O que é governança de dados?
Previsões de demanda precisas ajudam a gerenciar estoques, otimizar a capacidade logística, antecipar as necessidades do cliente e alocar recursos. Essas diretrizes estabelecem a forma como as pessoas podem acessar e utilizar as informações.
A governança de dados envolve a gestão adequada em todas as divisões do negócio, mas também inclui as principais estratégias e objetivos da empresa. Quando o processo é executado com sucesso, organizações são capazes de extrair valor dos dados.
Modelos de governança corporativa ajudam a alinhar políticas e processos com fatores internos e externos, incluindo leis e regulamentos de privacidade de dados impostas por governos locais e nacionais. Conforme novas leis são aprovadas, é necessário ajustar os padrões de governança para cumprir as exigências de conformidade.
Geralmente, implementar um sistema eficaz para controlar os dados envolve alguns desafios, pois demanda o alinhamento de departamentos e equipes, ou seja, é preciso entender exatamente quais dados estão disponíveis e como você pode aproveitá-los.
Ao desenvolver um programa de governança de dados, você deve considerar os seguintes fatores:
- Propriedade de dados: quem é responsável por gerenciar cada tipo de dados?
- Qualidade de dados: como é possível avaliar a acurácia e integridade dos dados?
- Segurança de dados: como é possível proteger os dados contra acessos não autorizados?
- Arquivamento de dados: como os dados serão armazenados para a retenção de longo prazo?
Ferramentas e benefícios da governança de dados
Ferramentas de governança de dados incluem qualquer software, plataforma ou recurso usado para acessar, utilizar, armazenar, criar ou analisar as informações, assim como a adoção de políticas e procedimentos para controlar o consumo de dados.
Alguns softwares para governança de dados incluem:
- Data lakes, warehouses e catálogos de dados
- Ativos de dados, como planilhas, imagens, PDFs e muito mais
- Aplicativos e sistemas usados para acessar, analisar e manipular dados, tais como plataformas de automação, soluções pontuais e recursos de visualização
- Infraestrutura usada para enviar dados, como dispositivos corporativos e pessoais, servidores, câmeras, equipamentos de monitoramento médico, sensores e muito mais
A criação de um ambiente centralizado, que combina perfeitamente todas essas ferramentas, pode trazer benefícios para você e toda a empresa, permitindo aumentar o valor comercial, a segurança e a conformidade, além de aprimorar a qualidade de dados e impulsionar a automação de processos.
Valor de negócios a governança de dados fortalece a tomada de decisões, além de contribuir para gerenciar riscos e aumentar a eficiência operacional. Ferramentas específicas podem facilitar a coleta e classificação de dados de diversas fontes para promover esforços mais significativos. O gerenciamento de dados também ajuda a incentivar a colaboração entre diferentes equipes e departamentos, criando um processo claro para compartilhar dados e informações.
Segurança e conformidade A governança de dados deve contemplar uma força de trabalho em constante mudança, trabalhadores remotos, assim como novos regulamentos de conformidade. O modelo precisa incluir planos para a integração, inclusão e revogação de permissões para novos, atuais e antigos funcionários, além de cumprir com os requisitos exigidos. Ele também deve abordar a redução de riscos em casos de violação de dados sensíveis.
Qualidade dos dados Você pode melhorar a qualidade ao estabelecer regras e padrões para a inserção, acesso, armazenamento e uso de dados. Ao garantir que as informações estejam precisas, consistentes e completas, é possível adotar decisões mais eficazes e evitar erros dispendiosos. Ao melhorar a comunicação e a coordenação, você também pode definir ações estratégicas e eliminar a duplicação de tarefas.
Automação A automação permite assegurar a conformidade à medida que as equipes acessam e utilizam os dados, incluindo a coleta e a garantia da qualidade, bem como a geração de relatórios. É possível reduzir custos, diminuindo a necessidade da entrada manual e do armazenamento de dados. A automação também contribui para evitar despesas relacionadas com violações de dados ou de compliance. Uma governança de dados eficiente ajuda a otimizar recursos, aumentar o desempenho e aliviar esforços para concentrar o foco em iniciativas de impacto.
Estrutura de governança de dados
Um modelo de governança de dados facilita a criação e manutenção de um sistema eficaz para a gestão da informação. Ele oferece uma abordagem estruturada para definir funções e atribuições, desenvolver políticas e procedimentos, assim como implementar ferramentas e controles.
Organizações que estabeleceram programas de governança de dados relatam inúmeros benefícios, incluindo a tomada de decisões mais precisas, a redução de riscos e o aumento da produtividade organizacional. A governança de dados também ajuda empresas a cumprir requisitos regulamentares.
Essa estrutura é dividida em quatro componentes principais:
- Política de governança de dados
- Estrutura de governança de dados
- Processos de governança de dados
- Controles de governança de dados
Política de governança de dados
A política de governança de dados determina a estratégia adotada pela empresa para o controle das informações. Ela deve ser aprovada e revisada regularmente pela liderança para assegurar a conformidade com regulamentos e práticas recomendadas.
Além disso, deve responder as seguintes perguntas:
- Qual é a estratégia de governança de dados?
- Quais as funções e responsabilidades das pessoas envolvidas nesse processo?
- Quais objetivos pretende alcançar com a governança de dados?
- Quais são as políticas e procedimentos para gerenciar os dados?
- Quais são os padrões que envolvem a qualidade de dados?
- Como é possível garantir a acurácia e integridade de dados?
- Como você protege a confidencialidade e segurança da informação?
- Como garantir o acesso de todas as pessoas aos dados necessários?
- Como é possível garantir que os dados são utilizados de acordo com as políticas e normas da organização?
- De que forma você pretende monitorar e controlar a governança de dados?
Estrutura da governança dos dados A estrutura de governança de dados estabelece as funções e responsabilidades de cada usuário envolvido no processo. É necessário elaborar um projeto para assegurar que todas as iniciativas e esforços estejam alinhados com seus objetivos de negócios.
Além disso, esse modelo deve incluir grupos ou equipes responsáveis por supervisionar a estrutura, como também:
- Definir a direção do programa de governança de dados da empresa
- Esse grupo normalmente inclui diretores executivos
- Implementar o programa de governança de dados
- Esse grupo geralmente reúne representantes de cada unidade de negócios
- Gerenciar ativos de dados em cada divisão da empresa
- Esse grupo deve incluir qualquer funcionário com conhecimentos profundos sobre os dados e a forma como são utilizados em suas respectivas áreas
Processos de governança de dados
Os processos de governança de dados definem as operações necessárias para implementar e sustentar um programa eficaz. Esses processos devem ser desenvolvidos para atender às necessidades específicas da organização.
Os trabalhos devem incluir:
- Identificação de dados — identifique ativos de dados da empresa, incluindo dados de clientes, informações financeiras, registros de funcionários e muito mais.
- Classificação de dados — classifique os dados de acordo com o grau de relevância para ajudar a priorizar iniciativas importantes na empresa.
- Gerenciamento da qualidade de dados — garanta que seus dados sejam precisos, completos e consistentes. Execute procedimentos de auditoria e ações corretivas ao detectar eventuais desvios e falhas.
- Segurança de dados — proteja os dados contra acessos e usos não autorizados, incluindo mecanismos para gerenciar usuários, recursos de criptografia e backup de arquivos.
- Acesso aos dados — controle o acesso de usuários e inclua processos para conceder e revogar permissões.
- Gerenciamento do ciclo de vida de dados — gerencie o ciclo de vida dos dados e incorpore métodos para arquivar e excluir informações desnecessárias.
Controles de governança de dados
Os controles de governança de dados estabelecem critérios e regras técnicas para garantir a eficácia do programa. É importante definir padrões adequados para atender às necessidades específicas da empresa.
Os controles de governança devem incluir:
- Controle de acesso — estabeleça procedimentos para conceder e revogar o acesso aos dados.
- Controle de alterações — gerencie alterações nos dados, incluindo usuários autorizados e o rastreamento de mudanças.
- Controle de versão — monitore diferentes versões de dados para garantir que todos estejam trabalhando com as informações mais atualizadas.
- Auditoria — monitore políticas de conformidade e práticas de governança de dados.
- Retenção de dados — implemente procedimentos para arquivar e excluir dados desnecessários.
- Backup e recuperação de dados — adote recursos para proteger os dados contra ameaças digitais e garantir a recuperação em casos de extravio.
Casos de uso de governança de dados
Como a governança de dados engloba inúmeros aspectos, existem diversos exemplos práticos onde ela pode contribuir para fortalecer sua organização, inclusive agregando valor com informações armazenadas em data warehouses, data lakes e catálogos de dados.
Consolidação de dados
Consolidar bancos de dados em uma plataforma única permite que todos os usuários possam fundamentar suas decisões com dados confiáveis e precisos.
- Aumento da receita líquida — crie uma base bem definida que simplifique os processos de conexão de fontes de dados e extração de insights.
- Redução de riscos — elimine divergências entre departamentos extraindo os mesmos dados de maneiras distintas.
- Qualificação da força de trabalho — ajude seus usuários finais a descobrir e compartilhar insights ao invés de perder tempo com trabalhos repetitivos ou dúvidas sobre os resultados.
Metadados e linhagem de dados
A linhagem de dados e a governança são fatores determinantes para garantir resultados consistentes e a confiança dos usuários.
- Aumento da receita bruta — determine e compartilhe a linhagem de dados para habilitar a concentração das equipes nos resultados e acelerar a tomada de decisões.
- Aumento da receita líquida — entenda e comunique integralmente a linhagem de dados e reduza custos desnecessários para impulsionar mudanças.
- Experiência do cliente — elimine erros causados por dados ruins que afetam seus clientes.
- Ganhos de eficiência — minimize a validação manual de dados redundantes e evite a necessidade de conferir resultados duplicados.
- Redução de riscos — aumente a visibilidade sobre a linhagem de dados para entender a origem e os fluxos percorridos por esses dados.
Escalabilidade
Com o aumento do número de pessoas que acessam e utilizam dados na organização, a importância da governança de dados é cada vez maior.
- Redução de riscos — dimensione recursos de self-service analytics e de acesso aos dados de maneira eficiente e controlada.
- Ganhos de eficiência — implemente uma estratégia de governança de dados capaz de evitar gargalos para o acesso analítico.
- Qualificação da força de trabalho — crie uma cultura de analytics abrangente e práticas recomendadas para a governança de dados
- Aumento da receita líquida — abandone processos convencionais e invista em tecnologias avançadas para aumentar o acesso e a segurança de dados em toda a estrutura organizacional.
- Experiência do cliente — aproveite ao máximo os dados do cliente preservando a segurança das informações
Caso de uso de governança de dados
Modelos de governança corporativa
A implementação de uma estratégia bem-sucedida deve gerar resultados através de qualquer iniciativa analítica desenvolvida pela organização. Isso inclui relatórios, técnicas de analytics avançado, machine learning e data science, entre outros.
Em ambientes analíticos sem governança de dados, os processos são demorados e ineficientes. Além disso, podem ser incompatíveis devido à forma como os dados são compartilhados e utilizados.
Veja alguns exemplos sobre como esses sistemas podem influenciar a geração de relatórios nas empresas.
Geração de relatórios em ambientes sem governança de dados
Identificação de dados
- Organizações desperdiçam um tempo valioso para decifrar o conteúdo de conjuntos de dados, documentos e outros ativos analíticos, resultando em relatórios precipitados e menos tempo para avaliar as informações relevantes para a tomada de decisões
Classificação de dados
- Ativos analíticos desorganizados e sem rótulos aumentam o tempo necessário para identificar conjuntos de dados, relatórios e fluxos de trabalho definidos, prejudicando o processo para alcançar insights
- Ativos ocultos ou dados obscuros passam despercebidos, dificultando ainda mais a avaliação do desempenho passado e contínuo, além de impossibilitar a adoção de decisões estratégicas
Gestão da qualidade de dados
- Ativos analíticos com informações incompletas e imprecisas aumentam o tempo necessário para concluir o preparo de trabalhos manuais e repetitivos
- Dados ausentes comprometem a acurácia e a confiabilidade de insights, diminuindo a credibilidade dos resultados e da tomada de decisões
Segurança de dados
- Dados armazenados pela organização em dispositivos internos e externos impossibilitam a criptografia e backup das informações, além de impedir o compartilhamento através de meios inadequados, agravando riscos de violação e acessos não autorizados
Acesso aos dados
- A inexistência de uma política ou procedimento padrão na empresa para conceder e revogar o acesso aos dados prejudica o tempo para explorar insights e limita o potencial de escala
Gerenciamento do ciclo de vida de dados
- Equipes responsáveis pelo controle dos dados são incapazes de arquivar ou apagar informações desnecessárias, acentuando riscos de não conformidade nas organizações
Geração de relatórios em ambientes com governança de dados
Identificação de dados
- Organizações podem identificar ativos valiosos para análises de forma fácil e gerar relatórios com rapidez
- Acelerar o tempo para descobrir insights ajuda empresas a fazer mais perguntas aos dados e avaliar novas ideias para reforçar a confiança na tomada de decisões
Classificação de dados
- Ativos analíticos centralizados e rotulados possibilitam o acesso imediato aos dados necessários, incluindo insights e fluxos de trabalho anteriores que podem ser aproveitados ou adaptados, reduzindo o tempo para obter insights
Gestão da qualidade de dados
- Catálogos de dados apresentam a pontuação da qualidade, auxiliando organizações a determinar a integridade e a acurácia de ativos analíticos, além de otimizar o preparo de dados para análise
- A confiança e credibilidade dos relatórios reforçam a segurança dos resultados e das decisões
Segurança de dados
- Processos estratégicos para segurança de dados ajudam equipes responsáveis a manter o controle e a conformidade de dados, reduzindo possíveis riscos
Acesso aos dados
- Políticas e procedimentos padronizados para conceder e revogar o acesso aos dados intensificam processos de integração e escalabilidade, além de melhorar a gestão de custos e riscos
Gerenciamento do ciclo de vida de dados
- O armazenamento centralizado habilita a execução de auditorias periódicas sobre todos os ativos analíticos, simplificando criptografias, backups e a exclusão de dados em toda a organização
Embora o exemplo acima aborde a geração de relatórios, ele também pode ser aplicado em outros modelos de negócios, como projetos de analytics avançado, machine learning e data science.
Conclusão
A governança de dados envolve muito além da gestão de dados. Ela também inclui as políticas e procedimentos utilizados para determinar como os dados são usados dentro da organização.
Você pode empregar modelos de governança para alinhar equipes e departamentos, aprimorar o desempenho e alavancar o valor comercial.
Com um ambiente adequado e as ferramentas corretas, é possível implementar uma estratégia eficaz para ajudar você e suas equipes a alcançar resultados concretos.