Mais dados e mais IA significam mais risco quando ninguém sabe quem acessa o quê.
Permissões espalhadas por ferramenta, dados pessoais sem classificação e números sem origem conhecida travam auditorias e projetos de IA. O Unity Catalog centraliza a governança de dados e ativos de IA no Databricks.
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Dados sensíveis expostos
CPF, salário e dados de clientes sem classificação nem máscara.
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Permissões fragmentadas
Cada workspace e ferramenta com sua própria regra de acesso.
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Número sem origem
Ninguém consegue dizer de qual tabela veio o indicador do relatório.
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IA sem controle
Modelos e agentes consumindo dados fora de qualquer política.
O que o Unity Catalog governa
Controle de acesso
Permissões granulares sobre dados e ativos de IA, com ABAC, filtros de linha e máscaras de coluna.
Classificação e tags
Varredura automática de dados sensíveis, como PII, e tags governadas para organizar objetos.
Linhagem de dados e IA
Rastreio do fluxo de dados até o nível de coluna, incluindo os modelos que os consomem.
Descoberta
Catalog Explorer, comentários gerados por IA e selos de certificado e descontinuado.
Qualidade e monitoramento
Detecção de anomalias em catálogos e schemas e perfil estatístico de tabelas.
Auditoria
Logs que registram quem acessou cada dado e quais ações foram executadas.
Compartilhamento seguro
Troca de dados entre organizações e plataformas com Clean Rooms e Databricks Marketplace.
Governança de IA
Modelos e funções tratados como objetos protegíveis, com guardrails, limites e uso controlados pelo Unity Gateway.
Uma hierarquia única para dados e IA
Nível da conta: as políticas valem para todos os workspaces conectados.
Separação por domínio de negócio ou ambiente, como financeiro, vendas, dev e prod.
Agrupamento lógico dentro de cada catálogo.
Tabelas, views, volumes, funções e modelos, todos com permissão, linhagem e auditoria.
vendas.crm.clientesCada objeto é endereçado por catálogo.schema.objeto, e a mesma regra de acesso vale no SQL, nos notebooks, nos dashboards e nos agentes de IA.
Onde a governança destrava o negócio
Classificação de dados pessoais e máscaras por perfil, como CPF visível só para quem precisa.
Evidência de quem acessou o quê, pronta para auditorias internas e externas.
Antes de alterar uma tabela, a linhagem mostra quais relatórios e modelos serão afetados.
Catálogos por área, com cada time responsável pelos seus dados dentro de regras comuns.
Agentes e modelos acessando somente dados autorizados, com uso rastreado.
Da avaliação à governança em operação
Assessment
Avaliamos workspaces, permissões atuais, dados sensíveis e lacunas de auditoria.
EntregávelDiagnóstico de maturidade e riscosDesenho do modelo
Definimos catálogos, schemas, papéis e políticas de acesso por domínio e ambiente.
EntregávelModelo de governança aprovadoImplantação e migração
Ativamos o Unity Catalog e migramos objetos do Hive metastore com mínima interrupção.
EntregávelAmbiente governado em produçãoOperação contínua
Classificação, monitoramento de qualidade e revisão periódica de acessos.
EntregávelRotina de governança com indicadoresDúvidas comuns
Unity Catalog ou Microsoft Purview?
São complementares. O Unity Catalog governa dados e IA dentro do Databricks; o Purview cataloga o patrimônio de dados mais amplo da empresa. Desenhamos a integração entre os dois quando faz sentido.
Preciso migrar do Hive metastore?
Para usar linhagem, ABAC, classificação e governança de IA, sim. Planejamos a migração por ondas para não interromper pipelines e relatórios.
O Unity Catalog garante conformidade com a LGPD?
Ele fornece os controles técnicos: classificação, máscaras, filtros e auditoria. A conformidade também depende de processos e políticas, que ajudamos a estruturar.
Funciona com IA generativa?
Sim. Modelos e funções são objetos protegíveis no Unity Catalog, e o Unity Gateway aplica guardrails, limites e rastreamento de uso aos modelos.
