Descubra o que é a Governança de Dados e quais são seus modelos operacionais!

Muitos já devem ter ouvido esta frase “Os dados são o novo petróleo”, essa foi frase dita por um matemático e empresário britânico na área de ciência de dados e estratégias de negócios, Clive Humby. O conceito é muito interessante, porque os Dados são o novo Petróleo?

Assim como o Petróleo, os Dados ou Ativos de Dados só conseguem alcançar o seu valor máximo quando refinado. Como isso acontece?

Os dados por si só não tem valor, no entanto quando relacionado com outros dados eles podem gerar informações que quando consumidas viram conhecimento que aplicado ou ensinado se torna sabedoria.

Então, onde entra a Governança de Dados? Se você quer saber mais sobre os Dados e a importância da Governança, os modelos operacionais, seus pilares e ainda a sua importância em um negócio, trouxemos alguns tópicos para você:

●        O que é Governança de Dados?

●        Quais são os modelos Operacionais de Governança de Dados

●        Quais os pilares de Governança de Dados

●        Qual o valor de Governança de Dados em um Negócio.

Vamos à leitura?

O que é Governança de Dados?

Para resumir, a governança de dados (GD) é um processo definido que uma organização segue para avaliar, gerenciar, usar para a tomada de decisão, melhorar, monitorar, manter e proteger dados organizacionais para gerar resultados de negócios.

Governança é decidir o que os dados significam, onde devem ser usados, quão precisos devem ser e quais regras devem ser seguidas. É a capacidade de encontrar os dados, resolver quaisquer problemas de dados e criar associação entre os dados.

Existem equívocos comuns sobre governança de dados. As pessoas geralmente o interpretam como um repositório publicado de definições comuns ou como um programa gerenciado e liderado apenas por TI.

Eles acreditam que o foco está apenas na qualidade dos dados e no gerenciamento de dados mestres, ou necessários apenas em determinadas linhas de negócios, ou exatamente o mesmo que o gerenciamento de dados.

Nenhuma dessas definições é exatamente correta.

Mas há alguma verdade para eles também. A governança de dados implementa um glossário de negócios, mas faz parte de um processo maior com definições significativas.

A TI sempre estará envolvida na governança de dados, mas os usuários de negócios agora são parceiros iguais no sistema e podem realizar BI e análises de autoatendimento. A qualidade dos dados é a dimensão da governança de dados.

Outras dimensões são precisão e completude. Todos estes são importantes e compartilham valor igual. Governança de dados não é o mesmo que gerenciamento de dados. É um sistema compartilhado de tomada de decisão para reconhecer o valor dos dados. É a democratização dos dados.

Quais são os Modelos Operacionais de Governança de Dados?

Existem alguns modelos operacionais para Governança de Dados, entre eles os principais são os:

Centralizado

A Governança de Dados supervisiona todas as atividades em todas as áreas temáticas. É o modelo operacional de gerenciamento de dados mais formal e maduro. Aqui tudo é propriedade da área de gerenciamento de dados.

Os envolvidos em governar e gerenciar dados reportam-se diretamente a um líder de governança de dados responsável por governança, administração, gerenciamento de metadados, gerenciamento de qualidade de dados, gerenciamento de dados mestre e de referência.

O benefício de um modelo centralizado é que ele estabelece uma posição executiva formal para Gerenciamento de Dados ou Governança. Há uma pessoa no topo. A tomada de decisões é mais fácil porque a responsabilidade é clara.

A desvantagem é que a implementação de um modelo centralizado geralmente requer mudanças organizacionais significativas. Existe também o risco de formalização da separação da função de gerenciamento de dados que afasta dos principais processos de negócios e pode resultar em conhecimento se perdendo com o tempo.

Essas organizações também costumam fazer parte de um serviços compartilhados ou equipe de operações ou parte da organização do Chief Data Officer.

Descentralizado

O mesmo modelo operacional e padrões de GD são adotados por cada unidade de negócio, as responsabilidades de gerenciamento de dados são distribuídas em diferentes linhas de negócios e TI .

A colaboração é baseada em comitês; não há um único dono. Os programas começam como esforços de base para unificar as práticas de gerenciamento de dados em uma organização e, portanto, têm uma estrutura descentralizada.

Os benefícios deste modelo incluem sua estrutura relativamente plana e seu alinhamento do gerenciamento de dados às linhas de negócios e TI. Esse alinhamento geralmente significa que há uma compreensão clara dos requisitos de dados. Isso é também relativamente fácil de implementar ou melhorar.

As desvantagens incluem o desafio de ter muitos participantes envolvidos com órgãos de governança e tomar uma decisão. Geralmente é mais difícil implementar decisões colaborativas do que editais centralizados.

Os modelos descentralizados geralmente são menos formais e, por isso, podem ser mais difíceis de sustentar ao longo do tempo. Para que sejam bem sucedidos, eles precisam ter maneiras de reforçar a consistência das práticas. Isso pode ser difícil de coordenar.

Costuma ser difícil definir a propriedade dos dados com um modelo descentralizado.

Híbrido

Como o próprio nome indica, o modelo operacional híbrido abrange benefícios tanto do modelo descentralizado quanto do centralizado. Em um modelo híbrido, não há um centro de excelência de gerenciamento de dados centralizado.

Trabalha com grupos de unidades de negócios descentralizados, geralmente por meio de um comitê executivo que representa linhas-chave de negócios e um conjunto de grupos de trabalho táticos voltados para problemas específicos.

Nesse modelo, algumas funções permanecem descentralizadas. Por exemplo, os arquitetos de dados podem permanecer em uma área de arquitetura; as linhas de negócios podem ter suas próprias equipes de qualidade de dados.

O principal benefício de um modelo híbrido é que ele estabelece a direção apropriada do topo da organização. Existe um executivo responsável pela gestão e/ou governança dos dados. Equipes da Unidade de Negócios têm ampla responsabilidade e podem se alinhar às prioridades de negócios para fornecer maior foco.

Federativo

Coordena com várias Unidades de Negócios para manter definições consistentes e padrões. Uma variação do modelo operacional híbrido, o modelo federado fornece camadas adicionais de centralização/descentralização, que muitas vezes são necessárias em grandes empresas globais.

Um modelo federado fornece uma estratégia centralizada com execução descentralizada. Portanto, para grandes empresas pode ser o único modelo que pode funcionar. Um executivo de gerenciamento de dados responsável por toda a organização administra o Centro de Excelência empresarial.

Claro, diferentes linhas de negócios têm o poder de atender aos requisitos com base em suas necessidades e prioridades. A federação permite que a organização priorize com base em entidades de dados específicas, desafios divisionais ou prioridades regionais.

A principal desvantagem é a complexidade. Existem muitas camadas e é preciso haver um equilíbrio entre autonomia para as linhas de negócios e as necessidades da empresa. Esse equilíbrio pode afetar as prioridades da empresa.

Quais os pilares de Governança de Dados?

O objetivo da governança de dados é trazer o maior retorno possível sobre os ativos de dados, vislumbrando oportunidades críticas para alavancar os dados, evitando os riscos de expô-los. Estes são os pilares a serem considerados ao avaliar sua prontidão e maturidade em governança de dados:

Pessoas

As pessoas colaboram na determinação dos requisitos de tecnologia, definem os processos e, por fim, conduzem os resultados de governança de dados que apoia de forma direta a gestão estratégica e a tomada de decisão baseada em dados.

As equipes devem estar  comprometidas com a governança de dados. Os papéis e responsabilidades devem ser formalizados. As pessoas têm as habilidades necessárias e são realizados treinamentos.

Existe um plano de gerenciamento de mudanças, incluindo Sponsors, para apoiar o alinhamento organizacional e a adesão de uma estratégia orientada a Dados?

Processos

Os processos de governança de dados permitem que as pessoas identifiquem que seus dados são formalmente gerenciados em toda a empresa, o que garante que seus processos de negócios críticos se baseiam em dados confiáveis.

As definições de dados, regras e metas devem ser realistas e apropriadas ao negócio. Seus processos de negócios precisam ser modernizados e suas regras de negócios devem ter períodos definidos para revisão sendo integrados a governança de dados de forma limpa.

Tecnologia

A tecnologia engloba ferramentas, plataformas, sistemas e conhecimento nos assuntos necessários para permitir um processo sólido e vivo de governança de dados.

Tendo sistemas existentes que já sejam gerenciados até certo ponto, os administradores de tecnologia de plataforma, como perfis de dados, linhagem e ferramentas de metadados, são de extrema importância para sua capacidade de otimizar, automatizar, administrar e dimensionar seus ativos de Dados e seus processos de governança de dados.

Qual o valor de Governança de Dados em um Negócio?

A governança de dados é uma capacidade complexa e importante para a maioria das organizações. Como os dados agora desempenham um papel central para ajudar a dar suporte ao sucesso dos negócios.

A governança de dados nos ajuda a obter resultados muito melhores com o trabalho de gerenciamento de dados. Ele implementa políticas e procedimentos acordados com responsabilidade identificada. Ele define estruturas formais de decisão sobre dados e estabelece regras de execução.

Dizem que quando a governança de dados funciona bem, ninguém percebe. Mas sua ausência é muitas vezes notada. Sem uma boa governança de dados, pode haver uma variedade de grandes e pequenas falhas de gerenciamento de dados na organização, incluindo sérios desafios de conformidade legal e regulatória e Violações de Privacidade e Segurança Cibernética.

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