Como implementar a governança de dados no meu negócio? 

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. Assim, observa-se uma lacuna entre a importância de uma governança de dados e a sua efetiva implementação nas organizações, sendo esse um dos fatores que ainda dificultam sua aplicação.

Logo, esse crescimento requer das empresas um olhar mais cuidadoso em relação aos problemas associados a esse novo ativo, requisitando uma mudança organizacional profunda, contemplando todas as possíveis dimensões dos problemas que podem surgir.

Neste artigo, você verá 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.  

O que 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 às atividades com dados, garantindo 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 elevar 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.

Benefícios da Governança de Dados

Com o grande acesso a dados que temos hoje, a governança de dados se faz necessária, tanto para tomar decisão, quanto para a segurança de informações também. Por isso, essa política dentro das organizações retorna vários benefícios.

A atenção do público-alvo, está diretamente ligada ao olhar personalizado para o cliente e é um dos principais benefícios. Por isso, uma boa análise de dados retorna decisões que te colocam em vantagem.

Além disso, a governança de dados também é responsável pelo cumprimento das regulamentações, identificando e monitorando o cumprimento das leis em vigor.

Com políticas claras e procedimentos bem definidos, fica fácil ter o controle sobre as obrigações legais. No fim, a governança de dados reduz riscos e promove a transparência e proteção dos dados.

Leia também: Ciência de Dados para Estratégias de Negócios

A relação da LGPD com a Governança de Dados

Ainda assim, 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, já 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 em um 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 serão necessários para alcançar o objetivo esperado.  

Uma das formas mais simples de compreender a situação atual de uma empresa sobre seus dados é através de dinâmicas entre os principais envolvidos nos processos organizacionais. Através destes, é possível identificar  problemas relacionados ao uso dos dados, bem como, encontrar soluções que sejam menos monocráticas.

Os desafios de implementação

A implementação da governança de dados exige uma atenção especial para enfrentar alguns desafios que podem aparecer pelo caminho como, por exemplo:

• A cultura da empresa tem papel fundamental nessa implantação, pois a comunidade empresarial precisa entender os dados como um ativo estratégico;
• O mau gerenciamento dessas informações também dificulta a governança. Principalmente quando falamos em grande volume de dados, eles precisam de padronização, tanto para manter a segurança, quanto para tomar decisões estratégicas;
• Com muitos dados, também é necessário implantar uma integração efetiva de sistemas. Ela é feita em conformidade com as principais regulamentações de proteção de dados do momento, como a GDPR (General Data Protection Regulation) e a LGPD.

Os desafios acima, são de ordem mais complexa e requerem tempo de investimento em conscientização e, principalmente: expertise de parceiros que vão acelerar esse trabalho para o negócio.

Melhores práticas de governança de dados

Para que tudo ocorra como se espera, existem algumas boas práticas de governança de dados para colocar tudo em prática. Primeiro, é importante que se crie um comitê para supervisionar as iniciativas relacionadas aos dados.

Já falamos acima sobre a importância de se definir uma boa política de organização e formas de gerenciar os dados. Por isso, essa também é uma prática essencial durante a implantação.

Manutenções constantes também são necessárias. Através das avaliações regulares da qualidade dos dados se pode identificar problemas, além de melhorar a integridade dessas informações.

Um hábito que se deseja incluir dentro da cultura de uma empresa não é algo que acontece da noite para o dia. Por isso, promover uma cultura de conscientização e responsabilidade sobre o uso desses ativos precisa ser aplicada de forma constante.

Principais ferramentas de Governança de Dados

5W2H e Canvas

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 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.

Data Management Maturity (DMM) e DAMA-DMBOK

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 

 

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

 

Figura 2- Áreas de Processos DMM Model 

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

 

Figura 3 – Níveis de Mauridade DMM Model 

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

 

Do mesmo modo, 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 resumo, o DMBOK contempla sugestões de natureza técnica, administrativa e organizacional, buscando a aplicação das melhores práticas relacionadas ao mundo dos 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 quê” e não com “o como” fazer.  

 

Figura 4 – Áreas do Conhecimento DAMA- DMBOK 

Fonte: DAMA-DMBOK2 Framework (2014) 

Tendências em governança de dados

Inteligência Artificial como apoio para o gerenciamento de dados

O processo de governança de dados pode até ser algo relativamente novo, mas mesmo assim já existem tendências que facilitam e organizam ainda mais esse processo.

Cada vez mais popular, a Inteligência Artificial se tornou braço importante para auxiliar na organização e gerenciamento dos dados.

Não só isso, mas a IA também oferece recursos que processam e analisam informações, otimizando a elaboração de hipóteses e melhorando as decisões de negócio.

As políticas de regulamentação de dados

Outra pauta importante que impacta diretamente a governança de dados, são as regulamentações de proteção. As já conhecidas GDPR e a brasileira LGPD impõem regras importantes para o uso adequado dos dados, oferecendo proteção às pessoas usuárias.

Conclusão

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.

Também coloca em foco a ciência de dados dentro da organização, permitindo a solução de problemas complexos a partir dos dados disponíveis, confiáveis e bem-organizados.  

Assim, os negócios interessados em avançar com eficiência precisam estabelecer seus padrões de governança de dados ou terem parceiros que os apoiem nessa frente tão importante.

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