O controle de dados promove a disponibilidade, qualidade e segurança dos dados de uma organização por meio de diferentes políticas e normas. Esses processos determinam os proprietários dos dados, as medidas segurança de dados e o uso pretendido para esses dados. No geral, o objetivo do controle de dados é manter dados de alta qualidade que sejam seguros e de fácil acesso, para oferecer insights de negócios mais detalhados.

Os esforços de big data e transformação digital são os principais impulsionadores dos programas de controle de dados. À medida que temos um aumento no volume de dados proveniente de novas fontes de dados, como as tecnologias de Internet das Coisas (IoT), as organizações precisam reconsiderar suas práticas de gerenciamento de dados para ajustar a escala de sua inteligência de negócios. Programas efetivos de controle de dados buscam melhorar a qualidade de dados, reduzir os silos de dados, garantir a conformidade e a segurança e distribuir o acesso aos dados da maneira adequada.

O escopo do gerenciamento de dados é mais amplo em relação ao controle de dados. Ele pode ser definido como a prática de ingerir, processar, proteger e armazenar os dados de uma organização, onde são então utilizados para tomada de decisões estratégicas para melhorar os resultados de negócios. Embora isso também inclua o controle de dados, também inclui outras áreas do ciclo de vida de gerenciamento de dados, como processamento, armazenamento e segurança dos dados. Uma vez que essas outras áreas de gerenciamento de dados também podem impactar o controle de dados, essas equipes precisam trabalhar juntas para seguir a estratégia de controle de dados. Por exemplo, uma equipe de controle de dados pode identificar pontos em comum entre conjuntos de dados distintos, mas caso queiram integrá-los, será necessário trabalhar em conjunto com uma equipe de gerenciamento de dados para definir o modelo de dados e a arquitetura de dados para facilitar essas ligações. Outro exemplo pode incluir o acesso aos dados, em que uma equipe de controle de dados pode definir as políticas de acesso para tipos específicos de dados (por exemplo, informações pessoais identificáveis (PII)), mas uma equipe de gerenciamento de dados irá fornecer esse acesso diretamente ou irá definir o mecanismo para fornecer esse acesso (como utilizar funções de usuário definidas internamente para aprovar acesso).  

A implementação de uma estrutura de controle dados pode aumentar o valor dos dados dentro de sua organização. Como o controle de dados ajuda a melhorar a precisão geral dos dados, ela também afeta os resultados baseados nesses dados, que podem ser decisões de negócios simples do dia a dia ou iniciativas de automação complexas. Outros benefícios importantes incluem:

• Impulsionar a escala e a alfabetização de dados – Limitar o acesso aos dados de uma organização pode reprimir a inovação e criar dependência em especialistas (SMEs) dentro dos processos de negócios. As práticas de controle de dados criam um caminho para que as equipes multifuncionais trabalhem juntas para criar um entendimento compartilhado dos dados em diversos sistemas (como a reconciliação de diferenças de dados se compartilhado para criar uma entendimento de dados entre sistemas (por exemplo, reconciliar diferenças de dados de domínios agnósticos). Este entendimento compartilhado pode então se manifestar por meio de normas de dados, em que as definições de dados e os metadados são documentados em um local centralizado, como em um catálogo de dados. Esta documentação, por sua vez, se torna a base para as soluções de autoatendimento, como APIs, que permitem dados consistentes e acesso federado a elas em toda a organização.   
• Garantir segurança, privacidade de dados e conformidade – As políticas de controle de dados oferecem uma maneira de atender às exigências dos regulamentos governamentais relativos a dados confidenciais e privacidade, tais como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGDP), o US Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) e outros requisitos de mercado, como Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS) para cartões de crédito. As violações desses requisitos regulamentares podem resultar em multas de alt ovalor e reação adversa do público. Para evitar isso, as empresas adotam ferramentas controle de dados para configurar guardrails, que protegem contra violações de dados e o uso indevido deles.
• Dados de alta qualidade – O controle de dados garante a integridade, precisão, integralidade e consistência dos dados. Dados de boa qualidade permitem que as empresas entendam melhor seus fluxos de trabalho e seus clientes tão bem quanto sabem como otimizar seu desempenho geral nos negócios. No entanto, erros nas métricas de desempenho podem conduzir a organização na direção errada, mas as ferramentas de controle de dados podem lidar com imprecisões em potencial. Por exemplo, ferramentas de linhagem de dados podem ajudar os proprietários de dados a acompanhar os dados durantes seus ciclos de vida; isto inclui quaisquer informações sobre a origem ou sobre transformações de dados que tenham sido aplicadas durante processos ETL ou ELT. Isso permite a inspeção detalhada da causa raiz de quaisquer erros de dados.
• Promova a análise de dados – Dados de qualidade são a base para iniciativas mais avançadas de análise de dados e de ciência de dados; isso pode incluir relatórios de inteligência de negócios ou projetos preditivos mais complexos de aprendizado de máquina. Eles serão priorizados apenas se seus principais stakeholders confiarem nos dados utilizados; caso contrário, é possível que não sejam adotados.

Embora os benefícios do controle de dados sejam claros, as iniciativas de controle de dados têm diversos obstáculos a serem superados para alcançar o sucesso. Alguns desses desafios incluem:

• Alinhamento organizacional: No início de um programa de controle de dados, um dos maiores desafios será alinhar os stakeholders em toda a organização em relação a quais são os principais ativos de dados e quais devem ser suas respectivas definições e formatos. As políticas regulatórias podem ajudar a estruturar as conversas sobre de dados dos clientes, mas pode ser mais difícil chegar a um consenso em relação a outros conjuntos de dados que se encaixem na categoria Master Data Management (MDM), como dados mais específicos a produtos.
• Falta de patrocínio adequado: Os programas controle de dados de boa qualidade geralmente requerem patrocínio em dois níveis: executivo e contribuidor individual. Chief Data Officers (CDOs) e administradores de dados são essenciais na comunicação e priorização do controle de dados dentro de uma organização. O CDO pode supervisionar e garantir o cumprimento da prestação de contas em diferentes equipes de dados, para assegurar a adoção das políticas de controle de dados. Os administradores de dados podem ajudar a promover o reconhecimento dessas políticas aos produtores e consumidores de dados para incentivar a conformidade em toda a organização.
• Arquiteturas e processos de dados relevantes - Sem as ferramentas e a arquitetura de dados corretas, as empresas terão dificuldade na implementação de um programa eficiente de controle de dados. Como exemplo, as equipes podem descobrir dados redundantes em diferentes funções, mas os arquitetos de dados precisarão desenvolver modelos de dados e arquiteturas de dados apropriados para mesclar e integrar dados entre diferentes sistemas de armazenamento. Também pode ser necessário que as equipes adotem um catálogo de dados para criar um inventário de ativos de dados presentes em uma organização ou, caso um já exista, pode ser necessário definir um processo para gerenciamento dos dados, que irá assegurar que os dados básicos sejam relevantes e que estejam atualizados.