Estrutura de governança de dados: um guia completo

Se você decidiu criar uma estrutura de governança de dados, agora é a hora. A coleta, armazenamento e interpretação de dados aumentaram a capacidade de uma organização de ser mais flexível e competitiva em um contexto de negócios global.

No entanto, se você conseguir gerenciar esses ativos de dados com sucesso, poderá utilizá-los para a transformação digital. Você deve escolher aquele que melhor se adapta aos futuros planos de negócios, modelos e estratégias de sua organização.

Por exemplo, um ecossistema de negócios pode atribuir funções e responsabilidades relevantes para garantir que os padrões de dados sejam seguidos usando essa estrutura. No entanto, você deve escolher o mais adequado aos objetivos, modelos e ambições de negócios futuros de sua empresa.

Vejamos a governança de dados, sua estrutura e como você pode colocar uma estrutura de governança de dados em sua organização.

O que é uma estrutura de governança de dados?

Uma estrutura de governança de dados configura um único conjunto de regras e procedimentos para coletar, armazenar e usar dados. A estrutura facilita a simplificação e a ampliação dos procedimentos básicos de governança. Isso permite que você permaneça em conformidade, compartilhe dados e incentive a colaboração, não importa o quão rápido a quantidade de dados cresça.

Essa estrutura visa fornecer a todos na organização a mesma visualização de dados. Além dos dados em si, essa opção inclui links e linhagens de dados, informações técnicas e de negócios, avaliação de dados, verificação de dados, técnicas de agrupamento, análises avançadas e colaboração.

Usando essa estrutura, você pode garantir que todas as políticas, regras e definições se apliquem aos dados da organização. As organizações podem fornecer dados confiáveis ​​a várias pessoas em diferentes cargos, de líderes corporativos a administradores de dados e engenheiros.

Importância da estrutura de governança de dados

Você precisa estabelecer uma estrutura de governança de dados se administra uma organização e deseja se sair melhor no mundo dos negócios. Então, vamos descobrir por que uma estrutura de governança de dados é essencial para sua organização.

• A estrutura de governança de dados ajuda as empresas a definir regras, normas, responsabilidades e propriedade. Além de funções e responsabilidades, isso inclui indicadores de qualidade críticos, componentes de dados principais, indicadores de desempenho chave, risco de dados, métricas de privacidade, políticas e procedimentos.
• Essa estrutura revela dados para construir uma imagem de toda a empresa. Abrange ligações de dados e linhagem, metadados técnicos e corporativos, perfil de dados, certificação de dados, categorização de dados, engenharia de dados e colaboração.
• Uma estrutura de dados ajuda a executar a governança de dados definindo as partes essenciais do processo de um programa de governança de dados.
• A empresa então usa essa estrutura para medir e monitorar os resultados para melhorar a confiança, a privacidade e a segurança. Ele mantém o controle de processos, qualidade de dados e disseminação de dados. Ele também fica de olho na privacidade dos dados e na exposição a riscos, notifica você sobre quaisquer problemas, cria uma trilha de auditoria e facilita o tratamento de problemas e o gerenciamento do fluxo de trabalho.

Como você constrói uma estrutura de governança de dados?

Você precisa seguir algumas dicas, truques e etapas para criar uma estrutura de governança de dados. Agora vamos explorar alguns deles para ajudá-lo a construí-lo para sua organização.

1. Documentar ativos, procedimentos e pipelines

Tudo começa com a capacidade de identificar e documentar seus ativos de dados físicos, procedimentos e pipelines. Isso fornece uma base que replica com precisão a realidade local, detalhando as estruturas que armazenam dados, bem como os processos que transferem e consomem dados.

Isso cria a estrutura para oferecer linhagem de dados completa, análise de impacto e ferramentas de navegação que permitem que as partes interessadas se movam contextualmente pelo ambiente.

Para quebrar os silos organizacionais, você precisa de um sistema de governança de dados flexível que esteja ciente e dê suporte a implantações de nuvem híbrida, diferentes formatos de dados e métodos tradicionais e modernos de integração e movimentação (ETL, ELT, streaming etc.).

Ele também precisa normalizar a vasta gama de casos de uso, tecnologias e análises avançadas que consomem dados (BI/Relatórios, ML/AI e análises avançadas) em uma única imagem física abrangente.

1. Estabeleça um contexto de negócios

A capacidade de construir o contexto de negócios vem em seguida. Recursos flexíveis de vocabulário de negócios são essenciais nesse sentido. Os glossários de negócios permitem que as empresas definam os significados de várias palavras usadas no mundo dos dados e, em seguida, vinculem essas definições aos dados reais que existem na infraestrutura de rede da empresa.

O verdadeiro benefício surge quando as empresas podem desenvolver e gerenciar rapidamente ativos de dados de negócios adicionais que representam seus requisitos específicos e vinculam esses ativos a todos os componentes da estrutura relevante.

Há várias maneiras de fazer isso, como acordos de compartilhamento de dados, marcação de conformidade regulatória, sistemas de categorização de dados e métricas que possibilitam que as empresas entendam melhor as implicações, perigos e valor de seus ativos de dados.

• Conhecendo a qualidade dos dados

Os usuários de negócios precisam entender a qualidade dos dados para equilibrar seu valor e insights antes de fazer escolhas. Conhecer a qualidade dos dados é a terceira etapa de uma estrutura de governança de dados. Começa com o fornecimento de estatísticas de perfil para entender melhor as sutilezas dos dados. Isso cria a confiança necessária para fazer escolhas com base nas informações.

A acessibilidade aos padrões de qualidade de dados é necessária para que as partes interessadas possam entender o que deve estar presente, comparar regularmente os dados com as regras e buscar correção de qualidade quando surgirem problemas.

• Rede e cooperação das partes interessadas

A rede e a colaboração das partes interessadas são os seguintes recursos críticos para permitir que você registre e mescle os pontos de vista comerciais e físicos de seus dados. Uma visão somente leitura da estrutura de governança de dados permite que as partes interessadas corporativas encontrem e explorem seus dados no contexto de suas funções e ajuda a promover uma cultura orientada por dados.

As organizações podem gerenciar e compartilhar melhor seu “conhecimento tribal” implementando ciclos de feedback controlados e processos guiados. Essas abordagens também os ajudam a manter e melhorar as funções e responsabilidades definidas pela estrutura.

Para quebrar os silos organizacionais, aumentar a colaboração multifuncional e aumentar a confiança organizacional e o uso estratégico de dados, “comunidades de dados” e uma rede social podem ser construídas em torno de dados.

• Automação

A última peça do quebra-cabeça é a automação. Uma estrutura para governança de dados não seria uma coisa difícil de fazer se você já tivesse feito isso anteriormente. Configurar um sistema de governança de dados flexível é uma coisa. Mas outra é mantê-lo preciso, completo e atual. As partes interessadas não terão mais fé neste recurso se estiver desatualizado ou incompleto. E insights de dados imprecisos podem ter consequências negativas para sua organização.

Então, suponha que você possa automatizar o máximo possível de sua estrutura de governança de dados. Nesse caso, você pode ter certeza de que permanecerá relevante e flexível, não importa onde seus esforços de transformação digital o levem.

Conclusão

Tentamos o nosso melhor para explicar uma estrutura de governança de dados e como podemos construí-la para os negócios. Adotar uma estrutura de governança de dados flexível e automatizada fornecerá à sua organização um fornecimento acessível, completo, apropriado e sustentável de informações de dados para apoiar seus negócios e ajudá-lo a criar recursos de dados críticos e uma estratégia de negócios orientada por dados.

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