Inteligência de Dados

Catálogo de Dados e Governança

Compreender a necessidade de adoção de uma política para Governança de Dados nos remete à parábola “The Blind Men and the Elephant”, cuja origem está no antigo subcontinente indiano, de onde foi amplamente difundida.

É a história de um grupo de cegos que aprendem e imaginam como é o elefante ao tocá-lo. Cada um toca uma parte diferente do corpo do animal, mas apenas uma parte, como a lateral ou a presa.

Eles então descrevem o elefante com base em sua experiência limitada e suas descrições do elefante são diferentes umas das outras.
Em um ambiente corporativo tradicional a parábola acima nos ajuda a compreender como cada parte da organização enxerga os ativos de dados. Cada um possui uma visão própria e ao mesmo tempo distante da realidade, pois somente percebe o dado a partir de seu próprio contexto sem ter a visão do todo.

Gestores empresariais negligenciaram o tema “governança de dados” por muito tempo. Por outro lado, veem suas empresas enfrentando uma expansão crescente de dados e recursos reduzidos para lidar com isso. Tentativas fracassadas do passado os têm levado a questionar se o caminho percorrido valeu a pena. No entanto, toda organização precisa de dados confiáveis, compatíveis, seguros e adequados para análise. O principal propósito da governança de dados ativa é fornecer exatamente isso.

Dados são recursos que demandam um processo de refinamento contínuo. Da mesma forma, governança de dados eficiente deve se adaptar e melhorar com o tempo. Uma prática moderna deve considerar o pensamento DevOps ágil e ser construída com base em machine learning para que melhore cada vez mais e com menor esforço. É preciso contar com recursos adequados que automatizem e gerenciem políticas, fluxo de trabalho, atividades de gerenciamento, dentre outros.

Um catálogo de dados representa um conjunto de dados sobre dados e faz uso de um componente essencial conhecido por “metadado”. Metadados evidenciam fatos pré-existentes e são capazes de descrever o uso de alguns atributos dos dados para compreender ou até mesmo fazer uso daqueles dados a partir de níveis de abstração mais elevados.

Um catálogo de dados construído a partir das estruturas de metadados existentes precisa ser simples e ao mesmo tempo capaz de reunir diferentes stakeholders em um processo colaborativo. Se bem implementado irá naturalmente se transformar em um componente estratégico capaz de identificar dados relevantes, além de interpretá-los e correlacioná-los em torno de uma necessidade do negócio. Ao mesmo tempo em que democratiza o acesso a dados relevantes e proporciona a implementação efetiva de uma “cultura de dados” que impulsiona resultados de negócio e revela a verdade em torno de questões como:

a. De quais dados realmente nós dispomos?

b. Posso acessar esses dados?

c. Como faço isso?

d. Quem contribui para produzir esses dados?

e. Posso confiar na qualidade deles?

Um catálogo de dados implementado a partir de uma abordagem ativa se transforma gradualmente em um componente chave para implementação de uma “fábrica de dados”, na medida em que irá conter e conectar metadados ricos relacionados com fontes de dados disponíveis em toda a organização.

Qualidade de Dados Ativa

Uma abordagem ativa de observação da qualidade de dados permite que as equipes descubram, priorizem e resolvam problemas de dados de forma colaborativa. Uma estratégia integrada precisa ser capaz de aproximar todos os dados, resultando em análises em que todos podem confiar.

Para isso é preciso engajar as pessoas certas e fazer com elas se envolvam definindo preferências de alerta com base na função, equipe ou experiência no assunto. E ir além, proporcionando que uma organização garanta que seus dados estejam sempre alinhados com a expectativa do negócio. Além disso conseguir definir o que é esperado e o que é importante para cada stakeholder, sendo capaz de monitorar se os dados estão à altura da tarefa ou daquele objetivo.

Para alcançar isso é necessário romper de uma vez por todas com os chamados “silos de dados históricos” e criar confiança em seus dados, unindo pessoas certas que colaborem na curadoria de dados com o objetivo de criar uma postura proativa e permanente e não somente em situações pontuais e de forma reativa para resolver um determinado problema.

Uma estratégia correta permitirá também reunir pessoas para diagnosticar os problemas subjacentes que afetam seus dados e causarão problemas no futuro.

Privacidade de Dados

Mais do que nunca é preciso estar atento aos desafios de regulamentações em rápida evolução e ser capaz de responder aos novos requerimentos por meio do uso de uma plataforma escalável, de amplitude corporativa e compatível com diferentes regulamentações, dentre as quais CCPA, LGPD e GDPR.

É necessário oferecer suporte à conformidade em escala, catalogando dados corporativos, operacionalizando políticas de privacidade e realizando análises de impacto em um local centralizado.

Uma abordagem correta descobre, classifica e classifica ativos de dados confidenciais em escala. Além disso, rastreia ativamente as mudanças no ambiente de dados, fornece insights com base nos padrões de uso e fornece alertas informando aos usuários sobre novas políticas e estipulações em seus fluxos de trabalho.

É preciso ser capaz de compreender todos os dados corporativos e ativos relacionados para fornecer uma visão unificada do risco potencial. Somente dessa forma empresas podem modelar a análise de risco para identificar, gerenciar e mitigá-los de forma proativa.

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