Atualmente, o maior ativo da sociedade é a informação. Basta observar as mudanças no cotidiano e como os dados podem movimentar a nossa vida, cada vez mais baseada através do meio digital. 

Os índices de ilícitos virtuais aumentam constantemente, uma vez que dados pessoais e profissionais são cada vez mais necessários para a execução de golpes. As pessoas não andam mais com dinheiro na rua, as transações são realizadas através de Pix, códigos de barras e outros recursos que dependem de informações da vítima. 

Nas empresas, os dados que antes corriam via departamentos, arquivos e envelopes de papel, hoje passam por sistemas e servidores através do meio digital. Ao serem reunidos, tratados e analisados, podem se tornar ótimas fontes de informação e conhecimento, agregando vantagem competitiva para a organização.

O objetivo desse artigo é abordar sobre a governança de dados (GD) e como ela pode colaborar positivamente para os processos de business intelligence e ciência de dados.

O que é a governança de dados?

A governança de dados tem como foco principal a gestão dos dados de uma empresa, desde sua aquisição até o descarte. Segundo Rêgo (2020), representa um exercício de autoridade, onde são praticadas políticas, padrões, processos, métricas e todo o governo necessário para os ativos em forma de dados.

Trata-se de uma disciplina, dentro do negócio, mais do que uma série de regras e normas, irá propor uma cultura que delimitará o tratamento de dados e informações, conectando atores e as possibilidades de utilização destes ativos. Inclusive para a utilização dos insumos gerados, através da operação da empresa, em business intelligence.

A bíblia da gestão de dados.

Da mesma forma que a área de gestão de projetos tem o PMBOK, na governança de dados existe o DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge). Trata-se de um framework, que contém uma série de conceitos e práticas importantes para a realização do gerenciamento de dados em uma organização. É a bíblia do Chief Data Officer (diretor de dados) de uma organização.

Trata-se de um material importante, que todos os responsáveis diretos pela missão de governança de dados da empresa devem ter conhecimento.

Dados produzidos e captados pela empresa.

Em sua operação, a empresa gera uma quantidade massiva de dados, muitas vezes não armazenados ou cuidados da forma correta. Eles trafegam livremente por departamentos, sistemas e pessoas.

Com o advento das leis de privacidade, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), preocupações surgiram. O tráfego de informações, sua qualidade, atualização, confiabilidade e responsáveis, passaram a ser pauta importante dentro da GD.

Considerando a nova visão de estratégia corporativa, os dados são vistos com muito valor, são ativos importantes (Barbieri, 2020). Números oriundos de departamentos comerciais, operacionais, administrativos e de recursos humanos, podem ser analisados em conjunto, para se tornarem conhecimento.

Eles são produzidos a todo momento, em cada projeto, na prospecção de clientes, a cada lead que entra no site da empresa, nas campanhas de publicidade que vão ao ar, em newsletters disparadas. Uma infinidade de dados, a cada segundo, no horário comercial. 

Podem ter inúmeras características, serem estruturados ou não, duplicados, com muita ou pouca qualidade, podem vir em lotes ou grandes quantidades (Sharda et al, 2019). O fato é que muitas vezes, são gerados e captados, por sistemas diferentes que não se comunicam, o que limita e atrasa os estudos de ciência de dados dentro das organizações.

Como implantar uma gerência de dados?

No artigo Data Warehouse: Cruzamento de Dados e Inteligência abordei uma solução para resolver o problema de sistemas que não se comunicam e, com isso, aproveitar todo o potencial estratégico dos dados. Contudo, antes, é necessário a implantação de um projeto de governança de dados, para delimitar a utilização desses ativos na empresa, de modo que possa atender as devidas regulamentações.

Qual a situação atual?

Para iniciar a implantação da governança de dados em uma empresa, é necessário, entender qual a situação dela.

Faça um inventário dos dados existentes, os tipos, qual a qualidade deles, tudo pode ser organizado e observado através de um data mapping.

Também é necessária uma auditoria, para entender como é feita a proteção de dados, os requisitos de privacidade, etc. Aqui você poderá encontrar diversos problemas que precisarão ser corrigidos e observados, posteriormente, nos manuais de governança.

Avalie sistemas, usuários, responsáveis e as alçadas de aprovação. Investigue se há classificação de utilização dos dados, para determinar o que não está correto. Você poderá encontrar informações “correndo” por departamentos, sem muito controle, sem “pai e mãe”. Não hesite em corrigir esses problemas de imediato, afinal, o risco de segurança é alto.

Tenha uma estratégia.

Eu digo sempre que: toda missão dentro de uma empresa, precisa incluir parceiros, patrocinadores, colaboradores que irão espalhar a cultura através dela.

A forma mais simples de espalhar a mensagem, é através de um comitê, que inclua representantes das áreas importantes da empresa, que façam parte de gestão e possam repassar as demandas desse grupo de trabalho.

Pelo menos nas fases iniciais, desenvolva um projeto, com uma agenda de tarefas. Use algum software para realizar a gestão das atividades, tenha prazos, responsáveis, para cada uma e um plano de monitoramento dessas atividades.

Considere envolver sua área de business intelligence nesse movimento, pois o fruto do trabalho de governança impactará totalmente na análise dos números da empresa.

Elabore manuais que sirvam como guias.

Crie manuais sobre a utilização dos dados, com os limites de exploração, o objetivo de cada um, políticas de acesso, o que é ou não permitido. Isso será muito importante para a área de inteligência da organização, pois alguns procedimentos como a anonimização de alguns dados (processo que envolve não identificar uma pessoa), por exemplo, poderão ser necessários.

Considere regulações vigentes, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil, por exemplo. Na minha visão há um casamento entre LGPD e a GD, afinal, enquanto a lei regula as práticas de operação com dados pessoais, o outro governa os dados dentro de uma empresa delimitando sua utilização. 

O comitê ficará responsável por avaliar se as políticas de governança atendem aos regulamentos impostos pela lei, além de, “levantar e analisar os processos de negócios que tratam de dados pessoais” (Barbieri, 2020, p. 200).

Aqui o ponto importante é: não engavetar esse trabalho. Faça auditoria para ver como as pessoas estão manipulando os dados da empresa, mas não com um caráter punitivo, e sim, educativo.

Lives e eventos internos também podem ser boas oportunidades para lembrar as pessoas de itens importantes da cultura de governança de dados.

Faça a gestão de riscos e oportunidades.

Junto ao comitê, faça uma lista dos riscos e oportunidades. Riscos relacionados com a segurança e privacidade provavelmente serão permanentes, por isso a necessidade de uma mitigação adequada, que envolva culturalmente a empresa, ou seja, o DNA corporativo.

Certamente haverão muitas oportunidades de aproveitar o big data da empresa, então elas devem ser registradas nesse controle. Por isso, é tão importante o envolvimento dos responsáveis pela parte de inteligência de dados da empresa. Eles poderão colocar esses dados em um Data Warehouse e aproveitá-los para realizar cruzamentos, visualização através de programas como o Google Data Studio ou PowerBi, além de elaborarem análises preditivas. Tudo, seguindo as normativas de GD.

Governança e inteligência de dados

A governança de dados é muito importante para que os processos de business intelligence da organização sejam explorados adequadamente.

Alguns autores usam a palavra limitar, mas eu prefiro usar a palavra “administrar”, quando se trata da relação dos dados com os processos de inteligência da organização, afinal, diz respeito à qualidade e possibilidades de utilização dos dados.

Pode-se concluir que qualquer projeto que envolva a utilização de dados em uma organização, seja para ações de business intelligence ou ciência de dados, precisa antes de políticas adequadas de governança de dados, para garantir os melhores cenários de utilização das informações geradas pela empresa.

Referências.

Bussiness Intelligence e análise de dados para gestão do negócio. Ramesh Sharda, Dursun Delen, Efraim Turban. Quarta Ed. Porto Alegre: Bookman, 2019.

Governança de Dados: Práticas, conceitos e novos caminhos. Barbieri, Carlos. Rio de Janeiro: Alta Books, 2020.

Simplificando a governança de dados: governe os dados de forma objetiva e inovadora. Rêgo, Bergson Lopes. Brasport. Rio de janeiro, 2020.