O que é governança de dados?
Em um recente webinar, Aaren Stubberfield, Data Scientist da Microsoft, explicou como a governança de dados viabiliza a escalabilidade da ciência de dados, começando pela pergunta básica: o que é governança de dados?
Governança de dados, conforme definida pela Data Management Association (DAMA), é o exercício de autoridade e controle (planejamento, monitoramento e aplicação) sobre a gestão dos ativos de dados.
(1) Planejamento: criação de regras às quais os conjuntos de dados precisam se adequar (por exemplo, padronização de formato de campos de data, como YYYY-MM-DD)
(2) Monitoramento: medição da conformidade com as regras definidas na fase de Planejamento (por exemplo, acompanhar o percentual de campos de "Data" com valores ausentes)
(3) Aplicação: ações de remediação em caso de violação das regras de dados (por exemplo, ação corretiva imediata se forem encontradas grandes discrepâncias em campos críticos como número de seguridade social)
Embora existam diferentes frameworks de governança de dados, todos giram em torno dos mesmos elementos-chave: pessoas (isto é, data stewards e stakeholders responsáveis pelos programas de governança), processos (políticas e procedimentos de dados que compõem as regras às quais os conjuntos de dados devem se adequar), os próprios conjuntos de dados e ferramentas (tecnologia e infraestrutura que permitem monitorar e aplicar as políticas).
Por que a governança de dados é importante?
Para que os dados sejam úteis como um ativo estratégico, eles precisam ser mantidos em conformidade, limpos e acessíveis por meio de procedimentos formais e com definição clara de responsabilidades. A governança de dados tem como objetivo estabelecer métodos, processos e papéis que permitam às organizações garantir qualidade, compliance e usabilidade dos dados.
Qualidade de dados é fundamental para a democratização da ciência de dados porque a confiança organizacional nos dados é crucial. Assim como consumidores não compram ou usam produtos de varejistas em que não confiam, stakeholders de negócio e profissionais de dados hesitam em usar dados (ou insights gerados a partir deles) na tomada de decisão se não confiarem nessas informações.
No fim do dia, as empresas mais bem-sucedidas são as que conseguem gerenciar dados como um ativo confiável e combinam as melhores capacidades de ciência de dados com a melhor qualidade de dados.
Como é a boa qualidade de dados?
Programas de governança garantem a escalabilidade e a manutenção da qualidade dos dados, mas como reconhecer uma boa qualidade de dados? A Atlan resumiu bem em sete características:
- Precisos
- Disponíveis e acessíveis
- Completos
- Relevantes e confiáveis
- Oportunos
- Com o grau certo de granularidade
- Que apoiam a tomada de decisão
Quais são os benefícios da governança de dados?
Quando bem implementado, um framework sólido de governança de dados ajuda as empresas a colher diversos benefícios importantes:
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Linguagem comum de dados - Uma terminologia comum em métricas e conjuntos de dados cria uma linguagem de dados compartilhada e consistente, fácil de usar e entender em toda a organização.
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Mais confiança na qualidade dos dados - A qualidade aprimorada, fruto de uma boa governança, aumenta a confiança nos dados e em sua documentação, levando a um uso maior dos dados nas decisões.
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Maior reutilização de dados - A governança promove padronização e mapeamento de dados corporativos. Isso eleva a eficiência com a reutilização de dados entre diferentes áreas de negócio e diversos casos de uso.
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Mecanismos melhores de gestão de dados - Controles centrais estabelecem políticas e regras claras que orientam boas práticas e códigos de conduta no uso de dados. Isso oferece uma visão panorâmica para o gerenciamento consistente de áreas-chave como compliance e segurança, além de reduzir custos gerais de gestão de dados.
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Compliance em escala - Um programa robusto de governança de dados assegura que as organizações permaneçam em conformidade com regulamentações (por exemplo, a California Consumer Privacy Act (CCPA) e o General Data Protection Regulation (GDPR)) relacionadas à privacidade e confidencialidade de dados pessoais.
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Fonte única da verdade - A governança facilita a integração de diferentes fontes, eliminando silos de dados. Isso estabelece uma fonte única, consistente e completa de perfis de clientes (ou de outras entidades-chave) sobre a qual os stakeholders concordam para tomar decisões mais alinhadas.
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Mais agilidade com a democratização de dados - A alta qualidade gerada pela boa governança torna os dados prontamente disponíveis até para áreas não técnicas atingirem seus objetivos. Essa democratização permite que as áreas de negócio sejam mais ágeis com analytics de autoatendimento.
Todos esses benefícios permitem reduzir custos com mais eficiência, minimizar riscos com o uso responsável dos dados, manter a conformidade regulatória e maximizar o desempenho do negócio por meio do uso consistente de decisões orientadas por dados.
Como operacionalizar a governança de dados?
Um estudo da KPMG apontou que apenas 35% dos líderes de dados confiam nos próprios dados, enquanto uma pesquisa da Gartner revelou que impressionantes 42% dos líderes de dados não avaliam nem monitoram as estruturas de governança de dados de suas empresas.
Isso mostra que muitas organizações ainda estão atrasadas em suas jornadas de qualidade de dados. No webinar, Aaren destacou várias boas práticas para começar a colocar a governança de dados em operação.
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Comece pelas pessoas certas - Uma governança bem-sucedida se apoia na agenda definida pelas pessoas certas. É essencial recrutar os melhores talentos e os stakeholders-chave para formar o time central que conduzirá a implementação.
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Acompanhe suas métricas - Métricas de qualidade de dados precisam ser definidas e monitoradas desde o início para acompanhar o progresso e o valor dos sistemas de governança. Exemplos: percentual de conclusão do glossário de dados e percentual de contatos com dados completos, válidos e precisos.
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Comunicação é tudo - O apoio contínuo aos programas de governança depende da comunicação frequente e construtiva de conquistas, desafios e avanços aos principais stakeholders de negócio.
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Pense no longo prazo - Implementar um programa de governança é um investimento contínuo que exige consistência. Encare a operacionalização como um processo iterativo de melhoria contínua, e não como uma iniciativa pontual.
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Invista em ferramentas de governança - O volume crescente de dados torna impossível realizar a governança manualmente. As ferramentas de governança entram como viabilizadoras da automação das operações e dos esforços de data stewardship.
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Evite começar do zero - Há muitos recursos com casos de sucesso, frameworks e exemplos de governança eficaz, então não é preciso partir do zero. Por exemplo, DAMA, EDM Council e PwC oferecem frameworks que podem ser aproveitados e adaptados pelas organizações.
Exemplo de framework abrangente de governança de dados | Fonte: PwC
Construindo o business case
Para impulsionar mudanças de longo prazo e conquistar o patrocínio executivo para iniciativas de governança de dados, é importante apresentar um business case sólido aos stakeholders para manter o apoio da liderança. Comece identificando os pontos de dor em que a baixa qualidade de dados é o problema. Por exemplo, dados de contato de clientes incompletos podem estar causando perda significativa de oportunidades de venda.
A partir daí, destaque e comunique claramente os benefícios de negócio (por exemplo, aumento de receita, melhoria da experiência do cliente etc.) decorrentes da melhora na qualidade dos dados trazida pela governança.
Competências em dados viabilizam a governança de dados
Um estudo da BCG mostrou que mais de 60% das empresas avaliaram suas capacidades de governança como "subdesenvolvidas", o que as impede de alavancar analytics avançado no negócio. Isso evidencia vários desafios para uma implementação bem-sucedida de governança: representação insuficiente de data stewards, atribuição desalinhada de responsabilidades e baixa prioridade organizacional.
Um tema comum nesses desafios é que as pessoas estão no centro da transformação. Para atingir os resultados de governança, é preciso capacitar o time com as competências certas para executar as tarefas envolvidas. Para viabilizar a governança, as organizações devem investir na capacitação do time em diversas habilidades de dados: de letramento em dados a limpeza, exploração e muito mais.
No fim, a governança de dados é um trabalho em equipe, sustentado por uma linguagem comum de dados em toda a empresa.
