O guia definitivo para governança de dados

O que é governança de dados? Qual é o propósito da governança de dados? Quais são as formas de governança de dados? Qual é o escopo de um projeto de governança de dados? Se você está procurando respostas para essas perguntas, então você veio ao lugar certo. Este post fornecerá a você uma guia definitivo para governança de dados.

O guia definitivo para governança de dados

O Guia Definitivo para Governança de Dados – 1. Definição de Governança de Dados

Governança de Dados é um conjunto de comportamentos de gestão envolvendo o uso de dados em uma organização. Iniciado e implementado pelo governança de dados empresariais departamento, uma série de políticas e processos sobre como desenvolver e implementar aplicativos de negócios e gerenciamento técnico de dados em toda a empresa.

A qualidade dos dados afeta diretamente o valor dos dados e afeta diretamente os resultados da análise de dados e a qualidade das decisões que tomamos com base nele. Costumamos dizer que usamos dados para falar, e dados para dar suporte à gestão da tomada de decisões, mas dados de baixa qualidade ou mesmo dados errôneos inevitavelmente “contarão mentiras”! A governança de dados é melhorar a qualidade dos dados e aproveitar ao máximo o valor dos ativos de dados.

O guia definitivo para governança de dados – 2. Objetivo da governança de dados

1. Estabelecer regras internas para uso de dados;
2. Reduzir riscos;
3. Melhorar a comunicação interna e externa;
4. Implementar requisitos de conformidade;
5. Gerenciamento de dados conveniente;
6. Aumentar o valor dos dados;
7. Ajudar a garantir a sobrevivência contínua da empresa por meio da gestão e otimização de riscos;
8. Reduzir custos;

O guia definitivo para governança de dados – 3. Drivers de governança de dados

1. Melhore o processo

• Melhore a qualidade dos dados. A capacidade de melhorar o desempenho dos negócios com dados autênticos e confiáveis.
• Conformidade regulatória. A capacidade de responder de forma eficaz e consistente aos requisitos regulatórios.
• Eficiência no desenvolvimento de projetos. Melhorias no System Lifecycle (SDLC) abordam problemas de gerenciamento de dados em toda a organização, incluindo alavancar o ciclo de vida de dados para gerenciar dívida técnica de dados específica.
• Gestão de fornecedores. Contratos que controlam o processamento de dados, incluindo armazenamento em nuvem. Aquisição de dados externos, vendas de produtos de dados e operação e manutenção de dados terceirizados.
• Gerenciamento de metadados. Crie glossários de negócios, defina e localize dados em sua organização e garanta que metadados ricos em dados sejam gerenciados e aplicados.

2. Reduza o risco

• Segurança de Dados. Proteja ativos de dados por meio de atividades de controle, incluindo disponibilidade, integridade, continuidade, auditabilidade e segurança de dados.
• Privacidade. Controle informações privadas, informações confidenciais, informações pessoalmente identificáveis, etc., por meio de monitoramento institucional e de conformidade.
• Gerenciamento geral de risco. Obtenha insights sobre o impacto financeiro ou de goodwill dos dados de risco, incluindo respostas a questões legais e regulatórias.

O Guia Definitivo para Governança de Dados – 4. Escopo do Projeto de Governança de Dados

1. Estratégia. Definir, comunicar e conduzir a execução de estratégias de dados e estratégias de governança de dados.
2. Sistema. Configure políticas relacionadas a dados, gerenciamento de metadados, acesso, uso, segurança e qualidade.
3. Padrão e qualidade. Defina e aplique padrões de qualidade de dados e arquitetura de dados.
4. Supervisão. Fornece observação, auditoria e ações corretivas em áreas-chave de qualidade, gestão institucional e de dados (gestão de responsabilidade).
5. Conformidade. Garanta que a organização possa atender aos requisitos de conformidade regulatória relacionados a dados.
6. Gerenciamento de problemas. Identifique, defina, escale e resolva problemas. Para áreas como: segurança de dados, acesso, qualidade, conformidade, propriedade, sistemas, padrões, terminologia ou procedimentos de governança de dados.
7. Projetos de gerenciamento de dados. Aumente os esforços para melhorar as práticas de gerenciamento de dados.
8. Avaliação de ativos de dados. Defina padrões e processos para definir o valor comercial dos ativos de dados de forma consistente.

O Guia Definitivo para Governança de Dados – 5. O Caminho da Governança de Dados

1. Governança de dados precisa de uma base sólida: Governança de dados precisa ser realizada passo a passo, mas pelo menos três aspectos precisam receber atenção no estágio inicial da construção: especificação de dados, qualidade de dados e segurança de dados. Gerenciamento de modelo padronizado é um pré-requisito para garantir que dados possam ser gerenciados, dados de alta qualidade são um pré-requisito para disponibilidade de dados e gerenciamento e controle de segurança de dados são um pré-requisito para compartilhamento e troca de dados.
2. A governança de dados requer construção de sistema: Para dar pleno uso ao valor dos dados, três elementos precisam ser atendidos: arquitetura de plataforma razoável, serviços de governança perfeitos e meios de operação sistemáticos. Selecione a arquitetura de plataforma apropriada de acordo com o tamanho da empresa, indústria, volume de dados, etc. Os serviços de governança devem ser executados por todo o ciclo de vida dos dados para garantir a integridade, precisão, consistência e eficácia da coleta, processamento, compartilhamento, armazenamento e aplicação de dados. Os meios de operação devem incluir a otimização de normas, organização, plataforma e processo, etc.
3. A governança de dados precisa focar nos dados: A essência da governança de dados é gerenciar dados. Portanto, é necessário fortalecer o gerenciamento de metadados e gerenciamento de dados mestre, governar os dados da fonte e completar os atributos e informações relacionados aos dados, como metadados, qualidade, segurança, lógica de negócios e linhagem, para gerenciar a produção, o processamento e o uso de dados de maneira orientada por metadados.
4. A governança de dados requer integração de construção e gerenciamento: a consistência da linhagem do modelo de dados e do agendamento de tarefas é a chave para a integração de construção e gerenciamento, o que ajuda a resolver o problema de calibres inconsistentes de gerenciamento e produção de dados.
5. A governança de dados requer empoderamento de TI: A governança de dados não é uma pilha de documentos normativos, mas precisa ser gerada no processo de governança das normas, processos, padrões para a plataforma de TI. No processo de produção de dados, a governança de dados é realizada no caminho direto de “começar pelo fim” para evitar o aumento de vários custos de passividade e operação e manutenção causados pela pós-auditoria.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que este guia definitivo para governança de dados ajude você a ter uma melhor compreensão da governança de dados. Se você quiser saber mais sobre governança de dados, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Gudu SQLFlow para maiores informações.

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