10 etapas principais para a governança de dados

Para empresas de transformação digital, rastrear fontes de dados, unificar definições de dados, classificar o armazenamento de dados e eliminar dados inválidos pode reduzir gerenciamento de dados custos, evitar riscos legais na aplicação de dados e reduzir os custos de manutenção e desenvolvimento de produtos. Então, como você obtém governança de dados certo? Neste artigo, nós classificamos 10 etapas principais para a governança de dados.

10 etapas principais para a governança de dados

Principais etapas para a governança de dados – 1. Organize as regras de negócios e unifique as definições de dados

No processo de transformação digital das empresas, o entendimento e a interpretação comuns dos dados são cruciais. Qualidade dos dados problemas geralmente se referem ao mesmo conjunto de dados sendo interpretado como coisas diferentes, ou conjuntos de dados diferentes sendo interpretados como a mesma coisa. Seja comercial ou técnico metadados, definição clara de dados com base em atributos de negócios é muito importante para melhorar a qualidade dos dados. As empresas podem fazer com que as equipes de governança de dados usem certos aplicativos de gerenciamento de dados para classificar regras de negócios e unificar definições de dados.

Principais etapas para a governança de dados – 2. Rastrear fontes de dados externas

Em face do ambiente de mercado ferozmente competitivo, a direção da aplicação de dados empresariais não se limita mais aos dados internos, mas se concentra mais em dados de terceiros, que se tornaram um dos elementos que constituem uma solução de análise. Sejam dados de parceiros, dados de fornecedores ou dados abertos da Internet, eles podem aprimorar a recursos de empresas para obter novo valor comercial.

No entanto, confiar em métodos tradicionais de governança de dados não pode rastrear a verdade dos dados. Mesmo que a qualidade dos dados possa ser determinada, não há garantia de que a origem dos dados seja fixa. Portanto, é necessário que a equipe de governança de dados estabeleça um modelo viável para garantir a correção dos dados externos.

Principais etapas para a governança de dados – 3. Identifique as principais métricas de dados que impactam seu negócio

Em cenários de negócios, requisitos de negócios, processos de negócios e desempenho de negócios são indicadores de dados-chave. Para medir se um produto ou serviço pode atender à demanda do mercado, certos indicadores de desempenho empresarial devem ser adotados. Dados incompletos e imprecisos podem levar a reclamações de clientes. Portanto, é muito importante classificar e determinar indicadores de dados, como taxa de rotatividade de clientes e KPI.

Principais etapas para a governança de dados – 4. Analisar a qualidade dos dados críticos para os negócios

Depois de identificar os principais indicadores de dados que afetam os negócios dentro da empresa, a equipe de governança de dados também precisa entender a qualidade dos dados dos sistemas e procedimentos dentro da empresa que dão suporte aos principais processos de negócios.

Durante o processo de classificação, a equipe de governança de dados pode usar ferramentas de análise de dados para prever o modelo de análise de dados e entender a qualidade dos dados em um período de tempo relativamente curto. Você também pode criar scripts que são executados em repositórios de dados para abordar problemas de alto nível entre aplicativos. análise de dados precisa.

Principais etapas para a governança de dados – 5. Crie um sistema de gerenciamento e controle de automação de dados

Na era da economia digital, muitas empresas levantaram a bandeira da transformação digital, mas os sistemas de dados da maioria das empresas não podem ajudá-las a alcançar a transformação digital.

A equipe de governança de dados deve estabelecer um sistema de gerenciamento automatizado para verificar todo o processo, desde a governança de dados até a aplicação de dados, e estabelecer um mecanismo claro de feedback automatizado entre avaliação de desempenho, análise e tomada de decisão, e qualidade básica de dados para fornecer feedback sobre o efeito da governança de dados com base nos resultados comerciais.

Principais etapas para a governança de dados – 6. Detectar o impacto da qualidade dos dados no negócio

Com ferramentas profissionais de análise de qualidade de dados, as equipes de governança de dados podem teste qualidade de dados e identificar dados anormais para processamento de dados direcionado. Medir a qualidade de dados por meio do grau de impacto comercial pode ajudar as empresas a filtrar efetivamente dados inúteis e melhorar a qualidade dos dados.

Além disso, a detecção da qualidade dos dados deve existir no processo de aplicação de dados por um longo tempo. Uma vez que uma organização decida empreender uma transformação digital, é imperativo avaliar regularmente o impacto da qualidade dos dados nos resultados de negócios e ajustar o foco e a metodologia da avaliação da qualidade dos dados conforme novos cenários de negócios surgem.

Principais etapas para a governança de dados – 7. Ouvir e comunicar as necessidades do negócio e gerenciar os dados de forma direcionada

Quando a equipe de governança de dados limpa e gerencia dados, antes de tudo, ela não deve tentar resolver todos os problemas imediatamente por meio da governança de dados, mas deve ouvir atentamente as necessidades do departamento de negócios para dados. Por meio de comunicação eficaz, determine um plano de ação, explore problemas potenciais dentro dos dados e forneça suporte para análise e tomada de decisão.

Principais etapas para a governança de dados – 8. Crie uma plataforma de conscientização dinâmica de qualidade de dados para monitorar o processo de governança de dados

As equipes de governança de dados geralmente sincronizam seu progresso de processamento de dados por meio de reuniões regulares ou discussões em grupo. No entanto, debriefs de reuniões regulares não conseguem acompanhar o processo de governança de dados.

Como resultado, as equipes de governança de dados podem criar plataformas dinâmicas de conscientização sobre qualidade de dados. A Data Quality Dynamic Awareness Platform pode determinar o desempenho da qualidade de dados com base em KPIs e processos-chave de operação de negócios. Onde mudanças são necessárias, o analista de negócios de dados pode se comunicar com o CDO para ajustar rotas e prioridades de governança.

Analistas de negócios de dados maduros podem ajudar empresas a gerenciar dados, monitorar ativamente e melhorar a qualidade dos dados. O Data Quality Dynamic Awareness Station pode ajudar empresas a gerenciar riscos de dados e criar mais oportunidades para reduzir custos operacionais.

Principais etapas para a governança de dados – 9. Estabelecer um mecanismo de aprendizagem-compartilhamento-treinamento

Cada membro da equipe de governança de dados tem diferentes divisões de trabalho e diferentes módulos de dados. Cada pessoa encontra diferentes problemas de qualidade de dados, e é difícil para os indivíduos resolvê-los.

Portanto, o líder da equipe precisa estabelecer um mecanismo de aprendizado-compartilhamento-treinamento. Os membros da equipe podem compartilhar os problemas de dados descobertos com outros membros da equipe em tempo hábil, discutir soluções de governança de dados juntos e ajudar os membros da equipe a melhorar suas próprias capacidades.

Principais etapas para a governança de dados – 10. Evite o círculo vicioso de TI

Se a equipe de governança de dados não abrir totalmente os dados internos e externos da empresa, as necessidades do departamento de negócios não poderão ser atendidas em nenhum momento, e a equipe de governança de dados entrará no círculo vicioso de TI.

Primeiro, os cenários de negócios front-end estão mudando constantemente, e os departamentos de negócios precisam responder a qualquer momento. Durante esse período, o departamento de negócios continuará a apresentar vários requisitos de trabalho ao departamento técnico. Mesmo que alguns requisitos de negócios sejam tão simples que não exijam pessoal técnico para operar, eles só precisam simplificar o processo ou as etapas da governança de dados. No entanto, devido à governança de dados incompleta, os departamentos técnicos precisam responder a requisitos de baixo custo a qualquer momento.

Os cenários de negócios estão mudando rapidamente. As necessidades do usuário precisam ser atendidas a qualquer momento. Os departamentos técnicos estão lutando para atender às necessidades de baixo custo dos departamentos de negócios front-end, resultando em resposta lenta às necessidades de negócios, resultados insatisfatórios e até mesmo atrasos em oportunidades de negócios. Se esse ciclo continuar, o departamento técnico ficará preso em um círculo vicioso de TI, incapaz de sair.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a ter uma melhor compreensão das 10 principais etapas para a governança de dados. Se você quiser saber mais sobre governança de dados, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Gudu SQLFlow para maiores informações.

Como um dos melhores ferramentas de linhagem de dados disponível no mercado hoje, o Gudu SQLFlow pode não apenas analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados, e realizar exibição visual, mas também permitir que os usuários forneçam linhagem de dados no formato CSV e executar exibição visual. (Publicado por Ryan em 21 de agosto de 2022)