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Título: Proposta de framework para avaliar a maturidade da governança de dados : uma abordagem empírica combinando revisão sistemática da literatura e survey
Autor(es): Cardoso, Luis Filipe Campos
Orientador(es): Canedo, Edna Dias
Assunto: Governança de Dados
Dados - maturidade
Revisão sistemática
Questionários
Dados - qualidade
Data de publicação: 13-Out-2025
Referência: CARDOSO, Luis Filipe Campos. Proposta de Framework para Avaliar a Maturidade da Governança de Dados: Uma Abordagem Empírica Combinando Revisão Sistemática da Literatura e Survey. 2025. 84 f., il. Dissertação (Mestrado profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.
Resumo: Contexto: Impulsionada pelo volume crescente de dados e por regulamentações como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e a General Data Protection Regulation (GDPR), a Governança de Dados (GD) tornou-se uma área estratégica para garantir a conformidade e o uso adequado dos dados. Referenciais internacionais estabelecem diretrizes e modelos de maturidade em GD são utilizados para avaliar e otimizar as capacidades organizacionais, tratando os dados como ativos estratégicos. Objetivo: Este trabalho propõe e valida o DG2M, um framework para a avaliação da maturidade em GD. O modelo busca diagnosticar o nível de maturidade e sugerir práticas para o aprimoramento da GD. Método: O estudo empregou uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) como processo estruturado, dividida em três fases principais: Planejamento, Condução e Relato. A RSL teve como objetivo analisar avaliações de maturidade e práticas de GD na academia e na indústria, resultando na seleção de 22 estudos. A partir dos achados da RSL, desenvolveu-se a versão inicial do DG2M, que foi posteriormente validada por meio de um survey com 46 profissionais da área de dados. Resultados: A RSL identificou e caracterizou frameworks de maturidade (como Stanford, Loshin’s, GBDMM, MD3M) e práticas recorrentes em GD, incluindo a formalização de políticas, a definição de responsabilidades e processos e programas de treinamento. O principal resultado da pesquisa é o DG2M, um modelo de maturidade em GD estruturado em 6 níveis hierárquicos (do Nível 0 ao Nível 5), com dimensões como Estratégia e Governança de Dados; Cultura, Pessoas e Estrutura Organizacional; Formalização e Processos de Gestão de Dados; Qualidade de Dados; Infraestrutura para Dados e Dados Abertos. A validação pelo survey confirmou a estrutura de 6 níveis e a adequação das dimensões, destacando a utilidade do DG2M para diagnóstico e sugestões de aprimoramento. O feedback dos respondentes levou a aprimoramentos no framework. Conclusões: Este trabalho oferece uma contribuição relevante para a GD, apresentando o DG2M como um modelo de maturidade validado. O framework visa fortalecer a GD como área estratégica, aprimorando os processos e as decisões fundamentadas em dados. Com as melhorias baseadas no feedback do survey, o DG2M representa uma ferramenta eficaz para diagnosticar e evoluir a maturidade em GD nas organizações públicas e privadas, especialmente do setor público e empresas de serviço.
Abstract: Context: Driven by the growing volume of data and regulations such as the Brazilian General Data Protection Law (LGPD) and the General Data Protection Regulation (GDPR), Data Governance (DG) has become a strategic area for ensuring compliance and the proper use of data. International frameworks establish guidelines, and DG maturity models are used to assess and optimize organizational capabilities, treating data as strategic assets. Objective: This work proposes and validates DG2M, a framework for assessing DG maturity. The model aims to assess the level of maturity and provide recommendations for enhancing DG. Method: The study employed a Systematic Literature Review (SLR) as a structured process, divided into three main phases: Planning, Conducting, and Reporting. The SLR aimed to analyze the maturity assessments and practices of DG in academia and industry, resulting in the selection of 22 studies. Based on the SLR findings, the initial version of DG2M was developed and subsequently validated through a survey with 46 data professionals. Results: The SLR identified and characterized maturity frameworks (such as Stanford, Loshin’s, GBDMM, MD3M) and recurring DG practices, including policy formalization, definition of responsibilities and processes, and training programs. The main research result is DG2M, a DG maturity model structured into 6 hierarchical levels (from Level 0 to Level 5), with dimensions such as Data Strategy and Governance; Culture, People, and Organizational Structure; Formalization and Data Management Processes; Data Quality; Data Infrastructure; and Open Data. The survey validation confirmed the 6-level structure and the suitability of the dimensions, highlighting DG2M’s usefulness for diagnosing and improving DG practices. Respondent feedback led to framework enhancements. Conclusions: This work offers a significant contribution to DG, presenting DG2M as a validated maturity model. The framework aims to strengthen DG as a strategic area, improving processes and datadriven decisions. With the improvements based on survey feedback, DG2M represents an effective tool for diagnosing and evolving DG maturity in public and private organizations, especially in the government sector and service companies.
Unidade Acadêmica: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, 2025.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional
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Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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