Estrutura de governança de dados: a pedra angular de uma empresa orientada por dados

Em um governança de dados projeto, formulando um estrutura de governança de dados é a tarefa principal. Uma boa estrutura de governança de dados pode garantir a integridade da governança de dados, atingir uma governança de dados completa e completa e atingir melhor os resultados esperados da governança de dados. Antes de mergulhar em nosso artigo, vamos descobrir o que é estrutura de governança de dados.

Estrutura de Governança de Dados

O que é uma estrutura de governança de dados?

Para explicar a estrutura de governança de dados, precisamos primeiro definir governança de dados.

• Governança de dados se refere à forma como uma organização utiliza seu pessoal, processos e tecnologia para gerenciar seus dados internos.
• Uma estrutura de governança de dados é um conjunto específico de princípios e processos que definem como os dados são coletados, armazenados e usados dentro de uma organização.

Com a estrutura correta, as organizações podem transformar seus dados em ativos valiosos e poderosos que podem ser usados para atingir ou exceder metas e objetivos de negócios.

No mínimo, uma estrutura de governança de dados deve estabelecer as seguintes políticas para cada ativo de dados na organização:

• Esquema: define como os dados são organizados, recuperados e armazenados.
• Uso: especifique quais funcionários e terceiros têm acesso aos dados.
• Privacidade: estabeleça parâmetros e limites de uso para minimizar riscos legais e garantir a privacidade dos dados do consumidor e a conformidade regulatória.
• Categorizar: categorize os dados em níveis de sensibilidade, como Interno vs. Público ou Classificado vs. Restrito.
• Padrões: estabeleça padrões para garantir precisão, validade e confiabilidade para que os dados possam ser usados na tomada de decisões.

10 elementos essenciais de uma estrutura de governança de dados

Pessoas, processos e tecnologia devem estar alinhados para que um programa de governança de dados seja bem-sucedido. Criar a estrutura correta para executar o plano também é importante e requer colaboração entre profissionais de TI dedicados, líderes de unidades de negócios e stakeholders de dados. Aqui está o que deve ser incluído em uma estrutura de governança de dados.

1. Estratégia de dados: Criar uma estratégia de dados é um primeiro passo crítico no estabelecimento de uma estrutura de governança de dados. Uma estratégia de dados se refere aos padrões e requisitos operacionais de alto nível de uma organização em torno de dados, frequentemente refletindo a cultura dentro da organização.
2. Gestão de Dados: Estabelecer processos-chave para governança de dados é crítico para cada estrutura de governança de dados. Procedimentos típicos envolvem compartilhamento de dados, qualidade dos dados monitoramento e teste, rastreamento de problemas de dados, etc.
3. Sistema de dados: A estrutura também estabelece um sistema de governança de dados para dados corporativos. Exemplos de regimes de dados incluem compartilhamento de dados interno e externo, conformidade regulatória, requisitos de armazenamento de dados, qualidade de dados, etc.
4. Padrão de dados: Os padrões de dados definem uma abordagem geral para garantir a conformidade com as políticas de dados. Exemplos de padrões de dados incluem padrões de modelagem de dados, padrões de nomenclatura e abreviação, gerenciamento de metadados, e similares. O cenário mais comum para padrões de dados são as taxonomias de marketing – criando um modelo comum de dados de marketing (campanhas, ativos, tags) que cada parte interessada pode acessar.
5. Segurança de dados: Segurança de dados se refere à proteção de dados corporativos durante todo o seu ciclo de vida. A estrutura deve detalhar os processos para proteger dados de ataques cibernéticos, acesso não autorizado, violações de dados e roubo. Ela também deve ter um plano de ação claro para lidar com todas as ameaças potenciais.
6. Qualidade dos dados: O que há de errado com dados de baixa qualidade? A qualidade dos dados determina se um conjunto de dados é adequado para sua finalidade comercial. Portanto, garantir alta qualidade de dados deve ser uma prioridade máxima ao projetar uma estrutura de governança de dados. Estabelecer políticas que proíbam a entrada manual, exijam padrões abertos e restrinjam o acesso aos dados são bons lugares para começar. Este é provavelmente o componente mais importante de uma estrutura de governança de dados, pois a baixa qualidade dos dados pode sufocar o sucesso.
7. Comunicação e colaboração: Governança de dados é uma iniciativa estratégica que requer um esforço de toda a empresa. Portanto, é essencial desenvolver um plano para comunicar as ações e realizações da equipe de governança de dados. Defina claramente metas, objetivos e ferramentas para promover suporte entusiasmado e ampla adoção de estruturas de governança de dados. Assim como a qualidade dos dados, uma cultura interna em torno do compartilhamento, comunicação e colaboração de dados pode fazer ou quebrar iniciativas orientadas por dados e a própria estratégia de dados! Isso destaca a importância da alfabetização de dados.
8. Alfabetização de dados: Às vezes, uma grande mudança cultural é necessária para que a governança de dados seja bem-sucedida. Isso pode ser alcançado educando ou promovendo a alfabetização de dados. Priorizar a democratização de dados ou garantir que todos os usuários possam acessar, entender e utilizar dados é parte do processo educacional. Usuários educados podem tomar melhores decisões e maximizar o valor dos dados corporativos.
9. Indicadores-chave de desempenho: Um programa de governança de dados requer um investimento colaborativo em pessoas e dinheiro, então estabelecer KPIs para medir seu impacto comercial é crítico. Além disso, os KPIs devem ser mensuráveis e rastreados consistentemente ao longo do tempo para fornecer aos stakeholders um retorno preciso sobre o investimento (ROI).
10. Tecnologia: Selecionando ferramentas de governança de dados para necessidades únicas é essencial para uma organização estratégia de governança de dados. As soluções e plataformas de dados integradas no mercado oferecem uma ampla gama de recursos, portanto, as necessidades da empresa precisam ser identificadas. A maioria das plataformas de software de governança de dados fornece itens essenciais, como a criação glossários de negócios, fluxos de trabalho baseados em regras e automação. Além disso, muitos oferecem uma variedade de recursos de dados, incluindo descoberta, gerenciamento, limpeza e integração de dados.

Por que você precisa de uma estrutura de governança de dados?

A capacidade de alavancar, armazenar e interpretar dados transformou a informação em um ativo valioso, permitindo que as organizações se tornem mais ágeis e competitivas em um ambiente de negócios global. No entanto, essa capacidade vem com uma enorme responsabilidade – garantir que os dados armazenados sejam protegidos.

Embora leis e regulamentações tenham melhorado a segurança geral dos dados e a conformidade, violações que expõem informações pessoais dos consumidores continuam a ser notícia diária. Isso levou as empresas a tomar medidas estratégicas adicionais para proteger seus dados. Ao implementar um programa de governança de dados, as organizações podem melhorar a segurança e obter outros benefícios comerciais valiosos.

Aqui estão os principais benefícios da governança de dados eficaz:

• Melhor suporte à decisão: Garanta que os dados sejam consistentes e de alta qualidade em toda a organização, inspirando confiança e gerando melhores insights para dar suporte à tomada de decisões.
• Reduzir o risco: Promova a conformidade e reduza os riscos que podem ameaçar a longevidade do seu negócio e a segurança dos dados.
• Escalabilidade aprimorada: O crescimento contínuo é possível, não importa quão exponencialmente a quantidade de dados cresça.
• Eficiência melhorada:Estabeleça processos e políticas transparentes para estratégia e gerenciamento de dados, tornando as empresas e seus departamentos de TI mais ágeis e escaláveis.
• Corte custos: Controle os dados centralmente e reduza os custos associados ao gerenciamento de dados fragmentados ou isolados.
• Melhore a colaboração: Promova uma cultura de colaboração fornecendo dados consistentes e precisos em toda a organização.

Quais empresas se beneficiam mais da governança de dados?

Claro, uma política de governança de dados abrangente e bem executada beneficia toda a empresa. Mas elas também fornecem benefícios específicos para as áreas funcionais do negócio.

• Finanças: Dados oportunos e de alta qualidade fornecem aos acionistas relatórios financeiros precisos.
• Operações de Marketing: Dados de clientes, taxas de engajamento, métricas de leads e outras métricas importantes de governança de dados de marketing dão suporte e informam estratégias de vendas e marketing.
• Leis e Regulamentos: Políticas e procedimentos garantem a conformidade e a privacidade do consumidor, reduzem riscos e protegem o negócio.
• Eficiência: Ferramentas e processos de governança podem automatizar e melhorar a eficiência operacional.
• Liderança: Dados consistentes, precisos e de alta qualidade fornecem supervisão, informam estratégias e identificam potenciais oportunidades de mercado.
• Suporte ao cliente: Dados precisos, completos e centralizados permitem que os representantes de atendimento ao cliente resolvam rapidamente problemas e preocupações com menos pontos de contato.

Três modelos operacionais de governança de dados

Ao projetar um programa de governança de dados, você precisa considerar qual modelo operacional é melhor para o tamanho e a arquitetura do negócio. Os modelos devem detalhar diretrizes operacionais, estabelecer supervisão e fornecer a infraestrutura para propriedade de dados e tomada de decisão. As organizações precisam avaliar três modelos básicos: centralizado, descentralizado e híbrido.

1. Centralizado

Em um modelo de governança de dados centralizado, uma pessoa é frequentemente designada como líder de governança de dados, responsável por tomar decisões e fornecer direção ao projeto. Em algumas organizações, essa pessoa também pode ser responsável por gerenciar dados mestres e distribuí-los aos usuários conforme necessário ou solicitado. Outras organizações podem distribuir componentes descentralizadamente, designando líderes de equipe para desenvolver conjuntos de dados e distribuir informações aos seus usuários.

Prós:

• Melhor foco: Em vez de coletar, gerenciar e distribuir dados, as equipes podem se concentrar em tarefas essenciais.
• Controle de qualidade: Quando os dados são consistentes em toda a organização, as equipes podem tomar melhores decisões para o negócio.
• Segurança aumentada: Os dados são mais fáceis de rastrear e proteger, reduzindo os riscos associados ao manuseio incorreto de dados.
• Controle de custos: A centralização de dados requer menos recursos e simplifica processos.

Contras:

• Como uma abordagem de cima para baixo, um modelo centralizado fomenta a burocracia e não atende às necessidades específicas de cada área do negócio.

2. Descentralizado

Em um modelo de governança de dados descentralizado, os comitês normalmente projetam e gerenciam políticas de governança de dados empresariais. No entanto, as partes funcionais do negócio criam e gerenciam seus próprios conjuntos de dados e lidam com a distribuição das informações aos usuários.

Prós:

• Representação melhorada: Considere todas as áreas de negócios e seus desafios específicos.
• Melhores dados: Os dados são criados pelas pessoas que os usarão para realizar o trabalho.
• Eficiência aumentada: Relativamente fácil de configurar e mais adaptável às mudanças nas necessidades e requisitos dos negócios.
• Manutenção compartilhada: Vários proprietários de dados compartilham a responsabilidade de gerenciar e aplicar políticas de governança de dados.

Contras: 

• Modelos descentralizados podem levar a inconsistências e duplicação de dados mestres, afetando o consenso, os relatórios e a tomada de decisões.

3. Federado

Em um modelo federado, uma estrutura centralizada de governança de dados corporativos fornece a estrutura, a tecnologia e as melhores práticas a serem seguidas, mas os proprietários de aplicativos operam de forma autônoma. Em outras palavras, cada área do negócio tem seus próprios dados e metadados e é livre para desenvolver padrões, políticas e procedimentos que melhor se adaptem às suas necessidades comerciais.

Prós:

• Mais autonomia: as equipes podem gerenciar e dimensionar seus próprios dados sem afetar outras equipes;
• Resolução de problemas mais rápida: Os problemas são resolvidos quando e onde ocorrem;
• Agilidade aumentada: As equipes podem experimentar e ajustar os dados assim que surgirem as necessidades do negócio

Contras:

• É necessário ter profunda expertise em cada área de negócios para operar de forma autônoma. E etapas adicionais devem ser tomadas para garantir a consistência e coordenação de dados entre as equipes em toda a organização.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a ter um melhor entendimento da estrutura de 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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