15 Melhores Práticas para Governança de Dados

Neste post, apresentaremos 15 práticas recomendadas para governança de dados. Antes de mergulhar em nosso artigo, vamos descobrir o que é governança de dados. A governança de dados é um conjunto de princípios e práticas para garantir a qualidade dos dados ao longo de seu ciclo de vida. O Data Governance Institute (DGI) acredita que se trata de um conjunto de estruturas práticas para ajudar os diversos stakeholders de dados de qualquer organização a identificar e atender às suas necessidades de informação. O DGI acredita que as empresas precisam não apenas de sistemas para gerenciar dados, mas também de um conjunto completo de regras, com processos e procedimentos para garantir que essas regras sejam seguidas. Esta é uma tarefa desafiadora para qualquer sistema de governança.

Melhores práticas para governança de dados

Os dados estão se tornando um ativo essencial para o sucesso empresarial. A transformação digital está na pauta em todo o mundo. Se você consegue gerenciar seus dados, pode aproveitar os ativos de dados e realizar uma transformação digital com sucesso. Isso significa implementar uma estrutura de governança de dados que se ajuste ao crescimento da organização, às metas de negócios futuras e ao modelo de negócios. A estrutura deve controlar os padrões de dados exigidos neste processo e delegar as funções e responsabilidades necessárias dentro da organização e do ecossistema de negócios em que a empresa opera.

15 Melhores Práticas para Governança de Dados

Por um lado, você pode aprender com outros processos envolvidos na governança de dados. No entanto, cada organização é diferente, e você precisa ajustar suas práticas de governança de dados ao longo do caminho, do estágio de maturidade inconsciente até o estágio de maturidade efetiva. Aqui estão 15 práticas recomendadas para governança de dados:

1.  Comece pequeno. Em todos os aspectos dos negócios, não seja arrogante. Busque vencer rapidamente e desenvolva ambição ao longo do tempo.
2. Estabeleça metas claras, mensuráveis e específicas. Você não pode controlar o que não pode medir. Comemore quando atingir sua meta e use-a para conquistar a próxima.
3. Defina propriedade. Sem propriedade empresarial, uma estrutura de governança de dados não pode ter sucesso.
4. Identifique funções e responsabilidades relevantes. A governança de dados é um esforço de equipe que inclui entregas de todas as áreas do negócio.
5. Eduque as partes interessadas. Use terminologia empresarial sempre que possível e traduza as partes acadêmicas da disciplina de governança de dados em algo significativo no contexto empresarial.
6. Foco no modelo de negócios. Uma estrutura de governança de dados deve ser integrada à forma como os negócios são conduzidos em uma empresa.
7. Mapeie a infraestrutura, a arquitetura e as ferramentas. Sua estrutura de governança de dados deve ser uma parte lógica da arquitetura corporativa, do ambiente de TI e das ferramentas necessárias.
8. Desenvolver definições de dados padronizadas. É necessário distinguir o que precisa ser gerenciado centralmente e o que precisa ser gerenciado de forma ágil e localizada, e encontrar um equilíbrio entre os dois.
9. Identifique os campos de dados. Comece com o domínio de dados para obter a melhor relação entre impacto e ação para aumentar maturidade da governança de dados.
10. Identifique os principais elementos de dados. Concentre-se nos elementos de dados mais críticos.
11. Defina métricas de controle. Implemente-as nos processos de negócios, aplicativos de TI e/ou relatórios mais significativos.
12. Crie um caso de negócios. Identifique os benefícios de aumentar a maturidade da governança de dados em relação a crescimento, redução de custos, risco e conformidade.
13. Use métricas. Concentre-se em KPIs limitados de qualidade de dados relacionados ao desempenho corporativo geral.
14. Comunique-se com frequência. Os profissionais de governança de dados acreditam que a comunicação é a parte mais crítica da disciplina.
15. Isto é uma prática, não um projeto.

Como a governança de dados é implementada?

O campo da governança de dados inclui, mas não se limita a, padrões de dados, qualidade de dados, metadados, modelos de dados, distribuição de dados, armazenamento de dados, troca de dados, ciclo de vida de dados, segurança de dados, etc. O campo da governança de dados muda com o desenvolvimento dos negócios bancários, e a relação entre os campos também precisa ser continuamente escavada e analisada e, finalmente, uma rede de campo de coordenação e verificação mútua será formada para melhorar a eficácia da governança de dados de forma completa.

1.  Gestão da arquitetura de dados: planejamento e gerenciamento da estrutura lógica para distribuição, transmissão e armazenamento de dados do gerador ao consumidor;
2. Gerenciamento de modelo de dados: o modelo de informação de uma empresa é uma representação gráfica dos padrões de dados da empresa;
3. Gerenciamento de padrões de dados: padronizar o formato de registro de dados de atividades e objetos importantes da empresa;
4. Gestão da qualidade dos dados: monitoramento e avaliação contínuos da padronização, precisão, consistência, integridade e atualidade dos dados;
5. Gerenciamento de metadados: registrar ativos de dados empresariais e registrar sua relevância;
6. Gestão de segurança de dados: definir níveis de segurança para dados para garantir que sejam usados adequadamente;
7. Gerenciamento de dados mestres: o processo de definir uniformemente, salvar centralmente, publicar, atualizar e excluir dados comerciais que são essenciais para a empresa e compartilhados entre sistemas;
8. Gerenciamento do ciclo de vida dos dados: gerencia todo o processo de geração, armazenamento, transmissão, uso e destruição de dados.

Conclusão

Agradecemos a leitura do nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a entender melhor as melhores práticas de governança de dados. Se quiser saber mais sobre governança de dados, recomendamos que visite Gudu SQLFlow para maiores informações.

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