A governança de dados prepara os seus ativos para análise e modelagens. Assim, é viável obter melhores resultados. Saiba mais.
Os dados são o combustível das empresas atualmente. Eles servem de matéria-prima para a construção de aplicações inteligentes e são manipulados por diversos sistemas que fazem a intermediação com os clientes. Por isso, merecem ser organizados e devidamente gerenciados, a partir de políticas e boas práticas. Ou seja, temos que discutir a governança de dados.
O ato de gerenciar as informações de sua companhia é imprescindível se você quiser desenvolver aplicações eficientes de inteligência artificial e se quiser também garantir a proteção dos dados. Em suma, é uma ação necessária e fundamental para lidar com os dados em todos os âmbitos atualmente.
Se deseja saber mais sobre a governança de dados e entender melhor como ela é importante para a análise de dados e para a ciência de dados, acompanhe.
O que é governança de dados?
O termo governança de dados refere-se ao gerenciamento dos dados em todas as suas etapas dentro das empresas. Consiste em normas, políticas e regras para tratar os dados e garantir que eles sejam usados com um melhor aproveitamento. Hoje, é uma ação essencial para manter a sobrevivência das companhias, tendo em vista que os dados são ativos de extrema importância.
A governança cuida dos dados para assegurar que a empresa consiga cumprir certos requisitos e obrigações. O objetivo principal é reduzir as dores de cabeça e os custos e aumentar a transparência na gestão das informações importantes. Dessa forma, busca documentar e padronizar o gerenciamento de dados.
Um dos pontos desse gerenciamento é a adaptação dos dados a normas e padrões. É preciso organizá-los e garantir que eles obedeçam a esquemas, a fim de controlar o acesso e a visibilidade. Também é necessário controlar a linhagem dos dados, o seu ciclo de vida, com as etapas de tratamento da coleta até o último momento. É necessário saber por onde cada dado passa e quem utiliza.
Outro fator que merece menção é a definição de dados críticos e sensíveis. As empresas necessitam categorizar os dados mais importantes e os que requerem ações mais específicas. Esses são dados que a organização não pode colocar em risco, por sua natureza. Então, as equipes devem trabalhar com mais atenção para cuidar dessa categoria de informações.
Também merece menção a importância do catálogo de dados, que define informações descritivas acerca dos dados. Eles são cruciais para favorecer a visibilidade e impedir que os dados se tornem desorganizados e pouco compreensíveis.
Uma das preocupações mais relevantes da governança e gestão de dados, certamente, é a segurança da informação, o que se torna mais relevante atualmente. Com as leis de privacidade e proteção de dados, as companhias devem se voltar para suas operações em busca de mais transparência, pois devem cumprir regras e determinadas restrições.
A Lei Geral De Proteção de Dados (LGPD), por exemplo, que está em vigor, enuncia que as relações entre empresas e consumidores devem ser bilaterais, com a busca pelo consentimento do cliente para tratamento dos dados. Além disso, é necessário atender às requisições dos clientes sempre que for necessário, pois eles podem solicitar revogação, alteração, exclusão e portabilidade dos dados.
Diante disso, a governança atua no controle sobre o ciclo de vida e sobre as características principais da segurança da informação: confidencialidade, que é o controle de acesso; disponibilidade, que é a visibilidade sobre acesso; e integridade, que é a qualidade dos dados.
Então, em suma, é fundamental definir regras de acesso, controle do acesso por hierarquia, gestão dos sistemas para garantir que os dados estejam disponíveis e gestão da qualidade.
Qual a relação com Análise e Ciência de Dados?
Como a governança de dados é crucial para melhorar a visibilidade, ela tem impactos fortes na capacidade de fazer análise e ciência de dados.
Um exemplo disso é o fato de que a governança e a gestão favorecem o acesso e o compartilhamento dos ativos informacionais. Um dos princípios é, justamente, tornar os dados limpos e claros o suficiente para visualização pelas pessoas usuárias e integrantes dos times internos. Nesse caso, essa ação ajuda a preparar os dados para data warehouses, por exemplo.
Para garantir que o compartilhamento se dê de forma saudável, é preciso reforçar outros pontos da governança, como o controle do ciclo de vida e da segurança.
Já para a ciência de dados, é importante que os dados estejam claros, limpos, íntegros e que sejam relevantes. Caso isso não aconteça, a equipe da área perderá muito tempo na preparação dos ativos antes mesmo da criação de modelos, dos testes e da implantação. Essa perda de tempo reflete nos cronogramas e na qualidade da aplicação posteriormente.
Ademais, a falta de cuidado com os dados afeta profundamente a produtividade, a flexibilidade e a escalabilidade dos projetos de Data Science. Dessa maneira, isso gera uma cadeia de problemas que afeta diretamente o consumidor também.
Por outro lado, a governança ajuda a assegurar que os processos de análise e ciência de dados sejam implementados de acordo com os padrões éticos. Desse modo, a empresa não enfrentará qualquer dificuldade com operações regulatórias, nem com fiscalização, e poderá seguir com seus projetos.
Além do que falamos, cabe acrescentar que a governança de dados é instrumental para melhorar a maturidade analítica das companhias. Inclusive, o relatório da Cappra com insights sobre a maturidade analítica das empresas brasileiras aponta a governança data-driven como um dos pontos principais.
O relatório também enuncia algumas dificuldades de governança que as empresas enfrentam que impedem o seu processo de amadurecimento completo. Por conseguinte, essas questões atrapalham o andamento fluido das tarefas de análise e ciência de dados.
Uma delas é o distanciamento entre as áreas técnicas e outros setores mais ligados ao negócio. Esse gap atrapalha na comunicação de insights e informações relevantes, gerando um gargalo sério no uso ativo dos dados. Assim, é difícil gerar valor com as aplicações e com as descobertas.
Outro ponto é a falta de uma cultura ágil, voltada a experimentar e testar para identificar possibilidades inovadoras. O relatório também menciona a falta de acesso aos dados, decorrente de uma não democratização deles, e a falta de mudança no pensar e no agir de gestores e de profissionais.
7 etapas para fazer governança de dados, segundo a Gartner
A Gartner desenvolveu um framework muito didático e claro para ajudar as empresas e as pessoas a entenderem como fazer governança de dados. Veremos, a seguir, os 7 pontos.
IMAGEM DA GARTNER
1. Alinhar a governança com os objetivos do negócio
A primeira etapa é uma fase de alinhamento. A empresa deve garantir que suas ações de governança estejam conectadas com as métricas e com os focos do negócio. Assim, é possível assegurar que o andamento seja satisfatório e que as estratégias e prioridades do negócio sejam devidamente atendidas.
2. Desenvolver modelo de prestação de contas
A liderança deve estar certa de que as pessoas envolvidas nos processos realmente sejam responsáveis e prestem contas por suas funções. Isso é muito importante quando falamos de controle sobre os dados, por exemplo, o que envolve a hierarquia e a confidencialidade.
3. Implementar governança com base em confiança
É preciso que o gerenciamento de dados crie um senso de confiança e de tranquilidade para quem utilizará os dados. As pessoas que tomarem decisões precisam confiar na qualidade dos dados fornecidos.
4. Valorizar ética e transparência
Esse gerenciamento também deve ser pautado pela ética e pela clareza. Para isso, é bom documentar os processos de gestão de dados e assegurar fiscalizações e auditorias com ênfase nessa questão. Se a governança é implementada com um cuidado com valores éticos, a empresa consegue atender a compliance e obedecer a regras superiores, com uma melhor organização interna.
5. Considerar gestão de riscos e segurança da informação
É fundamental pensar nos riscos e impactos associados a esses riscos. Também é importante considerar os aspectos integrantes da noção de segurança da informação (como os pilares que mencionamos). A administração desses dois fatores deve convergir para que a companhia obtenha previsibilidade e estabilidade no controle de seus dados e na proteção deles.
6. Implementar treinamento e educação
Por outro lado, é crucial envolver os colaboradores e obter um alinhamento de todos no processo. Para isso, é preciso implantar programas de adaptação deles aos princípios de uma governança ética e consolidada. Educar as pessoas para que elas desenvolvam as habilidades necessárias é um passo essencial para obter sucesso na gestão de dados.
7. Encorajar mudança cultural e colaboração
Outra etapa é a mudança cultural. A Gartner destaca que a governança de dados deve se tornar um processo democrático e descentralizado. Por isso, a empresa deve garantir que os processos envolvidos englobem interação entre as pessoas, compartilhamento de ideias, reuniões abertas e feedbacks. Dessa maneira, a gestão de dados se torna um esforço de todos em conjunto, e não somente uma ação isolada de cima para baixo.
5 livros de governança de dados para se aprofundar no assunto
Agora, vamos conhecer alguns livros interessantes de governança de dados para você se aprofundar nesse tema.
1. Guia Prático de Implementação da LGPD Capa comum – 27 agosto 2020
Esse guia de Daniel Donda traz informações relevantes para aplicar na jornada de alinhamento com a LGPD. Tem valiosas dicas para que as organizações consigam melhorar seu nível de proteção, sua visibilidade, a disponibilidade dos seus dados e outros fatores. Assim, cada empresa pode conhecer melhor a nova norma e se organizar para estabelecer conformidade.
2. Dama-Dmbok (2Nd Edition): Data Management Body of Knowledge
Um livro em inglês mais completo acerca de gestão de dados. A ideia é fornecer ideias, abordar desafios e apresentar propostas para viabilizar melhorias constantes nessa área. Assim, as pessoas em liderança conseguirão entender como ajustar sua companhia para atender a demandas de ética na governança, obter dados claros e prontos para tomada de decisão e outras questões do nosso mundo data-driven.
3. Governança Digital 4.0 Capa comum – Edição padrão, 7 outubro 2019
Esse livro busca oferecer insights sobre um novo modelo de governança digital, o 4.0. Apresenta conceitos de gestão alinhados com o ITIL 4 e o COBIT 2019, com pilares da transformação digital atual, questões sobre a inovação e outros fatores do universo moderno. No geral, é um bom livro para adaptação à transformação, com modelo de gestão das tecnologias adaptado aos novos desafios.
4. Governança de Dados: Práticas, conceitos e novos caminhos
Esse livro traz um overview prático alinhado com novas tecnologias, como internet das coisas, inteligência artificial, ciência de dados e outros. Trata de desafios para o gerenciamento de dados nesse contexto ultramoderno, bem como de soluções para orientar as pessoas da área pelos melhores caminhos. Também discute a problemática das leis de proteção de dados, como a GDPR (europeia) e a LGPD (brasileira).
5. Simplificando a Governança de Dados Capa comum – Edição padrão, 28 dezembro 2020
Esse livro, por sua vez, trata da governança de dados sem mitos e simplificações, para além das ações isoladas. Traça os princípios pelos quais toda empresa deve passar para alcançar esse resultado, como o alinhamento com a estratégia corporativa, o desenvolvimento de uma cultura de inovação, métodos ágeis e uma cultura ágil e planos de maturidade.
A governança de dados desempenha um papel importantíssimo no mundo data-driven, uma vez que prepara, organiza e controla os dados das empresas em toda sua complexidade. O foco é gerar mais segurança e visibilidade para atender às necessidades de compliance e de transparência.
Como vimos com o framework da Gartner, é preciso alinhar a governança aos objetivos, cuidar da responsabilidade de cada membro, implementar gestão com base em confiança, valorizar a ética, considerar gestão de riscos e segurança da informação, implementar treinamento e pensar na cultura.
Agora que você sabe mais sobre esse tema, confira o nosso e-book sobre transformação com dados.
