{"id":5554,"date":"2022-08-21T02:16:11","date_gmt":"2022-08-21T10:16:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5554"},"modified":"2022-09-17T14:02:51","modified_gmt":"2022-09-17T22:02:51","slug":"key-steps-to-data-governance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/principais-etapas-para-governanca-de-dados\/","title":{"rendered":"10 etapas principais para a governan\u00e7a de dados | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

10 etapas principais para a governan\u00e7a de dados<\/h2>\n

Para empresas de transforma\u00e7\u00e3o digital, rastrear fontes de dados, unificar defini\u00e7\u00f5es de dados, classificar o armazenamento de dados e eliminar dados inv\u00e1lidos pode reduzir gerenciamento de dados<\/a><\/strong> custos, evitar riscos legais na aplica\u00e7\u00e3o de dados e reduzir os custos de manuten\u00e7\u00e3o e desenvolvimento de produtos. Ent\u00e3o, como voc\u00ea obt\u00e9m governan\u00e7a de dados<\/a><\/strong> certo? Neste artigo, n\u00f3s classificamos 10 etapas principais para a governan\u00e7a de dados<\/strong>.<\/p>\n

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10 etapas principais para a governan\u00e7a de dados<\/p><\/div>\n

Principais etapas para a governan\u00e7a de dados \u2013 1. Organize as regras de neg\u00f3cios e unifique as defini\u00e7\u00f5es de dados<\/h3>\n

No processo de transforma\u00e7\u00e3o digital das empresas, o entendimento e a interpreta\u00e7\u00e3o comuns dos dados s\u00e3o cruciais. Qualidade dos dados<\/strong><\/a> 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 t\u00e9cnico metadados<\/a><\/strong>, defini\u00e7\u00e3o clara de dados com base em atributos de neg\u00f3cios \u00e9 muito importante para melhorar a qualidade dos dados. As empresas podem fazer com que as equipes de governan\u00e7a de dados usem certos aplicativos de gerenciamento de dados para classificar regras de neg\u00f3cios e unificar defini\u00e7\u00f5es de dados.<\/p>\n

Principais etapas para a governan\u00e7a de dados \u2013 2. Rastrear fontes de dados externas<\/span><\/h3>\n

In the face of the fiercely competitive market environment, the direction of enterprise data application is no longer limited to internal data, but more focused on third-party data, which has become one of the elements that constitute an analysis solution. Whether it is partner data, supplier data or Internet open data, it can enhance the resources of enterprises to obtain new business value.<\/p>\n

No entanto, confiar em m\u00e9todos tradicionais de governan\u00e7a de dados n\u00e3o pode rastrear a verdade dos dados. Mesmo que a qualidade dos dados possa ser determinada, n\u00e3o h\u00e1 garantia de que a origem dos dados seja fixa. Portanto, \u00e9 necess\u00e1rio que a equipe de governan\u00e7a de dados estabele\u00e7a um modelo vi\u00e1vel para garantir a corre\u00e7\u00e3o dos dados externos.<\/p>\n

Principais etapas para a governan\u00e7a de dados \u2013 3. Identifique as principais m\u00e9tricas de dados que impactam seu neg\u00f3cio<\/h3>\n

Em cen\u00e1rios de neg\u00f3cios, requisitos de neg\u00f3cios, processos de neg\u00f3cios e desempenho de neg\u00f3cios s\u00e3o indicadores de dados-chave. Para medir se um produto ou servi\u00e7o pode atender \u00e0 demanda do mercado, certos indicadores de desempenho empresarial devem ser adotados. Dados incompletos e imprecisos podem levar a reclama\u00e7\u00f5es de clientes. Portanto, \u00e9 muito importante classificar e determinar indicadores de dados, como taxa de rotatividade de clientes e KPI.<\/p>\n

Principais etapas para a governan\u00e7a de dados \u2013 4. Analisar a qualidade dos dados cr\u00edticos para os neg\u00f3cios<\/h3>\n

Depois de identificar os principais indicadores de dados que afetam os neg\u00f3cios dentro da empresa, a equipe de governan\u00e7a de dados tamb\u00e9m precisa entender a qualidade dos dados dos sistemas e procedimentos dentro da empresa que d\u00e3o suporte aos principais processos de neg\u00f3cios.<\/p>\n

Durante o processo de classifica\u00e7\u00e3o, a equipe de governan\u00e7a de dados pode usar ferramentas de an\u00e1lise de dados para prever o modelo de an\u00e1lise de dados e entender a qualidade dos dados em um per\u00edodo de tempo relativamente curto. Voc\u00ea tamb\u00e9m pode criar scripts que s\u00e3o executados em reposit\u00f3rios de dados para abordar problemas de alto n\u00edvel entre aplicativos. an\u00e1lise de dados<\/strong><\/a> precisa.<\/p>\n

Principais etapas para a governan\u00e7a de dados \u2013 5. Crie um sistema de gerenciamento e controle de automa\u00e7\u00e3o de dados<\/h3>\n

Na era da economia digital, muitas empresas levantaram a bandeira da transforma\u00e7\u00e3o digital, mas os sistemas de dados da maioria das empresas n\u00e3o podem ajud\u00e1-las a alcan\u00e7ar a transforma\u00e7\u00e3o digital.<\/p>\n

A equipe de governan\u00e7a de dados deve estabelecer um sistema de gerenciamento automatizado para verificar todo o processo, desde a governan\u00e7a de dados at\u00e9 a aplica\u00e7\u00e3o de dados, e estabelecer um mecanismo claro de feedback automatizado entre avalia\u00e7\u00e3o de desempenho, an\u00e1lise e tomada de decis\u00e3o, e qualidade b\u00e1sica de dados para fornecer feedback sobre o efeito da governan\u00e7a de dados com base nos resultados comerciais.<\/p>\n

Principais etapas para a governan\u00e7a de dados \u2013 6. Detectar o impacto da qualidade dos dados no neg\u00f3cio<\/h3>\n

With professional data quality analysis tools, data governance teams can test data quality and identify abnormal data for targeted data processing. Measuring data quality through the degree of business impact can help companies effectively screen worthless data and improve data quality.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, a detec\u00e7\u00e3o da qualidade dos dados deve existir no processo de aplica\u00e7\u00e3o de dados por um longo tempo. Uma vez que uma organiza\u00e7\u00e3o decida empreender uma transforma\u00e7\u00e3o digital, \u00e9 imperativo avaliar regularmente o impacto da qualidade dos dados nos resultados de neg\u00f3cios e ajustar o foco e a metodologia da avalia\u00e7\u00e3o da qualidade dos dados conforme novos cen\u00e1rios de neg\u00f3cios surgem.<\/p>\n

Principais etapas para a governan\u00e7a de dados \u2013 7. Ouvir e comunicar as necessidades do neg\u00f3cio e gerenciar os dados de forma direcionada<\/h3>\n

Quando a equipe de governan\u00e7a de dados limpa e gerencia dados, antes de tudo, ela n\u00e3o deve tentar resolver todos os problemas imediatamente por meio da governan\u00e7a de dados, mas deve ouvir atentamente as necessidades do departamento de neg\u00f3cios para dados. Por meio de comunica\u00e7\u00e3o eficaz, determine um plano de a\u00e7\u00e3o, explore problemas potenciais dentro dos dados e forne\u00e7a suporte para an\u00e1lise e tomada de decis\u00e3o.<\/p>\n

Principais etapas para a governan\u00e7a de dados \u2013 8. Crie uma plataforma de conscientiza\u00e7\u00e3o din\u00e2mica de qualidade de dados para monitorar o processo de governan\u00e7a de dados<\/h3>\n

As equipes de governan\u00e7a de dados geralmente sincronizam seu progresso de processamento de dados por meio de reuni\u00f5es regulares ou discuss\u00f5es em grupo. No entanto, debriefs de reuni\u00f5es regulares n\u00e3o conseguem acompanhar o processo de governan\u00e7a de dados.<\/p>\n

Como resultado, as equipes de governan\u00e7a de dados podem criar plataformas din\u00e2micas de conscientiza\u00e7\u00e3o 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 opera\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios. Onde mudan\u00e7as s\u00e3o necess\u00e1rias, o analista de neg\u00f3cios de dados pode se comunicar com o CDO para ajustar rotas e prioridades de governan\u00e7a.<\/p>\n

Analistas de neg\u00f3cios 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.<\/p>\n

Principais etapas para a governan\u00e7a de dados \u2013 9. Estabelecer um mecanismo de aprendizagem-compartilhamento-treinamento<\/h3>\n

Cada membro da equipe de governan\u00e7a de dados tem diferentes divis\u00f5es de trabalho e diferentes m\u00f3dulos de dados. Cada pessoa encontra diferentes problemas de qualidade de dados, e \u00e9 dif\u00edcil para os indiv\u00edduos resolv\u00ea-los.<\/p>\n

Portanto, o l\u00edder 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 h\u00e1bil, discutir solu\u00e7\u00f5es de governan\u00e7a de dados juntos e ajudar os membros da equipe a melhorar suas pr\u00f3prias capacidades.<\/p>\n

Principais etapas para a governan\u00e7a de dados \u2013 10. Evite o c\u00edrculo vicioso de TI<\/h3>\n

Se a equipe de governan\u00e7a de dados n\u00e3o abrir totalmente os dados internos e externos da empresa, as necessidades do departamento de neg\u00f3cios n\u00e3o poder\u00e3o ser atendidas em nenhum momento, e a equipe de governan\u00e7a de dados entrar\u00e1 no c\u00edrculo vicioso de TI.<\/p>\n

Primeiro, os cen\u00e1rios de neg\u00f3cios front-end est\u00e3o mudando constantemente, e os departamentos de neg\u00f3cios precisam responder a qualquer momento. Durante esse per\u00edodo, o departamento de neg\u00f3cios continuar\u00e1 a apresentar v\u00e1rios requisitos de trabalho ao departamento t\u00e9cnico. Mesmo que alguns requisitos de neg\u00f3cios sejam t\u00e3o simples que n\u00e3o exijam pessoal t\u00e9cnico para operar, eles s\u00f3 precisam simplificar o processo ou as etapas da governan\u00e7a de dados. No entanto, devido \u00e0 governan\u00e7a de dados incompleta, os departamentos t\u00e9cnicos precisam responder a requisitos de baixo custo a qualquer momento.<\/p>\n

Os cen\u00e1rios de neg\u00f3cios est\u00e3o mudando rapidamente. As necessidades do usu\u00e1rio precisam ser atendidas a qualquer momento. Os departamentos t\u00e9cnicos est\u00e3o lutando para atender \u00e0s necessidades de baixo custo dos departamentos de neg\u00f3cios front-end, resultando em resposta lenta \u00e0s necessidades de neg\u00f3cios, resultados insatisfat\u00f3rios e at\u00e9 mesmo atrasos em oportunidades de neg\u00f3cios. Se esse ciclo continuar, o departamento t\u00e9cnico ficar\u00e1 preso em um c\u00edrculo vicioso de TI, incapaz de sair.<\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/h3>\n

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajud\u00e1-lo a ter uma melhor compreens\u00e3o das 10 principais etapas para a governan\u00e7a de dados. Se voc\u00ea quiser saber mais sobre governan\u00e7a de dados, gostar\u00edamos de aconselh\u00e1-lo a visitar Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> para maiores informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Como um dos\u00a0melhores ferramentas de linhagem de dados<\/a><\/strong>\u00a0dispon\u00edvel no mercado hoje, o Gudu SQLFlow pode n\u00e3o apenas analisar arquivos de script SQL, obter\u00a0linhagem de dados<\/a><\/strong>, e realizar exibi\u00e7\u00e3o visual, mas tamb\u00e9m permitir que os usu\u00e1rios forne\u00e7am\u00a0linhagem de dados<\/strong>\u00a0no formato CSV e executar exibi\u00e7\u00e3o visual.\u00a0(Publicado por Ryan em 21 de agosto de 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>