Datamesh: uma nova era para a gestão de dados no setor financeiro

novembro 14, 2025

Consolidar grandes volumes de dados, garantir sua qualidade e ainda responder com agilidade às mudanças regulatórias: esse é o desafio que o setor financeiro enfrenta diariamente. 

Em um contexto em que os modelos tradicionais de dados começam a mostrar seus limites, o Datamesh se destaca como uma proposta concreta para transformar a forma como os dados são organizados, acessados e utilizados em escala.

Mais do que uma tendência, o Datamesh representa uma mudança estrutural. A abordagem, introduzida por Zhamak Dehghani no artigo “How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh”, propõe um modelo descentralizado que trata os dados como produtos e distribui sua gestão por domínios de conhecimento. 

Na Globant, vemos esse movimento como essencial para destravar valor de negócio, escalar inovação e acelerar o impacto da transformação digital.


Expandindo a maturidade em dados com Datamesh

Mais do que uma mudança técnica, o Datamesh representa uma transformação na forma como as organizações pensam sobre dados: de ativos centralizados para produtos vivos, com responsabilidade clara, valor mensurável e integração ao negócio.

Essa abordagem também favorece a colaboração entre áreas, pois estimula uma visão de dados como parte essencial de processos, produtos e decisões. A atuação por domínio torna as iniciativas mais conectadas à realidade da operação e, ao mesmo tempo, sustentadas por uma base técnica padronizada.

Nos projetos em que aplicamos esse modelo, observamos avanços na fluidez entre tecnologia e negócio, redução do tempo de entrega de novos produtos analíticos e maior aderência das soluções às necessidades reais dos usuários. É uma jornada que exige ajustes culturais, mudanças organizacionais e investimento em governança, mas que entrega valor de forma contínua.

Além disso, o Datamesh abre caminho para que empresas adotem de forma mais estruturada tecnologias como IA generativa, automação e inteligência preditiva. Quando os dados fluem com qualidade e contexto, torna-se possível escalar a inovação com muito mais segurança.

O que é Datamesh na prática?


Ao adotar o Datamesh, as organizações passam a estruturar seus dados com base em quatro pilares:

  1. Domínios descentralizados: cada área de negócio é responsável por seus dados, com contexto, agilidade e ownership claro.
  2. Dados como produto: não se trata apenas de armazenar, mas de oferecer dados com qualidade, documentação, SLA e responsáveis definidos.
  3. Plataformas self-service: infraestrutura padronizada e acessível para que os times produzam e consumam dados sem fricção.
  4. Governança federada: um modelo que equilibra autonomia com consistência, com diretrizes comuns aplicadas em todos os domínios.

Esse modelo se conecta diretamente com as necessidades das instituições financeiras. Em um ecossistema onde a pressão por inovação é alta e a regulação é rigorosa, a capacidade de distribuir responsabilidades e acelerar respostas é fundamental.

Limitações dos modelos tradicionais


Modelos centralizados têm seu valor, mas apresentam limitações importantes, principalmente quando a organização cresce. É comum que bancos e seguradoras enfrentem:

  • Gargalos em equipes centrais sobrecarregadas
  • Falta de visibilidade sobre a origem e uso dos dados
  • Dificuldade para escalar produtos baseados em dados
  • Riscos relacionados à qualidade de dados, já que quem governa nem sempre conhece o contexto

Já vimos essas barreiras em projetos que envolvem sistemas de dados complexos, como os que suportam operações de crédito, análises de risco e plataformas de open finance. E é por isso que temos olhado para o Datamesh como uma abordagem que amplia a maturidade analítica e organizacional dos nossos parceiros.

Aplicando Datamesh ao setor financeiro


Ao implementar Datamesh com clientes do setor
financeiro, percebemos ganhos concretos em:

  1. Descentralização no core bancário
    Com dados organizados por domínio, áreas como risco, crédito, tesouraria e canais digitais ganham mais autonomia para evoluir seus produtos e responder rapidamente a mudanças regulatórias e de mercado.
  2. Agilidade com conformidade
    Datamesh facilita a adaptação a novas regras sem precisar alterar todo o ecossistema de dados. Cada domínio aplica mudanças de forma responsável e coordenada.
  3. Qualidade e contexto
    Com domínios especializados, os dados financeiros passam a ser tratados com mais contexto, aumentando sua confiabilidade e relevância.
  4. Inovação acelerada
    Dados como produto se tornam base para novas iniciativas digitais, como personalização de serviços, esteiras de IA ou precificação dinâmica.
  5. Integração real
    Ao combater os silos, conseguimos entregar uma visão transversal que conecta jornadas e melhora a tomada de decisão em toda a organização.

Como estruturamos essa evolução


Na Globant, atuamos desde a avaliação de maturidade e desenho de domínios até a implementação de plataformas, indicadores e governança para Datamesh. Combinamos nossa experiência em
gestão de dados, engenharia, design e regulação para acelerar a transformação dos nossos clientes.

Fazemos isso com foco em:

  • Arquitetura de dados resiliente e escalável
  • Modelos que garantem qualidade de dados e integração entre domínios
  • Orquestração eficiente de sistemas de dados orientados a produto
  • Apoio constante na formação de times e evolução de cultura


Encerrando o ciclo com maturidade e visão de futuro

 

Ao transformar dados em ativos de domínio, entregues com qualidade e alinhados ao negócio, o Datamesh redefine não apenas a arquitetura técnica, mas também a cultura analítica das organizações. Esse modelo permite que instituições financeiras avancem de forma sustentável na sua jornada de dados, com mais clareza sobre responsabilidades, maior eficiência operacional e maior velocidade para inovar.

O momento é de transição: sair de modelos centralizados e reativos para uma estrutura mais distribuída, colaborativa e orientada a produtos de dados. É esse movimento que posiciona o Datamesh como peça-chave para o futuro da gestão de dados no setor financeiro.

 

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