Definição

O que é governança de dados?

A governança de dados consiste em políticas, processos e uma estrutura organizacional para apoiar o gerenciamento de dados corporativos. A estrutura de um programa de governança de dados fornece entendimento, segurança e confiança envolvendo os dados de uma organização entre as partes interessadas, especialmente à medida que as empresas ajustam a escala e acumulam mais fontes de dados e ativos. Com o acúmulo exponencial de novos dados, as empresas precisam determinar os ambientes de big data apropriados para fins de armazenamento e de acesso, como os data lakes, e precisam projetar uma arquitetura de dados para controlar essas fontes, integrá-las e disponibilizá-las em toda a organização. Essa integração de dados se torna cada vez mais importante à medida que impacta os fluxos de trabalho e a tomada de decisão de várias equipes.

A governança de dados é essencial para a estratégia geral de uma organização para a gerenciamento de dados e como parte de uma prática completa de DataOps. Ela ajuda a saber quais dados você tem, onde esses dados residem e como podem ser usados. A governança de dados estabelece a base para os dados prontos para os negócios através da adesão a regras e processos definidos para acelerar as iniciativas de análise e crescimento.

Governança de dados e a IBM

Uma plataforma de governança de dados com um catálogo de dados integrado pode ajudar a sua organização a encontrar, selecionar, analisar, preparar e compartilhar dados para apoiar as suas iniciativas de IA. As soluções de governança de dados da IBM ajudam a garantir que o pipeline de dados esteja pronto para ajudar a catalogar, proteger e controlar dados sensíveis e a rastrear a linhagem dos dados.

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Mergulhe mais fundo na governança de dados

Vantagens da governança de dados

As partes interessadas podem alcançar o sucesso em toda a organização com fortes práticas de governança de dados que permitem insights mais detalhados e, ao mesmo tempo, protegem os dados.

Melhor segurança de dados e conformidade

Diferentes tipos de dados podem ter permissões ou regras diferentes, especialmente se esses dados contêm informações pessoalmente identificáveis (PII). As práticas de governança de dados podem ajudar a promover a segurança e a conformidade, auxiliando as empresas na redução de riscos de violações e multas e protegendo a confiança do cliente. As práticas de governança de dados ajudam a saber quais PIIs existem e onde, e por meio da política e gerenciamento de metadados podem automatizar a conformidade.  

Os regulamentos de privacidade estão em ascensão com regulamentações globais abrangentes como o Regulamento Geral sobre Proteção de Dados (RGPD) europeu que fornece privacidade de dados aos cidadãos europeus, particularmente na internet. Adicionalmente, há mais regulamentações específicas do mercado e regionais como a Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) para proteger os pacientes e suas informações pessoais de saúde. Estimulados pelo aumento do marketing orientado por dados e pelo trabalho cada vez mais remoto, os regulamentos de conformidade tornam-se mais prevalentes, à medida que os clientes se tornam mais conscientes de seus direitos aos dados e as empresas abordam riscos crescentes à sua reputação.

Melhor qualidade dos dados

As ferramentas de inteligência de negócios são apenas tão boas quanto os dados que as alimentam. Se os dados subjacentes não foram limpos e gerenciados adequadamente, os usuários podem ter uma capacitada limitada de tomar decisões de negócios informadas. Além disso, os dados são frequentemente retirados de uma variedade de fontes de dados, onde as inconsistências podem dificultar a análise e outros projetos críticos. A governança de dados ajuda a conectar informações através de sistemas para identificar relacionamentos significativos e obter o máximo de dados de uma organização, ajudando a garantir que dados críticos não sejam deixados para trás.

Automação acelerada

Com práticas e ferramentas para manter a organização e a qualidade dos dados, as equipes de análise de dados podem começar a inovar e automatizar tarefas e processos específicos com algoritmos de machine learning. Por exemplo, os dados do cliente podem ser alimentados em modelos para determinar como as potenciais clientes devem ser priorizados no pipeline de vendas. Como uma prática de governança de dados ajuda a garantir que os dados do cliente sejam precisos e protegidos, as equipes podem alcançar um maior crescimento e vendas mais direcionadas.

Funções envolvendo a governança de dados

Algumas funções são fundamentais para a prática da governança de dados. Três delas garantem a criação e manutenção de padrões ao longo do tempo, auxiliando na conformidade de dados, segurança, qualidade de dados e metas de automação.

Diretor de dados (Chief Data Officer)

Responsáveis executivos, como diretores de dados, sinalizam a importância de um programa de governança de dados para a organização através de sua priorização. Esses indivíduos são fundamentais para o desenvolvimento de um conselho transfuncional, que geralmente seleciona seus membros em diferentes unidades de negócios para representar as necessidades e preocupações de diferentes disciplinas ou portfólios de produtos. Este conselho serve como um fórum para comunicar novas iniciativas de governança de dados e atribuir responsabilidades para alcançar acordo sobre os prazos e resultados.

Proprietários de dados

Esses indivíduos são responsáveis pelo estado dos dados. Geralmente são designados pelo tipo de dados que gerenciam, como dados de clientes ou financeiros, e sua função busca manter a precisão e a usabilidade dos dados. As tarefas comuns incluem resolução de problemas, aprovação de definições de dados e fornecimento de recomendações de dados, particularmente na medida em que se relacionem com quaisquer requisitos regulamentares.

Administradores de dados (Data Stewards)

Esses pessoas são especialistas no assunto (SMEs) em seu domínio de dados, influenciando políticas de dados e liderando a governança de dados em toda a organização. Uma vez que podem comunicar a importância de pontos de dados específicos para processos ou decisões de negócios, eles também podem impactar as estruturas de tabelas de banco de dados para garantir que os dados certos sejam exibidos para fins de criação de relatórios. No geral, porém, a administração dos dados ajuda a manter as partes interessadas responsáveis por seu papel na manutenção da qualidade dos dados.

Estrutura de governança de dados

A adoção de práticas de governança de dados tem aumentado ao longo dos anos, especialmente com o crescimento de projetos de transformação digital. Para que iniciativas de governança de dados alcancem resultados bem-sucedidos, é preciso incluir uma série de componentes, como:

Padrões de dados

Dicionários de dados, taxonomias e glossários de negócios devem ser desenvolvidos para proporcionar clareza em torno das definições de negócios e dados. Esta documentação reduz a confusão em conversas, particularmente aquelas envolvendo métricas e relatórios. Ela também dá visibilidade da arquitetura de dados às partes interessadas, permitindo que as equipes inovem por conta própria para automatizar processos para suas disciplinas.

Processos de dados e estrutura organizacional

Os processos de governança de dados fornecem transparência aos usuários finais em termos de como os dados são processados dentro de uma organização. Isso pode incluir cadências de atualização de dados, restrições de PIIs, políticas de dados regulatórios ou até mesmo algo tão simples quanto o acesso a dados. Esse tipo de documentação também oferece suporte à estrutura organizacional, esclarecendo as responsabilidades de diferentes funções no que se refere à gerenciamento e manutenção de dados.

Tecnologia

Diferentes ferramentas de governança de dados, como plataformas de gerenciamento de metadados, oferece suporte aos processos e padrões ligados a dados. Essas ferramentas podem armazenar e proteger informações sobre os dados que uma organização gerencia. Isso pode incluir documentação sobre definições de negócios, registros de dados, proprietários de dados, informações de banco de dados (como nomes de banco de dados e tabelas, locais do servidor, tipos de dados, etc.). Também pode auxiliar em ferramentas de análise de dados de autoatendimento, permitindo que os analistas consultem e visualizem diferentes conjuntos de dados para criação de relatórios ou projetos de inovação.

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