Estratégia de Governança de Dados

Por que a estratégia de governança de dados é importante?

Uma forte estratégia de governança de dados leva a dados mais limpos, mais consistentes e, finalmente, mais utilizáveis. Ela permite que as organizações tirem conclusões precisas e tomem decisões de negócios informadas, seguras no conhecimento de que são baseadas em evidências sólidas. 
 
A estratégia ajuda a definir as práticas de gerenciamento de dados da equipe de dados, que se tornam a implementação técnica da governança de dados. Uma estratégia sólida irá quebrar os silos departamentais, tornando os dados mais facilmente disponíveis entre as unidades de negócios em uma linguagem compartilhada. Isso irá promover uma melhor colaboração e permitir que mais valor seja extraído dos dados em toda a empresa. 
 
Uma abordagem robusta de governança permite que as organizações utilizem com confiança seus ativos de dados para obter vantagem competitiva e ganhar a confiança do cliente. Além disso, uma estratégia de governança de dados se concentra em um ou mais desses benefícios operacionais: 
 
Melhoria da produtividade e tomada de decisões mais rápida 
A governança de dados promove a democratização dos dados, garantindo sua precisão, consistência e confiabilidade. Ela ajuda os usuários de dados a encontrar dados de alta qualidade rapidamente, promovendo uma melhor compreensão do significado e do contexto dos dados, levando a uma maior produtividade e agilizando a tomada de decisões. 
 
Aumento da eficiência operacional e redução de custos
Uma governança de dados eficaz permite que as organizações criem uma única fonte de verdade para seu patrimônio de dados, prevenindo a proliferação de dados e silos e reduzindo a duplicação. Isso resulta em maior eficiência, redução de custos e gerenciamento mais fácil dos conceitos de segurança e governança em todo o patrimônio de dados. 
 
Melhoria na colaboração e realização de valor 
Um forte programa de governança de dados estabelece a base para uma melhor colaboração e compartilhamento de dados entre equipes, unidades de negócios e parceiros. Isso ajuda as organizações a promover o compartilhamento de conhecimento e criar uma melhor cultura de dados, levando a uma maior inovação, melhor tomada de decisões e maximizando o valor de seus dados. 
 
Segurança e privacidade aprimoradas 
A governança de dados mitiga riscos de segurança e privacidade implementando controles e processos para prevenir o acesso não autorizado e o uso indevido de dados sensíveis. Ela promove uma cultura de confiança e transparência com as partes interessadas. 
 
Melhor conformidade com regulamentos e padrões 
Uma governança de dados eficaz resulta em melhor conformidade com requisitos regulatórios como HIPAA, FedRAMP, GDPR ou CCPA. Isso protege a reputação da organização, evita possíveis consequências financeiras e legais e aumenta a confiança das partes interessadas.

Passos para criar uma estratégia de governança de dados

Uma estratégia de governança de dados orienta o melhor uso dos dados de uma organização durante todo o ciclo de vida dos dados. Ela leva em conta os objetivos de negócios frente a uma série de considerações operacionais e planeja como as seguintes etapas/tarefas serão alcançadas: 
 
Definir objetivos de governança de dados  
Defina claramente os objetivos e prioridades da estratégia de governança de dados, que, por sua vez, devem estar alinhados com os objetivos gerais de negócios. Por exemplo, um objetivo pode ser melhorar a qualidade dos dados para uma melhor tomada de decisões, que está diretamente ligada ao objetivo organizacional de criação de valor em um mercado competitivo. Um objetivo relacionado pode ser tornar os dados mais acessíveis e acionáveis para melhorar a eficiência e a produtividade para apoiar a conformidade e o relatório para os objetivos de sustentabilidade da organização.

Obtenha a aprovação da equipe executiva sênior e do comitê de governança de dados
Para garantir que um programa de governança de dados seja uniforme em toda a organização, aqueles no topo precisam estar envolvidos e apoiar qualquer iniciativa de governança de dados. É importante destacar os benefícios de uma forte estratégia de governança de dados e enfatizar a importância de colocar processos em torno dela para manter a consistência, em vez de criar silos de informação.  
 
Estabeleça um comitê de governança de dados para criar as políticas e procedimentos relevantes. Uma estratégia de governança de dados só funciona se for adotada por toda a organização. Uma forte estratégia de comunicação pode garantir que todos estejam na mesma página sobre a governança de dados, e que a estratégia seja mantida em todos os departamentos. 
 
Contrate ou treine membros essenciais da equipe 
O apoio executivo é crucial, mas é igualmente importante obter apoio de baixo para cima e a melhor maneira de conseguir isso é melhorando a alfabetização e habilidades de dados de todos os usuários. Identifique os principais stakeholders e papéis para o programa de governança de dados e quem precisará estar envolvido em sua execução, incluindo os proprietários de dados, administradores e gestores de dados responsáveis pelo funcionamento diário dos fluxos de trabalho de governança de dados. A melhoria na alfabetização de dados fornece aos usuários o conhecimento para encontrar e reutilizar dados existentes, reduzindo instâncias duplicadas de relatórios, planilhas e bancos de dados. 

Identifique todas as fontes de dados
A governança eficaz de dados requer conhecimento dos dados que existem dentro de uma organização. É aí que entra um catálogo de dados, que fornece um repositório de metadados centralizado para os ativos de dados de uma organização. Ele atua como um índice pesquisável de todos os dados disponíveis, incluindo informações sobre seu formato, estrutura, localização e uso, fornecendo valor semântico a uma enormidade de informações que, de outra forma, não seriam identificáveis. 
 
Observe quais ativos de dados você possui e quem os supervisiona e use essas informações para começar a construir uma lista de diretório de dados. Quando você terminar, terá uma lista abrangente de ativos de dados, funções e responsabilidades. 
 
Prepare metadados para os dados e organize uma opção de armazenamento de metadados
Uma gestão de metadados forte ajudará a entender as definições de dados dos ativos de informação e melhorará sua localização e usabilidade.  
 
Para governar adequadamente os ativos de dados da empresa, é essencial limpar e organizar os metadados para visualização de dados e engenharia de recursos. A limpeza de dados, a integração de dados e a migração de dados são frequentemente etapas para garantir que os dados estejam em conformidade com a nova estratégia, e quaisquer transformações feitas nos dados daqui para frente devem seguir o novo framework. Também é necessário configurar a arquitetura de dados para armazenar e atualizar os conjuntos de dados de maneira eficiente para gerenciamento, colaboração e análise. O armazenamento de dados inclui os componentes físicos que compõem o armazenamento de dados, bem como os recursos de segurança de dados que o cercam, e os controles de acesso usados para interagir com ele. Uma arquitetura de data lake tem se mostrado mais eficaz para armazenar metadados e construir pipelines de dados escaláveis e confiáveis.  

Estabeleça um meio de distribuição de dados 
Uma sólida estratégia de governança de dados deve incluir um meio seguro e compatível para que todos em sua organização localizem dados e desbloqueiem seu verdadeiro valor. O surgimento de ativos de dados modernos como painéis, modelos de aprendizado de máquina, consultas, bibliotecas e cadernos tornou a descoberta de dados um pilar chave de uma robusta estratégia de governança de dados, assim como a capacidade de compartilhar, colaborar e controlar como os dados sensíveis são acessados e utilizados. Tecnologias de compartilhamento de dados em formato aberto, interoperáveis e multicloud estão se tornando essenciais para facilitar a descoberta e distribuição de conjuntos de dados. 
 
Rastrear a linhagem de dados para o fluxo e uso de dados 
A linhagem de dados é a capacidade de rastrear o ciclo de vida dos dados até sua origem. A capacidade de capturar a linhagem de dados para todas as cargas de trabalho é uma capacidade fundamental para rastrear dados sensíveis para conformidade e para garantir a qualidade dos dados e obter insights sobre como os conjuntos de dados estão sendo usados, e por quem. 
 
Verifique a existência de dados sensíveis no conjunto de dados 
Os metadados podem ser usados para capturar informações detalhadas sobre o conteúdo, estrutura, uso, dependências e permissões de um conjunto de dados. Também pode ser usada para identificar possíveis problemas de qualidade de dados, conformidade e segurança ou privacidade. 
 
Crie um framework de governança  
O framework de governança define processos e tecnologias para implementar uma estratégia de governança de dados com um conjunto de políticas, procedimentos, melhores práticas, requisitos de qualidade de dados, controles de acesso, padrões de conformidade, controles de pesquisa e compartilhamento, linhagem de dados, requisitos de monitoramento e auditoria. 
 
Verifique a conformidade com os requisitos regulatórios relevantes 
Atender aos requisitos de conformidade regulatória é talvez um dos principais impulsionadores das iniciativas de governança de dados. Dependendo do domínio de negócios ou governamental, a conformidade pode ser uma tarefa complexa com um patrimônio de dados fragmentado sem controles para atender aos requisitos de dados únicos de indústrias regulamentadas, que podem incluir como os dados são armazenados, monitorados, registrados e compartilhados. Nos Estados Unidos, os setores de serviços financeiros e educação estão sujeitos à legislação que determina quais tipos de entradas podem ser incluídas no desenvolvimento e treinamento de modelos de IA/ML. 
 
Realize verificações de qualidade de dados  
A qualidade dos dados impacta diretamente a confiabilidade das decisões baseadas em dados e é um aspecto chave da governança de dados. A aplicação de regras de qualidade de dados ajuda a rastrear a linhagem dos dados e acompanhar as mudanças. Para manter uma governança de dados eficaz, as organizações devem priorizar a avaliação dos principais atributos de qualidade dos dados, como precisão, integridade, atualização e conformidade com as regras de qualidade de dados. Tenha uma biblioteca de regras que é gerenciada e versionada centralmente. Atualizar a biblioteca de regras periodicamente com novas regras. 
 
Audite regularmente as permissões e o acesso aos dados para garantir a conformidade 
Ao entender quem tem acesso a quais dados e rastrear o acesso recente, as organizações podem identificar proativamente usuários ou grupos com permissões excessivas e ajustar seu acesso de acordo, minimizando o risco de uso indevido de dados. Ao entender quem tem acesso a quais dados e rastrear o acesso recente, as organizações podem identificar proativamente usuários ou grupos com excesso de privilégios e ajustar seu acesso de acordo, minimizando o risco de uso indevido de dados e mantendo a confiança de seus clientes. 
 
Estabeleça revisões regulares 
Configure um processo para feedback regular de executivos seniores, o comitê de governança de dados, proprietários de dados, administradores de dados e partes interessadas relevantes. Decida como medir o sucesso dos esforços e políticas de governança de dados e considere quem é responsável por medir o sucesso da estratégia de governança de dados.  
 
Comece rastreando a precisão, consistência, completude e instâncias de duplicação dos dados da sua empresa. Acompanhe também o número de pessoas com acesso a um sistema, suas permissões e com que frequência são usadas, prestando atenção especial ao número de usuários de análise, pois isso pode indicar um aumento na alfabetização de dados. 
 
Determine quais métricas você usará para avaliar o sucesso de sua estratégia de governança de dados e monitore-as consistentemente, fazendo alterações quando necessário à medida que as necessidades do seu negócio mudam. 
 
Estabeleça um processo para adaptar constantemente o modelo de governança
Uma estratégia de governança de dados está sempre evoluindo. Com novas demandas de negócios, surgem novos conjuntos de dados que podem exigir diferentes níveis de controle e segurança. Novas tecnologias e papéis técnicos em evolução exigem agilidade na implementação de novas políticas e no lançamento de novas aplicações de dados. Recursos de automação e aprendizado de máquina podem ajudar a otimizar como os proprietários de dados extraem valor dos dados da empresa, simplificando processos em todas as etapas do ciclo de vida dos dados. 
 
Os melhores frameworks de governança de dados se alinham com as necessidades do negócio. À medida que as necessidades de negócios mudam, atualize a estratégia de governança de dados para refletir os novos objetivos. 

Uma abordagem unificada e aberta

Com tudo isso a considerar ao criar uma estratégia de governança de dados, as empresas precisam de uma visão unificada de seus dados e ferramentas que simplifiquem a gestão e a colaboração entre as equipes, como o Databricks Unity Catalog, uma solução de governança aberta para dados e IA integrada à Plataforma de Inteligência de Dados Databricks.  
 
O Catálogo Unity promove a interoperabilidade, simplifica o gerenciamento de acesso e agiliza o processo de integração com uma interface unificada para definir políticas de acesso a dados e ativos de IA e aplicar e auditar consistentemente essas políticas em qualquer plataforma de nuvem ou dados. Aproveite o poder da IA para automatizar o monitoramento, diagnosticar erros e manter a qualidade dos dados e do modelo de ML. 
 
A democratização de dados, análises e IA está no cerne da governança de dados. Trata-se de tornar os dados acessíveis e utilizáveis para todos, sem comprometer a qualidade ou a segurança. Funcionários, clientes e consumidores devem ter total confiança de que suas informações são mantidas de acordo com as regulamentações. Essa combinação de acessibilidade e segurança está no centro da governança de dados.