Como criar um Data Stewardship Workflow em Governação de Dados

João Barros 20 de October de 2026 4 min de leitura

Este tutorial explica como criar um Data Stewardship Workflow em Governação de Dados para gerir responsabilidades, aprovações e alterações de metadados. Um workflow claro reduz conflitos entre equipas, melhora a qualidade dos dados e torna as decisões auditáveis.

Pré-requisitos

Conta com privilégios administrativos em Microsoft Purview ou sistema de catalogação similar.
Lista inicial de ativos/data domains e pelo menos um Data Steward identificado.
Familiaridade básica com políticas de governação e comunicações por e-mail (para notificações).

Passo 1: Definir papéis e responsabilidades

Comece por criar um documento simples que descreva papéis: Data Owner, Data Steward, Data Custodian e Consumer. Defina tarefas concretas (ex.: aprovar classificação, avaliar alterações de esquema, validar regras de qualidade). Isso evita ambiguidades quando o workflow entrar em vigor.

# Exemplo mínimo de responsabilidades (formato CSV para importação manual)
asset_id,asset_name,data_domain,data_owner,data_steward
001,customers,CRM,owner@empresa.com,steward.crm@empresa.com
002,orders,Finance,owner@empresa.com,steward.finance@empresa.com

Passo 2: Mapear triggers do workflow

Defina que eventos disparam o workflow: criação/alteração de metadados, resultados de Data Quality fora do limiar, pedidos de acesso ou alterações de sensibilidade. Cada trigger deve conduzir a uma ação (notificar, pedir aprovação, executar script).

# Exemplo de triggers (documento interno)
trigger: metadata-change
conditions: schema-change OR classification-change
actions: notify steward -> steward approves -> update catalog -> audit log

Passo 3: Modelar estados do workflow

Crie um modelo simples de estados (Draft, Under Review, Approved, Rejected, Implemented). Para cada estado, defina quem pode mover para o próximo estado e que evidência é necessária (comentários, provas de teste, referenciais).

# Exemplo de estados (para implementação no sistema)
states:
  - Draft
  - Under Review
  - Approved
  - Rejected
  - Implemented
transitions:
  Draft -> Under Review: initiated_by: Steward
  Under Review -> Approved: initiated_by: Owner
  Under Review -> Rejected: initiated_by: Owner
  Approved -> Implemented: initiated_by: Custodian

Passo 4: Implementar notificações e aprovações

Configure o sistema (por ex. Microsoft Purview, Azure Logic Apps, Power Automate) para enviar notificações quando o workflow for iniciado. A notificação deve conter contexto, ligação para o ativo e botões de aprovação/rejeição com comentários.

# Exemplo simplificado em pseudocódigo para Power Automate
When metadata_change_event occurs:
  Get asset details
  Send approval request to data_owner and data_steward
  If approved:
    Update asset state to Approved
    Log audit entry
  Else:
    Update asset state to Rejected
    Notify requester

Passo 5: Registar evidência e auditoria

Garanta que cada transição grava um registo auditável: quem, quando, comentário e ficheiros anexos. Utilize o rastreio de alterações do catálogo (ex.: Purview scan logs) ou escreva registos num repositório imutável (ex.: Azure Storage com soft-delete e versioning).

# Exemplo mínimo de registo (append-only log CSV)
timestamp,asset_id,from_state,to_state,user,comment
2026-10-20T09:15:00Z,001,Under Review,Approved,owner@empresa.com,"Validação OK"

Passo 6: Automatizar verificações pré-aprovação

Antes de pedidos irem para aprovação humana, execute verificações automáticas: regras de Data Quality, validação de esquema e deteção de classificação sensível. Isto reduz o esforço manual e acelera as decisões.

# Pseudocódigo de pré-validação
run_quality_checks(asset_id):
  results = execute_checks(asset_id)
  if results.failures > 0:
    attach report
    set state = Draft
    notify steward
  else:
    set state = Under Review
    trigger approval

Verificar o resultado

Para confirmar que o Data Stewardship Workflow funciona: crie uma alteração de metadados de teste e verifique se as notificações são enviadas, se as aprovações mudam o estado e se o registo de auditoria grava todas as transições. Simule rejeições e falhas de qualidade para validar caminhos alternativos.

Conclusão

Ao implementar um Data Stewardship Workflow simples terá decisões mais rápidas, responsabilidades claras e rastreabilidade das alterações. Próximos passos: integrar métricas de tempo de aprovação e dashboards de compliance. Dica: comece com poucos ativos críticos e itere consoante o feedback das equipas.