Além do gerenciamento: a estratégia essencial da governança de dados

Todo indivíduo ou organização que se preze entende que tomar decisões é algo natural e tomar decisões inteligentes é o que a maioria das pessoas buscam. Porém, a correta tomada de decisão vem apenas quando temos conhecimento sobre o que estamos decidindo e isso se constrói sobre informações.

Esse entendimento tem se tornado cada vez mais comum nas organizações nos últimos anos, muito pelo fenômeno do Bigdata e todas tecnologias que o cercam.

Junto dessa enxurrada de tecnologias surgem os desafios de gerenciamento e governança.

O que é governança de dados?

A governança de dados é um conjunto abrangente de práticas e procedimentos que proporcionam uma estrutura formal para gerenciar e controlar os dados de uma organização de maneira eficaz, eficiente e em conformidade com as políticas internas e regulamentações externas. Ela engloba aspectos como a definição de políticas, atribuição de responsabilidades, o estabelecimento de processos de gerenciamento de dados, e a implementação de padrões e métricas para garantir a qualidade, integridade, segurança e acessibilidade dos dados. A governança de dados também se preocupa em assegurar que os dados sejam usados de maneira ética e legal, alinhando o gerenciamento de dados com os objetivos estratégicos da organização.

Já o gerenciamento de dados trata de aspectos mais técnicos e operacionais, focando no manuseio efetivo dos dados dentro da organização. Ele abrange atividades como coleta, armazenamento, limpeza, integração, processamento e análise de dados. Sendo assim, a governança de dados define as políticas e diretrizes, enquanto o gerenciamento de dados lida com a execução prática dessas diretrizes.

Portanto, a principal diferença entre a governança e o gerenciamento de dados reside no escopo e na abordagem: a governança é estratégica e normativa, estabelecendo como os dados devem ser tratados, enquanto o gerenciamento é tático e técnico, focando em como os dados são efetivamente tratados. A governança de dados assegura que haja estratégias e políticas em vigor para o uso de dados, enquanto o gerenciamento de dados lida com a implementação prática dessas estratégias e políticas.

Na minha visão a governança de dados é uma estratégia essencial nas organizações por 7 razões:

1. Garantia de conformidade e redução de riscos: com o aumento das regulamentações sobre privacidade e uso de dados, como a General Data Protection Regulation - GDPR na Europa e a Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD no Brasil, ela ajuda as organizações a cumprir com as leis, evitando penalidades e riscos legais, estabelecendo padrões e políticas para o manuseio de dados, assegurando que a organização esteja em conformidade com as regulamentações pertinentes.

2. Melhoria na qualidade e integridade dos dados: a governança de dados promove práticas que melhoram a precisão, consistência e confiabilidade dos dados. Dados de alta qualidade são cruciais para análises precisas e para a tomada de decisões informadas.

3. Eficiência operacional: ao estabelecer processos claros e eficientes para o gerenciamento de dados, a governança de dados ajuda a reduzir redundâncias e otimiza o uso de recursos. Isso leva a uma maior eficiência operacional e redução de custos.

4. Segurança dos dados: a proteção de dados confidenciais é uma preocupação crítica para qualquer organização. A governança de dados estabelece protocolos de segurança para proteger informações contra acessos não autorizados, vazamentos de dados e outras ameaças à segurança.

5. Fortalecimento da confiança e transparência: a transparência nas práticas de gerenciamento de dados ajuda a construir a confiança tanto internamente (entre colaboradores) quanto externamente (com clientes e parceiros). Isso é vital em um cenário onde os consumidores estão cada vez mais conscientes sobre como suas informações são utilizadas.

6. Alinhamento estratégico: a governança de dados assegura que o uso de dados esteja alinhado com os objetivos estratégicos da organização. Ela permite que os dados sejam utilizados de forma estratégica para impulsionar o crescimento, a inovação e o desempenho competitivo.

7. Promoção de uma cultura data-driven: uma efetiva governança de dados promove uma cultura orientada por dados, onde as decisões são baseadas em evidências claras e análises robustas. Isso é fundamental para organizações que desejam ser ágeis e adaptáveis em um ambiente de negócios dinâmico.

Em resumo, a governança de dados não é apenas uma necessidade operacional e legal, mas também uma vantagem estratégica, permitindo que as organizações maximizem o valor de seus dados, minimizem riscos e capitalizem sobre oportunidades em um cenário empresarial cada vez mais orientado por dados.

História

O conceito de governança de dados reflete as mudanças na maneira como as organizações percebem e utilizam os dados, e a forma como o vemos hoje é resultado de um processo evolutivo que teve início no século passado.

Início e contexto precoce

Décadas de 1960 e 1970: nesta era, o foco principal estava no armazenamento e processamento básico de dados, principalmente devido ao surgimento dos primeiros computadores e sistemas de banco de dados. A governança de dados, como a conhecemos hoje, ainda não era uma preocupação principal.

Década de 1980: com a disseminação dos computadores pessoais e o advento das tecnologias de banco de dados relacionais, as organizações começaram a reconhecer a importância do gerenciamento de dados. No entanto, a ênfase ainda estava mais na eficiência operacional do que na governança.

Desenvolvimento do conceito

Década de 1990: Este período marcou o início da conscientização sobre a qualidade dos dados e a governança. As organizações começaram a entender que dados desorganizados ou de baixa qualidade poderiam levar a decisões empresariais pobres. Surgiram os primeiros frameworks e práticas de governança de dados.

Início dos anos 2000: a era da Internet e do comércio eletrônico trouxe um aumento exponencial na quantidade de dados disponíveis. As organizações começaram a enfrentar desafios significativos relacionados à segurança, privacidade e integridade dos dados, impulsionando a necessidade de práticas de governança de dados mais robustas.

Maturidade e conformidade regulamentar

Final dos anos 2000 e início dos anos 2010: a governança de dados evoluiu de um foco na qualidade dos dados para incluir aspectos de conformidade e risco. Leis e regulamentos como Sarbanes-Oxley nos EUA e regulamentos semelhantes em outras partes do mundo forçaram as organizações a adotar práticas de governança mais estritas.

Meio dos anos 2010 em diante: com a entrada em vigor de regulamentações rigorosas como o GDPR na União Europeia e a LGPD no Brasil, a governança de dados se tornou uma prioridade estratégica. As organizações passaram a reconhecer que uma governança de dados eficaz pode ser um diferencial competitivo, além de ser crucial para a conformidade regulatória.

Atualidade e olhando para o futuro

Hoje: vivemos na era do Big data, IA e aprendizado de máquina, onde a governança de dados se tornou fundamental. Ela não é apenas uma necessidade para a conformidade e proteção de dados, mas também uma peça chave na estratégia de negócios, impulsionando a inovação e mantendo a competitividade.

Futuro: vejo que a governança de dados continuará a evoluir, com foco crescente na ética dos dados e na gestão de dados em ambientes cada vez mais complexos e orientados por IA.

Assim, a governança de dados saiu de uma prática quase inexistente há algumas décadas e se transformou em uma parte vital da estratégia das organizações, moldada tanto por avanços tecnológicos quanto por mudanças no ambiente regulatório e nas expectativas sociais.

Componentes chave da governança de dados

A governança de dados possui alguns componentes chave que são cruciais para estabelecermos uma estrutura eficaz e eficiente para o gerenciamento de dados dentro de uma organização. Listo a seguir, os componentes e suas funções.

1. Políticas e procedimentos: tem por objetivo o estabelecimento de regras claras e diretrizes para o manuseio, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados. Define também, procedimentos para assegurar a conformidade com as políticas que estabelece e as métricas para a gestão dessas políticas. Ex: política para coleta de dados pessoais, indicadores de acesso a dados por terceiros, procedimento para compartilhamento de dados de endereço de colaboradores, política de acesso a dados financeiros de faturamento por funcionários, indicadores de acesso a esses dados, entre outras.

2. Padrões de dados: define normas para garantir a consistência e qualidade dos dados, como padrões para formatos de dados, nomenclaturas e estruturas de dados. Ex.: padrão de formatação de endereço, telefone, padrão de formato de campo vazio, padrão para a nomenclatura de campos, padronização para tipo de dados etc;

3. Gerenciamento de metadados: os metadados são os dados dos dados. A gestão de metadados rege o gerenciamento da documentação sobre a origem, formato, uso, acesso e catálogo dos dados. Os metadados ajudam na localização, compreensão e confiança nos dados. Ex.: onde estão localizados, qual formato, última atualização etc.

4. Qualidade de dados: estipula processos para assegurar os parâmetros de qualidade de dados como: acurácia, completude, conformidade, pontualidade, consistência e integridade. Inclui a validação, limpeza e enriquecimento de dados e definição de métricas para esses parâmetros. Ex.: processos que validam a completude durante a coleta, qual o limite mínimo de dados faltantes para considerar um pipeline como não executado, etc.

5. Segurança de dados: estabelece a medidas para proteger os dados contra acessos não autorizados, perdas ou corrupção. Inclui criptografia, controle de acesso e auditorias de segurança. Ex.: políticas para a criação de grupos de acesso, revisão e revogação de acesso etc.

6. Arquitetura de dados: define a estruturação do modo como os dados são armazenados, acessados e gerenciados, inclui o design de sistemas de banco de dados, integrações de dados, data warehouses, data lakes e os demais repositórios de dados/conteúdo que possam vir a surgir. Ex.: definição de pipeline de dados de vendas, data mart de RH etc.

7. Conformidade e risco: visa o monitoramento e garantia de que os dados estejam em conformidade com leis e regulamentos aplicáveis. Faz a gestão dos riscos associados ao manuseio dos dados. Ex: auditoria dos pipelines de dados, dos repositórios, acompanhamento das métricas definidas, etc.

8. Stakeholders e responsabilidades: estabelecimento de forma clara de quem é responsável por diferentes aspectos da governança de dados. Envolvimento de partes interessadas em vários níveis da organização. Ex.: garantir que todos os processos, sistemas e dados tenham um dono e um responsável técnico.

9. Auditoria e monitoramento: faz a avaliação contínua da eficácia das práticas de governança de dados., garantindo o monitoramento para identificar e corrigir problemas de governança. Diferentemente do item 7, esse item visa garantir que a própria área de governança está cumprindo suas determinações. Ex.: revisão das políticas definidas, controles internos, acompanhamento das auditorias e métricas definidas etc.

10. Treinamento e conscientização: esse componente visa a criação de programas para educar os colaboradores sobre as práticas de governança de dados e a conscientização sobre a importância e o papel dos dados na organização. Ex.: treinamentos sobre o uso dos catálogos de dados, divulgação das políticas de uso dos dados, dinâmicas para a construção de relatórios entre áreas de negócio, etc.

11. Gestão de mudanças: define estratégias para lidar com mudanças nas práticas de governança de dados, incluindo a adaptação a novas tecnologias e regulamentações. Ex.: processo de atualização de políticas, adequações e ajustes de conduta frente a problemas pontuais.

Estes componentes trabalham juntos para criar um ambiente onde os dados podem ser gerenciados de forma eficaz, segura e alinhada aos objetivos estratégicos da organização. Uma governança de dados eficiente assegura que os dados sejam um ativo valioso e um recurso confiável para a tomada de decisão. 

Benefícios da governança de dados

A governança de dados nas organizações desempenha um papel fundamental em vários aspectos. Primeiramente, ela melhora significativamente a qualidade dos dados. Ao assegurar dados precisos, consistentes e confiáveis, a governança de dados facilita uma tomada de decisão mais informada e baseada em evidências. Isso é crucial para reduzir riscos e melhorar o desempenho geral da empresa. Além disso, uma governança de dados eficaz garante a conformidade com regulamentações de proteção de dados e privacidade, como GDPR e LGPD. Isso é vital para evitar penalidades financeiras e danos à reputação, além de fortalecer a segurança dos dados, protegendo informações sensíveis de vazamentos e ataques cibernéticos. Por fim, a governança de dados contribui para uma maior eficiência operacional e redução de custos. Ela otimiza o uso e gerenciamento de recursos de dados, eliminando redundâncias e aprimorando processos. Isso não apenas aumenta a eficiência, mas também ajuda a organização a economizar, focando recursos em atividades que realmente agregam valor. Em resumo, a governança de dados não é apenas um aspecto técnico de gerenciamento de dados, mas um elemento estratégico crucial para organizações que buscam usar seus dados de maneira inteligente e responsável.

Desafios na implementação da governança de dados e como superá-los

A implementação da governança de dados em organizações pode enfrentar uma série de desafios, que muitas vezes são complexos e multifacetados. Compreender esses obstáculos e elaborar estratégias eficazes para superá-los é crucial para o sucesso da governança de dados, os mais comuns que encontrei nos projetos que participei foram:

Resistência cultural

Muitas organizações enfrentam resistência interna à mudança, especialmente quando se trata de adotar novas políticas e práticas de governança de dados. Os colaboradores podem estar acostumados a certas formas de trabalhar com dados e podem ver as novas regulamentações como um obstáculo.

Estratégia de superação: promover uma cultura orientada por dados através de programas de treinamento e conscientização pode ajudar. É importante comunicar claramente os benefícios da governança de dados e envolver os colaboradores no processo de mudança.

Falta de compreensão ou conhecimento especializado

A complexidade dos dados e a necessidade de conhecimento especializado podem ser barreiras significativas. Nem todas as organizações possuem o know-how necessário internamente para implementar efetivamente uma governança de dados.

Estratégia de superação: investir em formação e, se necessário, recorrer a consultores ou especialistas externos pode ser uma solução eficaz. Além disso, construir uma equipe dedicada à governança de dados pode centralizar a expertise necessária.

Desafios técnicos

Os desafios técnicos, como a integração de sistemas legados, a padronização de dados e a segurança da informação, podem ser significativos. Esses problemas são muitas vezes amplificados em organizações com infraestruturas de TI desatualizadas ou dispersas.

Estratégia de superação: realizar um levantamento detalhado da infraestrutura de TI existente e criar um plano de ação para abordar as lacunas técnicas é essencial. Investir em tecnologias modernas de gerenciamento de dados também pode ajudar.

Desafios de conformidade e regulamentação

Manter-se atualizado com as leis e regulamentos de proteção de dados em constante mudança é um desafio contínuo. A conformidade é muitas vezes complexa, especialmente para organizações que operam em múltiplas jurisdições.

Estratégia de superação: manter uma equipe legal especializada em questões de privacidade e proteção de dados e monitorar continuamente as mudanças regulatórias são práticas recomendadas. Além disso, a implementação de sistemas flexíveis que podem se adaptar a novas regulamentações é benéfica.

Alocação de recursos

A governança de dados pode exigir investimentos significativos em termos de tempo, pessoal e finanças. Conseguir o apoio da liderança e alocar os recursos necessários pode ser um desafio.

Estratégia de superação: demonstrando o ROI (retorno sobre o investimento) e o valor a longo prazo da governança de dados para a liderança da organização pode ajudar a garantir o apoio e os recursos necessários.

Dados em silos

Os dados frequentemente existem em silos dentro de uma organização, o que dificulta uma visão holística e a implementação de políticas de governança abrangentes.

Estratégia de Superação: Trabalhar para integrar sistemas e promover uma abordagem unificada para o gerenciamento de dados é crucial. Isso pode incluir a adoção de plataformas centralizadas de gerenciamento de dados.

Superar esses desafios requer um comprometimento com a mudança organizacional, investimento em capacitação e infraestrutura, e uma abordagem estratégica para a integração de sistemas e dados. Com um plano de ação claro e o envolvimento de todos os níveis da organização, é possível implementar uma governança de dados eficaz, que traga benefícios significativos a longo prazo.

Governança de dados na prática

Já discutimos as definições e alguns desafios comuns da Governança de Dados, mas e o que fazemos para começar ou aperfeiçoar o que já temos? Aqui vão algumas dicas:

Tendências emergentes e como elas podem influenciar a governança de dados.

As tendências emergentes no mundo da tecnologia e do gerenciamento de dados estão moldando significativamente a governança de dados. Estas tendências não só trazem novas oportunidades, mas também desafios que influenciam como as organizações gerenciam e protegem suas informações. Algumas das tendências mais impactantes incluem:

Inteligência artificial e Machine Learning

A IA e o machine learning estão sendo cada vez mais integrados nos sistemas de gerenciamento de dados. Eles oferecem métodos avançados para análise de dados, previsões e automação de processos. Isso exige uma governança de dados que não só entenda e regule o uso dessas tecnologias, mas também garanta a qualidade e a ética dos dados utilizados por algoritmos.

Big data e análise de dados em tempo real

Com o crescimento exponencial do Big data, as organizações estão lidando com volumes sem precedentes de informações. A análise de dados em tempo real se torna fundamental para tomar decisões rápidas e informadas. A governança de dados precisa se adaptar para criar mecanismos que habilitam o gerenciamento eficientemente desses grandes volumes e garantir a rapidez e precisão na tomada de decisões.

Privacidade de dados e regulamentações mais rígidas

Com a introdução de leis rigorosas de proteção de dados como o GDPR e a LGPD, as organizações precisam estar mais vigilantes sobre a privacidade dos dados. A governança de dados deve se concentrar não apenas na conformidade com essas regulamentações, mas também na construção de confiança com os consumidores e parceiros através de práticas transparentes e seguras de manuseio de dados.

Cloud computing e armazenamento de dados distribuídos

A migração para a nuvem continua a ser uma tendência dominante. Com dados armazenados em várias plataformas e locais, a governança de dados precisa garantir a segurança, integridade e acessibilidade consistentes, independentemente de onde os dados estão armazenados.

Internet das coisas (IoT)

A IoT está expandindo rapidamente a quantidade de dados gerados por dispositivos conectados. A governança de dados deve se adaptar para lidar com o influxo de dados de IoT, garantindo a segurança e o processamento eficiente dessas novas fontes de dados.

Blockchain para segurança e transparência de dados

O uso do blockchain está emergindo como uma solução potencial para aumentar a segurança e a transparência na governança de dados. Ele oferece um registro imutável de transações e atividades de dados, promovendo maior confiabilidade e integridade.

Data fabric e data mesh

Conceitos como Data Fabric e Data Mesh estão se tornando populares para gerenciar dados em ambientes complexos e distribuídos. Eles facilitam o acesso e compartilhamento de dados em toda a organização, o que requer uma governança de dados robusta para coordenar e proteger esses fluxos de dados.

Ética e responsabilidade em IA e análise de dados:

Com a crescente dependência de sistemas automatizados e algoritmos de IA, surge a necessidade de uma governança de dados focada na ética. Isso envolve garantir que os sistemas de IA sejam justos, transparentes e responsáveis.

Estas tendências estão pressionando as organizações a repensar e evoluir suas estratégias de governança de dados. A capacidade de adaptar-se a essas mudanças, incorporando novas tecnologias e práticas, será crucial para o sucesso no gerenciamento eficaz e seguro de dados no futuro.

O sucesso está na adaptabilidade e aprendizagem contínua

A importância da adaptabilidade e da aprendizagem contínua na governança de dados é crucial no cenário atual, onde a tecnologia de informação evolui rapidamente e o ambiente regulatório e de negócios está em constante mudança. A capacidade de incorporar novas tecnologias rapidamente é fundamental para melhorar a eficiência, segurança e análise de dados, algo essencial diante da evolução tecnológica acelerada. Além disso, com as frequentes mudanças nas regulamentações de privacidade e proteção de dados, as organizações precisam de uma agilidade excepcional para se adaptar e garantir a conformidade, algo que só é possível através da aprendizagem contínua.

À medida que a variedade e complexidade dos dados aumentam, especialmente com o advento do Big Data e da IoT, a adaptabilidade se torna necessária para gerenciar diferentes tipos e fontes de dados eficientemente. Esta adaptabilidade é também uma defesa vital contra as ameaças cibernéticas cada vez mais sofisticadas, garantindo a resiliência necessária para proteger contra riscos emergentes.

No ambiente de mercado competitivo atual, a adaptabilidade na governança de dados permite que as organizações aproveitem rapidamente as oportunidades de mercado e respondam às mudanças nas demandas dos clientes. Manter uma vantagem competitiva exige uma cultura organizacional que valorize os dados e a tomada de decisão baseada neles, algo que é alimentado por uma cultura de aprendizagem contínua.

Por fim, a adaptabilidade e a aprendizagem contínua são fundamentais para a inovação e a melhoria contínua. As organizações que adotam essas abordagens podem refinar continuamente suas práticas de governança de dados, melhorando a qualidade, eficiência e o valor dos dados. Em um ambiente que está sempre mudando, estas qualidades não são apenas essenciais para responder aos desafios atuais, mas também para estar preparado para as oportunidades e desafios do futuro.

Conclusão

A governança de dados emergiu como uma estratégia essencial, transcendendo sua função puramente técnica para se tornar um pilar fundamental nas organizações modernas. No mundo atual, onde o Big Data e as tecnologias relacionadas remodelam o cenário empresarial, a governança de dados não é apenas uma questão de gerenciamento eficiente, mas uma necessidade estratégica que influencia a tomada de decisões, conformidade regulatória, eficiência operacional e segurança dos dados. As organizações que abraçam uma governança de dados robusta estão melhor equipadas para enfrentar os desafios da era digital, alinhar suas práticas de dados com os objetivos estratégicos e fomentar uma cultura orientada por dados.

A governança de dados, portanto, deve ser vista não como um aspecto secundário do gerenciamento de dados, mas como um aspecto estratégico crucial para o sucesso e sustentabilidade de longo prazo de uma organização. Ela oferece um caminho para a inovação responsável, a confiança e transparência, e um alinhamento mais estreito com as expectativas regulatórias e éticas em constante evolução.

Convido vocês a refletirem sobre suas práticas atuais de governança de dados. É hora de avaliar se sua abordagem está alinhada com as últimas tendências e regulamentações e se está contribuindo efetivamente para os objetivos estratégicos da sua organização. Encorajo uma discussão aberta e um compartilhamento de experiências e ideias sobre como a governança de dados pode ser aprimorada e adaptada para enfrentar os desafios emergentes do cenário digital. Compartilhe seus pensamentos, perguntas e experiências nos comentários abaixo ou no LinkedIn. Vamos juntos explorar as melhores práticas e inovações no campo da governança de dados para impulsionar o sucesso em nossas organizações.