Governança de Dados

O DMBOK (DAMA-DMBOK, 2017) define Governança de Dados (GD) como a execução de autoridade, controle e tomada de decisão compartilhada (planejamento, monitoramento e fiscalização) sobre o gerenciamento de ativos de dados, com os seguintes objetivos:

  • Possibilitar que uma organização gerencie seus dados como um ativo;
  • Definir, aprovar, comunicar e implementar princípios, políticas, procedimentos, métricas, ferramentas e responsabilidades no gerenciamento de dados;
  • Monitorar e orientar sobre a conformidade com as políticas, quanto ao uso de dados e quanto às atividades de gerenciamento de dados.

Neste mesmo sentido, Barbieri (2019) define Governança de Dados como um conjunto de práticas, dispostas em um framework, com o objetivo de organizar o uso e o controle adequado dos dados como um ativo organizacional. 

O DAMA-DMBOK (2017) afirma que dados e informações são ativos, visto que são ou podem criar valor para a organização. No entanto, ao mesmo tempo que podem cirar valor, trazem riscos (vazamentos de dados, tomadas de decisões erradas devido a problemas de interpretação ou inconsistências, etc.). O DAMA-DMBOK (2017) complementa que governar dados exige um programa contínuo focado em assegurar que a organização obtenha valor a partir dos seus dados, minimizando os riscos associados aos mesmos. Neste sentido, a Governança de Dados fornece princípios, políticas, procedimentos, estrutura operacional, métricas e vigilância.

A Governança de Dados fornece a orientação e o contexto de negócios necessários para que as atividades de gerenciamento de dados estejam alinhadas com os objetivos organizacionais, de modo que a organização obtenha valor a partir dos seus dados.

Relação entre Governanças

A Governança de Dados surgiu a partir do termo raiz “Governança”, extraído do contexto maior “Governança Corporativa”. A Governança de Dados tangencia pontos da Governança de TI, focando em princípios de organização e controle sobre os insumos de dados, essenciais para a produção de informação e conhecimento (BARBIERI, 2019).

De acordo com Barbieri (2019), os dados não podem mais ficar restritos à esfera da tecnologia da informação, mas sim, devem ser considerados insumos de negócio, um ativo organizacional. Para tal, as organizações devem definir objetivos organizacionais e processos institucionalizados, que devem ser implementados dentro de um equilíbrio fundamental entre tecnologia da informação e área de negócios. A Figura 1 ilustra as relações entre Governança Corporativa, Governança de Dados e Governança de TI.

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Figura 1: Relações entre Governança Corporativa, Governança de Dados e Governança de TI. Fonte: Adaptado de BARBIERI (2019).

Frameworks para Definição dos Componentes da Governança de Dados

Alguns frameworks sugerem o conceito e a forma de implementação da Governança de Dados em uma organização. Barbieri (2019) destaca os seguintes: (a) Framework de Governança de Dados - 5W2H; (b) Framework de Governança de Dados - IBM; (c) EDM (Enterprise Data Management Council) e DCAM (Data Management Capacity Assessment Model); (d) Modelo Data Management Maturity (DMM) do CMMI institute; e (f) Gestão, Governança e Gerência de Dados: DAMA DMBOk V2.

Segundo Barbieri (2019), todos os frameworks supracitados mostram alguns caminhos comuns, mas, o DAMA DMBOK V2 mostra-se acima dos demais. Sendo, portanto, a referência mais indicada na implementação e execução de programas de gestão e Governança de Dados.

Foco e Escopo

O foco e o escopo de um programa de GD depende das necessidades de cada organização, mas a maioria dos programas incluem (DAMA-DMBOK, 2017):

  • Estratégias: Definindo, comunicando e conduzindo a execução da Estratégia de Dados e Estratégia de Governança de Dados;
  • Políticas: Definindo e aplicando políticas relacionadas ao gerenciamento, acesso, uso, segurança e qualidade de dados e metadados;
  • Padrões e qualidade: Definindo e aplicando padrões de qualidade e arquitetura de dados;
  • Supervisão: Provendo meios para monitoramento, auditoria e correção nas principais áreas de qualidade, política e curadoria de dados;
  • Conformidade: Assegurando que a organização possa alcançar requisitos de conformidade regulatória (compliance)  relacionados a dados;
  • Gerenciamento de dúvidas e problemas: Identificando, definindo, escalando e resolvendo problemas e dúvidas relacionados à segurança de dados, acesso a dados, qualidade de dados, conformidade regulatória, propriedade de dados, política, padrões, terminologia ou procedimentos de governança de dados;
  • Gerenciamento de projetos de dados: Patrocinando os esforços para melhoria das práticas de gerenciamento de dados;
  • Valoração de ativos de dados: Definindo padrões e processos para definição consistente de valor comercial para ativos de dados.

Para comprir tais objetivos, um programa de Governança de Dados precisará desenvolver políticas e procedimentos, cultivar práticas de curadoria de dados (stewardship) em diferentes níveis da organização, e envolver-se em esforços de gerenciamento de mudanças organizacionais que comunicam ativamente à organização os benefícios da GD aprimorada e os comportamentos necessários para gerenciar, com sucesso, os dados como um ativo.

É importante destacar que a Governança de Dados não é um fim em si mesma. Ela precisa alinhar-se diretamente às estratégias organizacionais. Quanto mais claramente a GD auxiliar na resolução dos problemas organizacionais, maior a probabilidade das pessoas mudarem comportamentos e adotarem práticas de governança.

Assim como um auditor controla processos financeiros mas não executa a gestão financeira, a Governança de Dados deve garantir que os dados sejam gerenciados adequadamente sem executar diretamente o gerenciamento (Figura 2). Deste modo, a Governança de Dados representa uma separação inerente de dever entre a supervisão e a execução.

image-1648216231647.pngFigura 2: Governança de Dados e Gerenciamento de Dados. Fonte: (DAMA-DMBOK, 2017)

 

No framework de Gestão de Dados DAMA-DMBOK2 (Figura 3), a Governança de Dados está posicionada no centro das demais Áreas de Conhecimento, trazendo consistência e equilíbrio entre as áreas por meio do supervisionamento e do direcionamento das atividades de gerenciamento de dados. Deste modo, a responsabilidade sobre a GD é compartilhada entre os curadores de dados de negócio (business data stewards) e a área técnica de gerenciamento de dados (DAMA-DMBOK, 2017).

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Figura 3: DAMA-DMBOK2 Data Management Framework (The DAMA Wheel) -- Framework de Gestão de Dados DAMA-DMBOK2. Fonte: (DAMA-DMBOK, 2017).

A Governança de Dados, além de ser uma área de conhecimento, reside também dentro de cada outra área de conhecimento, com olhar específico de controle sobre aquela gerência. Por exemplo, dentro da área de conhecimento Integração e Interoperabilidade de Dados (Data Integration & Interoperability), a Governança de Dados deverá estender sua visão para acordos de compartilhamento de dados, linhagem de dados e métricas de integração (BARBIERI, 2019).

Cultura Organizacional

As organizações se esforçam cada vez mais para tornarem-se orientadas por dados (data-driven), considerando proativamente os requisitos de dados como parte do desenvolvimento de estratégias, planejamento de programas e implementação de tecnologias. No entanto, fazer isso muitas vezes envolve desafios culturais significativos. Conforme afirmado no DAMA-DMBOK (2017), a cultura de uma organização pode inviabilizar qualquer estratégia de dados. Deste modo, os esforços de Governança de Dados precisam incluir um componente de mudança cultural, apoiado por uma liderança forte.

Neste sentido, o DAMA-DMBOK (2017) afirma que, para a maioria das organizações, a mudança cultural é o maior desafio para o sucesso de programas de gestão e governança de dados. Considerando que um dos princípios fundamentais da gestão de mudanças é que a mudança organizacional exige mudança individual, e que programas de gestão e governança de dados exigem mudança cultural, o gerenciamento formal de mudanças torna-se necessário para o sucesso destes programas.

Ferramentas

O DAMA-DMBOK (2017) afirma que a Governança de Dados é fundamentalmente sobre o comportamento organizacional. Ou seja, este não é um problema que pode ser solucionado apenas com tecnologia. Deste modo, antes de escolher uma ferramenta para uma função específica, como por exemplo uma solução tecnológica para gerenciamento do glossário de negócios -- ferramenta central na Governança de Dados --, a organização precisa definir suas metas e requisitos gerais de governança, com o objetivo de estabelecer o seu conjunto de ferramentas. Estas ferramentas devem ser avaliadas em suas capacidades e funcionalidades, no intuito de evitar sobreposição indesejada de funcionalidades e recursos. Algo que pode trazer desorganização e interferir negativamente  no processo de implantação do programa de GD.

Implementação e Estabelecimento

De acordo com Barbieri (2019), uma das principais ações para a implementação da Governança de Dados constitui a definição formal de uma estrutura corporativa, composta por elementos de negócios e de TI, regida por políticas amplas de dados. Deve-se buscar constantemente a conscientização organizacional de que dados não devem mais ser vistos como produtos colaterais da execução de processos.

O processo de implementação da Governança de Dados não é trivial, diante disso, Barbieri (2019) sugere buscar modificações culturais gradativas, de modo a alcançar patamares crescentes de maturidade. Uma das formas mais comuns de adoção da GD é por meio de projetos especiais de dados (projeto estruturante, de extrema importância organizacional). Projetos de Business Intelligence, de qualidade, Gerência de Dados Mestres e LGPD estão entre os tipos mais usuais de projetos com esta finalidade. Tais projetos, cada vez mais, percebem que de nada adianta o investimento em novas plataformas de dados, caso estes não estejam devidamente “governandos”.

Neste mesmo sentido, o DAMA-DMBOK (2017) afirma que a Governança de Dados deve ser implementada de modo incremental, dentro de um contexto estratégico maior de negócios e gestão de dados. Portanto, os objetivos globais devem ser mantidos em evidência enquanto as peças da GD são colocadas no lugar.

Barbieri (2019) salienta que dados "governados" não significa apenas a resolução física de duplicatas ou de conflitos de hierarquias semânticas, por exemplo, mas também a definição clara dos papéis de curadores de dados (data stewards) e de responsáveis pelos dados (data owners), que serão as referências responsáveis por aquele ativo específico dentro do contexto organizacional. Tudo isso orientado por políticas, padrões e processos, definidos e aprovados sob uma estrutura de governança.