Framework na governança de dados: o que é e como escolher o seu

Já se convenceu da importância da governança de dados na sua empresa? A governança de dados bem aplicada garante conformidade com a lei, aumenta a segurança, evita vazamentos de dados e otimiza processos, trazendo mais estratégia para o ambiente empresarial. E pode ser mais fácil implementar as diretrizes com a ajuda de um framework. 

Neste artigo você vai ler:  

• o que é framework na governança de dados; 
• quais são as vantagens de utilizar frameworks; 
• os principais modelos de framework; 
• como aplicá-los.  

O que é framework na governança de dados?  

Framework é uma palavra derivada do inglês que significa estrutura. Frameworks são, então, estruturas construídas com o objetivo de resolver problemas específicos ou otimizar processos em geral.  

Na governança de dados não seria diferente. Os frameworks facilitam o trabalho de criação das primeiras diretrizes para a governança e reforçam as boas práticas da gestão. Existem diversos modelos, criados e adaptados para as necessidades do usuário, mas é possível sintetizar os principais.

 
A governança de dados  

O valor de uma organização atualmente é determinado, entre outros fatores, pela capacidade que o negócio tem em gerenciar, proteger, organizar e produzir material e conhecimento estratégico a partir do uso dos dados gerados.  

É de responsabilidade da governança de dados o controle e gerenciamento de grandes massas de dados, baseando-se em políticas, regras, normas e leis.  

Com seis áreas de foco, a gestão desses dados permite uma tomada de decisões mais estratégica, reduz custos, aumenta a transparência dos processos e a qualidade dos serviços.  

São elas:  

• Políticas, normas e estratégias; 
• Qualidade dos dados; 
• Privacidade/compliance/segurança; 
• Arquitetura/integração; 
• Data Lakes/Data warehouse e business intelligence; 
• Alinhamento entre governança e objetivos do negócio; 

Com tantos desafios, pode parecer difícil implementar uma governança de dados eficiente no seu negócio. Dessa dificuldade surge a necessidade de utilizar frameworks didáticos na criação das primeiras diretrizes da governança de dados.  

Vantagens de utilizar frameworks  

Os frameworks são desenhados com o objetivo de sintetizar e destacar a importância da governança de dados e facilitar o desafio das empresas. Isso acontece porque, ao possuir um plano de ação, fica mais fácil identificar falhas, necessidades e oportunidades na trajetória. 

Além disso, a ferramenta também fornece condições para que a cultura da governança de dados seja instalada aos poucos na empresa, evitando ruídos na comunicação, facilitando a divisão do trabalho e trazendo clareza para os processos.  

Vale lembrar que com uma governança de dados eficaz, a empresa pode se beneficiar, entre outros, de dados sólidos, menos risco e custos, mais eficiência operacional, melhora na tomada de decisões e aumento na satisfação do consumidor.  

Quais são os principais modelos de framework na governança de dados?  

Existem quatro modelos principais de frameworks a serem utilizados na governança de dados. É possível, também, adaptá-los às necessidades da sua empresa ou substituir informações para tornar o modelo mais específico – o mais indicado a se fazer, já que tudo deve caminhar em consonância com os objetivos do seu negócio. 

Atenção: se você ainda não domina frameworks na governança de dados, recomendamos que busque uma parceria que tenha domínio sobre o tema. Assim, a cultura empresarial é adaptada conjuntamente com a implementação das novas práticas.  

DATA DMBOK  

O framework DATA DMBOK, um dos mais utilizados, foi idealizado pela DATA (Data Management Association), que gerou um DMBOK – Data Management Body of Knowledge. O framework surgiu em 2009 e contou com a participação de mais de 120 profissionais.  

De acordo com o framework, existem nove processos-chave para o gerenciamento de dados, cada um com seus próprios objetivos e práticas:  

1. Gerenciamento e Arquitetura de Dados 

2. Desenvolvimento de Dados 

3. Gerenciamento de Operações Database 

4. Gerenciamento de Segurança de Dados 

5. Gerenciamento de Dados Mestres & Referência 

6. Gerenciamento DW e BI 

7. Gerenciamento e Documentação de Conteúdo 

8. Gerenciamento de Meta-Dados 

9. Gerenciamento de Qualidade de Dados 

O DATA DMBOK é o framework utilizado por nós aqui na MATH TECH. Por sua capacidade de sintetizar as principais áreas da governança de dados e identificar objetivos em cada frente, o modelo cria diretrizes didáticas e eficazes para dar início a uma proposta de governança de dados eficiente.  

GARTNER  

O framework desenvolvido pela Gartner, possui foco de análise na maturidade da governança de dados.  

Isto acontece, que segundo suas análises, líderes de dados e de análises estão encontrando dificuldades para identificar quais aspectos da governança precisam melhorar, pois não têm referência clara para as melhores práticas nas principais áreas de governança. 

Este foi o motivo que levou a Gartner a criar os 7 fundamentos-chave para a Governança Moderna de Dados e Analytics. 

1. Governança de dados alinhada aos resultados do negócio, deixando claro para todas as áreas envolvidas, políticas e padrões de governança do negócio, métricas de processos do negócio e métricas de D&A. 

2. Manter um modelo de reponsabilidades e decisões corretas que garanta às pessoas certas, segurança e confiança no processo de tomada de decisão. 

3. Deixar para trás as decisões baseadas em suposições, substituindo por uma governança baseada em confiança que suporta um ecossistema distribuído de D&A e reconhece os diferentes tipos de ativos. 

4. Valorizar a ética digital e a transparência, estabelecendo uma estrutura de ética digital que possa ser implementada em toda a empresa. Os procedimentos operacionais de governança de dados e análises devem demonstrar uma trilha de auditoria clara, destacando as decisões tomadas, as ações tomadas, os investimentos e gastos relacionados e a conformidade com a ética digital. 

5. Gerenciamento de risco e segurança da informação com equipes multidisciplinares que possam tomar decisões equilibradas, dando o peso necessário à oportunidade, risco e segurança, e mantendo em mente os interesses de longo prazo da empresa.   

6. Implantar treinamento e educação em governança com metas bem definidas e mensuráveis para a função de dados e análise. Por exemplo, a conclusão de módulos de treinamento específicos sobre as melhores práticas de governança de dados pode se tornar parte dos objetivos anuais dos colaboradores. 

7. Incentivo à mudança cultural e colaboração. É preciso descobrir o que precisa mudar culturalmente e explicar aos colaboradores como a governança de dados e análises pode enfrentar desafios reais que levam à fadiga digital. 

Tais etapas práticas são determinantes para criar uma base eficaz para dados e análises. 

Microsoft 

Para a Microsoft a governança de dados é o pilar fundamental da estratégia de dados corporativos, uma vez que consideram os dados a nova moeda da transformação digital. 

E para fornecer uma governança de dados eficaz, é preciso que o gestor esteja abastecido de informações importantes como: quais dados existem, se os dados são de boa qualidade, se os dados são utilizáveis, quem os acessa, quem os usa, para que os usam e se os casos de uso são seguros, compatíveis e governados. 

Para isso, a Microsoft desenvolveu uma estratégia de governança de dados mais moderna com cinco objetivos principais: 

1. Reduzir a duplicação e a dispersão de dados criando um único Enterprise Data Lake (EDL) para dados confiáveis, seguros e de alta qualidade. 

2. Conectar dados de silos diferentes de uma maneira que crie oportunidades para usar esses dados de maneiras que não seriam possíveis em uma abordagem em silos. 

3. Promover a democratização responsável de dados na Microsoft. 

4. Gerar ganhos de eficiência nos processos que a Microsoft emprega para coletar, gerenciar, acessar e usar dados. 

5. Atender ou exceder os requisitos regulamentares e de conformidade sem comprometer a capacidade da Microsoft de criar produtos excepcionais. 

Precisa implementar boas práticas de governança de dados em sua empresa? E quer contar com uma parceria sólida, que irá trazer o que há de mais atual e eficiente, sem perder de vista os objetivos do seu negócio?  

Nós podemos te ajudar! A MATH TECH vai desenvolver um plano baseado nas dores e desafios de seu negócio, abordando um modelo específico para suas necessidades.