Os dados de referência permitem classificação eficaz de dados. De acordo com um estudo da Conselho de Gestão de Dados Empresariais (EDM), 80% das organizações dependem de dados de referência para esforços de classificação de dados. Dados de referência, como hierarquias ou glossários, ajudam as organizações a categorizar e classificar dados, permitindo uma efetiva descoberta de dados, análise e relatórios.
A má gestão dos dados de referência pode levar a problemas de qualidade dos dados. Pesquisa realizada por Experian A Data Quality constatou que 421 TP3T de organizações enfrentaram problemas de qualidade de dados devido a dados de referência mal gerenciados. Dados de referência imprecisos, inconsistentes ou desatualizados podem resultar em erros, duplicação ou interpretação errônea de dados, levando a insights de negócios e tomadas de decisão pouco confiáveis.
O que são dados de referência?
Dados de referência no contexto de descoberta e classificação de dados Refere-se a dados que servem como padrão ou ponto de comparação para outros dados. Atua como um parâmetro de comparação ou ponto de referência em relação ao qual outros dados podem ser avaliados ou classificados. Dados de referência normalmente incluem conjuntos predefinidos de valores ou códigos que são usados para categorizar, classificar ou marcação outros elementos de dados com base em suas características ou atributos.
Por exemplo, num processo de classificação de dados, os dados de referência podem incluir uma lista predefinida de tipos de dados sensíveis como números de cartão de crédito, números de previdência social ou endereços de e-mail. Ao escanear ou analisar dados em busca de informações confidenciais, os dados de referência são usados como ponto de referência para identificar e classificar elementos de dados que correspondem aos valores ou padrões predefinidos. Isso ajuda a identificar e categorizar dados com base em regras ou critérios predefinidos, tornando o processo de descoberta e classificação de dados mais eficiente e preciso.
Por que os dados de referência são importantes?
Dados de referência são cruciais para a descoberta e classificação de dados, pois fornecem uma referência padronizada para identificar, categorizar e marcar elementos de dados. Ao utilizar conjuntos predefinidos de valores ou códigos, os dados de referência servem como uma estrutura consistente que permite uma análise de dados precisa e eficiente.
Um dos principais motivos pelos quais os dados de referência são importantes é que eles ajudam a identificar dados sensíveis ou relevantes. Por exemplo, na classificação de dados, dados de referência predefinidos podem incluir tipos de dados sensíveis, como números de cartão de crédito, números de previdência social ou endereços de e-mail. Ao comparar elementos de dados com esses dados de referência, torna-se mais fácil identificar e classificar dados que correspondem aos valores ou padrões predefinidos, permitindo que as organizações identifiquem e protejam informações sensíveis de forma eficaz.
Dados de referência também auxiliam na manutenção da consistência e precisão no processo de descoberta e classificação de dados. Eles garantem que os dados sejam avaliados e classificados com base em critérios padronizados, reduzindo o risco de classificação subjetiva ou inconsistente. Isso promove a integridade e a confiabilidade dos dados, essenciais para a tomada de decisões informadas sobre o manuseio e a proteção de dados e a conformidade com os requisitos regulatórios.
Tipos de dados referenciais
Dados referenciais referem-se a dados que fornecem contexto ou pontos de referência para outros dados, frequentemente usados como padrão ou referência. Os diferentes tipos de dados referenciais incluem:
- Conjuntos de códigos: Esses são conjuntos padronizados de códigos usados para categorizar ou classificar dados, como códigos do setor (por exemplo, códigos NAICS ou SIC), códigos geográficos (por exemplo, códigos postais ou códigos de país) ou códigos de produto (por exemplo, códigos UPC ou SKU).
- Taxonomias: São classificações hierárquicas ou multiníveis usadas para categorizar dados com base em critérios ou características específicas. Exemplos incluem taxonomias de produtos, taxonomias de segmentação de clientes ou taxonomias de avaliação de riscos.
- Hierarquias: São estruturas que representam relacionamentos entre elementos de dados de maneira hierárquica, como hierarquias organizacionais (por exemplo, linhas de relatórios ou departamentos), hierarquias de produtos (por exemplo, categorias, subcategorias e variantes de produtos) ou hierarquias de clientes (por exemplo, relacionamentos entre empresas-mãe e subsidiárias).
- Tabelas de referência: Estas são tabelas de consulta que armazenam valores de dados de referência e seus significados ou descrições correspondentes. Exemplos incluem taxas de câmbio, mapeamentos de países ou regiões ou mapeamentos de atributos de produtos.
- Glossários: São coleções de definições ou explicações de termos ou conceitos usados na organização ou no setor. Os glossários proporcionam um entendimento comum da terminologia de dados e ajudam a garantir o uso e a interpretação consistentes dos dados.
- Padrões: Estas são diretrizes, especificações ou regras estabelecidas, utilizadas para garantir consistência, interoperabilidade e conformidade na troca ou integração de dados. Exemplos incluem padrões de dados para formatos de dados, protocolos de dados ou governança de dados.
- Regras ou políticas: São regras ou políticas predefinidas que regem a validação, a qualidade ou o uso de dados. Exemplos incluem regras de validação de dados, políticas de retenção de dados, ou políticas de acesso a dados.
Encontrando contexto – casos de uso de dados de referência
- Financiar: No financiar No setor, dados de referência podem ser usados para categorizar instrumentos financeiros, como ações, títulos e opções, com base em seus atributos, como classe de ativos, moeda ou data de vencimento. Isso auxilia na gestão de portfólio, avaliação de risco e relatórios regulatórios.
- Assistência médica: Em assistência médica, os dados de referência podem ser usados para classificar diagnósticos médicos, procedimentos e medicamentos com base em conjuntos de códigos padrão da indústria, como CID-10, CPT, ou Norma Rx. Isso auxilia na coordenação do atendimento ao paciente, no faturamento e reembolso, além de na pesquisa médica.
- Varejo: No varejo No setor, dados de referência podem ser usados para categorizar produtos com base em atributos como tipo, marca, tamanho ou cor. Isso permite uma gestão eficiente de estoque, precificação e categorização de produtos para plataformas de vendas online.
- Energia: No setor energético, dados de referência podem ser usados para categorizar fontes de energia, como petróleo, gás ou tipos de energia renovável, com base em atributos como densidade energética, pegada de carbono ou localização. Isso auxilia na comercialização de energia, na elaboração de relatórios ambientais e no planejamento de recursos.
- Governo: No setor governamental, dados de referência podem ser usados para classificar cidadãos, empresas e entidades governamentais com base em atributos como informações demográficas, classificação fiscal ou tipo de negócio. Isso auxilia na prestação de serviços públicos, na conformidade regulatória e na formulação de políticas.
Como as organizações podem gerenciar dados de referência?
- Estabelecer um processo centralizado de gerenciamento de dados de referência: Crie um processo estruturado para gerenciar dados de referência centralmente, garantindo que sejam atualizados, validados e armazenados com segurança. Esse processo deve incluir práticas de governança de dados para manter a qualidade e a integridade dos dados.
- Implementar medidas de segurança de dados: Implementar medidas de segurança robustas para proteger dados de referência de acesso não autorizado, violações de dados e outras ameaças à segurança. Isso pode incluir criptografia, controles de acesso, e técnicas de mascaramento de dados para garantir que dados de referência confidenciais sejam protegidos.
- Monitorar e auditar o uso de dados de referência: Monitore e audite regularmente o uso de dados de referência para garantir a conformidade com os regulamentos de segurança de dados. Isso inclui rastrear quem tem acesso aos dados de referência, como eles estão sendo usados e identificar quaisquer riscos ou vulnerabilidades potenciais.
- Eduque os funcionários sobre as melhores práticas de segurança de dados: Ofereça treinamento e educação aos funcionários sobre as melhores práticas de segurança de dados, incluindo o manuseio e o uso adequados de dados de referência. Isso pode ajudar a prevenir violações de dados inadvertidas e garantir que os funcionários estejam cientes de suas responsabilidades no gerenciamento seguro de dados de referência.
- Automatize os processos de gerenciamento de dados de referência: Utilize ferramentas e tecnologias de automação para otimizar os processos de gerenciamento de dados de referência, como validação, enriquecimento e integração de dados. Isso pode ajudar a reduzir erros manuais e melhorar a precisão dos dados, acelerando os pipelines de negócios.
- Revise e atualize regularmente os dados de referência: Mantenha os dados de referência atualizados, revisando-os e atualizando-os regularmente com base nos padrões do setor, mudanças regulatórias e requisitos comerciais. Isso garante que os dados de referência permaneçam precisos e relevantes, além de ajudar as organizações a cumprir as normas de segurança de dados, mantendo a agilidade dos negócios.
Resultados potenciais da má gestão de dados de referência
A má gestão de dados de referência pode representar diversos desafios para as empresas. Explore os seguintes:
- Dados inconsistentes e imprecisos: Dados de referência mal gerenciados podem resultar em inconsistências e imprecisões, levando a problemas de qualidade dos dados. Isso pode impactar a tomada de decisões, a geração de relatórios e a análise de dados, além de causar ineficiências e erros operacionais.
- Falta de integridade dos dados: Dados de referência servem como referência para classificação e marcação de dados. Quando os dados de referência são mal gerenciados, podem ocorrer problemas de integridade dos dados, com o uso de valores incorretos ou desatualizados na análise ou processamento de dados, resultando em resultados não confiáveis.
- Riscos de conformidade: Dados de referência são frequentemente usados para garantir a conformidade com regulamentações de segurança de dados, padrões do setor e requisitos legais. Dados de referência mal gerenciados podem levar a riscos de conformidade, como violações de dados, acesso não autorizado e violações de privacidade de dados, resultando em repercussões jurídicas e financeiras.
- Integração e processamento de dados ineficientes: Dados de referência são frequentemente compartilhados entre vários sistemas ou aplicativos. Quando mal gerenciados, podem levar a dificuldades na integração e no processamento de dados, resultando em inconsistências, duplicações e atrasos nos processos de negócios.
- Aumento dos custos operacionais: A má gestão de dados de referência pode exigir esforços manuais para corrigir inconsistências, validar dados e atualizar valores de referência. Isso pode resultar em aumento de custos operacionais e ineficiência de recursos, impactando a produtividade e a lucratividade geral do negócio.
- Perda de oportunidades de negócios: Dados de referência imprecisos ou inconsistentes podem levar à perda de oportunidades de negócios. Por exemplo, a categorização incorreta de produtos ou a segmentação de clientes pode resultar na perda de oportunidades de vendas ou marketing, levando à perda de receita.
- Redução da satisfação do cliente: A má gestão de dados de referência pode afetar a precisão dos dados do cliente, resultando em perfis incorretos ou incompletos. Isso pode levar à redução da satisfação do cliente, bem como a impactos negativos no relacionamento e na fidelidade do cliente.
Gerenciamento eficiente de dados de referência com BigID
BigID é uma plataforma de descoberta de dados para privacidade, segurança e governança que ajuda organizações a gerenciar dados de referência com eficiência de diversas maneiras:
- Descoberta automatizada de dados: O BigID usa técnicas de descoberta de dados de última geração para identificar automaticamente, classificar, e catálogo dados de referência em várias fontes, como bancos de dados, sistemas de arquivos, armazenamento em nuvem e data lakes. Isso ajuda as organizações a identificar dados de referência de forma rápida e precisa, mesmo em ambientes de dados grandes e complexos.
- Gerenciamento centralizado de dados de referência: O BigID fornece uma plataforma centralizada para organizações gerenciarem dados de referência, incluindo conjuntos de códigos, taxonomias, hierarquias, tabelas de referência, glossários, padrões e regras ou políticas. Isso permite que as organizações mantenham uma única fonte de verdade para dados de referência, garantindo consistência e precisão em diferentes sistemas e processos.
- Linhagem de dados e análise de impacto: O BigID fornece linhagem de dados e recursos de análise de impacto que ajudam as organizações a entender como os dados de referência são usados em diferentes fluxos e processos de dados. Isso ajuda as organizações a identificar dependências, relacionamentos e impactos dos dados de referência em outros elementos de dados, garantindo o gerenciamento e o uso adequados dos dados de referência ao longo do ciclo de vida dos dados.
- Qualidade e validação de dados: BigID inclui qualidade dos dados e recursos de validação que permitem às organizações validar e garantir a precisão e a integridade dos dados de referência. Isso inclui criação de perfil de dados, regras de validação de dados, enriquecimento de dadose recursos de limpeza de dados que ajudam as organizações a manter dados de referência de alta qualidade.
- Governança e conformidade de dados: Conjunto de Governança de Dados da BigID Oferece recursos robustos de governança e conformidade de dados que auxiliam as organizações a gerenciar dados de referência em conformidade com as normas de segurança de dados, padrões do setor e políticas internas. Isso inclui controles de acesso a dados, mascaramento de dados, políticas de retenção de dados e trilhas de auditoria que garantem a governança adequada dos dados e a conformidade com os requisitos regulatórios.
- Automação e aprendizado de máquina: A BigID utiliza tecnologias de automação e aprendizado de máquina para otimizar os processos de gerenciamento de dados de referência. Isso inclui descoberta automatizada de dados, classificação de dados, mapeamento de linhagem de dados e validação da qualidade de dados, o que ajuda as organizações a gerenciar dados de referência com eficiência e acelerar pipelines de negócios.
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