uma com responsável, frequência, sistema de registro e consequência de descumprimento)
- Conformidade/Exceções (como exceções são solicitadas e quem aprova)
Use um assistente de IA generativa como apoio para revisar redação, mas valide cada diretriz: ela precisa ser específica, mensurável e ter responsável.
Crie a aba Plano_Implantacao com três passos (comunicação direcionada, responsáveis e cronograma, integração com metas e rituais), descrevendo ações concretas para o SwiftBank.
Crie também a aba Indicadores com pelo menos cinco métricas (ex.: % de dados mestres atualizados no prazo, número de inconsistências por mês, % de áreas que cumprem revisão, tempo médio de correção, engajamento em treinamentos), cada uma com fórmula, fonte do dado, meta e responsável.
Crie a aba Cenarios_Diagnostico com pelo menos três cenários narrados. Para cada cenário, identifique: política aplicável, falhas que poderiam ocorrer sem ela, papéis envolvidos e ações corretivas esperadas. Marque qual diretriz da aba Política previne cada caso.

🛠️ Ferramentas

Excel, assistente de IA generativa (ChatGPT, Claude, Gemini ou similar).

💡 Dica de troubleshooting 1: Se uma diretriz começa com verbos como “zelar”, “garantir” ou “buscar” sem complemento, ela está vaga. Refaça respondendo: o quê, quem, com que frequência, onde se registra, qual a consequência?

💡 Dica de troubleshooting 2: Cuidado ao usar assistentes de IA: não cole dados reais, e revise sempre a saída. O LLM pode inventar regulamentos ou inverter responsabilidades entre Owner e Steward.

💡 Dica de troubleshooting 3: Se tiver mais de 12 diretrizes na Política, considere mover algumas para um documento de “Procedimento”. Política diz o quê, procedimento diz o como.

✅ Missão 1 — Aba `Política` (03_politica_acesso_qualidade.xlsx)

Estrutura em duas colunas: elemento e conteudo. As diretrizes foram redigidas de forma
específica, mensurável e com responsável, evitando verbos vagos (dica 1). Foram mantidas
8 diretrizes (abaixo do limite de 12 — dica 3), pois as demais orientações operacionais
foram remetidas ao documento de Procedimento.

Elemento Conteúdo

Propósito Estabelecer as regras de acesso, uso, compartilhamento e qualidade dos dados de clientes do SwiftBank,
garantindo conformidade com a LGPD, o sigilo bancário e as normas internas, bem como assegurar que
decisões de negócio, modelos de IA e relatórios regulatórios sejam sustentados por dados confiáveis,
rastreáveis e tempestivos. Esta política transforma acordos verbais em obrigações auditáveis,
sem criar burocracia excessiva, por meio de diretrizes mensuráveis e prazos definidos.

Escopo

Cobre:

Sistemas: Data Lakehouse (camadas Bronze, Silver e Gold), sistemas legados de crédito, cobrança, marketing, RH e atendimento; integrações via camada de ingestão; ferramentas de BI e de ciência de dados.
Áreas: Diretoria de Dados (CDO), Governança de Dados (DGO), Crédito, Cobrança, Marketing, Compliance, Auditoria Interna, Engenharia de Dados, Qualidade de Dados, Plataforma de Dados, Analytics e áreas de negócio consumidoras.
Tipos de dados: dados cadastrais de clientes (PF e PJ), dados de transações, dados de crédito e empréstimos, dados de cobrança, dados de consentimento (incluindo consentimento_marketing), dados mestres (cliente, agência, produto) e dados de referência (ex.: códigos de bancos, unidades federativas).

NÃO cobre:

Dados anonimizados ou agregados de forma irreversível para fins estatísticos, desde que aprovados pelo DGO.
Dados de colaboradores internos (tratados em política específica de RH).
Dados de testes sintéticos gerados em ambientes de homologação, desde que não derivados de dados reais de clientes.
Sistemas de terceiros fora do perímetro de integração formal do SwiftBank.

Papéis e Responsabilidades

CDO (Chief Data Officer): aprova esta política, patrocina o programa de qualidade e responde perante o comitê de governança e auditorias.
DGO (Data Governance Office): mantém a política atualizada, define padrões, conduz o comitê de governança e aprova exceções de acesso e qualidade.
Data Owners por domínio: respondem formalmente pela qualidade e pelo uso dos dados do seu domínio (ex.: Crédito, Cobrança, Marketing); aprovam regras de qualidade e autorizam acessos sensíveis.
Data Stewards: implementam e monitoram as regras de qualidade, mantêm catálogo e dicionário de dados, executam revisões periódicas e registram inconsistências.
Data Custodians: garantem a infraestrutura, o armazenamento, o backup e os controles técnicos de acesso nas camadas Bronze, Silver e Gold.
Usuários: consomem dados conforme o contrato de dados, respeitam o princípio do menor privilégio e reportam anomalias.
Data Champions: atuam como elo entre as áreas de negócio e o DGO, promovem treinamentos, comunicam mudanças e apoiam a revisão trimestral de qualidade.

Diretrizes

As 8 diretrizes abaixo são específicas, mensuráveis, com responsável, frequência, sistema de registro e consequência (dica 1).

Diretrizes operacionais da Política de Acesso e Qualidade de Dados de Clientes
#	Diretriz	Responsável	Frequência	Sistema de registro	Consequência de descumprimento
D1	Atualizar os dados mestres de cliente (cadastro PF/PJ) na camada Gold, garantindo que 100% dos registros com alteração na origem sejam refletidos em até 1 dia útil.	Data Steward de Cadastro	Diária	Catálogo de Dados / Data Lakehouse (Gold)	Alerta ao Data Owner; registro no painel de qualidade; bloqueio do uso do dado em modelos de crédito até regularização.
D2	Revisar e aprovar os contratos de dados (interface e dados) entre sistemas de origem e camadas Bronze/Silver/Gold, com cláusula de qualidade e SLA de correção em até 48 h para erros originados no Lakehouse.	Data Owner + DGO	Semestral (revisão) e sob demanda	Repositório de Contratos de Dados	Suspensão da ingestão do dado até formalização; notificação ao CDO.
D3	Executar o motor de qualidade de dados na camada Silver, com no mínimo 12 regras críticas (ex.: unicidade de CPF/CNPJ, formato de data dd/mm/aaaa, UF válida, valor de venda não nulo), e registrar o resultado mensal no painel de indicadores.	Equipe de Qualidade de Dados	Mensal	Motor de Qualidade (ex.: Great Expectations) + Painel de Indicadores	Bloqueio da promoção Silver→Gold; abertura de incidente de qualidade; cobrança ao Data Owner.
D4	Validar o `consentimento_marketing` antes de qualquer extração para Marketing, conferindo a base de consentimento na camada Silver e registrando a evidência no catálogo.	Data Steward de Marketing + Data Owner de Marketing	Por extração (no mínimo mensal)	Catálogo de Dados + Log de Auditoria	Suspensão imediata do compartilhamento; abertura de incidente de privacidade; comunicação ao DPO.
D5	Realizar a revisão trimestral de acessos (RBAC) aos dados de clientes, removendo permissões órfãs e registrando o resultado no relatório de conformidade.	Data Custodian + DGO	Trimestral	Ferramenta de IAM + Relatório de Conformidade	Revogação automática de acessos; notificação ao gestor da área; registro em auditoria.
D6	Treinar 100% dos usuários autorizados em LGPD, sigilo bancário e uso ético de dados, com carga mínima de 2 h/ano e avaliação com nota ≥ 80%.	Data Champions + DGO	Anual (com reforço semestral)	Plataforma de Treinamento (LMS)	Bloqueio temporário de acesso a dados sensíveis até conclusão do treinamento.
D7	Registrar toda inconsistência de qualidade identificada na camada Bronze ou Silver, com prazo máximo de 1 dia útil para abertura e 5 dias úteis para correção, conforme SLA do contrato de dados.	Data Steward do domínio	Contínua (monitoramento diário)	Ferramenta de Incidentes de Qualidade (ITSM)	Escalonamento ao Data Owner e ao DGO; impacto no indicador de tempo médio de correção.
D8	Manter a base de dados de referência (UF, códigos de bancos, produtos) atualizada e disponível para todas as camadas, com validação mensal de integridade.	Data Steward de Referência + Plataforma de Dados	Mensal	Data Lakehouse (camada de referência) + Catálogo	Alerta ao DGO; bloqueio de pipelines que dependam da referência desatualizada.

Conformidade/Exceções

Como exceções são solicitadas:

A área solicitante preenche o formulário “Solicitação de Exceção à Política de Dados” no portal do DGO, informando: diretriz impactada, justificativa de negócio, prazo desejado, dados envolvidos, controles compensatórios e responsável.
O pedido é registrado no sistema de governança com número de protocolo e prazo máximo de resposta de 5 dias úteis.

Quem aprova:

Exceções de acesso a dados de clientes: Data Owner do domínio + DGO.
Exceções de qualidade (ex.: aceitar dado com inconsistência conhecida): Data Owner + Equipe de Qualidade de Dados.
Exceções que envolvam dados sensíveis ou regulatórios: CDO, com parecer do Compliance/DPO.
Toda exceção tem prazo máximo de 90 dias, renovável uma única vez mediante nova justificativa; deve constar no relatório trimestral de conformidade para auditoria.

Validação da dica 1: cada diretriz responde a o quê, quem, com que frequência, onde se registra e qual a consequência. Verbos vagos como “zelar” ou “garantir” foram substituídos por ações mensuráveis (ex.: “Atualizar… em até 1 dia útil”, “Executar… 12 regras críticas”, “Validar… antes de qualquer extração”).

✅ Missão 2 — Aba `Plano_Implantacao`

Três passos com ações concretas para o SwiftBank, prazos, responsáveis e integração com metas e rituais.
O plano considera a realidade de um Data Lakehouse com camadas Bronze/Silver/Gold e a estrutura de governança
(CDO, DGO, Data Owners, Stewards, Custodians, Champions).

Plano de Implantação — 3 Passos
Passo	Ações concretas	Responsáveis	Cronograma	Integração com metas e rituais
1. Comunicação direcionada	Workshop com Marketing antes do go-live do novo fluxo de consentimento, explicando D4 e o contrato de dados. Sessão com Crédito e Cobrança sobre D1, D2 e D7, com foco em prazos e consequências. Campanha interna “Dado Bom é Dado Confiável” com vídeos curtos e guia rápido de exceções. Reunião quinzenal com Data Champions para alinhar dúvidas e coletar feedback.	DGO + Data Champions + CDO	Semanas 1–4 (pré-go-live) e contínuo (quinzenal)	Comunicação entra no ritual de All Hands da Diretoria de Dados. Data Champions reportam engajamento no OKR trimestral de Governança.
2. Responsáveis e cronograma	Nomear formalmente Data Owners por domínio (Crédito, Cobrança, Marketing, Cadastro) em portaria interna. Definir Data Stewards e Data Custodians com dedicação mínima de 20%. Criar calendário anual de revisões: trimestral (acessos — D5), semestral (contratos — D2), anual (treinamento — D6). Publicar matriz RACI no portal de governança.	CDO + DGO + RH	Semanas 1–6 (nomeações) e calendário anual	Metas individuais de Data Owners e Stewards vinculadas ao cumprimento do calendário. Reunião mensal do comitê de governança para acompanhar o cronograma.
3. Integração com metas e rituais	Inserir o indicador “% de dados mestres atualizados no prazo” no OKR trimestral da Diretoria de Crédito. Incluir “tempo médio de correção de inconsistências” no painel de gestão da Diretoria de Cobrança. Realizar reunião quinzenal com Data Champions e mensal com Data Owners para revisar indicadores. Atrelar bônus variável de gestores de dados ao cumprimento de 90% das metas de qualidade.	CDO + Diretorias de Crédito e Cobrança + DGO	Trimestre 1 (implantação) e contínuo	OKR trimestral da Diretoria de Crédito: meta de 95% de dados mestres atualizados. Ritual quinzenal com Data Champions e mensal com Owners já incorporado à agenda oficial.

✅ Missão 3 — Aba `Indicadores`

Cinco métricas (mínimo exigido) com fórmula, fonte do dado, meta e responsável. Todas são mensuráveis e
auditáveis, alinhadas às diretrizes da aba Política.

Indicadores de Monitoramento da Qualidade e Acesso
Indicador	Fórmula	Fonte do dado	Meta	Responsável
% de dados mestres atualizados no prazo	(Nº de registros mestres atualizados em ≤ 1 dia útil / Nº total de registros mestres alterados no mês) × 100	Catálogo de Dados + Log de atualização da camada Gold	≥ 95%	Data Steward de Cadastro
Número de inconsistências por mês	Contagem de incidentes de qualidade abertos no mês na camada Bronze e Silver	Ferramenta de Incidentes de Qualidade (ITSM)	≤ 20 por mês (redução de 10% ao trimestre)	Equipe de Qualidade de Dados
% de áreas que cumprem a revisão trimestral de acessos	(Nº de áreas que concluíram a revisão no prazo / Nº total de áreas com acesso a dados de clientes) × 100	Ferramenta de IAM + Relatório de Conformidade	100%	DGO + Data Custodian
Tempo médio de correção de inconsistências	Somatório do tempo (em horas úteis) entre abertura e fechamento dos incidentes / Nº de incidentes fechados no mês	Ferramenta de Incidentes de Qualidade (ITSM)	≤ 40 horas úteis (5 dias úteis)	Data Steward do domínio
Engajamento em treinamentos	(Nº de usuários autorizados que concluíram o treinamento com nota ≥ 80% / Nº total de usuários autorizados) × 100	Plataforma de Treinamento (LMS)	≥ 98%	Data Champions + DGO

Observação: todos os indicadores alimentam o painel mensal do comitê de governança e o relatório trimestral de auditoria. As metas estão vinculadas às diretrizes D1, D3, D5, D6 e D7.

✅ Missão 4 — Aba `Cenarios_Diagnostico`

Três cenários narrados, com política aplicável, falhas sem a política, papéis envolvidos, ações corretivas
e a diretriz da aba Política que previne cada caso. Os cenários refletem situações reais do SwiftBank
(compartilhamento com terceiro, conflito de consentimento e extração emergencial).

Cenário 1 — Compartilhamento de base com consultoria terceirizada de cobrança

Item	Descrição
Narrativa	A Diretoria de Cobrança solicita à Engenharia de Dados uma extração da base de clientes inadimplentes para enviar a uma consultoria terceirizada que fará a cobrança. O pedido chega por e-mail, sem contrato formal, e a extração é feita diretamente da camada Silver.
Política aplicável	Política de Acesso e Qualidade de Dados de Clientes — Escopo (dados de cobrança), Papéis (Data Owner de Cobrança, DGO, Data Custodian) e Diretrizes D2, D5 e D7.
Falhas sem a política	Compartilhamento de dados sensíveis sem base legal ou contrato de tratamento de dados. Ausência de registro de auditoria e de rastreabilidade da extração. Risco de vazamento e de uso indevido dos dados pela consultoria. Inexistência de SLA de correção caso a consultoria encontre inconsistências.
Papéis envolvidos	Data Owner de Cobrança, DGO, Data Custodian, Compliance/DPO, Engenharia de Dados.
Ações corretivas esperadas	Formalizar contrato de dados com cláusulas de qualidade, finalidade e devolução/destruição dos dados. Registrar a extração no catálogo e no log de auditoria, com aprovação do Data Owner e do DGO. Aplicar mascaramento ou pseudonimização quando possível. Monitorar o uso pela consultoria por meio de relatórios mensais.
Diretriz que previne	D2 (contratos de dados com cláusula de qualidade e SLA) e D5 (revisão de acessos e princípio do menor privilégio).

Cenário 2 — Dúvida entre Marketing e Crédito sobre `consentimento_marketing`

Item	Descrição
Narrativa	Marketing deseja usar a base de clientes com `consentimento_marketing` para uma campanha, mas Crédito afirma que parte desses clientes teve o consentimento revogado após uma renegociação de dívida. As duas áreas discutem verbalmente, sem evidência documentada, e a campanha é iniciada com dados desatualizados.
Política aplicável	Política de Acesso e Qualidade de Dados de Clientes — Diretrizes D4 (validação de consentimento) e D1 (atualização de dados mestres), além do Escopo (dados de consentimento).
Falhas sem a política	Uso de dados sem consentimento válido, gerando risco de sanções da ANPD e danos à reputação. Conflito entre áreas por falta de fonte única de verdade. Campanha disparada com base em dados desatualizados, reduzindo sua eficácia.
Papéis envolvidos	Data Owner de Marketing, Data Owner de Crédito, Data Steward de Marketing, DGO, DPO.
Ações corretivas esperadas	Suspender a campanha imediatamente. Consultar a base de consentimento na camada Silver, com registro de evidência no catálogo. Reprocessar a lista com os consentimentos válidos e documentar a decisão. Promover alinhamento entre Marketing e Crédito mediado pelo DGO.
Diretriz que previne	D4 (validar `consentimento_marketing` antes de qualquer extração, com registro de evidência).

Cenário 3 — Pedido emergencial de extração da base de empréstimos

Item	Descrição
Narrativa	Em uma sexta-feira à tarde, a Diretoria de Crédito solicita uma extração emergencial da base de empréstimos para uma reunião estratégica no sábado. O pedido é feito por telefone, sem contrato de dados e sem validação de qualidade. A extração é feita diretamente da camada Bronze, com dados brutos e inconsistentes (ex.: UF “XX”, valores nulos).
Política aplicável	Política de Acesso e Qualidade de Dados de Clientes — Diretrizes D2 (contratos de dados), D3 (motor de qualidade na Silver) e D7 (registro de inconsistências).
Falhas sem a política	Decisão estratégica baseada em dados não confiáveis, com risco de prejuízo financeiro. Ausência de rastreabilidade e de SLA de correção. Uso indevido de dados brutos sem harmonização. Pressão sobre a equipe técnica para burlar processos.
Papéis envolvidos	Data Owner de Crédito, Data Steward de Crédito, Equipe de Qualidade de Dados, DGO, Data Custodian.
Ações corretivas esperadas	Recusar a extração da camada Bronze e direcionar para a camada Gold/Silver com dados validados. Aplicar o motor de qualidade e registrar as inconsistências encontradas. Formalizar contrato de dados emergencial com prazo e responsáveis. Comunicar ao CDO e ao comitê de governança o ocorrido, reforçando o processo.
Diretriz que previne	D3 (motor de qualidade na Silver com 12 regras críticas) e D7 (registro e correção de inconsistências em até 5 dias úteis).

🧭 Observância das 3 Dicas de Troubleshooting

Dica 1 — Diretrizes específicas e mensuráveis: todas as 8 diretrizes foram reescritas para responder a o quê, quem, com que frequência, onde se registra e qual a consequência. Exemplos: D1 (“atualizar… em até 1 dia útil”), D3 (“executar… 12 regras críticas”), D7 (“registrar… em 1 dia útil, corrigir em 5 dias úteis”). Não há verbos vagos sem complemento.
Dica 2 — Uso criterioso de IA generativa: o conteúdo foi revisado para evitar invenção de regulamentos e inversão de papéis. As responsabilidades seguem a base de conhecimento: Data Owner responde formalmente pela qualidade; Data Steward implementa e monitora; Data Custodian garante infraestrutura; DGO aprova exceções; CDO patrocina. Nenhum dado real de cliente foi utilizado nos exemplos.
Dica 3 — Limite de diretrizes: a aba Política contém 8 diretrizes (abaixo de 12). Orientações mais operacionais (ex.: passo a passo de abertura de incidente, detalhamento de mascaramento) foram remetidas ao documento de Procedimento, mantendo a política no nível do “o quê”.

Indice

📋 Enunciado do Problema

🎯 Sua missão

🛠️ Ferramentas

✅ Missão 1 — Aba Política (03_politica_acesso_qualidade.xlsx)

✅ Missão 2 — Aba Plano_Implantacao

✅ Missão 3 — Aba Indicadores

✅ Missão 4 — Aba Cenarios_Diagnostico