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Mulher a verificar funções analíticas de governance de dados

O que é governance de dados?

Por definição, o governance de dados empresariais engloba as políticas e os procedimentos que são implementados para garantir que os dados de uma organização são exatos à partida e que depois são adequadamente tratados enquanto são introduzidos, armazenados, preparados, acedidos e eliminados. As responsabilidades de governance de dados incluem o estabelecimento da infraestrutura e da tecnologia, a configuração e manutenção dos processos e das políticas, e a identificação dos indivíduos (ou posições) que, numa organização, têm a autoridade e a responsabilidade de tratar e salvaguardar tipos específicos de dados.

 

O governance de dados é uma parte essencial da conformidade. Os sistemas tratarão da mecânica do armazenamento, tratamento e segurança. Mas é o lado das pessoas – a organização de governance – que garante que as políticas são definidas, que os procedimentos são os corretos, que as tecnologias são adequadamente geridas e que os dados são protegidos. Os dados têm de ser corretamente tratados antes de serem introduzidos no sistema, enquanto são utilizados e quando são obtidos no sistema para utilização ou armazenamento noutro lugar.

 

Enquanto o governance de dados define as políticas e os procedimentos para o estabelecimento da exatidão, fiabilidade, integridade e segurança dos dados, a administração de dados é a implementação desses procedimentos. Os indivíduos com responsabilidades de administração de dados gerem e supervisionam os procedimentos e as ferramentas utilizados para tratar, armazenar e proteger os dados.

Benefícios do governance de dados

Numa época em que as organizações dependem cada vez mais de dados para todas as vertentes dos seus negócios, não podem dar-se ao luxo de não terem um plano para a informação. Os dados estão no centro de todas as funções de computação e tecnologia, incluindo contabilidade e finanças, planeamento e controlo, gestão de encomendas, apoio ao cliente, controlo de processos, engenharia e design. Dados exatos e fiáveis são essenciais para o funcionamento eficaz destes sistemas e funções. 

 

Uma vez que dados bons e fiáveis são essenciais para a empresa, as organizações têm de tratar da criação, qualidade, tratamento e segurança desses dados. E, com isso, é possível confiar nos seus sistemas e bases de dados para refletirem verdadeiramente a realidade e apoiarem eficazmente a tomada de decisões e o sucesso da empresa.

O governance de dados central proporciona uma visão centralizada e fidedigna seus dados.


Os benefícios do governance de dados incluem:
  1. Dados melhores e mais fiáveis: Obviamente, esse é o principal objetivo. Utilizadores e decisores terão mais confiança nos dados e, em consequência, mais confiança nas decisões baseadas nesses dados. E essas decisões serão certamente melhores porque se baseiam em informação exata.
  2. Uma única versão fidedigna: O benefício de ter todas as partes da organização e todos os decisores a trabalharem com base nas mesmas informações é incalculável. Não se gasta mais tempo a discutir quem tem a melhor folha de cálculo ou plano, ou qual está mais atualizado. Todas as partes da organização estão coordenadas.
  3. Conformidade com regulamentos, legislação e normas do setor de atividade: Procedimentos robustos de gestão de dados são a chave da conformidade. Na realidade, os auditores e os supervisores de regulamentos não olharão tanto para os dados como para a forma como os dados são gerados, tratados e protegidos.
  4. Redução de custos: Não só as auditorias se tornarão rápidas e fáceis, como as operações quotidianas se tornarão mais eficientes e eficazes. Conseguirá reduzir o desperdício provocado por decisões tomadas com base em informações erradas ou desatualizadas. E pode melhorar o apoio ao cliente porque conhece o estado real das atividades em curso, do inventário e da disponibilidade de mão-de-obra.

As organizações prosperam com base em dados consistentes e fiáveis que, por definição, só podem ser obtidos através de bom governance de dados.

Qual é o enquadramento do governance de dados?

Um enquadramento de governance de dados refere-se ao modelo que estabelece a base da estratégia de dados e da conformidade. Começando pelo modelo de dados, que descreve os fluxos de dados – entradas, saídas e parâmetros de armazenamento – o modelo de governance depois sobrepõe as regras, atividades, responsabilidades, procedimentos e processos que definem a forma como esses fluxos de dados são geridos e controlados.

 

Pense no modelo como um tipo de planta da forma como o governance de dados funciona numa determinada organização. E tenha em conta que este enquadramento de governance será único de cada organização, refletindo as especificidades dos sistemas de dados, tarefas e responsabilidades organizacionais, requisitos de regulamentos e protocolos setoriais.

 

O seu enquadramento deve incluir:

  • Âmbito de dados: dados mestre, transacionais, operacionais, analíticos, Big Data, etc.
  • Estrutura organizacional: funções e responsabilidades entre proprietário responsável, diretor de dados, TI, equipa de negócios e patrocinador executivo.
  • Padrões e políticas de dados: diretrizes que descrevem o que está a gerir e administrar, e com que finalidade.
  • Supervisão e métricas: parâmetros para medição da execução e do sucesso da estratégia.

Processos de governance de dados

O governance de dados tem de estar incorporado nos processos de criação, gestão e proteção de dados da organização. Seguem-se alguns dos elementos e diretrizes de procedimento:

  • Procedimentos e documentação: É mais do que apenas um requisito para manter os auditores satisfeitos – a documentação tem de descrever claramente todos os processos. E os procedimentos também devem ser reforçados através de formação e com incentivos motivacionais.
  • Integridade dos dados: As considerações para a integridade dos dados têm de ser incorporadas nos procedimentos, de acordo com o modelo e enquadramento de governance de dados. Prepare-se para estas adições exigirem mais alguma atenção e disciplina de procedimento por parte dos colaboradores, podendo até afetar a eficiência (porque talvez acrescente alguns segundos a um processo). Aqui, pode ser útil um pouco de automatização. Tecnologias relativamente baratas e comprovadas, como leitores de códigos de barras e ecrãs táteis, podem acelerar a recolha de dados e torná-la mais exata, especialmente quando combinadas com IIoT (a Industrial Internet of Things) e sensores, e acompanhadas de sistemas de controlo de processos existentes.
  • Auditorias e controlo de qualidade: Incorpore verificações periódicas de validade dos dados em todos os procedimentos, para verificar processos e conformidade de procedimentos. O que funciona melhor é um calendário regular de verificações efetuadas por uma equipa de qualidade.

Quais são alguns dos maiores desafios de governance de dados?

O maior desafio pode residir nos problemas organizacionais e de pessoal. Todas as transformações empresariais exigem funções e responsabilidades atribuídas a um defensor que lidera a mudança. Também exige uma mudança cultural, deixando de considerar a gestão de dados como um trabalho aborrecido e de baixo nível, passando a ser considerada extremamente importante. Se os colaboradores lidam com dados – especialmente dados cruciais – e se os criam, alteram ou movem de alguma forma, precisam de compreender o papel que desempenham na manutenção correta desses dados, assumindo a responsabilidade das suas ações.

 

Outro grande desafio é a rápida proliferação de dados que, com o passar do tempo, se torna mais prevalente. Muitos destes dados são não estruturados ou diferentes dos que vimos ou com que trabalhámos no passado. Isso não só sobrecarrega os sistemas e bases de dados existentes, como torna necessários novos procedimentos e requisitos de governance adicionais.

Ferramentas e tecnologia de governance de dados

A criação do enquadramento de governance de dados não exige quaisquer ferramentas adicionais. No entanto, há tecnologias que podem ajudar a recolher, gerir e assegurar dados. Considere as seguintes:

  • As aplicações de administrador de dados ajudam na criação de perfis de dados e na monitorização do desempenho da política de governance de dados da empresa. Facilitam as execução de iniciativas de governance de informação em todas as unidades empresariais, impondo padrões de qualidade com validação de dados, e medindo a melhoria dos processos de qualidade de dados.
  • As soluções de gestão de metadados, frequentemente denominadas EMM (gestão de metadados empresariais), categorizam e organizam, de forma consistente, os ativos de informação de uma empresa, e têm-se tornado cada vez mais importantes na era do Big Data. As informações dos ativos de dados incluem tipo, etiquetas, origem e datas.
  • As tecnologias de ciclo de vida da informação e gestão de conteúdo controlam volumes de dados e gerem o risco com automatização das políticas de arquivo, retenção e destruição de informações.  Capacidades específicas de gestão de conteúdo também podem simplificar processos empresariais através da digitização de documentos e integração de conteúdo relevante com transações e fluxos de trabalho.
  • A gestão de dados aumentada, ou integração de dados aumentada, melhora os dados empresariais existentes com informações obtidas através da utilização de novas tecnologias, como IA (inteligência artificial) e machine learning. O objetivo consiste em melhorar a tomada de decisões e ajudar algumas aplicações a tornarem-se mais autoajustadas.

5 melhores práticas de governance de dados

Existe consenso entre os especialistas de que as cinco primeiras "melhores práticas" de governance de dados são:

  1. Pense de forma global, mas comece com pouco. É um bom conselhos. Se está a começar de raiz (e nunca teve um processo de governance de dados em vigor) está a enveredar por um caminho pouco familiar. Manda a prudência que se comece com pouco – teste as suas ideias e compreensão de forma limitada, para aprender, desenvolver competências e validar a abordagem antes de empenhar mais esforços. Ao mesmo tempo, é importante ter em mente o panorama geral. É muito fácil envolver-se demasiado nos pormenores e desviar-se do objetivo global. Por isso, documente as metas de alto nível do seu projeto (como será o seu processo de governance de dados), crie uma pequena parte que pode ser a sua área de teste-piloto e valide a sua abordagem através desse teste-piloto.
  2. Nomeie um patrocinador executivo. Tal como em todos os projetos que abrangem toda a empresa, é importante assegurar um patrocinador empresarial executivo que seja o defensor da estratégia de dados. Ele irá defender e comunicar ativamente a estratégia ao resto da organização. O patrocinador também reforçará a responsabilização, definirá a mentalidade de dados pretendida e ajudará a arbitrar problemas de dados entre unidades empresariais.
  3. Crie um caso de negócios. Os sistemas de governance de dados implicam custos. Ainda que não seja necessário qualquer equipamento especial para desenvolver o enquadramento e preencher os detalhes, há trabalho a fazer – e isso consumirá recursos, especialmente tempo dos colaboradores.

    É boa ideia criar um caso de negócios para um projeto destes. O caso de negócios deve conter uma descrição detalhada do projeto, uma declaração das metas e objetivos, os benefícios esperados e um calendário com marcos e medições (indicadores) de progresso e sucesso. Esses indicadores ajudam a manter o projeto no rumo certo, porque a equipa do projeto avalia o progresso por comparação com a cronologia e os marcos previamente determinados. O caso de negócios também recorda aos membros da equipa os motivos pelos quais se está a realizar este projeto e por que é importante para a organização fazê-lo bem e dentro do prazo.
  4. Desenvolvas as métricas certas. A medição é essencial, mas nem sempre mais é melhor. Mesmo automatizadas, as medições implicam tempo e esforço; alguém tem de observar os resultados, interpretá-los e talvez tomar medidas corretivas. Demasiadas medições – ou medições sem significado – podem ser contraproducentes. Os utilizadores, operadores e trabalhadores perceberão rapidamente quando as medidas não são importantes e, como resultado, podem prestar menos atenção às medições verdadeiramente importantes. Tal como com os KPIs (indicadores-chave de desempenho), umas quantas medições (tipicamente, entre seis e 10) úteis e com significado, resultam muito melhor do que 50 ou 100 que não fornecem muita informação sobre a forma como os sistemas estão realmente a funcionar e se os objetivos estão a ser cumpridos.
  5. Comunique. A maioria das pessoas tem uma aversão inata à mudança, baseada no medo do desconhecido – mas o melhor remédio é a informação. Seja claro com os que serão afetados pelos novos processos e procedimentos, quer sejam participantes ativos no processo ou não. Explique o que está a fazer e porquê. Diga-lhes como isso irá mudar a sua vida profissional (pode ser uma mudança subtil) e por que é importante que cooperem e apoiem as mudanças. Envolva no planeamento e na implementação dos novos procedimentos os que serão mais afetados por eles. Eles estarão em melhor posição para verem como as mudanças vão afetar a produtividade, a forma como os procedimentos podem ser alterados para serem menos intrusivos e como o processo pode ser melhorado para fornecer dados melhores.

Umas quantas medições (tipicamente, entre seis e 10) úteis e com significado, resultam muito melhor do que 50 ou 100 que não fornecem muita informação sobre a forma como os sistemas estão realmente a funcionar e se os objetivos estão a ser cumpridos.

Lembre-se de que o governance de dados é um processo contínuo, não um projeto pontual. Sim, implica trabalho inicial na configuração do sistema, mas esses processos passarão a fazer parte do quotidiano da sua organização. Os próprios processos têm de ser continuamente monitorizados e reavaliados, devido às alterações de volume, tipos e caráter dos dados com que a sua organização lida.

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Perguntas frequentes sobre governance de dados

Gestão de dados refere-se a todas as funções necessárias para recolher, controlar, salvaguardar, preparar e fornecer dados. O governance de dados diz respeito à qualidade e à fiabilidade dos dados. Engloba as políticas e atividades que estabelecem a infraestrutura. Também indica os nomes (ou posições) dos indivíduos que, numa organização, têm a autoridade e a responsabilidade de tratar e salvaguardar géneros e tipos específicos de dados.

O governance de dados estabelece os processos e procedimentos e indica os nomes dos indivíduos ou posições que são responsáveis pela exatidão e fiabilidade dos dados. Por outro lado, a administração de dados é a implementação desses procedimentos. Os indivíduos com responsabilidades de administração de dados gerem e supervisionam os procedimentos e as ferramentas utilizados para tratar, armazenar e proteger os dados.

A gestão de dados mestre e o governance de dados têm de trabalhar em conjunto. O governance de dados diz respeito à qualidade e à fiabilidade dos dados – estabelece as regras, políticas e procedimentos que garantem a exatidão, fiabilidade, conformidade e segurança dos dados. A gestão de dados mestre é outro termo para o conceito de uma única fonte fidedigna centralizada de dados empresariais. Dados mestre são os dados centrais que são essenciais para todas as transações de negócios, como faturação de clientes ou inventário de compras. Essas transações precisam de um repositório central de dados de cliente, fornecedor e artigo.

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