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A maioria das empresas está cada vez mais sobrecarregada com o volume e a complexidade dos dados que geram diariamente. Informações se acumulam em silos, espalhadas por departamentos, com pouca ou nenhuma visibilidade clara. Decisões importantes, baseadas em dados fragmentados ou de baixa qualidade, podem comprometer a estratégia de negócios e expor a organização a riscos de conformidade. Além disso, com regulamentações como a LGPD, o controle sobre quem acessa os dados e como eles são usados tornou-se uma prioridade urgente.
Mas como encontrar o equilíbrio entre acesso e controle? Como garantir que os dados certos estejam disponíveis para as pessoas certas no momento certo, sem comprometer a segurança? Implementar uma governança de dados eficiente é o caminho para transformar esses desafios em oportunidades. Este artigo vai te mostrar como.
O que é Governança de Dados?
A governança de dados é definida pelo Data Management Body of Knowledge (DAMA DMBOK®) como:
"O exercício de autoridade, controle e tomada de decisão compartilhada sobre o planejamento, monitoramento e execução do gerenciamento de ativos de dados."
Em outras palavras, isso significa que a governança de dados envolve estabelecer políticas, processos e responsabilidades claros para garantir que os dados sejam geridos de forma segura e eficaz. A governança de dados tem o objetivo de transformar os dados em ativos estratégicos que apoiem decisões de negócio, assegurando qualidade, segurança e conformidade com regulamentações, como a LGPD.
O Gartner define a governança de dados como uma prática que visa assegurar que os dados estejam nas condições ideais para serem usados nas operações de negócios. Segundo o Gartner, uma das chaves para uma governança de dados eficaz é encontrar o equilíbrio entre acesso e controle, ou seja, as empresas precisam garantir que os dados estejam acessíveis às pessoas e aplicações certas, enquanto mantêm os dados protegidos contra riscos, como vazamentos e mau uso.
Portanto, tanto o DAMA DMBOK quanto o Gartner enfatizam a importância de uma governança de dados que seja estruturada para maximizar o valor dos dados, ao mesmo tempo que mitiga riscos e garante conformidade.
Áreas Essenciais da Governança de Dados
O Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK) estabelece várias áreas de conhecimento essenciais para a governança de dados. A seguir, uma breve explicação das áreas fundamentais, conforme ilustradas na imagem:
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- Gerenciamento da Qualidade de Dados: esta área trata da definição e controle de níveis de qualidade dos dados necessários para atender aos requisitos de negócios. Isso inclui a identificação de padrões de qualidade de dados e a implementação de processos para garantir que os dados sejam precisos, completos, consistentes e confiáveis.
- Gerenciamento da Arquitetura de Dados: envolve o desenvolvimento e a manutenção de modelos de dados, estruturas e padrões que suportam a coleta, armazenamento e uso de dados. A arquitetura de dados serve como a base para a gestão dos ativos de dados em toda a organização.
- Desenvolvimento de Dados: refere-se à criação, implementação e manutenção de dados dentro de sistemas de informação. Isso inclui a definição de modelos de dados, estruturas de banco de dados e outros elementos relacionados à forma como os dados são armazenados e processados.
- Gerenciamento de Operações de Database: foca na gestão eficiente e eficaz das operações de banco de dados, garantindo alta disponibilidade, desempenho, segurança e suporte ao ciclo de vida dos dados em ambientes de produção.
- Gerenciamento da Segurança de Dados: esta área cobre a proteção dos dados contra acesso não autorizado e uso indevido. A segurança de dados envolve políticas e tecnologias que garantem a integridade, confidencialidade e disponibilidade dos dados em toda a organização.
- Master Data Management (MDM): envolve a identificação, organização e gerenciamento de dados mestres, como dados de clientes, produtos e fornecedores. O objetivo do MDM é garantir que dados críticos sejam consistentes e precisos em todos os sistemas e processos da organização.
- Gerenciamento de Data Warehouse e Business Intelligence: refere-se à gestão de sistemas que integram dados de várias fontes para apoiar análises, relatórios e a geração de insights estratégicos. O gerenciamento de Data Warehouse garante que os dados estejam organizados para análise eficiente.
- Gerenciamento de Conteúdo e Documentos: cobre a gestão de informações não estruturadas e semi-estruturadas, como documentos, e-mails, vídeos e outros tipos de conteúdo. O objetivo é garantir que esses dados estejam acessíveis e bem organizados para suportar as necessidades de negócios.
- Gerenciamento de Metadados: envolve a definição, coleta e manutenção de informações sobre os dados (metadados). Isso ajuda a entender a origem, o contexto e o uso dos dados, facilitando a busca e a gestão dos ativos de dados.
Cada uma dessas áreas está interconectada dentro da governança de dados, garantindo que os dados sejam utilizados de maneira eficiente e com segurança em toda a organização. A implementação eficaz dessas práticas é fundamental para que as empresas obtenham valor máximo dos seus ativos de dados.
Por que a Governança de Dados é Importante?
Sem uma governança de dados bem definida, as empresas podem enfrentar desafios como baixa qualidade de dados, duplicidade e inconsistências, o que pode comprometer decisões estratégicas e a conformidade regulatória. Segundo o Gartner, até 2027, 80% das iniciativas de governança de dados e análises (D&A) falharão devido à falta de uma crise real ou fabricada.
Nesse cenário, soluções como o Talend, recentemente adquirida pela Qlik, são essenciais. A integração dessas ferramentas oferece uma visão unificada dos dados, desde a coleta até a análise, garantindo sua qualidade e segurança ao longo de todo o ciclo de vida.
Como Implementar um Programa de Governança de Dados?
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- Alinhe a Governança de Dados às Metas de Negócios
A governança de dados deve estar diretamente alinhada com as metas estratégicas da empresa. Ao integrar políticas de governança com os objetivos de negócios, a empresa garante que os dados apoiem a tomada de decisões e aumentem a eficiência operacional. Ferramentas como Qlik, que combinam análise de dados e governança, ajudam a conectar os dados às necessidades de negócios, garantindo que todos trabalhem com informações confiáveis.
- Defina Políticas e Padrões de Qualidade de Dados
Estabelecer políticas claras para o uso, acesso e segurança dos dados é essencial. A implementação de padrões de qualidade é um passo importante para assegurar que os dados estejam sempre atualizados e precisos. A Talend, recém adquirida pela Qlik, oferece uma solução integrada que permite monitorar a conformidade e garantir que essas diretrizes sejam seguidas em toda a organização, eliminando erros e promovendo a consistência.
- Implemente um Modelo de Governança Flexível
A governança de dados deve ser adaptável às diferentes áreas de negócios. Modelos centralizados garantem consistência, enquanto modelos descentralizados ou federados permitem maior autonomia e flexibilidade para cada departamento. Como recomendado pelo Gartner, a governança deve equilibrar controle e flexibilidade, ajustando-se às necessidades específicas da empresa.
- Promova a Cultura de Dados
A mudança cultural é um dos maiores desafios na implementação de governança de dados. Para garantir que as políticas sejam adotadas por toda a organização, é necessário treinar as equipes e promover a conscientização sobre a importância da governança de dados. Soluções como Qlik e Talend fornecem ferramentas intuitivas que facilitam a adoção das melhores práticas, promovendo uma cultura orientada por dados.
Boas Práticas para Avaliar na Implementação da Governança de Dados
Para garantir uma governança de dados eficiente, é necessário que as empresas façam as perguntas certas e sigam as melhores práticas desde o início. Aqui estão alguns pontos estratégicos que toda organização deve avaliar ao começar seu programa de governança de dados:
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- Seu modelo de governança de dados está alinhado com as estratégias de dados e análises?
Uma governança de dados eficaz deve estar alinhada às estratégias de dados e às necessidades de negócios da empresa. Isso significa que as políticas de governança precisam apoiar diretamente os objetivos estratégicos, ajudando a maximizar o valor dos dados. Ao integrar ferramentas como Qlik, as empresas conseguem garantir que os dados estejam conectados às metas do negócio, permitindo uma análise eficiente e governança sólida.
- Como avaliar a maturidade da sua governança de dados?
Antes de implementar ou expandir um programa de governança de dados, é importante avaliar o nível de maturidade da governança atual. Para isso, muitas organizações utilizam frameworks como o Data Management Maturity (DMM).
O DMM é um modelo que mede a maturidade da gestão de dados de uma organização, oferecendo uma visão clara de como os dados são geridos em termos de governança, qualidade, integração e segurança. Ele ajuda as empresas a entenderem em que estágio estão e a identificar os gaps que precisam ser preenchidos para alcançar uma gestão de dados mais madura e eficaz. O framework abrange cinco áreas principais: Governança de Dados, Qualidade dos Dados, Operações de Dados, Integração de Dados e Gerenciamento de Conteúdo.
Com o DMM, as empresas podem avaliar seu nível de maturidade em cada uma dessas áreas e traçar um plano de ação para melhorar suas práticas de governança. Soluções como QLIK auxiliam nesse processo, permitindo monitorar a qualidade dos dados e garantir que eles atendam aos padrões estabelecidos, o que facilita a conformidade com as políticas de governança e ajuda a melhorar o gerenciamento dos dados ao longo do tempo.
- Quais equipes precisam estar envolvidas na definição da governança de dados?
A governança de dados é um esforço colaborativo que exige o envolvimento de diversas equipes dentro da organização. As melhores práticas incluem a participação de:
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- Executivos e Liderança: para alinhar a governança com os objetivos estratégicos da empresa.
- Gestores de dados (data stewards): para garantir a correta supervisão e governança do uso dos dados.
- TI e engenheiros de dados: para implementar as tecnologias necessárias para proteger e gerenciar os dados.
- Analistas de dados: para gerar insights a partir dos dados governados.
A Qlik fornece plataformas que facilitam a colaboração entre as áreas de negócios e TI, criando um ambiente integrado e seguro para o gerenciamento de dados.
Benefícios de uma Governança de Dados Bem-sucedida
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- Qualidade de Dados: melhora a precisão e a consistência dos dados, reduzindo duplicidades e inconsistências.
- Conformidade: garante o cumprimento de regulamentações como a LGPD, reduzindo riscos de penalidades.
- Segurança: implementa controles rigorosos para proteger dados críticos contra acessos não autorizados e vazamentos.
- Eficiência Operacional: aumenta a agilidade dos processos internos, facilitando o acesso e uso de dados para decisões mais rápidas e com base em dados confiáveis.
Quais são os desafios na Governança de Dados
Implementar uma governança de dados eficaz pode apresentar diversos desafios. Um dos principais é encontrar o equilíbrio certo entre controle e acesso aos dados. Muitas empresas enfrentam dificuldades em determinar até que ponto os dados devem ser restritos para garantir segurança e conformidade, ao mesmo tempo em que precisam ser acessíveis para gerar insights e apoiar decisões estratégicas.
Outro desafio comum é o alinhamento da governança de dados com as iniciativas de negócios. Quando a governança de dados não está claramente conectada às metas e estratégias empresariais, as equipes podem ter dificuldade em ver seu valor, o que resulta em falta de adesão e adoção das práticas recomendadas.
Promover uma mudança cultural dentro da organização também é uma barreira. Muitas vezes, as equipes de negócios e de TI resistem a adotar novos processos de governança por considerarem complexos ou pouco práticos. Nesse sentido, soluções como Talend podem ajudar a simplificar a implementação das políticas de qualidade de dados, oferecendo ferramentas que tornam a governança mais acessível e eficaz.
Por fim, garantir a conformidade regulatória e a segurança dos dados são desafios contínuos, principalmente em um ambiente digital cada vez mais sujeito a ataques cibernéticos e mudanças nas regulamentações. Manter uma governança de dados atualizada e robusta é essencial para mitigar esses riscos e evitar penalidades.
Caminhos para uma Gestão de Dados Eficiente e Segura
Ao analisar todos os pontos desse artigo, percebe-se que implementar uma governança de dados robusta é o que faz a diferença para garantir que os dados sejam utilizados de maneira estratégica e segura, maximizando seu valor para as organizações. Com o crescimento exponencial do volume de dados e a necessidade crescente de atender a regulamentações como a LGPD, a governança de dados se torna um diferencial competitivo.
Ao alinhar a governança com as metas de negócios e adotar soluções que promovam a qualidade e a segurança dos dados, as empresas conseguem não apenas proteger seus ativos, mas também transformar os dados em insights valiosos que apoiam a tomada de decisões.
Assim, organizações que investem em uma governança de dados sólida estão mais preparadas para enfrentar os desafios do mercado atual e garantir um desempenho sustentável e inovador no longo prazo.
Precisa de ajuda para implementar uma governança de dados eficiente na sua empresa? Entre em contato com a Nordica!
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Referências:
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- Cartilha de Governança de Dados – Poder Executivo Federal Volume I: Conceitos Iniciais
Ministério da Economia, 2022. Disponível em: https://www.gov.br/economia/pt-br/assuntos/noticias/2022/dezembro/cartilha-orienta-sobre-governanca-de-dados
- Gartner - Enhance Your Roadmap for Data and Analytics Governance
Gartner, 2021. Disponível em: https://www.gartner.com/en/publications/enhance-your-roadmap-for-data-and-analytics-governance
- DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) DAMA International, 2017.
- Gartner for Data & Analytics Leaders - Over 100 Data, Analytics and AI Predictions Through 2030
Sarah James, Senior Director Analyst; Alan D. Duncan, Distinguished VP Analyst. Disponível em: https://www.gartner.com/en/data-analytics/topics/data-trends