Governança de dados no investimento social

Institutos, fundações e empresas que realizam investimento social lidam com informações de diferentes fontes ao longo de um projeto. Há dados sobre organizações parceiras, recursos destinados, cronogramas, atividades realizadas, pessoas atendidas, indicadores, metas e resultados. Parte dessas informações pode estar em sistemas internos, enquanto outra parte chega por meio de planilhas, relatórios, apresentações e documentos enviados pelos parceiros.

Quando cada fonte utiliza critérios diferentes para registrar as informações, o trabalho de acompanhamento se torna mais complexo. A equipe pode precisar conferir versões de arquivos, identificar qual número está atualizado, entender como determinado indicador foi calculado ou localizar o documento que comprova uma informação apresentada em um relatório.

É nesse contexto que a governança de dados passa a fazer parte da gestão do investimento social. Ela define responsabilidades, padrões e processos para determinar como os dados são coletados, registrados, atualizados, armazenados, acessados e utilizados.

A governança de dados no investimento social não se resume à escolha de um sistema ou à organização de arquivos. Envolve também a definição de conceitos, critérios de qualidade, responsabilidades, níveis de acesso, fontes e formas de validação das informações utilizadas no acompanhamento de projetos e resultados.

O que é governança de dados no investimento social e como ela funciona

Governança de dados no investimento social é a estrutura de regras, responsabilidades, processos e critérios utilizada para administrar os dados relacionados aos projetos, organizações parceiras, recursos, indicadores, beneficiários e resultados de iniciativas sociais.

Na prática, significa definir como a informação deve circular dentro da organização e quais condições precisam ser atendidas para que um dado seja considerado adequado para determinado uso.

Uma estrutura de governança de dados pode estabelecer, por exemplo:

• quais informações devem ser coletadas de cada projeto;
• quais conceitos e indicadores serão utilizados;
• quem é responsável pela coleta e atualização;
• quem valida as informações recebidas;
• quais documentos devem comprovar determinados dados;
• com que frequência cada informação deve ser revisada;
• quais pessoas podem consultar ou alterar os registros;
• como as mudanças realizadas nos dados serão documentadas;
• como dados pessoais devem ser protegidos;
• como informações provenientes de diferentes sistemas serão relacionadas.

Esse conjunto de definições permite criar critérios comuns para informações que, de outra forma, poderiam ser registradas de maneiras diferentes.

Um exemplo é o indicador de pessoas atendidas. Antes de comparar os números de dois projetos, é necessário saber se ambos utilizam a mesma definição. Um projeto pode contabilizar pessoas únicas ao longo do mês, enquanto outro pode registrar cada atendimento realizado. Os dois números podem estar corretos dentro de seus próprios critérios, mas não são necessariamente comparáveis.

Por isso, governança de dados também envolve a definição do significado das informações utilizadas pela gestão do investimento social.

Por que a governança de dados é importante para institutos, fundações e empresas

Institutos, fundações e empresas precisam acompanhar diferentes dimensões de seus investimentos sociais. Dependendo da iniciativa, isso pode incluir execução financeira, cumprimento de metas, atividades realizadas, número de participantes, indicadores de resultados e informações produzidas pelas organizações parceiras.

A qualidade desse acompanhamento depende das informações disponíveis e dos critérios utilizados para produzi-las e organizá-las.

O Censo GIFE 2022-2023 mostra que 75% das organizações respondentes realizavam avaliação regular de suas iniciativas. A pesquisa também aponta que os relatórios enviados pelas próprias organizações apoiadas eram a principal forma de monitoramento das iniciativas de terceiros entre as organizações que realizavam avaliação.

Esse cenário coloca uma questão de gestão: quando informações de projetos diferentes chegam de organizações diferentes, a instituição que realiza o investimento precisa estabelecer critérios para interpretar, validar e consolidar esses dados.

A governança de dados pode contribuir para esse processo ao definir padrões para nomes, indicadores, períodos, fontes, documentos e responsabilidades.

Ela também reduz a dependência de conhecimentos que ficam concentrados em determinadas pessoas. Se apenas um profissional sabe qual planilha contém os dados mais recentes ou como determinado indicador foi calculado, existe uma fragilidade no processo de gestão da informação.

Quais problemas a falta de governança de dados pode causar no investimento social

A ausência de critérios comuns para gestão de dados pode gerar problemas em diferentes etapas do investimento social.

Um deles é a duplicidade de informações. O mesmo projeto pode aparecer com nomes diferentes em documentos distintos, dificultando a consolidação do histórico.

Também pode haver dados desatualizados. Uma apresentação pode utilizar uma informação de três meses atrás porque não existe uma definição clara sobre qual sistema ou documento contém a versão mais recente.

Outro problema está na inconsistência dos indicadores. Quando organizações parceiras utilizam definições diferentes para um mesmo termo, a comparação dos projetos pode produzir interpretações equivocadas.

Há ainda a dificuldade de rastrear a origem das informações. Um número pode aparecer em um relatório sem que seja possível identificar rapidamente quem o forneceu, em qual período foi coletado e qual documento serviu de base.

A falta de governança também pode aumentar o retrabalho. Quando dados financeiros, indicadores e informações de projetos estão em sistemas ou arquivos diferentes, a equipe pode precisar realizar conferências manuais para produzir um relatório consolidado.

Em situações que envolvem dados pessoais, existe ainda uma dimensão relacionada à privacidade e à segurança. A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, Lei nº 13.709/2018, estabelece regras para o tratamento de dados pessoais por pessoas físicas e jurídicas, públicas ou privadas.

Quais dados precisam ser organizados na gestão do investimento social

A estrutura de dados de uma organização depende de sua estratégia, dos projetos apoiados e dos processos de acompanhamento adotados. Ainda assim, alguns grupos de informações são recorrentes na gestão do investimento social.

Como organizar informações sobre projetos e organizações parceiras

Os dados de projetos podem incluir nome, objetivo, organização responsável, território de atuação, público prioritário, período de execução, orçamento, metas, indicadores e status.

Também é importante manter informações sobre as organizações parceiras, como identificação, documentos relacionados à parceria, histórico de projetos e responsáveis pelo contato.

A padronização desses registros facilita a consulta e permite relacionar diferentes informações ao mesmo projeto ou organização.

Por exemplo, se uma organização parceira aparece como "Instituto ABC", "Instituto ABC Brasil" e "I. ABC" em diferentes bases, uma consolidação automática pode interpretar esses registros como entidades distintas.

Um padrão para identificação das organizações reduz esse tipo de inconsistência.

Como estruturar dados sobre recursos e execução financeira

Os dados financeiros precisam estar relacionados às iniciativas às quais correspondem.

Entre as informações que podem ser acompanhadas estão:

• orçamento aprovado;
• valor destinado;
• parcelas previstas;
• recursos transferidos;
• período de execução;
• despesas realizadas;
• saldo;
• documentos comprobatórios;
• situação da prestação de contas.

A relação entre informações financeiras e dados do projeto permite analisar a execução dos recursos em conjunto com o andamento da iniciativa.

Nas parcerias regidas pelo Marco Regulatório das Organizações da Sociedade Civil, a Lei nº 13.019/2014 estabelece regras para prestação de contas e prevê elementos relacionados à execução do objeto, metas, resultados e, em determinadas situações, execução financeira.

As exigências aplicáveis variam de acordo com a natureza da parceria e dos recursos. Por isso, os critérios de governança precisam considerar as obrigações legais e contratuais de cada iniciativa.

Como padronizar indicadores e informações sobre resultados

Indicadores precisam ter definições claras para que possam ser interpretados de maneira consistente.

Um indicador utilizado no acompanhamento de projetos sociais deve ter, no mínimo, uma definição, uma forma de cálculo, uma fonte e uma periodicidade.

Considere um projeto de formação profissional. A organização pode acompanhar:

• número de oficinas realizadas;
• número de participantes;
• taxa de conclusão;
• percentual de participantes que demonstraram determinado conhecimento após a formação.

Essas informações representam dimensões diferentes da execução e dos resultados do projeto. O número de oficinas realizadas, por exemplo, informa sobre uma atividade. Já uma mudança observada entre os participantes pode estar relacionada a um resultado.

A definição desses conceitos evita que quantidade de atividades, número de pessoas atendidas e resultados sejam tratados como informações equivalentes.

Como tratar dados de beneficiários e outros dados pessoais

Projetos sociais podem envolver informações pessoais de participantes, famílias, profissionais, educadores ou outros públicos.

Antes de coletar esses dados, a organização precisa avaliar quais informações são necessárias para a finalidade definida e estabelecer critérios para acesso, armazenamento, compartilhamento e retenção.

A LGPD estabelece princípios e regras para o tratamento de dados pessoais. A ANPD também apresenta orientações sobre agentes de tratamento, segurança da informação e responsabilidades relacionadas ao uso de dados pessoais.

Na governança de dados do investimento social, isso significa incorporar privacidade e segurança aos processos de gestão da informação, e não tratá-las como uma questão separada dos demais dados dos projetos.

Como criar critérios para coleta, atualização e validação dos dados

A governança de dados precisa estabelecer regras para todo o ciclo da informação, desde a coleta até seu uso em relatórios e análises.

Um primeiro passo é definir quais informações precisam ser coletadas e por quê. Nem todo dado disponível precisa fazer parte da rotina de acompanhamento.

Depois, é necessário estabelecer como cada informação será registrada. Campos, formatos, unidades de medida, períodos e categorias precisam seguir padrões quando houver necessidade de consolidação.

Também é importante definir como os dados serão validados. Alguns indicadores podem exigir documentos comprobatórios, enquanto outros podem depender de registros internos ou declarações dos parceiros.

Quem deve ser responsável por cada informação

A governança precisa indicar quem coleta, registra, revisa, aprova e utiliza os dados.

Essas responsabilidades podem ser distribuídas entre equipes de programas, financeiro, jurídico, tecnologia, compliance, comunicação ou outras áreas, de acordo com a estrutura da organização.

O mais importante é que cada informação tenha um responsável definido.

Isso também ajuda a estabelecer o que acontece quando um dado apresenta inconsistência. A equipe precisa saber quem pode corrigir o registro, qual evidência deve ser utilizada e como a alteração será documentada.

Como definir padrões para indicadores e campos de dados

Um dicionário de dados pode reunir as principais definições utilizadas pela organização.

Para cada indicador ou campo, é possível registrar:

• nome;
• definição;
• finalidade;
• unidade de medida;
• fórmula de cálculo;
• fonte;
• periodicidade;
• responsável;
• critérios de validação.

Esse registro é particularmente útil quando diferentes projetos utilizam os mesmos indicadores.

Sem uma definição documentada, o significado de um campo pode mudar ao longo do tempo ou ser interpretado de maneira diferente por cada equipe.

Como registrar fontes, alterações e histórico das informações

A rastreabilidade permite identificar a origem de uma informação e acompanhar suas alterações.

Um registro pode indicar, por exemplo, que determinado número foi informado pela organização parceira em 15 de agosto, revisado pela equipe responsável em 20 de agosto e atualizado após a apresentação de um novo documento.

Esse histórico facilita a verificação de informações utilizadas em relatórios e reduz a dificuldade para reconstruir decisões ou alterações feitas anteriormente.

Como definir níveis de acesso e regras de segurança

Acesso aos dados precisa considerar a função de cada pessoa e a natureza das informações.

Dados consolidados sobre projetos podem ter um nível de acesso diferente de informações pessoais dos participantes ou de documentos financeiros.

A ANPD inclui controle de acesso entre as medidas relacionadas à segurança da informação, envolvendo mecanismos de autenticação, autorização e auditoria.

Na prática, a organização pode estabelecer diferentes permissões para consultar, inserir, editar ou excluir informações.

Como a governança de dados melhora o monitoramento e a prestação de contas

Monitoramento, avaliação e prestação de contas dependem de informações organizadas, mas são processos diferentes.

O monitoramento de projetos sociais acompanha a execução de atividades, metas e indicadores ao longo do tempo.

A avaliação analisa aspectos definidos pela organização sobre uma iniciativa, seus resultados ou outros critérios de análise.

A prestação de contas reúne informações e documentos para demonstrar a execução de uma parceria ou iniciativa conforme as regras aplicáveis.

A governança de dados cria condições para que essas informações tenham definições, fontes e responsáveis conhecidos.

Isso pode facilitar a elaboração de relatórios, a comparação entre períodos e a identificação de inconsistências antes que os dados sejam utilizados em apresentações ou documentos oficiais.

Também pode reduzir o tempo necessário para localizar evidências durante processos de verificação ou auditoria.

Qual é a relação entre governança de dados, rastreabilidade e auditoria

A rastreabilidade é uma das características importantes de uma estrutura de governança de dados porque permite reconstruir o caminho de uma informação.

Em um processo de auditoria, por exemplo, pode ser necessário verificar a origem de determinado valor, identificar quem registrou a informação, consultar o documento que serviu de base e entender quando houve alguma alteração.

Se esses registros estão organizados, a verificação tende a exigir menos reconstrução manual.

A relação também aparece na prestação de contas. Quando uma organização consegue vincular recursos, atividades, indicadores e documentos às respectivas fontes, fica mais simples demonstrar como determinada informação foi produzida.

Isso não significa que a governança de dados garanta, por si só, a conformidade de um projeto. Ela cria uma estrutura para organizar e documentar as informações utilizadas nos processos de gestão e verificação.

Exemplo de governança de dados no acompanhamento de projetos sociais

Imagine uma empresa que apoia dez organizações sociais e solicita informações trimestrais sobre os projetos.

Uma organização envia uma planilha com o número mensal de participantes. Outra envia apenas o acumulado do trimestre. Uma terceira registra participantes e atendimentos na mesma coluna. Os relatórios também utilizam nomenclaturas diferentes para os projetos.

Antes de consolidar os resultados, a equipe precisa identificar o que cada número representa.

Uma estrutura de governança poderia definir um modelo comum de envio, estabelecer a definição de "participante atendido", determinar o período de referência, indicar a fonte necessária para comprovação e definir quem será responsável pela validação.

Os dados continuariam sendo produzidos por organizações diferentes, mas passariam a seguir critérios comuns.

Com isso, a equipe poderia comparar informações com maior segurança, identificar inconsistências e manter um histórico mais organizado dos projetos.

Como começar a estruturar a governança de dados no investimento social

A implementação pode começar com um diagnóstico dos dados que já existem.

O primeiro passo é mapear as principais informações utilizadas na gestão dos projetos. Isso inclui dados de organizações parceiras, recursos, indicadores, resultados, beneficiários e documentos.

Depois, é importante identificar onde esses dados estão armazenados e quais pessoas ou áreas são responsáveis por cada informação.

Na sequência, a organização pode:

1. Identificar inconsistências e duplicidades nas bases existentes.
2. Definir os dados prioritários para acompanhamento e tomada de decisão.
3. Padronizar conceitos e indicadores utilizados em diferentes projetos.
4. Criar critérios para coleta, atualização e validação das informações.
5. Definir responsáveis por cada grupo de dados.
6. Documentar as fontes e os critérios de cálculo dos principais indicadores.
7. Estabelecer níveis de acesso, principalmente para dados pessoais e informações restritas.
8. Criar uma rotina de revisão da qualidade dos dados.
9. Avaliar a integração entre sistemas utilizados por diferentes áreas.
10. Escolher ou adaptar sistemas de tecnologia de acordo com os processos definidos.

Essa sequência ajuda a evitar um problema comum: tentar resolver uma questão de governança apenas com a implantação de uma nova plataforma.

Um sistema pode facilitar armazenamento, integração e acesso, mas não define sozinho quem é responsável por um indicador, o que significa "beneficiário atendido" ou qual documento deve comprovar uma informação.

A governança de dados no investimento social organiza as condições necessárias para que informações sobre projetos, organizações parceiras, recursos, indicadores e resultados possam ser utilizadas de forma consistente.

Para institutos, fundações e empresas, isso envolve definir responsabilidades, padronizar conceitos, estabelecer critérios de coleta e atualização, registrar fontes, controlar acessos e manter histórico das informações.

A estrutura também se relaciona diretamente ao monitoramento de projetos sociais, à prestação de contas, à rastreabilidade e aos processos de auditoria. Quando os dados são produzidos e organizados com critérios claros, a organização consegue compreender melhor de onde cada informação veio, o que ela representa e como pode ser utilizada.

A tecnologia pode apoiar esse processo, mas a governança começa pelas definições de gestão: quais dados são necessários, quem é responsável por eles, como devem ser registrados e quais evidências sustentam cada informação.

Perguntas frequentes

O que é governança de dados no investimento social?

É a estrutura de regras, responsabilidades, processos e critérios usada para administrar dados de projetos, organizações parceiras, recursos, indicadores, beneficiários e resultados. Ela define como a informação circula e quais condições um dado precisa atender para ser usado com segurança.

Por que a governança de dados é importante para institutos, fundações e empresas?

Porque essas organizações acompanham várias dimensões do investimento social, como execução financeira, metas, atividades, participantes e resultados. Sem padrões comuns, fica difícil confiar nos números, comparar projetos e monitorar o que foi efetivamente realizado.

Quais problemas surgem quando os dados vêm de fontes diferentes?

Podem aparecer versões diferentes do mesmo arquivo, números desatualizados, critérios distintos de cálculo de indicadores e dificuldade para localizar documentos que comprovem informações. Isso torna o acompanhamento mais complexo e menos confiável.

O que uma estrutura de governança de dados pode definir na prática?

Pode definir quais informações cada projeto deve coletar, quais indicadores serão usados, quem coleta e valida os dados, quais documentos comprovam cada informação, com que frequência os registros serão revisados e quem pode consultar ou alterar os dados.

Por que a definição de conceitos e indicadores é necessária?

Porque números iguais podem significar coisas diferentes. Por exemplo, um projeto pode contar pessoas únicas atendidas e outro pode contar cada atendimento realizado. Sem uma definição comum, os dados podem parecer comparáveis, mas não são.