Por que criar um dicionário de dados: o problema da falta de visibilidade
O planejamento para criar um dicionário de dados em sua empresa deve partir da constatação de que o problema central não é a falta de dados, mas sim a falta de visibilidade sobre eles — como no exemplo citado em que, ao se perguntar qual é o número oficial de clientes, surgem três respostas diferentes (comercial, financeiro e BI), transformando uma discussão estratégica em uma disputa sobre qual dado está correto. Isso acontece porque os dados estão presentes em bancos, planilhas, data lakes e ferramentas de BI, mas permanecem invisíveis do ponto de vista do negócio: não têm contexto, não têm responsável e ninguém sabe se podem ser usados para uma tomada de decisão, gerando retrabalho, decisões ruins, desconfiança e conflitos entre áreas. A solução é tratar os dados como ativos corporativos, e é exatamente aí que entra o dicionário de dados, que não é apenas uma lista técnica de tabelas, mas uma camada semântica e organizacional entre os dados e as pessoas.
Passo a passo: inventário, catálogo e Marketplace
Para resolver esse problema, o passo a passo sugerido é: primeiro, realizar um inventário de dados, que responde objetivamente “onde está o dado?”, listando tabelas, colunas, bancos, esquemas e tipos, sendo uma visão técnica mantida por TI ou engenharia de dados; segundo, construir o catálogo de dados, que se apoia no inventário e adiciona a camada semântica e organizacional, respondendo a perguntas humanas como “o que este dado significa?”, “quem é o responsável?”, “para que serve?” e “é confiável?” — um exemplo prático é o do analista novo que encontra três tabelas chamadas “clientes” (no ERP, no data lake e no BI) e, sem o catálogo, escolhe a mais fácil de acessar e gera conflito na reunião, enquanto com o catálogo ele vê descrições claras, indicadores de qualidade, responsáveis, exemplos de uso e relatórios relacionados; terceiro, só depois de maturidade, evoluir para um Data Marketplace, no qual datasets são tratados como produtos certificados, com regras de acesso, SLAs e até custos associados, como a analogia do restaurante: o inventário é a lista de ingredientes, o catálogo é o cardápio e o Marketplace é o prato pronto entregue e pago. O planejamento deve priorizar a automação desde o início (terceira geração de catálogos), integrando pipelines, bancos, data lakes e ferramentas analíticas para que os metadados sejam coletados automaticamente e o data lineage mostre o caminho completo do dado, da origem ao relatório final, evitando que o dicionário se torne um “cemitério de documentos” desatualizado — como ocorreu nas primeira e segunda gerações, em que tudo era manual ou mantido por poucas pessoas e o negócio não se sentia dono do conteúdo.
Escolha da ferramenta, governança e Data Literacy
A escolha da ferramenta deve ser guiada pelo problema, não pela marca: se a dor é técnica e não se sabe onde estão os dados, comece pelo inventário e linhagem, com opções open source como Apache Atlas, DataHub ou Amundsen; se a dor é de negócio e ninguém confia nos números, foque em catálogo, glossário e ownership, com ferramentas como Collibra (governança estruturada e workflows), Alation (foco em adoção e Machine Learning para recomendar dados) ou Informatica (plataforma integrada com qualidade, master data e governança), lembrando que frameworks como o Gartner, por meio do Magic Quadrant, avaliam capacidade de execução e completude de visão, ajudando a alinhar TI, negócio e liderança. Por fim, nenhuma ferramenta resolve a falta de responsabilidade compartilhada: é essencial garantir patrocínio executivo, plano de comunicação e treinamento, métricas claras de adoção, colaboração entre áreas técnicas e de negócios e o desenvolvimento de Data Literacy (alfabetização de dados), com programas de treinamento, workshops interativos e ambientes colaborativos, para que cada colaborador saiba ler, interpretar e comunicar informações derivadas de dados, transformando o dicionário em um ativo vivo, confiável e efetivamente usado na tomada de decisão.
