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O que é governança de dados?

A única maneira sustentável para transformar dados em insights de negócios é com um processo de governança de dados bem estruturado.


foto ilustrativa de um banco de imagem de uma mulher com um iPad em mãos e diversas ilustrações de dados ao seu redor.

As mudanças nunca mais vão acontecer de forma tão lenta como aconteceu até hoje. A explosão de dados com Big Data, é apenas um aperitivo para o que temos pela frente, assim como a IoT e a onda de Deep Learning, que é um grande desafio para a governança de dados.


Vivemos um constante momento de transição no processo de disrupção para o Digital, pode parecer algo novo, mas já passamos por isso com as aplicações empresariais no fim dos anos 1990. Muitas empresas passaram por grandes desafios com múltiplos ERPs, CRMs e sistemas corporativos, algumas empresas estavam estruturando processos de consolidação do mercado, com fusões e aquisições e elaborando silos de informações devido à complexidade das integrações, criando um verdadeiro colapso para a arquitetura de dados das empresas. Em muitos aspectos, esse fenômeno nos levou à necessidade de qualidade, governança e administração de dados no mundo da TI. Foi uma época de enorme crescimento de dados, e tivemos que descobrir uma maneira de gerenciar a informação, priorizando assuntos de governança.


Uma política base para governança de dados deve compreender os seguintes pontos:



Identificação de perfil

Identificação de perfil e descoberta de dados para encontrar problemas na qualidade de dados.

Monitoramento

Gerenciamento de Dados

Glossário de Negócios

Vida Útil das Informações


gráfico ilustrativo com as etapas de governança de dados

A função de governança de dados guia como todas as outras funções da gestão de dados são realizadas. Governança de dados é de alto nível, ou seja, é gestão estratégica de dados na esfera executiva.


Através do atual guia DAMA-DMBOK® podemos compreender que a Gestão de Dados é uma disciplina formada pelo conjunto de dez funções de gerenciamento de dados integradas. A integração dessas funções é feita pela Governança de Dados, por essa razão, ela está localizada como elemento central do framework.



Aqui também temos acesso ao conjunto das funções definidas pelo guia DAMA-DMBOK® para Gestão de Dados:


Gestão da Arquitetura de Dados

Função responsável por definir as necessidades de dados e alinhar os mesmos com a estratégia de negócio da empresa.

Gestão do Desenvolvimento de Dados

Gestão de Operações de Dados

Gestão de Segurança de Dados

Gestão dos Dados Mestres e dos Dados Referência

Gestão de Warehousing e Business Intelligence

Gestão de Documentação de Conteúdo

Gestão de Metadados

Gestão da Qualidade dos Dados


Mas fale frisar que a governança de dados vai além da gestão de dados operacionais e pode ser construída com base em quatro pilares:



Estratégia


A estratégia contempla o alinhamento dos objetivos estratégicos e de negócio da organização com o conjunto de processos, dados e tecnologias relacionados ao uso e consumo da informação, de forma que sua utilização traga vantagens competitivas à empresa. Suas principais atividades são:


  • Entendimento dos objetivos de negócio da empresa.

  • Identificação das necessidades futuras.

  • Elaboração de um plano estratégico para atendimento dos requisitos futuros do negócio.

  • Reavaliação periódica do planejamento.


Qualidade


A qualidade consiste no planejamento, implementação e acompanhamento de processos que garantam o atendimento das necessidades dos consumidores de informação da organização. O conceito da qualidade está intimamente ligado à expectativa do consumidor em relação ao produto informação, que é o que direciona a definição do nível de qualidade adequado, considerando o grau de atendimento das suas reais necessidades, além do custo de captação e manutenção da informação. Aplicando o mesmo conceito para garantir a qualidade da informação, vários de seus aspectos – ou dimensões – devem ser considerados: a qualidade vai além da integridade, ou exatidão. É preciso também avaliar, por exemplo, a atualidade, a facilidade de uso, a segurança de acesso, entre outras características. É no processo de avaliação dessas dimensões que entram as métricas: regras de avaliação da qualidade para cada dimensão, sejam de aferição subjetiva ou objetiva. Uma vez definidas as métricas, elas passam a ser aplicadas regularmente, constituindo-se um termômetro imprescindível para monitorar a qualidade dos dados da empresa e o resultado das ações de melhoria adotadas ao longo do tempo. As principais atividades dessa área são:


  • Entendimento das necessidades de Qualidade de Dados dos consumidores.

  • Manutenção do nível de Qualidade de Dados.

  • Definição e revisão das métricas de Qualidade de Dados.

  • Monitoramento de métricas de Qualidade de Dados.

  • Ações para melhoria do nível de qualidade das informações.

  • Data Stewardship.

  • Oferta de serviços padronizados de Qualidade de Dados.

  • Disseminação dos conceitos de Qualidade de Dados.



Gestão


Estudo, negociação e acompanhamento da adoção de políticas e melhores práticas de produção e consumo da informação no ambiente corporativo. Suas principais atividades são:


  • Definição de políticas e padrões para coleta, armazenamento e utilização das informações.

  • Definição de procedimentos para acesso e proteção dos dados.



Arquitetura


Gestão do macroambiente de captação e manutenção das informações na organização. Suas principais atividades são


  • Mapeamento do ciclo de produção da informação.

  • Integração de dados.

  • Atendimento dos requisitos de negócio.

  • Padronização e gerenciamento de metadados.

  • Atendimento dos requisitos de tecnologia.

  • Padronização e gerenciamento da modelagem de dados.


O principal objetivo da governança de dados é prover a gestão do ativo dados e informação.


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Guga Gonçalves, foto.jpg

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Criei este blog com o objetivo de montar um canal de referência, com conteúdos sobre desenvolvimento pessoal e profissional.

 

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