A governança de dados tem muito a agregar para uma empresa, por exemplo: auxilia na tomada de decisão, na definição de estratégias a longo prazo, redução de custos e muito mais.
Isso porque os dados por si só não servem de muita coisa, visto que eles chegam em alto volume nesta era de Big Data. O importante é saber extrair a informação a partir deles e para tal, é imprescindível que eles estejam bem organizados para serem úteis dentro das mais diversas áreas.
Vivemos na era da informação e uma empresa que não entende o potencial de seus dados, certamente ficará pra trás na competição. Por isso, acompanhe os tópicos do nosso artigo:
- O que é governança de dados?
- O que NÃO é governança de dados?
- Quais os 5 princípios da governança de dados?
- Quais as 6 principais aplicações da governança de dados?
- Como implementar a governança de dados em 5 passos?
- Quais as diferenças entre governança de dados e gestão de dados?
- Qual a relação entre a governança de dados e a nuvem?
- Qual a relação entre LGPD e governança de dados?
- Quais as vantagens de usar a governança de dados?
- 4 erros para evitar na governança de dados!
- Entenda a evolução desde a governança de dados 1.0 até a moderna!
- As 3 melhores ferramentas de governança de dados!
- Como funciona uma arquitetura de governança de dados?
- Maturidade de dados: qual o papel dentro da governança de dados?
O que é governança de dados?
Governança de dados ou governança corporativa de dados, se refere a toda a atividade de governar os dados, ou seja, se preocupa com os processos, políticas, funções e métricas para garantir a segurança, privacidade, precisão e disponibilidade dos dados durante todo o seu ciclo de vida.
Em outras palavras, a governança é o conjunto de ações que buscam a melhor forma possível de gerenciar os dados de uma companhia. Dados esses que podem vir de clientes / usuários, fornecedores / parceiros ou de qualquer outro lugar.
Após analisados, extrai-se conhecimentos que podem ser usados para auxiliar na tomada de decisão. Tornando muito relevante para qualquer tipo de empresa.
Qual a importância da governança de dados?
A informação atualmente é um ativo muito importante. A governança de dados surge para apoiar as empresas na geração de resultados positivos através do uso devidamente planejado dos dados coletados. Exemplo disso é quando as empresas tornam-se capazes de persuadir os consumidores em busca de um produto ou serviço utilizando informações de dados coletados previamente.
Marketing, planejamento estratégico, setor financeiro, essas são apenas algumas áreas que são capazes de tirar proveito da governança de dados. E vale ressaltar que toda e qualquer empresa, independente de porte ou de projeto, pode se beneficiar com tal aplicação. A governança não se prende a parte técnica e pode ser moldada para qualquer tipo de situação.
O que NÃO é governança de dados?
Embora a aplicação da governança possa ser de diversas formas se adaptando para vários cenários distintos, ela sempre irá atuar na orquestração das atividades que se relacionam com a gestão dos dados.
Não pense na governança de dados como parte de uma área específica do conhecimento ou como uma atividade técnica de execução. Se engana quem trata governança de dados como sinônimo de gestão de dados, são duas coisas diferentes. Mais adiante falarei sobre essa diferença.
Quais os 5 princípios da governança de dados?
Responsabilidade
É necessário que todas as áreas, de toda a empresa, assumam a responsabilidade de seus dados. Para uma melhor coordenação, uma equipe de governança com pessoas representantes de todos os departamentos pode ser uma boa estratégia para garantir a divisão dessa responsabilidade.
Regras
Não tem como fazer governança sem regras. É fundamental ter uma política, um padrão que oriente o uso dos dados. É dever da equipe de governança desenvolver e manter um regulamento.
Administração de dados
Esse tópico faz referência a uma pessoa administradora de dados dedicada, que tem o importante papel de garantir a aplicação e proteção da governança de dados.
Qualidade de dados
Como tarefa da pessoa administradora de dados, ela terá de produzir e compartilhar os padrões que julgar necessários para ter a melhor qualidade de dados. Só assim para o processo passar confiança e apoiar a tomada de decisão.
Transparência
Todos os processos que envolvem a governança de dados precisam ser transparentes. Para a governança ter um impacto positivo ao longo do tempo, precisa ser possível que uma auditoria futura acesse os registros e interprete o uso dos dados no passado.
Quais as 6 principais aplicações da governança de dados?
A governança de dados está em constante expansão. A demanda crescente é resultado de seu uso nas mais diversas áreas, por exemplo o gerenciamento de dados em:
- Diversos tipos de sistema;
- Aplicativos de Inteligência de Negócios (BI);
- Aplicações de análise de um modo geral.
Também importante no meio corporativo, pois dá auxílio para: gerenciamento de risco, gerenciamento de processos e fusões/aquisições por parte das empresas.
Ainda vale destacar que é um componente muito requisitado em ações de transformação digital.
Como implementar a governança de dados em 5 passos?
- Identifique os responsáveis
Antes de tudo é preciso contar com uma pessoa profissional que saiba o que está fazendo. Essa pessoa será a responsável por criar uma equipe e juntamente com essa equipe vai estabelecer as políticas e metrificar o progresso.
- Entenda seu ponto de partida
Para saber onde quer chegar, é também válido saber onde se está no primeiro momento. Já existem práticas dentro da empresa que abordam essa temática?
- Desenvolva uma estratégia
Após o estudo do cenário, a equipe responsável precisa definir uma estratégia. E também precisa acompanhar a aplicação dessa estratégia ao passar dos anos.
- Use a informação
Essas práticas farão a empresa valorizar seus dados ao longo do tempo. Nessa etapa as tarefas são: definir os dados, saber sobre a disponibilidade, o acesso, o formato.
- Metrifique
O acompanhamento e a metrificação pode ser encarado como o objetivo da governança. Aqui somos capazes de entender se os resultados estão indo bem, se alcançaram a previsão e o que precisa ser melhorado.
Quais as diferenças entre governança de dados e gestão de dados?
Como já foi explicado, a governança de dados envolve ações políticas e organização dos processos para garantir segurança, privacidade e qualidade dos dados. De fato, não tem como falar de governança sem tocar em gestão de dados, essas duas estão muito interligadas.
A diferença é que enquanto a governança possui uma atuação mais abrangente e compreende todo o ciclo de vida dos dados, a gestão é algo mais restrito, essa última se preocupa com o ferramental e os serviços utilizados para manipular os dados.
É como se a governança de dados tratasse da parte estratégica e a gestão de dados da execução dessa estratégia.
Qual a relação entre a governança de dados e a nuvem?
A migração dos dados para o armazenamento em nuvem é algo muito comum nos dias atuais. As empresas terceirizam a disponibilidade, escalabilidade e segurança dos dados para empresas especializadas no assunto. E com isso a companhia dona dos dados pode de fato focar no que importa para o seu crescimento: extrair informação a partir dos próprios dados.
Toda a estrutura de governança vai servir como um modelo para o armazenamento. A governança de dados da companhia continuará responsável por integrar as regras, procedimentos, processos e fluxos, enquanto conta com a segurança do armazenamento em nuvem.
De um modo geral, existem 3 grandes preocupações das empresas na hora de contratar um serviço de nuvem:
- Se os dados estarão verdadeiramente seguros;
- Se a empresa contratada cumprirá com todas as regulamentações;
- Se a empresa contratante terá visibilidade e controle sobre seus dados.
Qual a relação entre LGPD e governança de dados?
A governança de dados acaba sendo um fator determinante para dar visibilidade, entendimento e traçar um caminho para o cumprimento da LGPD.
Como funciona um programa de privacidade na governança de dados?
- Inicialmente, para a aplicação do programa é necessário ter o comprometimento da empresa e se certificar de que cumpram com as normas.
- No momento do planejamento deve-se buscar se adequar às especificidades do cenário em questão: precisa ser aplicável, compatível com a estrutura, volume e fluxo dos dados. Adotar políticas adequadas avaliando os impactos e os riscos.
- Passar a transparência bem como atuação na governança através de mecanismos de supervisão.
- Estar sempre em dia com as informações e andamento do programa através do monitoramento e com tudo pronto para aplicar planos de ação para minimizar os impactos de incidentes.
Quais os cuidados com os dados pessoais na governança de dados?
Com a LGPD a atenção sobre os dados pessoais ganhou maior destaque. O objetivo é aumentar a segurança, regulamentar o uso da informação e dar transparência.
Clientes passam a ter mais controle sobre seus dados, por lei, os dados pertencem à pessoa que os gerou e não a quem os coleta. Ou seja, por esse motivo, a pessoa proprietária dos dados tem poder de permitir se seus dados podem ou não continuar sendo armazenados.
Quais as vantagens de usar a governança de dados?
- Melhor tomada de decisão: pessoas colaboradoras terão acesso aos dados com maior qualidade. Projetando e aproveitando as oportunidades em apoio à tomada de decisão.
- Segurança,:diante do uso da tecnologia em grande escala por parte das empresas, é essencial ter planos de ação para saber o que fazer em casos de ataques hacker.
- Eficiência: com maior gerenciamento da informação as pessoas terão mais facilidade ao conhecimento e mais conhecimento acessível.
- Redução de gastos: com maior embasamento na tomada de decisão e na elaboração de planos, isso vai reduzir os erros. Reduzir os erros também significa reduzir os custos.
- Conformidade regulatória: principalmente em cenários complexos há a necessidade de práticas mais robustas de governança. Dar atenção a regulamentação resulta em antecipação da regularidade.
- Gerenciamento do risco: uma forte governança reduz preocupações acerca dos dados confidenciais, como acesso ou violação de segurança.
4 erros para evitar na governança de dados!
- Falta de liderança: a governança vai impactar diversas áreas dentro da organização. E para o programa funcionar é necessário uma figura de líder, alguém que tenha foco na política de dados e mantenha o programa em andamento, defendendo o orçamento e a alocação de recursos.
- Falta de equipe de suporte: é errado pensar que somente cientistas de dados vão tomar para si todas as responsabilidades. Por conta dos vários componentes do projeto é necessário um grupo para somar atuações nas diferentes áreas do conhecimento.
- Não dar valor aos dados: a falta de clareza, acesso, gerenciamento e armazenamento dos dados precisam ser levados a sério, é preciso dedicar tempo para tal. Investir nas ferramentas não vai fazer tudo acontecer de um dia pra noite, mesmo com os softwares mais caros, é necessário alguém para manuseá-los.
- Mau gerenciamento: o gerenciamento seria a aplicação das políticas e procedimentos. Um mau gerenciamento resulta em falta de segurança, dados imprecisos e falta de controle.
Entenda a evolução desde a governança de dados 1.0 até a moderna!
A governança de dados, historicamente falando, tinha uma tendência em se isolar dentro da área de TI, fazendo principalmente atividades como catalogação de dados para apoiar pesquisas. E essa atividade muitas vezes não agregava muito para o desenvolvimento do negócio real da organização.
Essa fase inicial podemos chamar de governança de dados 1.0. Uma fase em que a governança possuía dados fora de contexto, não envolvia demais departamentos e possuía dados inconsistentes, sem muita qualidade.
Com o passar do tempo e uma priorização da área, estamos agora convivendo com negócios que são orientados por dados, estamos na fase da governança de dados 2.0.
Essa nova abordagem traz toda a organização para agregar valor, ultrapassando os limites da TI. A governança envolve tanto os usuários como também os beneficiários, todos saem ganhando quando se consegue maior precisão e consistência.
As 3 melhores ferramentas de governança de dados!
Erwin
Empresa formada a partir de fusões de empresas. Surgiu em 2016 oferecendo softwares na área da Governança de Dados Corporativos. Seu diferencial com certeza é seu pacote de ferramentas que permite colher dados, estruturar e implantar fontes de dados, analisar metadados e mapear fluxos. Além de criar e gerenciar os modelos.
Vantagens
- Possui um grande pacote de ferramentas, disponibilizando muitas funções úteis para a governança;
- Bem customizável para o gosto do cliente;
- Existem pacotes com bons preços, comparando com o mercado.
Desvantagens
- Interface de usuário menos amigável, comparando com o mercado;
- As pesquisas possuem uma capacidade menos adequada.
Preço
Pode ser testada de forma gratuita. Os preços variam de acordo com o pacote. O revendedor oficial no Brasil é o All BI Technologies.
IBM
Um famoso fornecedor, há muito tempo no mercado. Oferece software através de seu catálogo IBM Watson, baseado em nuvem. Já foi premiada em 2020 e apontada por alguns como líder no mercado.
O catálogo pode ser implantado no IBM Cloud ou em outra nuvem privada. Além da governança, o software promete: recomendações inteligentes, catálogo de ponta a ponta, linhagem de dados, análises de qualidade e autoatendimento.
Vantagens
- Produto completo, robusto e de alta qualidade;
- Forte suporte da IBM.
Desvantagens
- Existe uma certa curva de aprendizado para aprender a usar o software;
- Apresenta complexidade para integrar com softwares de outras empresas.
Preço
Se for adquirido como um serviço dentro do IBM Cloud, existem 3 níveis:
- Lite – gratuito;
- Standard – $300 por instância e custos adicionais.
- Professional – $7000 por instância e custos adicionais.
SAP
Já conhecida pelo seu ERP, seu produto é muito bem avaliado. A ferramenta se chama Enterprise Master Data Governance e combina o gerenciamento com a governança de dados. A instalação pode ser feita local ou em nuvem e existem modelos pré construídos.
Vantagens
- Fácil integração com outros produtos da SAP;
- O fluxo de trabalho é elogiado por quem utiliza.
Desvantagens
- Interface complexa, provavelmente será necessário treinamento;
- Manuseio de dados em massa é algo criticado pelos usuários.
Preço
Testes gratuitos estão disponíveis. A licença pode ser obtida em 2 versões: por domínio ou uma licença empresarial para mais domínios. Preços disponíveis após solicitação.
| Ferramenta | Pontos positivos | Pontos negativos |
| Erwin | Ferramental completo; Muito customizável; Pacotes com bom custo benefício. | Interface ruim; Pesquisas sem capacidade adequada. |
| IBM | Produto bem completo já validado pelo mercado; Forte suporte. | Software complexo; Dificuldade para integrar com softwares de outras empresas. |
| SAP | Fácil integração com outros produtos da empresa; Fluxo de trabalho já validado pelo mercado. | Interface complexa; Mercado critica o manuseio de dados em massa. |
Como funciona uma arquitetura de governança de dados?
Grandes empresas têm o costume de montar uma equipe para lidar com a governança de dados. Veja a seguir alguns dos papéis mais comuns encontrados nessas equipes:
- Proprietárias de Dados: geralmente são pessoas com cargo gerencial, voltadas ao negócio, que vão especificar as reais necessidades. Toma as decisões em nome da empresa.
- Organizadoras de Dados: também chamadas de arquitetas de dados, essas fazem uma tarefa mais técnica de verificar padrões e políticas. Muitas vezes fazem parte da TI. Responsáveis por cuidar dos dados.
- Operadoras de Dados: responsáveis por criar e manter os dados seguindo as normas da empresa e a ética.
- Comitê de Governança de Dados: grupo com o intuito de discutir as políticas e normas da governança de dados. Possui a responsabilidade de definir prioridades e resolver os problemas relacionados. Podem também ser necessários subcomitês para se especializar em áreas específicas de atuação.
Maturidade de dados: qual o papel dentro da governança de dados?
Sabendo que os dados devem, necessariamente, trazer um valor econômico para a empresa, os cuidados vão desde o alinhamento da estratégia até a análise dos dados em si.
Através de uma escala de maturidade é possível visualizar o momento da empresa e fazer uma autoavaliação para entender os pontos fortes e fracos. A comparação serve para a empresa ter uma noção e se localizar diante do mercado, se está inovando ou se está ficando para trás.
O Modelo de Gartner considera o gerenciamento de informações como uma unidade, entre os objetivos estão: integração dos dados em todo o portfólio de TI, unificação de conteúdo da organização e fluxo de informações. Veja a seguir os níveis de maturidade do modelo.
Nível 0 / Inconsciente
Nesse primeiro nível a empresa não tem conhecimento de nenhuma atividade de governança de dados.
Nível 1 / Consciente
Um pouco melhor que o anterior, aqui a falta de governança pelo menos está clara dentro da empresa. Mas ainda sem colocar nada em prática.
Nível 2 / Reativo
Além de entender que a empresa não tem uma governança de dados estabelecida. Aqui sabe-se do conceito e da importância, além de dar maior valor para as informações.
Nível 3 / Proativo
Finalmente um sistema de gerenciamento da informação é adotado e posto em prática pela empresa.
Nível 4 / Gerenciado
Evoluindo o nível anterior, os padrões e as políticas são difundidos, implementados e espalhados por toda a companhia.
Nível 5 / Eficaz
Aqui no nível final, com certeza a empresa atingiu seu objetivo final em termos de gerenciamento da informação.
Conclusão
Vimos que os dados têm uma grande relevância dentro das mais diversas áreas que compõem uma organização. O uso eficiente da informação, através da governança de dados, agrega muito para o sucesso da empresa. E claro, deve-se ter atenção à legislação para manter tudo nos conformes.
Desenvolver uma estratégia, pôr em prática e ir acompanhando os resultados. Tudo isso não é obtido do dia para a noite, o comitê e todos os responsáveis precisam contar com investimentos e apoio de todas as partes interessadas.
À medida que o tempo amadurece a ideia da governança, uma boa prática é ir metrificando os resultados e ter o controle do caminho que se está seguindo, se está atendendo as expectativas.
E aí, bateu a curiosidade pelos temas que tratam de dados? Saiba que uma pessoa profissional precisa ser capaz de interpretá-los e também ser muito bom em passar a informação! Confira mais no nosso texto sobre Storytelling com dados.
