A governança de dados responde a uma pergunta enganosamente simples:
Como uma organização deve gerenciar, compreender, usar, proteger e assumir a responsabilidade por seus dados?
Essa questão agora importa muito além da gestão de dados tradicional.
Os dados corporativos transitam entre plataformas em nuvem, aplicativos SaaS, bancos de dados, data lakes, data warehouses, ferramentas de colaboração, sistemas de análise e ambientes de IA. Diferentes equipes os criam, transformam, acessam, copiam e utilizam para diferentes finalidades.
Sem governança, as organizações podem ter dificuldades para responder a perguntas básicas:
- Que dados temos?
- O que isso significa?
- Quem é o dono?
- De onde veio?
- Para onde vai?
- Podemos confiar nisso?
- Quem ou o quê pode acessar isso?
- Quais políticas se aplicam?
- Ainda devemos mantê-lo?
- Será que a análise de dados e a IA podem utilizá-lo com segurança?
A governança de dados define as funções, políticas, processos, padrões, controles e tecnologias que as organizações utilizam para responder a essas perguntas e transformar os dados em um ativo de negócios confiável e responsável.
Governança de Dados: Principais Conclusões
• A governança de dados define a responsabilidade pelos dados. Define quem é o proprietário dos dados, quais políticas se aplicam, como as equipes devem usá-los e quais controles os regem ao longo de seu ciclo de vida.
• A governança moderna começa com a visibilidade. As organizações precisam de descoberta contínua em dados estruturados e não estruturados antes de poderem classificar, catalogar, atribuir responsabilidade, aplicar políticas ou reduzir riscos de forma confiável.
• Os metadados por si só não fornecem contexto suficiente. Uma governança eficaz conecta metadados técnicos com significado comercial, sensibilidade, propriedade, linhagem, acesso, qualidade, política, retenção e risco.
• A governança deve levar à ação. As equipes precisam de fluxos de trabalho para gestão de responsabilidades, revisão, melhoria da qualidade, retenção, redução de acessos, aplicação de políticas e remediação.
• A IA aumenta a pressão. A governança de dados determina cada vez mais quais modelos de dados, copilotos, agentes e aplicações de IA podem usar, se esses dados são confiáveis e se seu uso está alinhado com as políticas.
• A BigID conecta a governança aos próprios dados. O BigID combina descoberta, classificação, catalogação, linhagem, propriedade, qualidade, acesso, política, retenção, risco e remediação, permitindo que as equipes passem da gestão de metadados para resultados de governança mensuráveis.
O que é Governança de Dados?
Governança de dados É a estrutura de funções, políticas, padrões, processos, controles e tecnologia que uma organização utiliza para gerenciar dados ao longo de todo o seu ciclo de vida.
Estabelece direitos de decisão e responsabilidade em torno de questões como:
- Quem é o proprietário desses dados?
- Quem pode usar?
- O que isso significa?
- Como as equipes devem classificá-lo?
- Que nível de qualidade a empresa exige?
- Quais políticas e regulamentos se aplicam?
- Por quanto tempo a organização deve mantê-lo?
- Para onde ele pode se mover?
- Será que a IA ou a análise de dados podem usar isso?
- O que acontece quando os dados violam a política?
O Glossário do NIST A governança de dados é descrita como um conjunto de processos que gerencia formalmente os ativos de dados corporativos e estabelece parâmetros de autoridade e tomada de decisão em torno deles.
Na prática, a governança moderna conecta quatro coisas:
Dados + Contexto + Responsabilidade + Ação
Encontrar dados sem compreendê-los cria um inventário.
Documentar dados sem atribuir propriedade cria um catálogo que ninguém possui.
Elaborar políticas sem aplicá-las gera burocracia.
Uma governança de dados eficaz conecta essas peças para que as organizações possam tornar os dados mais fáceis de confiar, usar, proteger e governar.
Explore a Governança de Dados Moderna
Transforme metadados em dados governados e confiáveis.
Veja como o BigID conecta descoberta, classificação, propriedade, linhagem, qualidade, acesso, política e risco para que as equipes de governança possam passar da documentação à ação.
Por que a governança de dados é importante?
As organizações não gerenciam dados simplesmente para manter um catálogo organizado.
Eles regulamentam isso porque o negócio depende de dados confiáveis, compreensíveis e usados adequadamente.
Construir confiança nos dados
Análises, relatórios, automação e IA dependem de dados em que as pessoas possam confiar.
A governança conecta dados a definições, proprietários, expectativas de qualidade, linhagem, políticas e usos aprovados, para que os consumidores possam entender se as informações são adequadas à finalidade pretendida.
Criar responsabilidade
Alguém precisa ser responsabilizado pelas decisões relativas a dados importantes.
A governança de dados estabelece responsáveis pelas áreas de negócio, responsáveis técnicos, gestores de dados, custodiantes e outras partes interessadas responsáveis, para que as dúvidas e os problemas não fiquem retidos entre as equipes.
Melhorar a qualidade dos dados
Dados incorretos, incompletos, inconsistentes, desatualizados ou duplicados podem distorcer os relatórios e os resultados da IA.
A governança define as expectativas de qualidade, conecta os problemas aos responsáveis e aos processos de negócios afetados e cria um processo para resolver esses problemas.
Reduzir o risco de dados
Dados sensíveis podem representar riscos quando as organizações os retêm por muito tempo, os expõem amplamente, os transferem inesperadamente, não os classificam corretamente ou permitem acesso desnecessário.
A governança ajuda as equipes a identificar essas condições e a tomar medidas corretivas.
Apoiar a conformidade
Os requisitos de privacidade e do setor muitas vezes exigem que as organizações saibam quais dados regulamentados elas detêm, por que os processam, quem pode acessá-los, para onde são transferidos e por quanto tempo os retêm.
A governança conecta essas obrigações aos dados e às evidências necessárias para auditorias, relatórios e revisões regulatórias.
Preparar dados para análises e IA
A IA confere à governança de dados um novo papel operacional.
As organizações precisam determinar quais conjuntos de dados os modelos e agentes podem usar, se esses conjuntos de dados contêm informações confidenciais, qual a sua origem, se atendem aos padrões de qualidade, quem os detém e se o seu uso está em conformidade com as políticas vigentes.
A prontidão da IA depende cada vez mais da prontidão dos dados.
Os componentes essenciais da governança de dados
Programas eficazes reúnem diversas disciplinas, em vez de tratar a governança como uma ferramenta ou fluxo de trabalho isolado.
Modelo operacional moderno de governança de dados
A governança deve passar da fase de descoberta para a de ação.
Encontre dados empresariais estruturados e não estruturados.
Adicione classificação, significado, linhagem, qualidade e contexto.
Atribua proprietários, administradores e equipes responsáveis.
Aplicar políticas, normas, controle de acesso, retenção e revisão.
Corrigir problemas, aplicar políticas e medir resultados.
A mudança importante: A governança não deve se limitar à documentação de metadados. Ela deve gerar ações responsáveis com base em dados reais da empresa.
Descoberta e classificação de dados
As organizações precisam saber quais dados existem antes de poderem governá-los.
Descoberta e classificação de dados Identifica dados estruturados e não estruturados em nuvem, SaaS, bancos de dados, arquivos, data lakes, data warehouses, aplicativos, plataformas de colaboração e ambientes locais.
A classificação adiciona contexto, como sensibilidade, regulamentação, confidencialidade, valor comercial e tipo de dados.
Catálogo de dados e gerenciamento de metadados
UM Catálogo de Dados e IA Cria um inventário pesquisável de ativos e enriquece esses ativos com metadados técnicos e comerciais.
O valor reside na conexão dos metadados com significado, propriedade, sensibilidade, uso, linhagem, qualidade, política, acesso e contexto de IA.
Propriedade e Gestão de Dados
A governança precisa de prestação de contas clara.
As organizações geralmente atribuem:
- Proprietários dos dados que permanecem responsáveis por um domínio ou ativo de dados.
- Gestores de dados que ajudam a gerenciar definições, qualidade, padrões e processos de governança.
- Proprietários técnicos que gerenciam as plataformas, os fluxos de trabalho ou os sistemas que armazenam e processam dados.
- partes interessadas do negócio que definem como a organização deve usar os dados
Glossário de Negócios
Um glossário empresarial fornece às equipes definições compartilhadas para termos, métricas, conceitos e domínios de dados importantes.
Por exemplo, as áreas de Finanças e Vendas podem definir um "cliente ativo" de forma diferente. A Governança cria uma definição comum e a vincula aos dados físicos que as equipes utilizam para relatórios e tomada de decisões.
Saiba mais sobre Criando um glossário de negócios.
Linhagem de dados
Linhagem de dados Mostra a origem dos dados, como eles se movem, quais transformações ocorrem e quais sistemas, relatórios, modelos ou processos de negócios subsequentes dependem deles.
A Lineage oferece suporte à análise de impacto, confiança, conformidade, resolução de problemas, gestão de mudanças e responsabilização da IA.
Qualidade de dados
A governança estabelece o que significa "bons dados" para um uso comercial específico.
As equipes podem avaliar dimensões como integridade, precisão, consistência, validade, pontualidade e singularidade e, em seguida, conectar os problemas de qualidade aos responsáveis e aos fluxos de trabalho de correção.
Governança de Acesso a Dados
A governança também precisa responder quem ou o quê pode usar dados sensíveis.
Governança de acesso a dados Conecta identidades e permissões a dados sensíveis para que as equipes possam identificar acessos excessivos, compreender atividades, atribuir responsabilidades e implementar o princípio do menor privilégio.
Isso agora inclui identidades humanas e não humanas, como aplicativos, contas de serviço, identidades de máquinas, copilotos e agentes de IA.
Retenção e Governança do Ciclo de Vida
As organizações não devem guardar todos os dados para sempre.
Governança de retenção Conecta dados a políticas que determinam por quanto tempo a empresa deve mantê-los, quando se aplicam retenções legais e quando as equipes devem excluir ou minimizar informações desnecessárias.
Política, Risco e Remediação
Uma política de governança tem valor limitado se as equipes não conseguirem determinar se a organização a segue.
A governança moderna precisa de fluxos de trabalho que identifiquem violações de políticas, atribuam ações, gerenciem exceções, coordenem a remediação e criem evidências que demonstrem o que mudou.
Governança de Dados vs. Gestão de Dados vs. Governança de IA
Essas disciplinas se sobrepõem, mas resolvem problemas diferentes.
As organizações precisam cada vez mais dos três.
A gestão de dados mantém a informação operacional. A governança de dados estabelece confiança e responsabilidade. A governança de IA estende esses controles aos sistemas que consomem e atuam sobre os dados corporativos.
Como funciona a governança de dados?
Não existe um modelo de implementação universal único, mas programas consolidados geralmente seguem um ciclo repetível.
1. Definir Resultados de Negócio
Não comece com um catálogo simplesmente porque os programas de governança "precisam de um catálogo".“
Comece pelos resultados que a governança precisa apoiar, tais como:
- Aprimorando a confiança na análise de dados
- Preparando dados para IA
- Atender aos requisitos de privacidade ou do setor
- Reduzir a exposição de dados sensíveis
- Melhorar a qualidade dos dados
- Controlando a retenção
- Apoio à migração para a nuvem
- Criar definições de negócios consistentes
2. Descobrir e inventariar dados
Crie visibilidade em todos os ambientes que contêm dados corporativos.
Este inventário deve levar em conta dados estruturados e não estruturados, e não apenas metadados de banco de dados.
3. Classificar e adicionar contexto
Determine o que os dados contêm e por que são importantes.
Adicione informações sobre sensibilidade, termos comerciais, contexto regulatório, propriedade, aplicações, domínios e outros metadados que ajudem as pessoas a entenderem o conteúdo.
4. Atribuir a propriedade
Conecte ativos de dados importantes às partes interessadas responsáveis, tanto do ponto de vista comercial quanto técnico.
A responsabilidade deve criar um caminho claro para aprovar definições, resolver problemas de qualidade, revisar o acesso e aplicar as políticas.
5. Definir e Aplicar Políticas
Traduzir os objetivos de governança em regras práticas.
As apólices podem cobrir:
- Qualidade dos dados
- Uso aprovado
- Acesso
- Compartilhamento
- Retenção
- Eliminação
- Residência
- uso de IA
- Obrigações regulamentares
6. Monitorar e medir
Acompanhe se a governança realmente melhora os resultados.
Métricas úteis podem incluir:
- Percentagem de dados críticos com um responsável atribuído
- Percentagem de dados sensíveis classificados
- Número de problemas de qualidade de dados não resolvidos
- Violações de política por domínio de dados
- Resultados de acesso excessivo
- Dados retidos em excesso ou desatualizados
- Chegou a hora de resolver as questões de governança.
- Cobertura da linhagem para produtos de dados críticos
7. Agir
A governança torna-se operacional quando altera o ambiente.
Isso pode significar corrigir um problema de qualidade, atribuir um responsável, alterar uma definição, restringir o acesso, excluir dados expirados, aplicar políticas ou impedir que dados não aprovados cheguem a um sistema de IA.
Como a IA está mudando a governança de dados
A IA mudou o que as equipes de governança de dados precisam governar e por que a governança é importante.
Historicamente, as organizações se concentravam em saber se as pessoas conseguiam encontrar, entender, confiar e usar os dados.
Agora eles também precisam perguntar:
- Quais conjuntos de dados alimentam os modelos de IA, copilotos, agentes e sistemas RAG?
- Esses dados contêm informações sensíveis ou regulamentadas?
- Quem é o proprietário dos dados?
- Qual é a sua origem?
- Os dados são precisos e adequados para o seu uso em IA?
- Um agente de IA pode acessar informações fora de sua finalidade original?
- Quais políticas regem o treinamento, a recuperação, os prompts e os resultados dos modelos?
- As equipes conseguem rastrear dados por meio de pipelines de IA e sistemas subsequentes?
Isso amplia a governança de dados, passando da gestão de informações corporativas para a governança da base de dados que sustenta a IA.
A IA confiável requer dados confiáveis, governados e contextuais.
A abrangência do BigID governança de dados, identidade e IA Essa abordagem conecta dados corporativos com identidade, permissões, uso de IA, políticas e riscos, permitindo que as organizações governem tanto o uso humano quanto o uso automatizado.
Gerencie os dados por trás da IA
A IA segura começa com dados contextuais e governados.
Descubra por que a segurança e a governança da IA dependem da interação entre descoberta, classificação, acesso, retenção, privacidade e controles de políticas na camada de dados.
Desafios comuns na governança de dados
Visibilidade incompleta dos dados
A governança falha quando as equipes não conseguem visualizar os dados necessários para governá-las.
Nuvem, SaaS, compartilhamento de arquivos, plataformas de colaboração, dados não estruturados, dados paralelos e ambientes de IA podem estar todos fora da cobertura dos catálogos tradicionais.
Excesso de gestão manual
Programas que dependem de pessoas para inserir manualmente cada termo, proprietário, classificação e relacionamento têm dificuldade em acompanhar as mudanças nos dados corporativos.
A automação deve ajudar os gestores a validar e governar o contexto, em vez de gastarem a maior parte do tempo documentando informações manualmente.
Metadados obsoletos
Um catálogo pode perder valor rapidamente quando os metadados deixam de refletir os dados subjacentes.
A descoberta contínua e o enriquecimento automatizado ajudam as equipes de governança a manter uma visão mais atualizada.
Propriedade incerta
Problemas de governança frequentemente persistem porque ninguém sabe quem tem autoridade para resolvê-los.
A propriedade deve conectar domínios e ativos de dados a equipes e pessoas específicas responsáveis.
Governança e segurança desconectadas
A governança de dados pode entender o significado comercial, enquanto a segurança entende a exposição e o acesso.
As organizações obtêm resultados mais sólidos quando esses contextos se conectam.
Um conjunto de dados financeiros sensíveis, por exemplo, tem uma importância diferente quando centenas de usuários desnecessários ou sistemas de IA podem acessá-lo.
Política sem aplicação
Uma política documentada não comprova o cumprimento da mesma.
As equipes precisam ter visibilidade sobre se os dados reais seguem as políticas de retenção, acesso, qualidade, privacidade, residência e uso aprovado.
Inteligência Artificial Ultrapassando a Governança
Os projetos de IA podem avançar mais rapidamente do que os ciclos tradicionais de revisão de governança.
As equipes de governança precisam de maneiras escaláveis de identificar os dados que a IA utiliza, compreender a sensibilidade e a linhagem dos dados, estabelecer a responsabilidade e aplicar políticas sem transformar a governança em um gargalo.
Estruturas de Governança de Dados
As organizações podem usar estruturas já estabelecidas para estruturar seus programas de governança, em vez de inventar cada processo de forma independente.
DAMA-DMBOK
O Corpo de conhecimento em gestão de dados da DAMA Oferece uma estrutura ampla para disciplinas como governança, arquitetura, modelagem, qualidade, metadados, segurança, armazenamento, integração e gerenciamento do ciclo de vida.
CDMC
A estrutura de Capacidades de Gerenciamento de Dados na Nuvem concentra-se no gerenciamento eficaz de dados em ambientes de nuvem e híbridos.
As organizações podem utilizá-lo para estruturar controles em torno de descoberta, classificação, acesso, linhagem, ciclo de vida, segurança e evidências.
Saiba como o BigID oferece suporte. Governança de dados em nuvem alinhada ao CDMC.
Estruturas de Governança Interna
Muitas organizações combinam as diretrizes do setor com seu próprio modelo operacional.
A estrutura é importante, mas a execução é ainda mais importante.
Um programa de governança bem-sucedido deve definir claramente:
- Direitos de decisão
- Proprietários e gestores de dados
- Políticas e normas
- Fluxos de trabalho de governança
- Responsabilidades tecnológicas
- Caminhos de escalonamento
- Métricas e relatórios
Melhores práticas de governança de dados
Comece com um problema de negócios.
Vincule a governança a uma iniciativa mensurável, em vez de tratá-la como um projeto isolado de conformidade.
Descubra antes de documentar
Construa a governança com base no conhecimento atual dos dados reais da empresa, em vez de depender apenas de inventários mantidos manualmente.
Conectar o contexto de negócios e o contexto técnico
Os termos comerciais tornam-se mais úteis quando as equipes conseguem vinculá-los diretamente a ativos de dados físicos, proprietários, aplicativos, linhagem, políticas e requisitos de qualidade.
Automatize onde a automação agrega valor.
Utilize descoberta automatizada, classificação, enriquecimento, sugestões de propriedade, monitoramento e fluxos de trabalho para reduzir o trabalho repetitivo de governança.
Faça da gestão responsável uma ação concreta.
Os responsáveis pela gestão de dados devem resolver problemas de qualidade, propriedade, definição, política e acesso, e não gastar a maior parte do tempo mantendo planilhas.
Medir os resultados da governança
Acompanhe as melhorias em cobertura, qualidade, propriedade, conformidade com as políticas, retenção, risco de acesso, remediação e confiança nos dados.
Ampliar a governança para a IA
Aplique a governança a conjuntos de dados, pipelines, modelos, copilotos, agentes, aplicações de IA e outros ativos de IA que consomem ou atuam sobre dados corporativos.
Exemplos de Governança de Dados na Prática
Serviços Financeiros
Um banco pode conectar dados financeiros a definições de negócios, proprietários, linhagem, acesso, requisitos de retenção, regras de qualidade e obrigações regulatórias, para que as equipes de relatórios possam confiar nas informações e as equipes de conformidade possam demonstrar controle.
Assistência médica
Uma organização de saúde pode identificar informações de saúde protegidas (PHI) em repositórios estruturados e não estruturados, atribuir propriedade, controlar o acesso, aplicar requisitos de retenção, monitorar a qualidade e documentar a movimentação de dados.
Varejo
Um varejista pode padronizar definições como "cliente", corrigir registros duplicados e inconsistentes, conectar dados entre aplicativos e estabelecer conjuntos de dados controlados para personalização e análise.
Desenvolvimento de IA
Uma equipe de IA pode identificar conjuntos de dados candidatos para treinamento ou recuperação, determinar se eles contêm dados sensíveis, rastrear suas origens, validar a propriedade e a qualidade, aplicar políticas de uso aprovadas e impedir que dados inadequados entrem nos fluxos de trabalho de IA.
O que uma plataforma moderna de governança de dados deve fazer?
Organizações que avaliam tecnologias de governança devem olhar além da simples presença de um catálogo.
Uma plataforma moderna deve ajudar as equipes a responder:
- Podemos descobrir continuamente dados estruturados e não estruturados?
- Podemos classificar informações sensíveis, regulamentadas, confidenciais e de alto valor?
- É possível conectar metadados técnicos com significado comercial?
- Podemos atribuir e manter a propriedade?
- Podemos mapear a linhagem e as dependências subsequentes?
- Podemos avaliar a qualidade dos dados?
- Podemos ver quem e o quê pode acessar os dados controlados?
- Podemos controlar a retenção e a minimização?
- Podemos identificar violações das políticas?
- As equipes podem automatizar revisões e correções?
- Podemos apresentar provas para auditorias?
- Podemos estender a governança à análise de dados e à IA?
O objetivo não deve ser criar o maior repositório de metadados. O objetivo deve ser fornecer às pessoas contexto confiável suficiente para que possam tomar decisões melhores e implementar ações de governança.
Como a BigID aborda a governança de dados
A BigID aborda a governança a partir dos dados, de fora para dentro.
Em vez de depender apenas de metadados estáticos e gerenciamento manual, o BigID descobre continuamente dados corporativos e os conecta a informações como sensibilidade, propriedade, significado comercial, acesso, linhagem, política, qualidade, retenção e risco.
A BigID ajuda as organizações:
- Descubra e classifique dados empresariais: Encontre dados estruturados e não estruturados em nuvem, SaaS, bancos de dados, data lakes, data warehouses, arquivos, aplicativos, plataformas de colaboração, ambientes de IA e sistemas locais compatíveis.
- Crie um catálogo contextual de dados e IA: Conecte metadados técnicos com termos comerciais, classificações, propriedade, uso, políticas e contexto de IA.
- Estabelecer responsabilidade e gestão: Atribua proprietários de negócios, proprietários técnicos, administradores, custodiantes e equipes responsáveis aos ativos e domínios de dados.
- Rastrear a linhagem dos dados: Compreender origens, movimentos, transformações, dependências, análises subsequentes e uso de IA.
- Melhorar a qualidade dos dados: Identificar informações incompletas, inconsistentes, duplicadas, desatualizadas ou não confiáveis e relacionar os problemas aos responsáveis e ao impacto nos negócios.
- Tornar a governança acessível: Entenda quais usuários, grupos, aplicativos, contas de serviço, terceiros, identidades de máquinas e sistemas de IA podem acessar os dados controlados.
- Governar a retenção e a minimização: Identificar dados obsoletos, duplicados, desnecessários e retidos em excesso e aplicar políticas de ciclo de vida.
- Conecte a política aos dados reais: Identificar lacunas de governança, gerenciar revisões e exceções e coordenar fluxos de trabalho responsáveis.
- Transformar descobertas em ação: Atribua medidas corretivas, automatize fluxos de trabalho, acompanhe as ações corretivas e gere evidências.
- Ampliar a governança para a IA: Conecte dados corporativos, sistemas de IA, identidades, permissões, uso aprovado e risco.
A BigID conecta os pontos entre dados e IA para que as organizações possam ir além da governança estática e construir uma base continuamente governada para dados confiáveis, análises, conformidade e IA.
Conecte os pontos entre dados e IA.
Transforme a governança de dados em ação.
Veja como o BigID conecta descoberta, classificação, catalogação, propriedade, linhagem, qualidade, acesso, política, risco e remediação para ajudar as equipes a governar dados corporativos e IA com contexto completo.
Perguntas frequentes sobre governança de dados
O que é governança de dados?
A governança de dados é a estrutura de funções, políticas, processos, padrões, controles e tecnologia que uma organização utiliza para gerenciar dados ao longo de todo o seu ciclo de vida. Ela estabelece a propriedade, melhora a qualidade e a confiabilidade dos dados, governa o acesso e o uso, aplica políticas, reduz riscos e apoia os objetivos de negócios, conformidade, análise e inteligência artificial.
Quais são os principais componentes da governança de dados?
Os componentes principais incluem descoberta de dados, classificação, catalogação, gerenciamento de metadados, propriedade e administração, gerenciamento de glossário de negócios, linhagem de dados, qualidade de dados, governança de acesso, gerenciamento de políticas, retenção, remediação e geração de relatórios.
Qual a diferença entre governança de dados e gestão de dados?
A gestão de dados concentra-se na operação, armazenamento, integração, processamento e manutenção de dados. A governança de dados estabelece as regras, a responsabilidade, os padrões, as políticas e os controles que determinam como a organização deve gerenciar e usar esses dados.
Por que a governança de dados é importante?
A governança de dados ajuda as organizações a entenderem quais dados possuem, o que eles significam, quem os detém, quem pode acessá-los, para onde eles se movem, se as equipes podem confiar neles, quais políticas se aplicam e se são adequados para análises e IA.
O que é uma estrutura de governança de dados?
Uma estrutura de governança de dados define a estrutura organizacional, os direitos de decisão, as funções, as políticas, os padrões, os fluxos de trabalho, a tecnologia e as métricas utilizadas para governar os dados de forma consistente em toda a empresa.
Quem é responsável pela governança de dados?
A governança de dados geralmente envolve proprietários de dados, gestores de dados, responsáveis técnicos, líderes de dados, equipes de governança, segurança, privacidade, conformidade, equipes de análise, equipes de IA e partes interessadas do negócio. Uma governança bem-sucedida atribui responsabilidades claras, em vez de tratar a governança como responsabilidade exclusiva de uma equipe central.
Como a governança de dados melhora a qualidade dos dados?
A governança de dados define as expectativas de qualidade, atribui responsabilidades, identifica dados incompletos ou inconsistentes, relaciona os problemas aos processos de negócios afetados e cria fluxos de trabalho para correção e monitoramento contínuo.
Como a governança de dados apoia a IA?
A governança de dados ajuda as organizações a identificar os conjuntos de dados, pipelines, modelos, agentes e aplicações de IA envolvidos nos fluxos de trabalho de IA e a conectá-los à sensibilidade, propriedade, linhagem, qualidade, acesso, uso aprovado, política e risco.
Qual a diferença entre governança de dados e governança de IA?
A governança de dados concentra-se nos dados corporativos, incluindo propriedade, qualidade, acesso, linhagem, ciclo de vida, políticas e uso. A governança de IA estende a responsabilidade aos sistemas, modelos, agentes, casos de uso de IA e aos dados que eles consomem ou produzem. As duas áreas trabalham cada vez mais em conjunto, pois a IA depende de dados corporativos governados.
Como o BigID auxilia na governança de dados?
A BigID descobre e classifica continuamente dados corporativos, cria um Catálogo de Dados e IA contextual, conecta propriedade e significado comercial, mapeia linhagem e acesso, oferece suporte à gestão de qualidade e retenção, identifica problemas de política e risco, coordena a remediação e estende a governança aos dados usados em análises e IA.
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