O que é governança de dados?
Por definição, a governança de dados de negócio engloba as políticas e os procedimentos implementados para garantir que, para começar, os dados da organização sejam precisos e adequadamente processados ao serem inseridos, armazenados, manipulados, acessados e excluídos. Faz parte da responsabilidade da governança de dados estabelecer infraestrutura e tecnologia, configurar e manter processos e políticas e identificar os indivíduos (ou cargos) na organização com autoridade e responsabilidade para tratar e proteger determinados tipos de dados.
A governança de dados é parte essencial do compliance. Os sistemas cuidarão da mecânica de armazenamento, manuseio e segurança. Mas é o lado das pessoas – a organização de governança – que garante a definição das políticas, os procedimentos sólidos, a adequada gestão da tecnologia e a proteção dos dados. Estes devem ser tratados da forma correta antes de entrar no sistema, ao serem usados e quando são recuperados do sistema para uso ou armazenamento em outro local.
A governança de dados define as políticas e os procedimentos para estabelecer precisão, confiabilidade, integridade e segurança dos dados, e a gestão dos dados implementa esses procedimentos. Indivíduos designados para gestão responsável dos dados gerenciam e supervisionam as ferramentas e os procedimentos usados para processá-los, armazená-los e protegê-los.
Benefícios da governança de dados
Em um momento em que as organizações dependem cada vez mais de dados em todos os aspectos dos negócios, ninguém pode se dar ao luxo de não ter um plano para as informações. Os dados estão no centro de todas as funções tecnológicas e computadorizadas, como contabilidade e finanças, planejamento e controle, gestão de pedidos, atendimento ao cliente, programação, controle de processos, engenharia, design e muito mais. Dados precisos e confiáveis são essenciais para o funcionamento eficaz desses sistemas e funções.
Como dados bons e confiáveis são essenciais para o negócio, as organizações precisam cuidar da criação, da qualidade, do tratamento e da segurança desses dados. E, quando fazem isso, seus sistemas e bancos de dados podem ser usados para refletir a realidade e apoiar efetivamente a tomada de decisões e o sucesso dos negócios.
A governança central permite uma visão unificada e confiável dos dados.
Entre os benefícios da governança de dados estão:
- Dados melhores e mais confiáveis: Sem dúvida esse é o principal objetivo. Usuários e tomadores de decisão terão mais confiança nos dados e, por consequência, nas decisões tomadas com base nesses dados. Essas decisões serão, sem dúvida, melhores por se basearem em informações precisas.
- Uma única versão da verdade: O benefício de ter todas as partes da organização e todos os tomadores de decisão trabalhando com as mesmas informações é incalculável. Não se perde tempo discutindo que planilha ou plano está "melhor" ou mais atualizado. A organização toda se coordena.
- Compliance regulatório, jurídico e setorial: os procedimentos robustos de gerenciamento de dados são o segredo do compliance. Na verdade, auditores e representantes de fiscalização regulatória analisam menos os dados do que o modo como foram gerados, tratados e protegidos.
- Redução de custos: Além de tornar as auditorias rápidas e fáceis, as operações diárias ficarão mais eficazes. Você pode reduzir o desperdício causado por decisões baseadas em informações incorretas ou obsoletas. O atendimento ao cliente melhora quando se conhece o status da atividade, do estoque e da disponibilidade de mão de obra.
As organizações prosperam com dados precisos, coerentes e confiáveis que, por definição, só são obtidos com boa governança.
Qual é a estrutura da governança de dados?
A estrutura da governança de dados é o modelo que lança as bases da estratégia e do compliance. A partir do modelo de dados que descreve seus fluxos – entradas, saídas e parâmetros de armazenamento –, o modelo de governança se sobrepõe a regras, atividades, responsabilidades, procedimentos e processos que definem como gerir e controlar esses fluxos.
Pense no modelo como uma espécie de mapa de como a governança de dados funciona em uma determinada organização. E observe que essa estrutura de governança será única em cada organização, por refletir as especificidades dos sistemas de dados, as tarefas e responsabilidades organizacionais, os requisitos regulatórios e os protocolos do setor.
Sua estrutura deve incluir o seguinte:
- Escopo de dados: mestres, transacionais, operacionais, analíticos, Big Data etc.
- Estrutura organizacional: funções e responsabilidades entre responsável, chefe de dados, TI, equipe de negócios e patrocinador executivo.
- Padrões e políticas de dados: guias que descrevem o que é gerenciado e governado e com que resultados.
- Supervisão e métricas: parâmetros para medir o sucesso e a execução da estratégia.
Processos de governança de dados
A governança de dados deve estar integrada aos processos de criação, gerenciamento e proteção de dados da organização. A seguir alguns elementos e diretrizes processuais:
- Procedimentos e documentação: mais do que um simples requisito para atender aos auditores, a documentação deve delinear claramente todos os processos. Os procedimentos também devem ser reforçados por meio de treinamento e incentivos motivacionais.
- Integridade dos dados: as considerações sobre integridade dos dados devem ser incorporadas aos procedimentos de acordo com o modelo e a estrutura de governança. É possível que esses acréscimos exijam um pouco mais de atenção e disciplina processual dos funcionários, além de afetar a eficiência (talvez adicionando alguns segundos ao processo). Talvez, aqui, um pouco de automação ajude. Tecnologias relativamente baratas e comprovadas, como leitores de código de barras e telas sensíveis ao toque, tornam a coleta de dados mais rápida e precisa, principalmente quando associada a sensores de IIoT (Internet Industrial das Coisas) e emparelhada aos sistemas existentes de controle de processos.
- Auditorias e controle de qualidade: criar verificações periódicas de validade dos dados em todos os procedimentos para comprovar o compliance. O melhor é a programação regular das verificações feitas por uma equipe de qualidade.
Quais são os maiores desafios da governança de dados?
O maior desafio pode ser as questões organizacionais e de pessoal. Toda transformação de negócios requer funções e responsabilidades e alguém para liderar a mudança. Também requer mudança cultural: a gestão dos dados precisa passar de chata e de baixo nível para uma de muita importância. Se os colaboradores tiverem contato com os dados, em especial os críticos, e os criarem, alterarem, usarem ou moverem de alguma forma, eles precisarão entender seu papel na manutenção adequada desses dados e ser responsáveis por eles.
Outro grande desafio é a rápida proliferação de dados, que está se tornando cada vez mais dominante. Grande parte desses novos dados não está estruturada ou é diferente do que vimos ou com que trabalhamos no passado. Além de sobrecarregar os sistemas e bancos de dados existentes, isso também traz a necessidade de novos procedimentos e requisitos adicionais de governança.
Ferramentas e tecnologia da governança de dados
A criação da estrutura de governança de dados não requer nenhuma ferramenta adicional. No entanto, a tecnologia pode ajudar a coletar, gerenciar e proteger os dados. Considere o seguinte:
- As aplicações do Information Steward ajudam a gerar perfis de dados e monitorar o desempenho da política de governança de dados da empresa. Também facilitam a execução de iniciativas de governança de informações em todas as unidades de negócios, com a validação de dados para aplicar padrões de qualidade e a medição da melhoria dos processos de qualidade de dados.
- As soluções de gestão de metadados, muitas vezes denominadas EMM (gestão de metadados de negócio), categorizam e organizam com coerência os ativos de informação da empresa e se tornam cada vez mais importantes na era do Big Data. As informações atualizadas dos ativos de dados incluem tipo, tags, origem e datas.
- As tecnologias de gestão de conteúdo e do ciclo de vida das informações controlam o volume de dados e gerenciam os riscos com políticas automatizadas de arquivamento, retenção e destruição de informações. Recursos específicos de gestão de conteúdo também podem simplificar processos de negócios, digitalizando documentos e integrando o conteúdo relevante a transações e fluxos de trabalho.
- O gerenciamento ou a integração aumentada de dados aprimora os já existentes usando informações obtidas com novas tecnologias, como IA (Inteligência Artificial) e Machine Learning. O objetivo é melhorar as decisões e ajudar alguns aplicativos a se tornarem mais sintonizados.
5 melhores práticas da governança de dados
Entre os especialistas, há o consenso geral de que as cinco “melhores práticas” da governança de dados são:
- Tenha em mente o quadro geral, mas comece pequeno. É um bom conselho. Quando começamos do zero (e nunca implementamos um processo de governança de dados), estamos desbravando novos caminhos. É sempre prudente começar pequeno; teste suas ideias e sua compreensão de uma forma limitada para aprender, desenvolver habilidades e validar a abordagem antes de se comprometer com um esforço maior. Ao mesmo tempo, ter em mente o quadro geral é importante. É fácil demais se concentrar nas minúcias e se afastar do objetivo geral. Portanto, documente as metas gerais do projeto (como será o processo de governança de dados), crie uma peça modesta que possa ser um teste-piloto e valide a abordagem por meio desse “piloto”.
- Nomeie um patrocinador executivo. Como em todos os projetos interempresariais, é importante garantir que o patrocinador executivo da empresa seja o responsável pela estratégia de dados. Ele defenderá e transmitirá ativamente a estratégia à organização como um todo. O patrocinador também cobrará responsabilidade, modelará a mentalidade desejada e ajudará a arbitrar problemas de dados entre as unidades de negócios.
- Crie uma justificativa de negócio. Sistemas de governança de dados geram custos. Embora não haja necessidade de equipamento especial para desenvolver a estrutura e preencher os detalhes, ainda há trabalho a ser feito que consumirá recursos, principalmente tempo dos colaboradores.
Uma boa justificativa de negócio nesse caso deve conter uma descrição geral do projeto, uma declaração das metas e objetivos, os benefícios esperados e uma programação com marcos e medições (indicadores) de progresso e sucesso. Esses indicadores ajudam a manter o projeto sob controle, pois a equipe avalia o andamento com base no cronograma e nos marcos predeterminados. A justificativa também lembra aos membros da equipe os motivos do projeto e por que é importante que seja concluído corretamente e dentro do prazo. - Desenvolva as métricas corretas. A medição é essencial, só que mais nem sempre é melhor. Mesmo quando automatizadas, as medições exigem tempo e esforço; alguém precisa analisar e interpretar os resultados e talvez tomar medidas corretivas. Medições em excesso ou não significativas podem ser contraproducentes. Os usuários, operadores e trabalhadores logo descobrem quando as medidas não são importantes e talvez prestem menos atenção às que são realmente significativas. Como acontece com os KPIs (indicadores-chave de desempenho), um número gerenciável (em geral, de 6 a 10) de medições úteis e significativas é muito melhor do que 50 ou 100 que não trazem muitas informações sobre o real funcionamento dos sistemas e a concretização dos objetivos.
- Comunique-se. A maioria tem aversão inata a mudanças com medo do desconhecido; o melhor remédio é a informação. Esteja aberto aos que serão afetados pelos novos processos e procedimentos, sejam ou não participantes ativos do processo. Explique o que está fazendo e por quê. Diga como a vida profissional deles vai mudar (pode ser uma mudança sutil) e por que é importante cooperar e apoiar essas mudanças. Envolva no planejamento e na implementação dos novos procedimentos aqueles que serão mais impactados. Eles estão em melhores condições de ver como as mudanças afetarão a produtividade, que modificações fazer para serem menos invasivas e como aprimorar o processo para fornecer dados melhores.
Um número gerenciável (em geral, de 6 a 10) de medições úteis e significativas é muito melhor do que 50 ou 100 que não trazem muitas informações sobre o funcionamento real dos sistemas e a concretização dos objetivos.
Não se esqueça: a governança de dados é um processo contínuo, não um projeto único. Sim, há o trabalho prévio de configurar o sistema, mas esse processo passará a fazer parte do cotidiano da organização. O processo em si precisa ser continuamente monitorado e reavaliado à luz das mudanças de volume, tipo e caráter dos dados que sua organização processa.
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Perguntas frequentes sobre governança de dados
O gerenciamento de dados diz respeito às funções necessárias para coletar, controlar, proteger, manipular e fornecer dados. A governança tem a ver com qualidade e confiabilidade. Ela engloba as políticas e atividades que estabelecem a infraestrutura. Também indica os indivíduos (ou cargos) dentro da organização que têm autoridade e responsabilidade pelo processamento e pela proteção de tipos específicos de dados.
A governança de dados determina os processos e procedimentos e indica os indivíduos ou cargos responsáveis pela precisão e confiabilidade dos dados. A gestão responsável dos dados, por outro lado, é a implementação desses procedimentos. Indivíduos designados para o gerenciamento responsável dos dados gerenciam e supervisionam as ferramentas e os procedimentos usados para processar, armazenar e proteger esses dados.
A governança e o gerenciamento de dados mestres precisam trabalhar juntos. A governança diz respeito à qualidade e à confiabilidade dos dados – estabelece regras, políticas e procedimentos que garantem precisão, confiabilidade, conformidade e segurança dos dados. O gerenciamento de dados mestres é outro nome do conceito de uma fonte única e centralizada dos dados do negócio (a única versão da verdade). Os dados mestres são os dados centrais essenciais para todas as transações de negócios, como cobrar os clientes ou comprar suprimentos. Essas transações precisam de um repositório central de dados de itens, clientes e fornecedores.
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