Descubra o que é uma estrutura de governança de dados, como funciona e por que é importante. Conheça os principais componentes, exemplos e como criar um sistema de governança.
Uma estrutura de governança de dados define as regras de engajamento para a gestão de dados organizacionais. Ela estabelece quem pode acessar determinados tipos de informações, garante uma qualidade de dados consistente e define quem é responsável em caso de problemas de gestão de dados.
Uma boa governança de dados permite que as organizações confiem nos dados usados para fins de análise de dados e estratégia de negócios, além de manter a conformidade com estruturas regulatórias. As organizações podem tomar decisões com mais rapidez e com maior confiança, obtendo uma vantagem competitiva.
Este guia tem como objetivo mostrar o que significa ter uma estrutura sólida de governança de dados e as etapas que as organizações precisam adotar para implementar tal estrutura.
Em essência, uma estrutura de governança de dados responde a quatro questões fundamentais: Quem pode acessar que dados? Como você garante que os dados sejam precisos e confiáveis? Que tecnologias você está usando para gerenciar seus dados e garantir a conformidade? E quem é responsável quando algo falha?
Esse sistema abrangente estabelece uma propriedade clara sobre cada ativo de dados, define padrões de qualidade e cria processos para a circulação de dados em uma organização. Quando os dados são bem gerenciados, as análises se tornam mais confiáveis, os modelos de IA apresentam melhor performance e o processo decisório melhora de forma considerável. Empresas com forte governança de dados podem agir mais rapidamente porque confiam em seus dados, enquanto organizações que confiam menos em seus dados ficam presas questionando se suas informações são corretas ou até se podem ser utilizadas.
De modo ideal, a governança de dados opera como uma equipe bem treinada, onde cada membro tem uma função específica e regras claras a serem cumpridas. Administradores de dados agem como "proprietários" de conjuntos de dados específicos, tomando decisões diárias sobre qualidade e acesso, enquanto comitês de governança de dados definem as políticas gerais e resolvem conflitos. As regras estabelecem fluxos de trabalho que encaminham automaticamente as decisões para as pessoas certas no momento certo, por exemplo, quando surgem novos usos de dados que exigem aprovação ou problemas de qualidade. É basicamente um sistema em que as regras definem o que deve acontecer, as funções determinam quem faz o que e os fluxos de trabalho garantem que tudo flua continuamente, desde a identificação de problemas até a resolução.
Uma governança de dados eficaz se baseia em quatro pilares interconectados que funcionam juntos como as bases de uma estrutura sólida. Remover qualquer um desses pilares e toda a estrutura provavelmente falhará.
Fundamentalmente, a governança tem a ver com tomada de decisões e responsabilidade humanas. Mesmo as políticas mais bem-elaboradas ficam sem sentido sem as pessoas certas desempenhando funções bem definidas. O pilar “pessoas” inclui os responsáveis por dados que entendem o contexto de negócios dos seus dados, comitês de governança que tomam decisões políticas e patrocinadores executivos que fornecem a autoridade e os recursos necessários.
Fluxos de trabalho estruturados transformam os princípios de governança em operações diárias, garantindo consistência e evitando que a governança se torne um exercício isolado. No pilar “processo” pense no "como" que embasou a governança: os procedimentos passo a passo para lidar com os problemas de qualidade dos dados, as cadeias de aprovação para conceder acesso a informações confidenciais e os caminhos de escalonamento a seguir quando surgem problemas.
A infraestrutura e as ferramentas de tecnologia possibilitam o controle de dados em escala corporativa. Essas ferramentas podem incluir catálogos de dados que ajudam as pessoas a encontrar e entender conjuntos de dados, sistemas automatizados de monitoramento que sinalizam problemas de qualidade antes da replicação e controles de acesso que aplicam políticas de segurança.
O pilar “política” estabelece as regras, os padrões e os princípios que guiam todas as atividades de governança. Sem políticas claras, as pessoas não sabem que decisões devem tomar, os processos não têm direção e as implementações de tecnologia se tornam inconsistentes. Essas políticas definem a qualidade aceitável dos dados, estabelecem quem pode acessar que informações sob determinadas circunstâncias e descrevem como a organização lida com tudo, desde os requisitos de privacidade até a retenção de dados.
Em um estado ideal, esses pilares ajudam a se reforçar: As pessoas seguem processos facilitados pela tecnologia e guiados por políticas, criando um sistema autossustentável que se torna mais forte com o tempo.
Implementar uma estrutura de governança de dados é como construir uma casa. Cada etapa (elaboração de plantas, preparação do terreno, estruturação das paredes) fornece a base necessária para a próxima. Veja a seguir as sete etapas fundamentais para criar uma estrutura sólida de governança de dados.
Definir objetivos e escopo serve como plano de arquitetura. Você precisa articular claramente o que sua estrutura está tentando alcançar, seja conformidade regulatória, melhor qualidade da análise ou melhor segurança dos dados. Você também precisa decidir que domínios de dados, unidades de negócios ou regiões geográficas deve lidar primeiro.
Garantir o patrocínio executivo é como receber as chaves para o local de construção e o orçamento para construir. Sem o apoio da liderança e os recursos adequados, as iniciativas de governança terão dificuldades de superar a resistência inevitável e as prioridades concorrentes que surgem durante a implementação.
Nesta etapa, você precisa identificar quem atuará como seus curadores de dados (data stewards), membros do comitê de governança e executores de políticas. Pense em combinar as habilidades e os interesses existentes das pessoas às necessidades de governança. O melhor assistente de dados para informações de clientes provavelmente é alguém que já conheça profundamente esse domínio de negócios.
Esses são os códigos básicos que todos devem seguir. Políticas e padrões devem traduzir objetivos de governança de alto nível em regras específicas e úteis que as pessoas podem entender e implementar em seu trabalho diário.
As ferramentas e as plataformas de governança fornecem a base para tornar a governança escalonável e sustentável. Isso inclui catálogos de dados para descoberta, ferramentas de monitoramento de qualidade para supervisão automatizada e sistemas de fluxos de trabalho que orientam as decisões de governança para as pessoas certas.
Todos precisam saber como usar as novas ferramentas e seguir os novos processos. Trate-a como um investimento contínuo em vez de um evento único, pois a eficácia da governança depende que as pessoas entendam e aceitem realmente suas funções.
Toda estrutura de governança requer um loop de feedback para permanecer saudável e relevante ao longo do tempo. Assim como manter uma casa, isso envolve verificar regularmente o que está funcionando bem, identificar falhas ou ineficiências e fazer ajustes com base nas necessidades de negócios em constante mudança.
Cada uma das seguintes estruturas padrão de mercado apresenta uma estratégia diferente que as organizações podem utilizar para construir capacidades de governança a partir do zero. Note-se que uma governança de dados bem-sucedida muitas vezes envolve combinar elementos de várias estruturas em vez de seguir rigidamente uma só.
O Body of Knowledge da Data Management Association (DAMA) funciona como um amplo manual que abrange 11 áreas de conhecimento de gerenciamento de dados. Pense na DAMA-DMBOK como um guia de referência completo capaz de ajudar você a entender não apenas a governança de modo isolado, mas como ela se interliga com a arquitetura de dados, o gerenciamento de qualidade, a segurança e todos os outros aspectos de um tratamento eficaz de dados.
O DGI (Data Governance Institute) adota a abordagem de um consultor experiente em mudanças organizacionais, reconhecendo que a governança é bem-sucedida ou falha com base em fatores humanos em vez da perfeição técnica. Essa estrutura se destaca em ajudar a lidar com os desafios pessoais da implementação, fornecendo orientação detalhada sobre a criação de direitos de decisão, criação de equipes de governança eficazes e criação das mudanças culturais necessárias para manter as novas práticas de dados.
A norma ISO (International Organization for Standardization) 38500 fornece práticas recomendadas aceitas globalmente para governança de dados, verificadas por especialistas de vários países e setores. Essa estrutura se torna particularmente valiosa quando as organizações precisam demonstrar conformidade com as normas internacionais ou operar em vários países.
O padrão COBIT 2019 divide a governança em objetivos de controle específicos e mensuráveis, ao mesmo tempo em que fornece um método de avaliação de maturidade para monitorar o progresso ao longo do tempo. Ao fornecer benchmarks claros e controles detalhados, o COBIT permite que as organizações mediam e melhorem sistematicamente seus recursos.
Estas são as cinco vantagens estratégicas e operacionais de incorporar estruturas de governança de dados à sua organização:
Controles de qualidade sistemáticos e processos de validação podem reduzir erros, inconsistências e informações redundantes em diferentes sistemas. Quando os stakeholders podem contar com uma melhor precisão dos dados, eles desenvolvem confiança no uso de dados para importantes decisões de negócios, em vez de terem que questionar ou verificar manualmente as informações.
Os dados governados fornecem aos líderes informações mais confiáveis e consistentes que possibilitam opções estratégicas mais rápidas e confiáveis. As equipes passam menos tempo questionando a validade dos dados e mais tempo analisando os insights, levando a decisões baseadas em fatos confiáveis, em vez de intuição ou informações incompletas.
Estruturas de governança podem ser usadas para criar controles sistemáticos para o tratamento de dados, proteção de privacidade e trilhas de auditoria que ajudam as organizações a cumprir os requisitos regulatórios aplicáveis. Essa abordagem proativa pode ajudar a reduzir os riscos de possíveis multas e danos à reputação decorrentes de violações de dados ou falhas de conformidade.
Dados bem gerenciados eliminam esforços redundantes de coleta de dados, reduzem o tempo gasto para resolver problemas de qualidade dos dados e simplificam processos que dependem de informações confiáveis. Quando as equipes podem confiar e acessar facilmente os dados de que precisam, elas podem reduzir os custos de armazenamento, realizar menos tarefas manuais de reconciliação de dados e aumentar a produtividade.
Ao estabelecer controles de segurança claros e permissões de usuário para proteger informações confidenciais, as organizações podem fazer uso mais completo de seus ativos de dados sem comprometer os requisitos de segurança ou privacidade.
Estes são os principais desafios que estruturas modernas de governança de dados precisam lidar:
Muitas vezes, as organizações possuem dados espalhados em diferentes departamentos, sistemas e formatos que não se comunicam de forma eficaz entre si. Estruturas modernas estabelecem padrões de integração de dados e processos de governança que eliminam esses silos, criando visualizações unificadas da informação em toda a empresa.
Com frequência, equipes diferentes empregam padrões variados para coleta, validação e manutenção de dados, resultando em informações conflitantes ou não confiáveis. As estruturas de governança implementam métricas de qualidade padronizadas, regras de validação e processos de monitoramento que permitem a precisão e a consistência dos dados em todos os sistemas e departamentos.
As organizações lidam com uma rede cada vez mais complexa de regulamentações de proteção de dados, como o RGPD, CCPA e requisitos específicos do setor. Estruturas modernas fornecem abordagens estruturadas para mapeamento dos requisitos regulatórios para as práticas de tratamento de dados, garantindo conformidade abrangente em várias jurisdições.
Sem uma atribuição clara de propriedade, os problemas de dados geralmente ficam sem solução, enquanto as equipes responsabilizam umas às outras. As estruturas de governança estabelecem funções específicas, como os responsáveis pelos dados e caminhos de escalabilidade claros, e podem definir claramente quem é responsável pelas decisões de qualidade, segurança e conformidade dos dados.
Processos de dados manuais, atrasos na aprovação e procedimentos de acesso imprecisos atrasam as iniciativas de negócios e análise de dados. Estruturas modernas automatizam tarefas rotineiras de governança e estabelecem fluxos de trabalho simplificados capazes de manter a segurança e, ao mesmo tempo, possibilitar acesso mais rápido aos dados de que os usuários precisam.
Uma estrutura sólida de governança de dados serve de base para o sucesso dos dados organizacionais. Ao atribuir responsabilidade clara, validar a integridade dos dados e alinhar as práticas de dados aos objetivos de negócios, uma governança bem estruturada pode apoiar a conformidade regulatória e maximizar o valor dos dados. Como os stakeholders confiam na precisão e na consistência das informações, organizações com estruturas de governança eficazes podem tomar decisões mais rápidas e informadas do que seus concorrentes.
Mais importante, a governança de dados é uma disciplina contínua que deve evoluir com as necessidades de negócios, os requisitos regulatórios e os avanços tecnológicos em constante mudança. Sem compromisso sustentado, até mesmo as melhores estruturas iniciais vão se degradar com o tempo, comprometendo os recursos baseados em dados de que as organizações modernas dependem para o sucesso a longo prazo.
A governança de dados estabelece políticas, padrões e processos decisórios para como os dados devem ser gerenciados, enquanto o gerenciamento de dados abrange as atividades diárias de coleta, armazenagem, processamento e manutenção desses dados. Pense na governança como no processo de definir as "regras da estrada" e no gerenciamento de dados como conduzir o carro. A governança define o que deve acontecer e o gerenciamento de dados faz com que isso aconteça.
Uma estrutura pode demonstrar que as organizações gerenciam os dados de acordo com requisitos regulatórios, como RGPD, HIPAA ou regulamentos específicos do setor. Essa abordagem proativa fornece aos auditores e agências reguladoras provas claras de conformidade, reduzindo o risco de multas caras e problemas jurídicos decorrentes do tratamento indevido dos dados.
É possível fazer um benchmark de uma estrutura de governança de dados, medindo métricas importantes, como pontuações de qualidade dos dados, resultados de auditorias de conformidade e tempo de acesso a solicitações de dados. Muitas organizações também usam modelos de maturidade usando estruturas como COBIT ou DAMA-DMBOK para avaliar seus recursos de governança em relação aos padrões do setor e controlar sua melhoria com o tempo.
