Desvendando a Governança de Dados

Em um mundo cada vez mais orientado por dados, a governança de dados tornou-se um pilar essencial para o sucesso das instituições de ensino superior (IES). Recentemente, tive a oportunidade de analisar um artigo que apresenta um framework robusto para a governança de dados, especialmente adaptado para o contexto dessas instituições. Gostaria de compartilhar alguns insights-chave sobre essa estrutura e como ela pode ser um divisor de águas para organizações que buscam alinhar seus dados aos seus objetivos estratégicos. As dicas e exemplos são oriundos da minha vivência prática e acadêmica. Por que devo ler esse artigo?

Em muitas organizações, a responsabilidade pelos dados é frequentemente relegada exclusivamente à TI, o que pode limitar a eficácia da governança de dados. Este framework propõe uma abordagem mais colaborativa e integrada, onde cada parte interessada, desde as unidades de negócios até os níveis estratégicos, desempenha um papel essencial. Essa integração não apenas melhora a qualidade dos dados, mas também alinha toda a organização em torno de uma visão comum e orientada por dados.

Então vamos lá!

O framework proposto no artigo “Identifying Principles and Ownership of Data Governance Framework for Higher Education Institution” destaca três pilares essenciais para uma governança de dados eficaz:

1) Alinhamento com Objetivos Estratégicos: A governança de dados deve estar profundamente integrada às metas da organização. Isso garante que os dados não apenas apoiem, mas também conduzam as decisões que moldam o futuro da organização.

💡 Dicas de como executar este alinhamento:

i) Defina KPIs Claros: Identifique e defina indicadores-chave de desempenho (KPIs) que vinculam diretamente as iniciativas de governança de dados aos objetivos estratégicos da empresa.

· Exemplo: Uma empresa de varejo quer aumentar a satisfação do cliente em 20% no próximo ano. Eles definem um KPI para a governança de dados relacionado ao tempo de resposta nas consultas de clientes, utilizando dados de feedback e histórico de compras. Isso ajuda a garantir que os esforços de governança de dados estejam diretamente conectados à meta de melhorar a experiência do cliente.

ii) Crie um Comitê de Governança de Dados: Forme um comitê interdisciplinar que inclua líderes de negócios e TI para garantir que a estratégia de dados esteja alinhada com as metas organizacionais.

· Exemplo: Uma instituição financeira formou um comitê que inclui o diretor de TI, o diretor de marketing e o chefe de compliance. O comitê se reúne mensalmente para revisar como os dados estão sendo usados em campanhas de marketing digital e como isso se alinha com as regulamentações de proteção de dados.

iii) Comunicação Transparente: Realize reuniões regulares para revisar o progresso em direção aos objetivos estratégicos, assegurando que as iniciativas de dados permaneçam relevantes e alinhadas.

· Exemplo: Uma organização de saúde realiza reuniões trimestrais onde compartilha com todos os departamentos os avanços na qualidade dos dados e discute como esses dados estão influenciando as decisões clínicas e operacionais. Isso mantém todos alinhados com as metas estratégicas de melhorar os resultados da assistência aos pacientes.

2) Qualidade dos Dados: A responsabilidade pela qualidade dos dados deve ser clara, com papéis bem definidos para garantir que os dados sejam precisos, completos e confiáveis.

💡 Dicas para assegurar que os dados sejam precisos, completos e confiáveis:

i) Implementação de Ferramentas de Qualidade de Dados: Use ferramentas automatizadas para monitorar a qualidade dos dados em tempo real e corrigir problemas antes que eles afetem a tomada de decisões.

· Exemplo: Uma empresa de telecomunicações implementou uma ferramenta de QD (ex.: Talend, Informatica...) para monitorar em tempo real a integridade dos dados de clientes. Quando um erro de duplicação é detectado, a ferramenta automaticamente alerta a equipe responsável para corrigir o problema antes que ele afete o faturamento.

ii) Treinamento Contínuo: Ofereça treinamentos regulares para os Data Owners e Data Stewards sobre as melhores práticas de gestão e qualidade de dados.

· Exemplo: Um banco realiza workshops trimestrais para seus Data Owners e Data Stewards sobre como identificar e corrigir inconsistências nos dados, utilizando exemplos de erros comuns encontrados em suas bases de dados. Isso melhora a precisão das análises de risco que o banco realiza.

iii) Processo de Revisão e Auditoria: Estabeleça processos de auditoria periódica para garantir que os dados sejam mantidos em conformidade com os padrões de qualidade definidos.

· Exemplo: Uma indústria estabelece uma auditoria semestral onde revisa amostras de dados de produção para verificar a consistência com as regras aplicáveis. Isso assegura que os dados usados para otimizar a cadeia de suprimentos sejam confiáveis.

3) Aplicação de Políticas: A implementação e o monitoramento rigoroso das políticas de governança garantem que os dados sejam geridos de acordo com os padrões estabelecidos, mantendo sua integridade e utilidade ao longo do tempo.

💡 Dicas para implementar e monitorar políticas de governança de dados de forma eficaz:

i) Documentação Completa: Certifique-se de que todas as políticas de governança de dados estejam bem documentadas e facilmente acessíveis a todos os envolvidos.

· Exemplo: Uma companhia de seguros cria um repositório online de fácil acesso onde todos os funcionários podem consultar as políticas de governança de dados. Isso inclui fluxos de trabalho detalhados para a entrada de novos dados e como esses dados devem ser categorizados e protegidos.

ii) Ferramentas de Monitoramento: Utilize ferramentas de monitoramento e compliance que possam rastrear a conformidade com as políticas em tempo real e gerar alertas para qualquer desvio.

· Exemplo: Uma empresa de e-commerce usa uma ferramenta de compliance, como o Varonis, para monitorar automaticamente o acesso aos dados dos clientes, garantindo que apenas pessoal autorizado possa ver informações sensíveis. Se ocorrer um acesso não autorizado, a ferramenta envia um alerta imediato para a equipe de segurança.

iii) Engajamento de Stakeholders: Promova o envolvimento dos principais stakeholders desde o início, para garantir que as políticas sejam compreendidas e aceitas em toda a organização.

· Exemplo: Um hospital envolve médicos, enfermeiros e administradores na criação de políticas de governança de dados, assegurando que as necessidades e preocupações de todos sejam levadas em conta. Isso garante que as políticas sejam práticas e aceitas por toda a organização.

Uma governança de dados eficaz depende da definição clara das responsabilidades de todos os envolvidos:

• Data Owners: Responsáveis pela precisão, consistência e segurança dos dados em suas áreas de atuação.

• Data Stewards: Garantem que os processos operacionais de gestão de dados estejam em conformidade com as políticas e padrões da organização.

• Data Managers: Supervisionam a integridade dos dados, controlam o acesso e auditam os processos para garantir a conformidade.

• Data Quality Board: Um comitê estratégico responsável por tomar decisões baseadas em dados e garantir que as políticas de governança estejam alinhadas com os objetivos da organização.

O framework de governança de dados proposto no artigo[1] pode ser dividida em quatro camadas principais, conforme a Figura 1:

Figura 1 - Framework de Governança de Dados

Fonte: Identifying Principles and Ownership of Data Governance Framework for Higher Education Institution

• Camada de Suporte de Serviços: Onde os Data Owners e Data Stewards gerenciam a coleta, armazenamento e atualização dos dados.

• Camada de Execução: Onde os Data Managers transformam os dados em informações acionáveis por meio de análises e relatórios.

• Camada de Planejamento Estratégico: Onde o Data Quality Board toma decisões estratégicas e alinha as práticas de dados com os objetivos organizacionais.

• Camada de Monitoramento: Que garante a conformidade contínua e a eficácia das políticas de governança de dados.

Dentre os desafios que podemos analisar neste cenário, quero destacar 2 (dois):

1) Colaboração entre TI e Negócios

💡 Como Superar a barreira que limita a responsabilidade dos dados à TI?

i) Workshops e Treinamentos Conjuntos: Realize workshops e sessões de treinamento que envolvam tanto as equipes de TI quanto as áreas de negócios para promover uma compreensão mútua e colaboração.

· Exemplo: Uma empresa de logística organiza workshops conjuntos entre TI e os departamentos de operações para explorar como os dados de rastreamento de entregas podem ser melhor usados para melhorar a eficiência logística. Isso resulta em novos dashboards que combinam insights técnicos com necessidades operacionais.

ii) Projetos-Piloto Interdisciplinares: Inicie projetos-piloto que exijam a colaboração entre TI e as áreas de negócios, permitindo que ambas as partes trabalhem juntas para alcançar objetivos comuns.

· Exemplo: Um banco lança um projeto-piloto para integrar dados de marketing e dados financeiros. As equipes de TI e marketing colaboram para criar um modelo que preveja quais produtos financeiros são mais adequados para diferentes segmentos de clientes, resultando em campanhas de marketing mais eficazes.

iii) Definição Clara de Papéis e Responsabilidades: Certifique-se de que os papéis e responsabilidades relacionados aos dados sejam claramente definidos e entendidos por todos, evitando áreas cinzentas e duplicações de funções.

· Exemplo: Uma empresa de tecnologia estabelece um documento claro de responsabilidades, onde TI é responsável por manter a integridade dos sistemas de dados, enquanto os departamentos de vendas e finanças são responsáveis pela precisão dos dados que inserem. Isso evita confusões e duplicidades na gestão dos dados.

2) Monitoramento Contínuo e Adaptação

💡 Garantir a conformidade contínua e a eficácia das políticas de governança de dados.

i) Feedback Regular: Estabeleça canais de feedback regulares onde os usuários possam reportar problemas ou sugestões sobre a governança de dados.

· Exemplo: Uma empresa de logística quer garantir que seus sistemas de dados estejam funcionando de maneira eficiente. Foi estabelecida uma linha direta de comunicação onde os funcionários podem reportar quaisquer problemas de dados ou sugestões de melhoria, garantindo que a governança de dados seja adaptada continuamente às necessidades da organização.

ii) Revisões Periódicas: Realize revisões periódicas das políticas e práticas de governança de dados para ajustá-las conforme necessário, à medida que a organização e o ambiente externo evoluem.

· Exemplo: Uma empresa de software precisa garantir que suas práticas de governança de dados evoluam com as mudanças no mercado. Foram institucionalizadas revisões anuais das políticas de governança de dados para assegurar que estejam atualizadas com as melhores práticas e regulamentações do mercado.

iii) Auditorias e Relatórios de Conformidade: Conduza auditorias regulares e exija relatórios de conformidade que possam ser revisados pelo Data Quality Board ou por outros órgãos de governança relevantes.

· Exemplo: Uma empresa do setor financeiro precisa garantir conformidade regulatória contínua. As auditorias trimestrais são realizadas, e relatórios de conformidade são revisados pelo Data Quality Board para garantir que todas as práticas de governança de dados estejam em conformidade com os regulamentos financeiros.

Conclusão

Implementar uma governança de dados eficaz pode ser o diferencial que coloca uma organização à frente de seus concorrentes. Ao adotar uma abordagem estruturada e alinhada com os objetivos estratégicos, as empresas podem transformar seus dados em um ativo poderoso que impulsiona a tomada de decisões e promove o sucesso organizacional.

Se você está envolvido na gestão de dados ou na governança em sua organização, recomendo fortemente a consideração das práticas propostas por este framework. Vamos juntos transformar a maneira como gerenciamos os dados e, consequentemente, o futuro de nossas organizações.

[1] HANAPIAH, N. M.; IAHAD, N. A.; BAHARI, M. Identifying Principles and Ownership of Data Governance Framework for Higher Education Institution. International Conference on Research and Innovation in Information Systems, ICRIIS. Anais...IEEE Computer Society, 2021.