Governança de Dados

O sucesso de uma organização no mundo atual dependerá de como ela gerencia os seus dados, sendo necessária uma visão muito elaborada. Dados precisam ser gerenciadosvistos como ativos organizacionais,críticos para o sucesso das atividades operacionais e administrativas do negócio, e não como itensmeios colateraistemporários para alcançar resultados, ou mesmo como subprodutos de sistemasprocessos ede processos.negócio (DAMA-DMBOK, 2017). Pode-se dizer que, dentre os insumos corporativos, os dados são aqueles que mais apresentam fluidez, perpassando diversos processos e sofrendo transmutações,transformações, dando origem a outros dados, além de nem sempre possuírem fonte e destino claramente definidos (BARBIERI, 2019).

Definição e Objetivos

AO definição de Governança de DadosDMBOK (GD)DAMA-DMBOK, é2017) ampla, sendo este um conceito em evolução que envolve diversas disciplinas, tendo como foco central a qualidade de dados no sentido mais amplo. De forma resumida, pode-se definirdefine Governança de Dados como sendoo exercício 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 para gerenciamento de dados;
• Monitorar e orientar a conformidade com as políticas, o uso de dados e as atividades de gerenciamento de dados.

Neste mesmo sentido, Barbieri (2019) define Governança de Dados como um conjunto de práticas, dispostas em um framework,framework, com o objetivo de organizar o uso e o controle adequado dos dados como um ativo organizacionalorganizacional. O DAMA-DMBOK (BARBIERI,2017) 2019)afirma que dados e informações são ativos pois eles são ou podem criar valor para a organização.

O DMBOK (2017) complementa que, enquanto o objetivo geral da gestão de dados é assegurar que a organização obtenha valor a partir dos seus dados, a GD foca em como as decisões sobre dados são feitas e como é esperado que pessoas e processos se comportem em relação aos dados (DAMA-DMBOK, 2017).

AGovernar versãodados atualexige doum DMBOKprograma contínuo focado em assegurar que a organização obtenha valor dos seus dados e que os riscos relacionados aos mesmos sejam reduzidos. Para isso, a GD fornece princípios, políticas, processos, framework, métricas e supervisão (DAMA-DMBOK, 2017) define Governança de Dados como o exercício de autoridade e controle (planejamento, monitoramento e execução) sobre o gerenciamento de ativos de dados, tendo como objetivo assegurar que os mesmos sejam gerenciados de modo apropriado, de acordo com as políticas e boas práticas.

A Governança de Dados busca a maturidade da empresa na gerência dos ativos de dados, melhorando a sua valoração, produção, monitoramento do seu uso, segurança, privacidade, ética e aderência a regras de conformidade associadas a eles..

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 das empresas (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.

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

 

Frameworks para a 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; (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. Por este motivo, falaremos um pouco mais sobre ele aqui.

Foco e Escopo

LançadoO emfoco 2017,e o DAMAescopo DMBokde V2um estáprograma estruturadode emGD 17depende capítulos,das sendonecessidades quede 11cada estãoorganização, relacionadosmas àsa 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 de dados e arquitetura de dados;
• Monitoramento: Provendo observações práticas, auditoria e correção nas principais áreas de conhecimento,qualidade, alémpolítica e gerenciamento de outrosdados assuntos(geralmente relacionados,chamado comode éticaadministração no-- tratamentostewardship);
• Conformidade: Assegurando que a organização pode alcançar requisitos de conformidade regulatória (compliance)  relacionados a dados;
• Gerenciamento de problemas: Identificando, definindo, escalando e resolvendo problemas 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;
Big Data & Ciência
• Gerenciamento de Dados; avaliaçãoprojetos de maturidadedados: emPatrocinando gestãoos deesforços dados;para papéis e organização da gestão de dados; e gerência de mudanças na gestão de dados.

  A Figura 2 mostra um diagrama (DAMA Wheel Evolved) que resume o framework DAMA DMBoK v2, com as atividades principais cercadas pelas atividades de uso e atividades do ciclo de vida, contidas dentromelhoria das restrições da governança.

  

  Figura 2: Framework DAMA-DMBok V2 (DAMA Wheel Evolved). Fonte: DAMA-DMBOK (2017).

  As atividades principais (core activities), incluindo Gerência de Metadados (Metadata Management), Gerência da Qualidade de Dados (Data Quality Management) e Definição da Arquitetura (Architeture) estão no centro do framework (DAMA, 2017).

  As atividadespráticas de gerenciamento dode ciclodados;

• Valoração de vida podem ser definidas a partirativos de umadados: perspectivaDefinindo padrões e processos para definição consistente de planejamentovalor (riskcomercial management,para modeling, data design, Reference Data Management) e em uma perspectivaativos de habilitaçãodados.
(Master Data Management, data technology development, data integration and interoperability, data warehousing, and data storage and operations).

APara utilizaçãocomprir dosesses dadosobjetivos, emergeum das atividades de gerenciamento do ciclo de vida: Master data usage, Document and content management, Business Intelligence, Data Science, predictive analytics, data visualization. Muitos deles criam mais dados por meio do aprimoramento e/ou desenvolvimento de insights sobre os dados existentes. Oportunidades para a monetização de dados poderão ser identificados a partir da sua utilização.

As atividadesprograma de Governança de Dados fornecemprecisará desenvolver políticas e procedimentos, cultivar práticas de administração 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.

A Governança de Dados não é um fim em si mesma. Ela precisa se alinhar diretamente com a estratégia organizacional. Quanto mais claramente ela ajudar a resolver os problemas organizacionais, maior a probabilidade das pessoas mudarem comportamentos e adotarem práticas de GD.

Assim como um auditor controla processos financeiros mas não executa a gestão financeira, a Governança de Dados garante 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 contenção,a porexecução.

meio

Figura 2: Governança de estratégiaDados e Gerenciamento de Dados.

 

No framework de Gestão de Dados DAMA-DMBOK2 (Figura 3), a Governança de Dados está posicionada no centro das demais Áreas de Conhecimento, uma vez que é necessária para a consistência e o equilíbrio entre as mesmas. A GD direciona e supervisiona as atividades de gerenciamento de dados das demais Áreas de Conhecimento. Deste modo, a responsabilidade sobre a GD é compartilhada entre os administradores de dados de negócios (strategy),business princípiosdata (principles), política (policystewards) e administração (stewardship). Que possibilitam a consistênciaárea portécnica meiode da classificação e avaliaçãogerenciamento de dados.

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

A função de 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. Isso enriquece as áreas de conhecimento, já sugerindo pontos em que será necessário observar aspectos da Governança. Por exemplo, dentro da área de conhecimento Integração e Interoperabilidade de Dados (Data Integration & Interoperability)Interoperability), a Governança de Dados deverá estender sua visão para acordos de compartilhamento de dados, linhagem de dados e métricas de integração (BARBIERI, 2019).

De acordo com o DAMA-DMBOK (2017), a GD 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.

Cultura Organizacional

Para a maioria das organizações, a mudança cultural é o maior desafio. Um dos princípios fundamentais da gestão de mudanças é que a mudança organizacional requer mudança individual. E quando a Governança de Dados e a gestão de dados exigem mudanças comportamentais significativas, o gerenciamento formal de mudanças é necessário para o sucesso (DAMA-DMBOK, 2017).

As organizações se esforçam cada vez mais para se tornarem 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. Além disso, como a cultura pode inviabilizar qualquer estratégia, os esforços de GD precisam incluir um componente de mudança cultural, apoiado por uma liderança forte.

Ferramentas de Técnicas

O DMBOK (2017) afirma que a Governança de dados é fundamentalmente sobre o comportamento organizacional. Este não é um problema que pode ser solucionado apenas com tecnologia. 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 criar um conjunto de ferramentas.

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, mas sim como um ativo organizacional.

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”.

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 administradores 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.