Dados são parte do dia a dia de qualquer líder de tecnologia. Estão por toda parte: nas decisões que precisam ser tomadas com mais segurança, nos sistemas que não se conversam, nos dashboards que nem sempre contam a mesma história. E quando os dados começam a atrapalhar mais do que ajudar, fica claro que não basta ter volumes, é preciso estrutura, clareza e governança.
Foi pensando nisso que o EDM Council criou o DCAM (Data Management Capability Assessment Model), um framework que ajuda empresas a organizar sua gestão de dados de forma prática e mensurável. Ele reúne tudo o que uma organização precisa para evoluir nessa jornada: princípios, capacidades, formas de medir maturidade e, principalmente, caminhos para transformar dados em valor real.
Neste conteúdo, você vai entender por que o DCAM deve ser visto como investimento e não como custo, conhecer os cinco principais motivos para adotá-lo e ver, na prática, como bancos como o Standard Bank e o Lloyds Bank usaram essa estrutura para transformar seus processos.
5 motivos para começar a usar o framework DCAM?
Em um cenário onde os dados são cada vez mais reconhecidos como ativos estratégicos, cresce a necessidade de uma abordagem estruturada e mensurável para sua gestão. É nesse contexto que o DCAM (Data Management Capability Assessment Model) se destaca como o principal framework global de gestão e governança de dados.
Desenvolvido pelo EDM Council, uma associação global dedicada a elevar a gestão de dados e analytics, o DCAM oferece uma visão abrangente do que é necessário para estabelecer uma prática de gestão de dados madura, cobrindo 38 capacidades e 136 subcapacidades.
Muito além de uma referência técnica, o DCAM ajuda empresas a reposicionar dados como motor de valor, organizando o caos informacional, promovendo um entendimento comum e criando as condições para decisões mais ágeis, inovação com propósito e crescimento sustentável. Mas as razões para você investir nesse framework não param por aí, veja só:
1. Dados se tornaram centrais na estratégia empresarial
Dados deixaram de ser um subproduto operacional para se tornarem insumos críticos de decisões, produtos e experiências. Eles sustentam desde a precificação de um medicamento até a personalização de um serviço digital. O DCAM ajuda as empresas a transformarem esse ativo em valor tangível, com governança, controle e alinhamento com os objetivos de negócio.
2. Traduz complexidade em prática estruturada
A maioria das organizações operam em ecossistemas altamente fragmentados, com múltiplas fontes de dados e nomenclaturas conflitantes. O DCAM oferece um modelo claro, validado e modular, para organizar, alinhar e padronizar os dados, eliminando duplicidades, ruído semântico e reconciliações manuais.
3. Mede maturidade e prova valor
O framework funciona também como modelo de avaliação, permitindo medir o estágio atual de maturidade da gestão de dados e identificar lacunas em relação às melhores práticas globais. Isso permite que tech leaders comecem pequeno, avancem com foco e demonstrem valor rapidamente, ganhando tração para expandir iniciativas.
4. Porque promove confiança e controle no uso de dados
Negócios digitais precisam garantir que os dados sejam confiáveis, rastreáveis e compreendidos da mesma forma por toda a organização. O DCAM fornece os elementos essenciais para estabelecer um ambiente de controle, com definições precisas, metadados consistentes e governança contínua.
5. Impulsiona a inovação e a vantagem competitiva
Empresas orientadas por dados têm até 19 vezes mais chances de serem lucrativas. O DCAM apoia esse caminho ao alinhar dados, processos, pessoas e tecnologia em uma estratégia de longo prazo, criando as bases para inovação disruptiva, novos modelos de negócio e decisões mais acertadas.
Conheça as oito áreas do DCAM
Se você é um líder tech que busca transformar dados em um diferencial competitivo real — e não apenas em ativos subutilizados — compreender o DCAM é um passo decisivo.
O modelo é estruturado em oito áreas essenciais, que cobrem desde estratégia e governança até operações, qualidade e arquitetura de dados. A seguir, você conhecerá cada uma dessas áreas e seu papel na construção de um ambiente de dados robusto, escalável e sustentável. Confira!
Estratégia de Gestão de Dados
Define os elementos essenciais de uma estratégia de dados eficaz, destacando sua importância para a organização e como estruturar equipes e processos para colocá-la em prática. É o ponto de partida para tratar dados como um ativo estratégico.
Modelo de Caso de Negócios e Financiamento
Aborda como construir um business case convincente para iniciativas de gestão de dados, definir o modelo de financiamento e garantir o envolvimento de executivos e stakeholders na aprovação e sustentação do programa.
Programa de Gestão de Dados
Explora os aspectos organizacionais necessários para estabelecer um programa de dados duradouro, com papéis, responsabilidades, métricas e governança claros.
Governança de Dados
Estabelece o modelo operacional de governança com políticas, padrões e procedimentos que garantem alinhamento e conformidade entre todas as áreas envolvidas com dados.
Arquitetura de Dados
Foca no significado dos dados: como eles são definidos, descritos, relacionados e utilizados. Essa área busca promover um entendimento comum e inequívoco entre todas as partes da organização.
Arquitetura de Tecnologia
Relaciona os dados à infraestrutura tecnológica necessária para sua operação, incluindo plataformas, integração e escalabilidade para suportar o ciclo de vida dos dados.
Qualidade de Dados
Trata do conceito de dados “adequados à finalidade” e estabelece os controles, as métricas e os processos necessários para garantir consistência, precisão e confiabilidade ao longo da cadeia de suprimento de dados.
Operações de Dados
Define o ciclo de vida completo dos dados e como a gestão de conteúdo se integra aos processos organizacionais, garantindo governança contínua, rastreabilidade e eficiência operacional.
Por que o DCMA deve ser encarado como um investimento e não um custo extra?
Alguns decisores ainda tratam o uso de tecnologia como um custo e não como um investimento. Este é um erro que compromete a competitividade das organizações. Ferramentas e frameworks como o Data Management Capability Assessment Model comprovam que a gestão estruturada de dados é uma das formas mais eficazes de gerar valor real e mensurável para o negócio.
Segundo pesquisa da EDM Council com empresas que adotaram o DCAM, 86% relataram melhorias significativas na confiabilidade e integridade dos dados em até 12 meses, enquanto 78% afirmaram ter reduzido retrabalho e riscos operacionais.
Por fim, a consistência e padronização dos dados proporcionadas por uma boa arquitetura de dados e governança tornam a organização mais ágil e confiável para stakeholders internos e externos. Segundo a Forrester, uma empresa global de pesquisa, organizações que priorizam uma estratégia de dados centrada em governança e qualidade tomam decisões 40% mais rápidas e com até 25% mais acerto em previsão de mercado.
Se você não acredita em números frios, sem uma história por trás, que tal dar uma olhadinha em dois cases do segmento bancário que usaram o DCAM para melhorar seus processos:
Case do Standard Bank e Lloyds Bank
Em um setor altamente regulado e competitivo como o financeiro, lidar com grandes volumes de dados, muitas vezes espalhados por sistemas legados e silos organizacionais, é um desafio constante. Foi nesse cenário que bancos como o Standard Bank, o maior banco da África, e o Lloyds Bank, um dos mais tradicionais do Reino Unido, encontraram no DCAM uma base estruturada para transformar esse caos em capacidade estratégica.
O Standard Bank, com operações em dezenas de países africanos, deu um passo pioneiro ao se tornar o primeiro banco do continente a adotar o DCAM como modelo de referência para gestão de dados. Ao participar do Programa de Excelência de Dados do EDM Council, a instituição passou a contar com critérios claros para medir sua maturidade, alinhar tecnologia e analytics à sua estratégia e criar um roadmap rumo a um modelo de negócios digital e centrado no cliente. O banco conseguiu validar externamente seus avanços e acelerar a adoção de boas práticas de dados em toda a organização.
No Lloyds Bank, o desafio era ainda mais cultural: diversas unidades de negócio, com diferentes níveis de maturidade e entendimento sobre dados. A solução foi incorporar o DCAM para padronizar práticas, promover a conscientização entre áreas não técnicas e medir avanços de forma objetiva. O banco implementou scorecards semestrais, criou canais de comunicação mais eficazes com a alta liderança e usou a estrutura do DCAM para justificar orçamentos e acelerar iniciativas de privacidade e mapeamento de dados — tudo isso com foco em oferecer uma experiência digital superior ao cliente.
Esses dois exemplos mostram que o DCAM não é apenas um framework técnico, mas uma ferramenta estratégica que ajuda grandes instituições a amadurecer sua cultura de dados, ganhar eficiência, reduzir riscos e, acima de tudo, posicionar os dados como base para inovação e crescimento sustentável.
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