Governança de dados: Como organizar os seus dados de forma segura e distribuí-los corretamente

Se você sente que está perdendo o controle dos dados na sua empresa, está na hora de iniciar as ações de governança de dados. Aprenda os conceitos e em quais regiões da sua empresa a governança deve estar presente.

Normalmente as ações em governança de dados se iniciam quando problemas começam a acontecer nas empresas, seja por problemas de segurança da informação, baixa qualidade de dados, falta de controle dos ativos digitais ou outros pontos negativos.

Como você já deve ter ouvido, os dados são recursos estratégicos da empresa, assim como sua estrutura, pessoas, linha de produção e propriedade intelectual, sendo assim, precisamos gerí-los e cuidar tão bem como cuidamos dos outros fatores.

Por esse motivo, é importante esclarecer o que é governança de dados, quais são os objetivos dessa gestão e quais fatores a constituem.

O que é governança de dados?

Governança de dados é o conjunto de pessoas, processos e tecnologias focados em estruturar os ativos de informação (dados) em uma empresa.

Uma boa governança de dados é capaz de maximizar o valor do negócio e reduzir os riscos gerados pela ineficiência de segurança e qualidade de dados.

Quais riscos corremos ao não ter uma boa governança de dados?

Não ter uma governança de dados adequada gera uma série de fatores negativos, entre eles estão:

Aumento de custos e uso de recursos gerados pela constante necessidade de corrigir erros causados pela ineficiência de gestão, isso inclui desde casos de erros em tomadas de decisão a pontos rotineiros como erro em pedidos de insumos que causarão retrabalho, ineficiência para atender demandas e/ou aumento de custos.

Falta de controle sobre ativos digitais e problemas de compliance pela ausência de definições sob as permissões de uso e movimentações dos dados. 

Coleta, utilização de dados de pouca qualidade e duplicação de informações promovida pela ausência de processos de entrada, padronização e tratamento de dados.  

Estabelecimento de silos dentro da empresa motivados pelo baixo nível de confiança das informações de acordo com sua origem, ou seja, as pessoas passam a consultar grupos diferentes de informações de acordo com a que mais as atendem.

Como é estruturada a Governança de dados?

Existem inúmeros infogramas organizando as esferas da governança de dados, entretanto, a versão que nós mais acreditamos e vemos com mais completa é a que foi desenvolvida pela SAS, uma empresa de software de análises e inteligência de negócios, a usaremos como base para a explicação:

É importante deixar claro que nem todas os quadrantes precisam estar presentes em sua governança no primeiro momento, você deve identificar quais são os fatores que fortalecerão sua empreitada e que atendem no curto prazo os principais problemas da sua empresa.

A partir de agora exploraremos essa estrutura passando ponto a ponto:

Motivadores da implementação de governança de dados

Trata-se dos aspectos mais estratégicos, os motivadores e estratégias corporativas que apontam para a necessidade de governança de dados. 

Foco no cliente:

O foco no cliente é um motivador pois a experiência do cliente é totalmente afetada pelas ações do dia a dia da empresa, se as ações são tomadas com base em informações pouco assertivas ou ruins, o resultado serão decisões superficiais e que pouco agregam para o cliente.

Exigências de compliance:

As exigências de compliance estão relacionadas a segurança da informação que pode prejudicar a imagem da empresa, revelar dados confidenciais e gerar gastos com multas aplicadas pelas leis gerais de proteção de dados.

Fusões e Aquisições:

Em fusões e aquisições de empresas as estruturas são reunidas, inclusive as estruturas de dados, o que gera a necessidade de união das informações.

Uma vez que ambas empresas não eram próximas anteriormente, é natural encontrar padrões de dados, sistemas, metadados e outras características das informações diferentes, desta forma, a governança de dados entra como recurso para alinhar o modo de coletar, proteger, armazenar e distribuir dados entre as duas empresas.

Projetos de risco:

Alguns setores não tem grandes tolerâncias de margem de erro, sendo assim, um valor incoerente pode prejudicar toda uma operação. 

Projetos de risco dependem de dados e a governança de dados é essencial para sua sustentação.

Processo de tomada de decisão:

Uma vez que o processo de tomada de decisão tem sido pouco assertivo e questionado, as iniciativas de governança de dados chegam como alternativa para recuperar a confiança nas informações e facilitar decisões em uma empresa.

Eficiência operacional:

A eficiência operacional é um grande diferencial competitivo nas empresas, quanto menor o número de falhas, mais rapidamente a empresa pode se posicionar e avançar para determinado mercado. Com uma boa organização de dados a mesma pode focar em desenvolver seus processos com uma base sólida de informações.

Esses não são os únicos motivadores para a implementação da governança de dados, cada empresa entende sua realidade, e você leitor, sabe exatamente o motivo de estar aqui, não sabe?

Métodos

A implementação de estruturas organizacionais amplas envolvem pessoas, processos e tecnologias, para a governança de dados não será diferente.

Pessoas: Serão necessárias pessoas com as experiências e habilidades relacionadas a estruturação de informações;

Processos: Além de implementados, os processos precisarão ser monitorados e comunicados internamente.

Tecnologia: A tecnologia deve dar suporte às pessoas e processo a fim de gerar alta eficiência e assertividade para as decisões tomadas.

Governança de Dados

Refere-se a organização da estrutura para desenvolver e monitorar as políticas que conduzem os dados, como qualidade de dados, arquitetura e segurança.

Dentro da governança de dados, precisamos estabelecer quatro fatores que mantém o projeto:

Objetivos do programa:

Como qualquer estratégia de negócios, é necessário deixar claro qual o objetivo da sua empreitada, quais métricas você deseja melhorar e como isso impactará positivamente a companhia.

Procure fatores alinhados com o objetivo geral da empresa, pois você não conseguirá implementar o projeto de governança/qualidade de dados se essas ações não estiverem enquadradas no que a empresa se importa naquele momento. 

Alguns exemplos de objetivos são:

  • Incluir administradores de dados nas equipes de planejamento e trabalho.
  • Identificar riscos de dados e etapas de mitigação.
  • Definição de padrões para captura de metadados para programas e aplicativos

Princípios direcionadores:

Os princípios direcionadores tem como objetivo reforçar o motivo pelo qual as melhorias de governança serão aplicadas, são justificativas necessárias para ganhar o engajamento do time.

Exemplos:

A partir da governança de dados:

  • As informações serão gerenciadas como um ativo compartilhado para maximizar o valor do negócio e reduzir o risco;
  • As políticas e decisões de governança de dados serão comunicadas com clareza e de forma transparente.

Órgãos de tomada de decisão:

As ações de governança tem como objetivo padronização e centralização, sendo assim, e isso não pode ser diferente a respeito de quem desenvolverá as políticas internas.

É importante selecionar os stakeholders corretos, que conhecem do negócio e como a informação deve fluir dentro da organização. Para tal, é necessária a mistura de conhecimentos entre negócios e tecnologias.

Aqui estão exemplos de órgãos e cargos existentes em uma estrutura de governança de dados:

  • Escritório de governança de dados corporativos;
  • Comitê de direção;
  • Conselho de governança de dados;
  • Equipe de administrador de dados;
    • Chefe de dados;
    • Organizadores de dados de negócios;
    • Administradores de dados técnicos ou guardiões de dados;
  • Equipe de arquitetura;
  • Gerenciador de requisitos de dados;
  • Gestor de metadados;
  • Gerenciador de qualidade de dados;
  • Gerenciador de segurança e acesso;
  • Constituintes do negócio.

Direitos de decisão:

Uma vez que a decisão sobre quem está envolvida foi tomada, devemos partir para o nível de participação de cada um deles.

Para tal existe a abordagem RACI:

R (Responsible): Quem é responsável pelo trabalho;

A (Accountable): Quem garante que o trabalho será realizado/aprovado;

C (Consulted): Quem será consultado e fornecerá inputs para o andamento do trabalho;

I (Informed): Quem somente será informado sobre as mudanças na estruturação do projeto.

Administradores de dados

Um administrador de dados atua como uma ligação entre os responsáveis pela formulação de políticas de governança de dados e gerencia a implementação das políticas de dados definidas.

Na visão da empresa, os administradores de dados geralmente ficam no lado dos negócios, mas eles precisam ter a capacidade de falar a linguagem de TI para colaborar na estruturação e revisão dos processos definidos.

Um bom administrador de dados se concentra em:

  • Compreender o uso de dados nas unidades de negócios.
  • Criação de definições de dados claras e inequívocas;
  • Definir um intervalo e padrão de dados aceitáveis;
  • Monitorar a qualidade dos dados e iniciar investigações da causa raiz quando problemas surgem.
  • Participar na definição e revisão da política de dados.
  • Reportar métricas e problemas ao conselho de governança de dados.

Gestão dos dados

Na seção de gestão de dados encontraremos as funções necessárias para implementar as políticas definidas pela equipe responsável.

Arquitetura de dados

A arquitetura de dados é responsável por padronizar como os dados de uma empresa são coletados, armazenados, transformados, distribuídos e utilizados.

A reunião entre os responsáveis pela arquitetura de dados e estrategistas de negócios podem impulsionar o negócio pela sucesso pelo qual foram organizadas e distribuídas as informações interna e externamente.

Metadado

A definição de metadados tem como objetivo criar e manter as descrições, usos, responsabilidades e informações adicionais sobre cada tipo de dado necessário para a empresa.

Metadados bem organizados facilitam o manuseio das informações dentro de uma organização, agilizando o acesso e a busca pelos dados esperados.

Os metadados podem ser classificados em três esferas:

I) Metadados de negócio: 

Descrevem dados do negócio, descrevendo do que se trata aquela informação, para o que serve e quem é responsável por ela.


II) Metadado técnico:

São dados gerados à regras de transformação, manutenção, armazenamento, camadas semânticas e camadas de interface. 

Como o próprio termo diz, são informações técnicas relacionadas com os processos pelos quais os dados são expostos.

III) Operacional:

Registram informações sobre a criação e movimentação de dados.

Qualidade de dados

Motivadora da criação da BringData.co e desse blog, a qualidade de dados pode ser classificada como o quão preparada para o uso a informação está, ou seja, o quão boa está para atender o propósito pela qual foi coletada.

Atingir a qualidade desejada exige esforço, padronização e automação de como sua empresa lida com os dados.

Não deixe de ler o Guia Completo de Qualidade de Dados!

Administração de dados

Consiste na definição de padrões, políticas e procedimentos para gerir esses pontos no dia a dia da organização. 


É o acompanhamento de métricas, monitoramento de processos e revisão de políticas, assim como você na seção sobre o papel do administrador de dados.

Ciclo de vida dos Dados

Armazenamento de dados & BI/Analytics:

As iniciativas de armazenamento de dados, BI e Analytics tornam possível o processamento de volumes grandes de informações, e com isso, a empresa se torna capaz de extrair mais insights, para tomada de decisões mais assertivas, geração de análises preditivas e prescritivas.

Referência e Dados mestre

Criar dados mestre significa definir um recurso através de um conjunto de dados que relacionam com ele, por exemplo: para sua empresa, quais são os dados somados que juntos geram um “cliente”?

No caso o cliente é o dado mestre e as informações relacionadas a ele é o que o constituem.

As referências são dados que conseguem garantir a consistência das informações ao longo dos sistemas, ou seja, são recursos de consulta internos ou externos para validação das informações.

Segurança de Dados

Com as leis gerais de proteção de dados a segurança de dados se tornou um dos assuntos mais falados na atualidade.

As ações de segurança de dados determinam políticas, procedimentos e nível de acessos permitidos para cada membro da organização, a segurança da informação depende de uma estruturação e colaboração adequada de toda equipe.


Soluções

As soluções são os recursos e definições necessárias para implementar tudo que a estrutura de governança de dados necessita, são oito principais que descreveremos a seguir:

Qualidade de dados


Defina e aplique regras e políticas para garantir que os dados atendam aos níveis de qualidade estabelecidas pelo programa de governança de dados.

Saiba mais sobre o que é e como aplicar tratamento de dados na sua empresa!

Integração de dados

Ter sistemas integrados aumenta a amplitude de análise que você realiza, além de facilitar a velocidade com que as informações são exploradas e entregues às pessoas responsáveis.

Existem sistemas que facilitam as integrações, como o Zapier e Segment.

Preparação de dados

As ferramentas de preparação de dados tem como objetivo facilitar o manuseio de dados para os usuários sem necessidade de conhecimento técnico de programação.

A preparação de dados está muito relacionada com as técnicas de higienização de dados, onde você melhora a informação para ter um resultado mais fluido com o objetivo esperado.

Gerenciamento de dados de referência 

Crie e mantenha um conjunto de dados comumente usados ​​que podem ser referenciados por outros sistemas, bancos de dados ou processos de negócios.

Os dados de referência podem incluir variáveis como códigos de estado ou códigos de cliente e, uma vez implementados, esses dados podem ser armazenados como listas de valores, tabelas de códigos ou hierarquias.

Dados mestre

Consolide, padronize e combine elementos de dados comuns, como clientes ou produtos, para obter uma visão mais consistente dessas entidades em toda a organização.

Criação de perfil e exploração de dados

Análise dos dados existentes a fim de identificar a necessidade de adicionar ou reduzir a quantidade de informações presentes no dia a dia da sua operação, a identificação será facilitada ao compreender quais dados são realmente necessários para o sucesso da operação.

Visualização de dados 

Ferramentas ou visualizações desenvolvidas internamente para facilitar a percepção dos dados internamente.

Monitoramento de dados

Detecte problemas de qualidade de dados dentro dos dados por meio da aplicação contínua de regras de identificação de erros e inconsistências.

Gerenciamento de metadados 

Adquira e armazene informações sobre dados, ajudando a descrever detalhes sobre as informações em toda a organização, caminhos e características desses dados.

Glossário de negócios. 

Um dicionário com definições e regras de negócios para sistemas de dados de uma perspectiva de negócios.

Bastante coisa, não é?

Conclusão

A governança de dados é o conjunto de fatores que tem como objetivo organizar, tornar seguro e distribuir corretamente os ativos de informação de uma empresa.

Ter uma gestão eficiente da governança de dados colabora para redução de erros, queda de custos com retrabalho, tomada de decisões mais assertivas e outros pontos positivos!

É importante entender por onde começar na sua realidade, sabemos que olhando tudo que apresentamos aqui fica evidente o quão complexa essa gestão pode se tornar. 

Você vai perceber que algumas áreas da empresa já tomam mais cuidado com dados do que outras, encontre essas pessoas, ajude-os e leve o case para as outras áreas. Comece pequeno atingindo os pontos críticos na sua realidade!

Em breve traremos mais conteúdos relacionados à governança de dados!

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Dica 1 – Modelo de projeto de qualidade que te ajudará a melhorar seus dados e acertar nas suas decisões

Dica 2 – 4 passos para se tornar uma empresa Data-Driven

Dica 3 – Gestão de dados que gera receita: Como o Spotify usou a personalização para lucrar mais

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Muito obrigado e até o próximo post!

Se tiver qualquer dúvida ou comentário, fale comigo no fabio@bringdata.co ou na sessão de comentários!

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Fábio é CEO da BringData, empresa especializada em tratamento de dados de clientes, foi Diretor Comercial da Track.co, é administrador e especialista em gestão da experiência de clientes.

2 Comments

  1. Elaine Regina de Oliveira Reply

    Excelente Post Fabio!
    Como sempre, compartilhar informações de maneira clara está no DNA de vocês!

    Obrigada!

    Elaine Regina

    1. Fábio Mansur Post author Reply

      Oi Elaine!

      Muito obrigado pelo feedback, nosso propósito é exatamente esse! Fico feliz que estamos no caminho certo!

      Até mais!!!

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