Governança de dados dti
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Como implementar a governança de dados no meu negócio? 

Introdução

É evidente como a geração de dados e a demanda por eles está crescendo de forma exponencial. Em 2018, cerca de 2,5 quintilhões de bytes eram criados todos os dias, com expectativas de contínuo crescimento graças as novas tendências, como a Internet das Coisas (IoT) e Big Data. Entretanto, conforme a Harvard Business Review, apenas 3% das organizações possuem padrões e metodologias de qualidade e governança de dados. Em face disso, observa-se uma lacuna entre a importância de uma governança de dados e a sua efetiva implementação nas organizações, sendo um dos fatores contribuintes a limitação de conteúdos acerca deste tema. Logo, esse crescimento requer das empresas um olhar mais cuidadoso em relação aos problemas associados a esse novo ativo, requisitando uma mudança organizacional profunda, de modo que contemple todas as possíveis dimensões dos problemas por eles gerados.  

Neste texto, o objetivo é evidenciar como a implementação de uma governança de dados tornou-se um processo imprescindível para o tratamento e uso dos dados, trazer referências de conteúdos e os benefícios atrelados a uma governança de dados bem-sucedida.  

Oque é Governança de Dados? 

Atualmente, existem inúmeras definições para governança de dados. De maneira simplificada, governança de dados trata-se de uma coleção de práticas, políticas e funções relacionadas as atividades com dados, de modo que garanta disponibilidade, integridade, consistência, usabilidade, segurança e controle. Todos esses procedimentos visam fornecer, com os dados, o máximo de valor possível para uma organização.  

Conforme o professor Carlos Barbieri, nenhuma empresa é capaz de galgar elevados níveis de desenvolvimento sem uma base cultural que sirva de oxigênio para a implementação das mudanças. Ou seja, a adoção de uma governança de dados em uma empresa requer um determinado grau de amadurecimento pois a ações perpassam por mudanças na cultura e estrutura organizacional, trazendo uma nova visão sobre cuidado e propriedade dos dados. Porém, promover uma mudança cultural é um dos maiores desafios dos gestores pois, envolve um conjunto de valores, crenças e comportamentos.  

Com o lançamento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) em 2018, as empresas passaram a ser responsáveis pelo armazenamento e uso de dados pessoais e sensíveis, ambas atividades conforme autorização dos titulares de direito. Assim, com esta nova lei, a governança de dados ganhou mais espaço nas organizações, haja visto que uma gestão de governança de dados bem estruturada é o melhor caminho para os negócios estarem em conformidade em relação à LGPD.  

Mas afinal, como implementar a governança de dados no meu negócio?  

A implementação da governança de dados varia de contexto para contexto, sendo as abordagens e metodologias escolhidas conforme a situação da organização frente aos processos que envolvem a governança de dados.   

Uma das formas mais simples, mas eficientes, de compreender a situação atual de uma empresa com relação aos seus dados é através de dinâmicas entre os principais envolvidos nos processos organizacionais. Através destes, é possível identificar os principais problemas relacionados ao uso dos dados, bem como encontrar soluções que sejam menos monocráticas. Para isso, ferramentas como 5W2H e Canvas são excelentes “parceiros” nas discussões de modelos de negócios, gerência de projetos e proposição de valores. Logo, podem também ser utilizados para a discussão sobre dados, sua importância, seus valores e a possibilidade de sua gestão e governança com um foco mais organizacional. Vale ressaltar que essas interações são capazes de auxiliar em problemas culturais solidificados, como os dados e os efeitos de seu “proprietarismo”.  

Isso tudo pode ser adotado como alternativas para iniciar um projeto de governança de dados de dados sustentável numa empresa, mitigando falhas que normalmente nascem em propostas top-down, em que não participaram os que estão diretamente afetados pelos problemas em discussão. Não obstante, outra abordagem é a utilização de estruturas mais formais como, por exemplo, o modelo Data Management Maturity (DMM) ou as áreas de conhecimento propostas pelo DAMA-DMBOK.  

O Data Management Maturity Model (DMM) fornece um modelo com as melhores práticas de construção, melhoria e medição da capacidade de gestão de dados pela organização. O modelo conta com 5 categorias e 20 áreas de processos como evidenciado nas figuras 1 e 2, respectivamente. Além disso, apresenta cinco níveis de capacidade funcional e maturidade (Figura 3) utilizados para verificar o avanço das atividades relacionadas a governança de dados 

Figura 1 – Categorias DMM Model 

  Governança de dados DMM model

Fonte: DATA MANAGEMENT MATURITY (DMM) MODELO SM (2022) 

 

Figura 2- Áreas de Processos DMM Model 

Categorias de governança de dados

Fonte: DATA MANAGEMENT MATURITY (DMM) MODELO SM (2022)

 

Figura 3 – Níveis de Mauridade DMM Model 

Níveis de Mauridade DMM Model - governança de dados

Fonte: DATA MANAGEMENT MATURITY (DMM) MODELO SM (2022) 

 

Outrossim, DAMA Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK) trata-se de um conjunto de processos e áreas de conhecimento que são geralmente aceites como melhores práticas em relação a gestão de dados. O mesmo conta com 11 áreas do conhecimento conforme a Figura 4. Em síntese, o DMBOK contempla sugestões de natureza técnica, administrativa e organizacional, buscando a aplicação das melhores práticas relacionadas ao mundo de dados. Porém, o DMBOK não contempla em seu escopo a questão de maturidade e capacidade para aplicação das ações, focando apenas no “como” fazer. Já o DMM-Data Maturity Model, modelo de maturidade em dados do contempla os elementos necessários para se escalar a maturidade, galgando níveis de capacidade. Diferente do DMBOK, a preocupação concentra-se no o “o quê” e não com “o como” fazer.  

 

Figura 4 – Áreas do Conhecimento DAMA- DMBOK 

Áreas do Conhecimento data governance

Fonte: DAMA-DMBOK2 Framework (2014) 

Por fim, a implementação de uma eficiente governança de dados é um dos grandes aliados das organizações atualmente. Com ela, é possível fazer com que os dados ganhem representatividade, sejam confiáveis, seguros, padronizados, além de proporcionar uma tomada de decisão mais assertiva e potencializar o trabalho da ciência de dados dentro da organização, permitindo a solução de problemas complexos a partir dos dados disponíveis, confiáveis e bem-organizados.  

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