Governança de dados não é um tema novo, mas tem recentemente ganhado mais relevância impulsionada pelo ritmo da Transformação Digital que está acontecendo em todas as indústrias e negócios, alavancada pela necessidade das empresas se manterem competitivas e as pressões de permanecer em Compliance com as várias regulamentações. Entre outros fatores que impulsionam os programas de Governança de Dados, posso citar:
Crescimento / explosão de dados;
Expansão de regulamentação de privacidade;
Crescimento de ameaças com segurança da informação e relevância das recentes violações de dados e exposição das empresas (impacto na continuidade de negócio e na imagem da empresa);
Preocupações do consumidor e empresas com temas de dados;
Necessidade de utilizar os dados de forma mais estratégica, aplicando tecnologias de inteligência artificial e explorar novas oportunidades de negócio baseados em dados;
Aumento da complexidade de administração do ecossistema de dados: estruturados, não estruturados
Arquitetura de sistema mais complexa com sistemas on-premises e distribuídos em várias nuvens.
Além desses fatores há expectativas cada vez mais prementes dos diversos envolvidos no ecossistema de dados:
Clientes esperam que a empresa utilize suas informações e o histórico de relacionamento para criar uma experiência relevante, sem violar sua privacidade;
Funcionários esperam ter acesso instantâneo a dados para executar suas funções de forma mais produtiva;
Os acionistas esperam a aplicação de inteligência de negócios para tomar as decisões mais assertivas e potencializar os resultados da empresa, ao mesmo tempo que querem reduzir o risco da transformação digital, e de violações de dados e não conformidades;
Os reguladores esperam que haja uma visão clara como os dados estão sendo utilizados, protegidos e processados, e quem está utilizando-os e para qual finalidade.
Em essência, a Governança de Dados e todas as suas áreas de conhecimento busca gerenciar os ativos de dados como um ativo empresarial e como tal permitir a geração de valor para a empresa e minimização de riscos. A Governança de Dados tornou-se um imperativo estratégico de alta prioridade, é um caminho para ganhar visibilidade sobre os dados, torná-los acessíveis, seguros e confiáveis. No volume, tipos e complexidade de arquiteturas de dados atuais, os processos tradicionais de análise não conseguem gerar os insights e se adaptar na velocidade requerida para extrair valor dos dados, e aí é que entram as técnicas de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning. Mas se esses algoritmos e mesmo os modelos mais tradicionais de painéis de suporte a decisão estiveram se alimentando de dados com baixa qualidade, desatualizados, coletados do lugar errado, ou mesmo que tenham um entendimento incorreto de sua classificação e significado, o resultado gerado pelas decisões terá uma menor assertividade ou ainda cair num viés de análise perigoso.
Mas como levar a empresa para um novo patamar de uso da informação sem conhecer efetivamente os dados que ela tem em mãos? Onde estão armazenados? Qual o seu significado? Qual a sua qualidade? Como democratizar o seu acesso? Além disso, temos que garantir a ética no uso de dados por questões de privacidade, de forma a manter uma equação equilibrada de uso respeitando requisitos de conformidade. Enfim, é preciso uma estratégia para endereçar e responder de forma consistente todas essas perguntas e habilitar o potencial dos dados como um ativo de agregação de valor. Todos esses aspectos são endereçados por um programa de Governança de Dados. Embora a importância dos dados seja cada vez mais reconhecida, poucas empresas têm um programa de Governança de Dados estruturado ou em implementação. É mais comum as empresas terem ações pontuais endereçando problemas críticos naquele momento, como qualidade e/ou privacidade de dados, por exemplo.
E o trade off ACID?
Pode-se atribuir essa dificuldade de estruturar a Governança de dados a diversos fatores, mas entre os principais que tenho observado no mercado são:
Distanciamento da Governança de Dados da estratégia da empresa;
Dificuldade de justificar os investimentos e medição do retorno sobre as iniciativas de Governança de Dados;
Entendimento errôneo que Governança de Dados é um tema da área de Tecnologia da Informação (TI). A TI normalmente provê a plataforma para suporte ao negócio, mas a qualidade dos dados, os processos de captura e tratamento de dados estão nas áreas de negócio. Governança de Dados é um “esporte coletivo”, tem que ter participação de diversas áreas da empresa para se chegar a uma campanha vitoriosa.
Achar que somente as ferramentas de tecnologia irão resolver todo o problema. A tecnologia é super relevante, pois na escala e complexidade do ecossistema de dados que encontramos hoje é impossível manter a Governança de Dados ativa e efetiva sem uma tecnologia adequada, mas não podemos esquecer da definição e formalização dos processos de negócio, das políticas, da comunicação e envolvimento das pessoas na operação desses processos.
A combinação das 3 perspectivas: Pessoas, Processos e Tecnologia permite um programa efetivo de Governança de Dados dando visibilidade sobre os dados, tornando-os acessíveis, seguros e confiáveis para uso.
Existe muita literatura sobre as melhores práticas e áreas de conhecimento envolvidas num programa de Governança de dados. Uma das mais reconhecidas é a metodologia do DAMA (Data Management Association) que é uma comunidade mundial de profissionais de Gestão de Dados, com representação (Chapters) em 28 países (incluindo o Brasil) e que reúne os profissionais com foco em gestão de dados - “Data Management Professionals”.
O framework de Governança de Dados do DAMA, divide o tema em 10 áreas de conhecimento além da própria função de Governança de Dados: Arquitetura de Dados, Design e Modelagem de Dados, Armazenamento de dados e operação, Segurança de Dados, Integração de Dados, Documentos e Gerenciamento de conteúdo, Dados Mestre e de Referência, Data Warehousing e BI, Metadados e Qualidade de Dados.
Essas áreas de conhecimento implementadas de forma consistente, geram um ambiente de dados planejado e saudável, e um conhecimento que pode ser compartilhado para atender a diversas necessidades de negócio o que tem sido chamado mais recentemente de democratização de dados.
A democratização de dados permite o uso da informação em diversos processos da empresa, um modelo de autosserviços para processos de análise e geração de insights, suporte e automação para atendimento de atividades operacionais com inteligência analítica embutida.
Há muitas evidências que empresas nas quais seus gestores tomam decisões baseado em dados são muito mais competitivas e que sustentam vantagens competitivas por mais tempo, pela sua capacidade de detectar rapidamente as mudanças de mercado e reagir de forma assertiva.
A Governança de Dados não garante que as decisões sejam certas, mas sim que o processo de tomada de decisão seja correto, habilitando uma abordagem orientada a dados que se adequadamente gerenciada representa os envolvidos e os eventos de negócio (é a chamada abordagem data driven).
Dada a abrangência e áreas de conhecimento que envolve a Governança de Dados isso pode gerar um fator de paralização, por onde começar? Eu sugiro analisar problemas da empresa onde os dados podem fazer diferença, entender as causas raiz e iniciar pela área de conhecimento que ajude ou resolva o problema em questão.
Por exemplo: se o problema é a baixa qualidade do cadastro que impacta em ações de cobrança, isso pode ser endereçado pela Gestão de Dados Mestres mais a Qualidade de Dados, gerando um cadastro qualificado e enriquecido, para suportar essas ações.
Outro exemplo: Conseguir encontrar as informações adequadas para a geração dos dashboards de suporte à tomada de decisão, os sistemas são complexos e não documentados e as pessoas não sabem que informação utilizar. Essa questão pode ser endereça com a implementação da Gestão de Metadados, que irá prover um Catálogo de Dados, que facilitará encontrar a informação mais adequada ao processo de análise e que combinada com a Qualidade de Dados irá permitir o preenchimento dos dados nas diversas origens, sinalizar dados faltantes, preenchimento com dados viciados, enfim entender o nível de confiabilidade da informação que será utilizada no dashboard.
À medida que a empresa avança na implementação das áreas de conhecimento do framework de Governança de Dados, vai ganhando maturidade e uma visão cada vez mais completa do seu acervo de dados, identificando como extrair valores desse ativo tão estratégico nos dias de hoje, é como um efeito maré, que ao entrar no porto levanta o transatlântico e o pequeno veleiro ancorado, ou seja, tanto processos estratégicos quanto operacionais se beneficiam desse novo ambiente de dados mais saudável.
Em seus 22 anos de história, a MD2 tem ajudado seus clientes na gestão de dados e a vencerem seus desafios de negócio com a implantação de diversas soluções que dependam de dados integrados e qualificados para diversas iniciativas de negócios, provendo serviços, aceleradores e tecnologia de apoio para programas consistentes de Governança de Dados. Venha conversar sobre Governança de Dados com a MD2, temos muita expertise para apoiar nossos clientes nessa jornada.
Comentarios