1. Contexto da Bradesco Seguros: independência tecnológica e estratégia em cloud
Durante anos, a área de dados da Bradesco Seguros compartilhava a infraestrutura e a governança do banco (ambiente on-premise). Há cerca de 3 anos, a seguradora obteve autonomia para construir sua própria estratégia de dados em cloud, impulsionada por necessidades regulatórias (Open Insurance, Open Finance) e pela busca de agilidade. Hoje, a Bradesco Seguros tem ambiente segregado, com escolha própria de ferramentas, mas mantendo integração com o banco sempre que necessário (dados cross são ricos para o mesmo cliente).
2. Arquitetura descentralizada: Data Mesh e hub & spoke
A estratégia adotada é o Data Mesh: um hub central (COE de engenharia e governança) que define padrões, políticas, procedimentos e disponibiliza aceleradores; e os spokes (unidades de negócio: Auto, Saúde, RE etc.) que têm autonomia para construir produtos de dados dentro do seu domínio. “Não faz sentido centralizar algo que não é nosso domínio. Quem conhece o dado é a área de negócio.” A governança, portanto, não é impositiva – é construída em conjunto com os heads de dados de cada empresa, num processo de cocriação que evitou atritos e garantiu adesão.
3. Governança como facilitadora, não como burocracia
Márcio e Thiago enfatizam que o papel da governança é orientar, habilitar e monitorar, não engessar. A governança garante qualidade, integridade, segurança e rastreabilidade dos dados – especialmente importante em um setor altamente regulado (SUSEP, LGPD). “Sem governança, nada funciona hoje.” No entanto, para não virar um gargalo, a equipe trabalha com políticas claras, comunicação didática e uma comunidade de dados (com newsletters e treinamentos) para aculturar as áreas de negócio. O resultado: as áreas hoje procuram a governança como parceira, não como obstáculo.
4. Aceleradores de engenharia: da ingestão de 4 meses para 2 semanas
Thiago detalha um dos principais aceleradores: um motor padrão de ingestão de dados que abstrai a complexidade do código em bibliotecas reutilizáveis. Antes, um processo de ingestão podia levar 4 meses; hoje leva 2 semanas, e a meta é chegar a 1 semana. Além disso, a equipe explora virtualização de dados e técnicas de ingestão rápida de dados não estruturados (com governança paralela) para atender demandas urgentes do negócio. “Aceleradores não mudam a arquitetura, mas tornam o processo de aquisição de dados mais simples para os spokes.”
5. Casos de uso como direcionadores: ROI tangível e entrada controlada de dados
Diferente de projetos “Big Bang” (trazer todos os dados de uma vez para depois pensar no uso), a Bradesco Seguros só adquire dados que estejam vinculados a um caso de uso específico com perspectiva de retorno. Isso permite tangibilizar o ROI, evitar desperdício de recursos e priorizar o que realmente agrega valor ao negócio. Projetos estruturantes (fundação) são necessários, mas a estratégia combina a visão de longo prazo com entregas rápidas de valor via casos de uso.
6. Times dedicados vs. estrutura generalista
Inicialmente, a área de dados atendia demandas de forma generalista. Agora, mantêm uma esteira generalista para demandas transversais e, além disso, times dedicados por negócio (especialistas que respiram o dia a dia de Auto, Saúde etc.). Isso traz conforto às áreas, aumenta a assertividade e evita a concorrência entre diferentes unidades por recursos do hub.
7. Shadow IT e aculturamento: como evitar silos paralelos
O grande risco da descentralização é a criação de estruturas paralelas (shadow IT). Para evitá-lo, a Bradesco Seguros investe em comunicação constante, políticas claras, portal de procedimentos e uma comunidade de dados (+500 membros). As áreas já experimentaram no passado os malefícios dos silos (falta de troca de informações, retrabalho) e hoje entendem que a arquitetura centralizada com governança é benéfica para todos. “Os dados são das empresas; nós apenas os armazenamos e governamos.”
8. Regulamentação como aliada, não como problema
O setor de seguros é fortemente regulado, o que exige controles rigorosos. Márcio observa que a estratégia de dados da Bradesco Seguros transformou a regulação em um aliado: a governança e a qualidade dos dados ajudam as áreas a atenderem os órgãos reguladores com mais automação, rastreabilidade e integridade. “Usamos a força do regulador ao nosso favor.”
9. Futuro: GenAI, parcerias e produtos modulares
Thiago aposta que o futuro do setor de seguros está em combinar produtos com parceiros – vender “pílulas de seguro” (produtos menores e nichados) em vez de estruturas gigantescas. A GenAI (inteligência artificial generativa) é inevitável e já é monitorada por um time dedicado, mas a base para qualquer inovação continuam sendo os dados bem estruturados e governados.
10. Conselhos para quem está começando ou quer implementar estratégia de dados
Márcio destaca três pilares: (1) estratégia de dados muito clara e comunicada a todos os níveis; (2) cultura de dados (capacitação, conhecimento das ferramentas); (3) nunca abrir mão da governança. Thiago complementa: “tenham paciência”. A carreira em dados é uma maratona, não uma corrida de 100 metros. Estudar, buscar material gratuito (podcasts, YouTube, comunidades) e conversar com profissionais experientes é essencial. “A gente não está aqui por acaso; passamos por muito.”