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Data governance is moving beyond organizational boundaries. Networks of companies are developing increasingly complex products and services, exploiting the synergies between their participants and the potential of data. In this context, multiple challenges arise for partner organizations to govern data, such as the need to manage decentralized sources of data, define responsibility for shared data, comply with the requirements and data formats requested by participants, align the different business objectives of each organization, and balance the decision-making power of each stakeholder. However, most of the proposed frameworks address only intra-organizational scenarios, often restricting themselves to the data use phase and its regulatory compliance. As a result, there is a lack of solutions that offer an integrated view of inter-organizational data governance operations throughout their lifecycle — from modeling to diagnosis and implementation of best practices — and that can meet the specific needs of multiple organizations with distinct contributions to the network that they are joining to thrive in the market. This research proposes an inter-organizational data governance framework structured into three components. The first consists of an inter-organizational business process governance modeling (Model-IGov) approach that focuses on the data obtained and used in processes through associated information technologies, developed using the Business Process Modeling Notation (BPMN) extension mechanism. The second component is a data governance maturity model (InterGov), tailored for cross-organizational partnerships, supported by an iterative process for identifying data governance requirements, a questionnaire, and an online maturity assessment tool. The third component is a data policy management (InterPolicy Management) approach that establishes an integrated process for creating, implementing, monitoring, and reviewing data policies, without being constrained by the boundaries of individual partner organizations or their decision-making structures.Methodologically, the work was based on design science research (DSR) and was conducted at a digital technology and service provider that integrates a multinational telecommunications group. The work evolved over six DSR cycles - two cycles to develop, demonstrate, and evaluate each of the three proposed components. The modeling approach (Model-IGov) was applied to identify the needs for governance arrangements and to understand how data is used across several partners. InterGov was applied to measure the maturity of data governance practices, based on which a prioritized improvement and implementation plan supported by short, medium, and long-term measures was proposed. Finally, we applied the InterPolicy Management approach to develop and document data policies (e.g., data architecture and data quality policies), clarify stakeholders’ responsibilities, and align data processes with partners’ needs regarding data quality, format, and compliance with data legislation. We highlight several practical and theoretical implications. In terms of practical contributions, the research contributes with tools to represent, diagnose, plan, and implement inter-organizational data governance, allowing the simultaneous modeling of operational activities and respective governance processes, a personalized maturity assessment at multiple scales for consumers, producers, and prosumers, and an iterative approach to developing data policies based on common, interoperable, and standardized artifacts. In terms of theoretical contributions, the proposal of an innovative modeling approach stands out, offering a simultaneous view of data governance and the operational aspects of processes. In this context, an approach to evaluating BPMN extensions is also proposed, based on a questionnaire assessing the notation’s usability and a set ofquality criteria. In the area of data governance maturity assessment, a new model is proposed that applies to different levels of abstraction (e.g., implementing data governance in a specific department or the company as a whole; product development in partnership), with adaptation of the assessment questionnaire according to the type of contribution of the partner. Data policy management in an inter-organizational context reflects the multidimensional nature of data and is supported by an iterative process and a hierarchical policy structure that enhances its coherence.

A governação de dados está a ultrapassar as fronteiras organizacionais. Produtos e serviços cada vez mais complexos estão a ser criados por redes de empresas, que exploram as sinergias entre os seus participantes e o potencial dos dados. Neste contexto, surgem múltiplos desafios para as organizações parceiras governarem os dados, como a necessidade de gerir dados descentralizados, definir a responsabilidade por dados partilhados, cumprir os requisitos e formatos de dados solicitados pelos participantes, alinhar os diferentes objetivos de negócio de cada organização e balancear o poder de decisão de cada parte interessada. No entanto, a maioria dos frameworks propostos nesta área considera apenas cenários intra-organizacionais, muitas vezes restringindo-se à fase de uso de dados e à respetiva conformidade regulamentar. Desta forma, faltam soluções que ofereçam uma visão integrada das operações de governação de dados ao longo do seu ciclo de vida — desde a modelação até ao diagnóstico e à implementação das melhores práticas — e que sejam capazes de atender às necessidades específicas de múltiplas organizações que se juntam para competir no mercado.Esta investigação propõe um framework de governação de dados inter-organizacional estruturado em três componentes. O primeiro consiste numa abordagem de modelação da governação de processos de negócio (Model-IGov), com foco nos dados obtidos através das tecnologias de informação associadas, desenvolvida com base no mecanismo de extensão da Business Process Modeling Notation (BPMN). O segundo componente é um modelo de maturidade de governação de dados (InterGov), adaptado para parcerias entre organizações, suportado por um processo iterativo de identificação de requisitos de governação de dados, por um questionário e por uma ferramenta online de avaliação de maturidade. O terceiro componente é uma abordagem de gestão de políticas de dados (InterPolicy Management) que estabelece um processo integrado para a criação, implementação, monitorização e revisão de políticas de dados, sem se limitar às fronteiras de cada organização parceira ou à respetiva estrutura de decisão.Metodologicamente, o trabalho baseou-se em investigação em ciência do design (design science research (DSR)) e realizou-se numa empresa fornecedora de produtos e serviços tecnológicos digitais, integrada num grupo multinacional de telecomunicações. Evoluiu ao longo de seis ciclos de DSR - dois ciclos para desenvolver, demonstrar e avaliar cada um dos três componentes propostos. A abordagem de modelação (Model-IGov) foi aplicada para identificar as necessidades relativas aos mecanismos de governação e compreender como os dados são utilizados entre os diversos parceiros. O InterGov foi aplicado para medir a maturidade das práticas de governação de dados, dando origem a um plano sustentado por medidas a curto, médio e longo prazo para a implementação e a melhoria correspondentes. Por fim, aplicámos a abordagem InterPolicy Management para desenvolver e documentar políticas de dados (por exemplo, política de arquitetura de dados, política de qualidade de dados), clarificar responsabilidades e fomentar o alinhamento dos processos de dados com as necessidades dos parceiros em termos de qualidade e formato dos dados, bem como o cumprimento da legislação relativa aos dados.Destacamos impactos práticos e teóricos significativos. Em termos de contribuições práticas, a investigação contribui com ferramentas para representar, diagnosticar, planear e implementar a governação de dados inter-organizacional, permitindo a modelação simultânea de atividades operacionais e respetivos processos de governação, uma avaliação de maturidade personalizada em múltiplas escalas para consumidores, produtores e prosumidores de dados e uma abordagem iterativa de desenvolvimento de políticas de dados com base em artefactos comuns, interoperáveis e padronizados. Em termos de contribuições teóricas, destaca-se a proposta de uma abordagem de modelação inovadora, que oferece uma visão simultânea da governação de dados e da parte operacional dos processos. Neste contexto, é ainda proposta uma abordagem para a avaliação de extensões BPMN, baseada num questionário de avaliação da usabilidade da notação e em critérios de qualidade. Na área da avaliação da maturidade de governação de dados, propõe-se um novo modelo aplicável a diferentes níveis de abstração (por exemplo, transformação de um departamento ou da empresa como um todo; foco no desenvolvimento de um produto em parceria), com adaptação do questionário de avaliação conforme o tipo de contribuição do parceiro. A gestão de políticas de dados em contexto inter-organizacional traduz a natureza multidimensional dos dados, suportada num processo iterativo e numa estrutura hierárquica de políticas que melhora a sua coerência.