O que é governança de dados?
Governança de dados é a estratégia e o processo de gerenciamento de dados em uma organização que determina como os dados serão gerenciados e usados em todo o ciclo de vida dos dados. Refere-se ao programa ou às regras que definem como governar os dados. As organizações aplicam uma estrutura de governança de dados para definir como gerenciar os dados. da coleta à exclusão, incluindo como definir, acessar, proteger e compartilhar dados. Um programa de governança de dados orienta as organizações a maximizar o valor e minimizar o risco dos dados, manter a alta qualidade dos dados e promover decisões baseadas em dados.
À medida que as organizações se tornam mais orientadas por dados, há uma demanda crescente por dados necessários para análise e tomada de decisões. Embora seja uma medida inteligente para os resultados de negócios, significa que as organizações estão vivenciando um uso crescente de dados, o que traz consigo um interesse crescente em garantir que os dados sejam de alta qualidade e que todos os usuários tenham um entendimento comum sobre eles, para que não sejam mal utilizados, mal interpretados ou compartilhados em excesso.
Por que isso é importante?
As organizações geralmente desejam permitir que os usuários de dados tenham acesso às informações de que necessitam para o crescimento dos negócios e operações essenciais, mas também precisam aplicar diretrizes para proteger os dados. A governança de dados é importante para manter conformidade com políticas e regulamentos, e esteja atento a como usar e proteger dados pessoais e sensíveis para que não se tornem a próxima manchete de violação de dados e percam confiança do cliente.
Desafios de governança de dados
Dados variados e isolados
Os dados existem em vários formatos e em várias fontes, muitas vezes de propriedade do departamento que os utiliza ou cria. Em algumas organizações, os dados residem em silos de negócios e são gerenciados e governados por esses silos independentes. O desafio com dados em silos é que os dados são gerenciados por diferentes políticas internas, dependendo de onde estão na organização. Sem políticas que abranjam os silos para determinar como os dados devem ser gerenciados, definidos, verificados quanto à qualidade, acessados ou usados, os dados correm o risco de não serem gerenciados de forma consistente. Essa abordagem em silos para o gerenciamento de dados limita o benefício dos dados porque as informações seriam mais valiosas se pudessem ser compartilhadas por toda a organização e gerenciadas de forma consistente, com entendimento para que outros departamentos as considerem valiosas.
Explosão e compartilhamento de dados
Governança de dados é um desafio também, visto que os dados se espalham interna e externamente. As organizações têm relacionamentos profundos com clientes, fornecedores, distribuidores e parceiros, e frequentemente os dados são compartilhados entre entidades. Portanto, as equipes de dados precisam definir as regras sobre quais dados podem ser compartilhados, como e com quem.
Trabalho remoto e colaboração
Outro desafio da gestão de dados é o aumento do trabalho remoto. Os dados estão em toda parte e, agora, além de residirem em bancos de dados locais, residem em nossos escritórios domésticos, laptops, telefones e em ambientes de nuvem. As equipes de dados precisam definir as regras sobre quem tem acesso a eles. acesso a quais dados para minimizar o risco de superexposição. Como as equipes querem colaborar em um ambiente remoto, entender quem tem acesso a quais dados e como ele é utilizado é um desafio. Muitos Chief Data Officers (CDOs) que constroem uma cultura de dados desejam promover a colaboração. Agora, diante de ambientes de trabalho remotos e força de trabalho distribuída, é ainda mais essencial garantir que os dados sejam compreendidos e interpretados corretamente. Análises baseadas em interpretações incorretas de dados podem levar a conclusões equivocadas e a resultados comerciais negativos.
Expansão Global e Regulamentações
As organizações estão se expandindo globalmente e enfrentando novos desafios com regulamentações como GDPR, CCPA, e além. As equipes de dados precisam saber quais dados são sensíveis e se aplicam a regulamentações específicas, além de como aplicar políticas de conformidade. O primeiro passo é saber quais dados existem no ambiente de dados e definir quais dados são considerados sensíveis e devem ser protegidos de acordo com quais regulamentações.
Tendências e estatísticas recentes de governança de dados
À medida que os dados se tornam cada vez mais importantes e complexos, a governança de dados eficaz se tornará ainda mais crucial para as organizações. Aqui estão algumas estatísticas recentes de pesquisas sobre governança de dados para considerar:
- Aumento do investimento em governança de dados: Pesquisa por Gartner prevê que os gastos globais com governança de dados aumentarão em 20% em 2021, atingindo um total de $2,1 bilhões
- Mudanças regulatórias: Espera-se que a governança de dados evolua como resultado de mudanças em regulamentações como a da União Europeia Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) e o Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA)
- Preocupações com a privacidade de dados: A importância da privacidade de dados está crescendo, com 80% de consumidores afirmando que estão preocupados com a forma como seus dados estão sendo usados, de acordo com uma pesquisa da IBM
- Desafios com a qualidade dos dados: Pesquisa por Experian descobriram que 92% das empresas acreditam que os dados dos seus clientes e potenciais clientes são imprecisos de alguma forma, destacando a necessidade de uma governação de dados eficaz para melhorar a qualidade dos dados
- Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (AM): O uso crescente de IA e ML na gestão e análise de dados está a criar novos desafios para a governação de dados, como garantir que os algoritmos são transparentes, explicáveis e justos.
- Adoção de estruturas de governança de dados: Adoção de estruturas de governança de dados, como Corpo de Conhecimento em Gerenciamento de Dados da DAMA International (DMBOK) e o Open Data Governance Framework (ODGF), está crescendo à medida que as organizações buscam estabelecer as melhores práticas para governança de dados
Melhores práticas de governança de dados
Governança de dados refere-se à gestão geral de dados dentro de uma organização, incluindo políticas, procedimentos e controles implementados para garantir que os dados sejam gerenciados de forma eficaz, segura e ética. Estas são as melhores práticas para governança de dados:
- Estabelecer políticas e procedimentos claros de governança de dados: Comece criando um conjunto claro de políticas e procedimentos para gerenciar dados dentro de sua organização. Isso deve incluir diretrizes para coleta, armazenamento e compartilhamento de dados, e eliminação. Certifique-se de que todos os funcionários entendam e sigam estas políticas
- Atribuir propriedade de dados: Defina claramente quem é responsável por gerenciar cada conjunto de dados dentro da sua organização. Isso ajudará a garantir que os dados sejam gerenciados de forma eficaz e que haja responsabilização por quaisquer problemas que possam surgir.
- Implementar controles de segurança de dados: Implementar uma série de controles de segurança para proteger dados confidenciais contra acesso não autorizado ou roubo. Isso deve incluir criptografia, controles de acesso, e backups de dados
- Treine funcionários sobre governança de dados: Certifique-se de que todos os funcionários entendam a importância da governança de dados e sejam treinados nas melhores práticas. Isso inclui treinamento sobre privacidade, segurança e conformidade de dados.
- Realizar auditorias regulares de dados: Realizar auditorias regulares dos seus dados para garantir que estejam precisos, atualizados e sendo gerenciados de acordo com suas políticas e procedimentos
- Use um catálogo de dados: Implemente um catálogo de dados para ajudar você a organizar e gerenciar seus ativos de dados. Isso facilitará a localização e o uso eficaz dos seus dados.
- Monitorar o uso de dados: Monitore o uso de dados para garantir que eles sejam usados adequadamente e que não haja violações de suas políticas e procedimentos
Casos de uso de governança de dados
A governança de dados é uma função essencial nas organizações atuais, orientadas por dados. Ela ajuda a garantir que os dados sejam gerenciados de forma eficaz, segura e ética, e possam ser usados para apoiar os objetivos de negócios. Aqui estão alguns casos de uso comuns e exemplos de governança de dados em ação:
- Conformidade: A governança de dados é frequentemente usada para garantir que as organizações cumpram os requisitos regulatórios, como leis de privacidade de dados. GDPR e CCPA. Por exemplo, uma organização de saúde pode usar a governança de dados para garantir que os dados do paciente sejam gerenciados de acordo com Regulamentos HIPAA.
- Qualidade dos dados: A governança de dados também pode ser usada para melhorar a qualidade dos dados. Isso inclui garantir que os dados sejam precisos, completos e consistentes. Por exemplo, uma empresa de serviços financeiros pode usar a governança de dados para garantir que os dados de seus clientes sejam precisos e atualizados.
- Segurança de dados: A governança de dados pode ajudar a garantir que dados sensíveis sejam protegidos contra acesso não autorizado ou roubo. Isso inclui a implementação de controles de segurança, como criptografia, controles de acesso e backups de dados. Por exemplo, uma agência governamental pode usar a governança de dados para proteger informações confidenciais.
- Análise: A governança de dados pode apoiar iniciativas de análise de dados, garantindo que os dados sejam confiáveis e consistentes. Isso inclui estabelecer padrões para coleta e análise de dados, bem como garantir que os dados sejam categorizados e rotulados adequadamente. Por exemplo, uma empresa de varejo pode usar a governança de dados para apoiar suas iniciativas de análise de marketing.
- Compartilhamento de dados: A governança de dados também pode apoiar iniciativas de compartilhamento de dados dentro e entre organizações. Isso inclui o estabelecimento de políticas e procedimentos para o compartilhamento de dados, bem como a garantia de que os dados estejam devidamente protegidos e protegidos. Por exemplo, uma organização de pesquisa pode usar a governança de dados para compartilhar dados com outros pesquisadores, garantindo, ao mesmo tempo, a proteção de dados sensíveis.
- Gerenciamento de dados: Por fim, a governança de dados pode ser usada para apoiar os esforços gerais de gerenciamento de dados. Isso inclui o estabelecimento de padrões e processos para coleta, armazenamento e exclusão de dados. Por exemplo, uma empresa de manufatura pode usar a governança de dados para garantir que os dados de seus produtos sejam gerenciados de forma eficaz durante todo o ciclo de vida do produto.
Selecionando a solução de governança de dados “certa”
A escala de dados com a qual as organizações modernas lidam é impossível de gerenciar apenas com a administração manual de dados. As organizações corporativas percebem que os métodos tradicionais não são mais eficazes, por isso, as equipes de dados buscam ativamente processos e soluções tecnológicas modernas para gerenciar seus programas de dados atuais. Adotar tecnologias como o BigID é fundamental para obter uma visão atualizada e consolidada de todos os dados, a fim de saber o que precisa ser gerenciado, habilitar painéis para mensuração e supervisionar políticas e a execução de auditorias. O uso de automação e aprendizado de máquina (ML) é necessário para permitir o controle proativo do ambiente de dados. Implantar os processos e políticas corretos, apoiados pela tecnologia adequada, é a melhor solução para o sucesso.
Simplifique sua estratégia de governança de dados com o BigID
Plataforma de inteligência de dados BigID é um único plataforma para governança de dados. Com o BigID, as organizações podem escaneie todas as suas variadas fontes de dados, no local ou na nuvem, e obtenha uma visão unificada completa de dados estruturados e não estruturados para conhecer todos os dados em seu ambiente com metadados aprimorados em um catálogo de dados aumentado por ml.
Enquanto as equipes de dados normalmente enfrentam dificuldades com métodos manuais, o BigID consegue identificar automaticamente dados pessoais e sensíveis, dados superexpostos e dados afetados por regulamentações e políticas. As organizações usam os aplicativos BigID para avaliar a qualidade dos dados, documentar e compartilhar definições de dados e até mesmo definir políticas de retenção para gerenciamento do ciclo de vida, incluindo quando corrigir dados expirados ou aplicar políticas para reter dados para retenções legais.
As equipes de dados implantam o BigID para governança de dados para:
- Saiba quais dados estão em seu ambiente
- Identificar dados confidenciais
- Aumente a confiança dos dados gerenciando proativamente a qualidade dos dados
- Permitir a compreensão com definições consistentes para limitar mal-entendidos
- Implementar políticas e regulamentos de privacidade para conformidade
- Proteja dados pessoais e sensíveis contra uso indevido
- Minimize o risco de violações de dados
- Estabelecer, executar e auditar políticas de ciclo de vida de dados
- Medir, auditar e relatar resultados de governança de dados
Para saber mais sobre como o BigID pode ajudá-lo a construir um programa de governança de dados com automação e aprendizado de máquina, solicitar uma demonstração para começar.
Autor
