Desafios que podem ser resolvidos com Data Governance

Compliances e regras governamentais podem ser um grande problema para muitas empresas atualmente, uma vez que o número de normas tem crescido elas tem se tornado mais complexas. Regulamentações como a LGPD tem ênfase em dados e, em breve, mais normas neste sentido aparecerão. Com a GDPR já vigente na União Europeia, outros países tem buscado normas similares para manter os dados dos usuários seguros e regular a atividade de empresas que coletam, tratam e armazenam estes dados.

Identificar dados considerados pessoais e validar estes dados através de uma supply chain inteira pode garantir, além do compliance, a resolução de outros desafios ligados à dados na organização, como problemas com Data Governance.

Uma aplicação eficiente de Data Governance é capaz de atender várias funções em uma organização, como o compliance com mais de uma regra em uma única aplicação, localizar dados pessoais de usuários, contribuir com a criação de uma cultura data-driven na organização e resolver vários problemas com dados simultaneamente.

Para que o investimento em uma aplicação de Data Governance seja otimizado, ele precisa resolver alguns problemas:

  • Compliance com regras e normas

Existem as regras internas e existem as normas governamentais, e todas elas precisam ser cumpridas. Muitas delas também exigem um nível sofisticado de monitoria, onde é preciso saber exatamente quais são as informações que precisam ser reportadas, para quem reportar e onde esta informação é encontrada, e isto é perfeitamente possível com uma aplicação robusta de Data Governance.

  • Segurança de dados

Os usuários não devem gastar seu tempo buscando pela informação correta ou questionando os dados, mas sim analisando os dados a fim de revelar insights de negócio significativos. O cenário ideal de Data Governance é capaz de documentar regras, definições comuns, lineage de dados, catalogar dados e compartilhar glossários para oferecer respostas para os usuários dos dados enquanto o número de problemas com a integridade dos dados diminui, ou seja, a intenção é oferecer acessibilidade e compreensão para que os dados sejam utilizados com mais frequência.

  • Falta de compreensão dos data assets

Não é incomum usuários tirarem conclusões diferentes de informações que não são unificadas, gerando dúvidas e discussões. Se a sua organização perde tempo e recursos com explicações constantes sobre o significado dos dados, uma vez que a equipe de IT precisa explicar constantemente significados e formas de uso dos dados para as equipes de negócio, o Data Governance é ideal. Dicionários, glossários e ferramentas simples de auto-serviço, além da cultura de colaboração, são capazes de melhorar o entendimento e aumentar o uso na organização.

  • Dados descentralizados

Em uma iniciativa de Data Warehouse, por exemplo, as organizações passam muito tempo definindo significados, qual a origem dos dados e qual tipo de transformação eles irão precisar para passar pelo processo de mapeamento. Se estes dados não são governados simultaneamente, é possível que toda essa informação expire rapidamente. Com a aplicação de Data Governance, este metadata pode ser capturado e organizado durante a construção deste Data Warehouse.

  • Pontos de falha sem identificação

Quando um projeto congela ou é encerrado por conta de membros individuais na equipe - seja por curtos ou longos períodos, o Data Governance é necessário. Com ele, é possível identificar pontos de falha isolados, como este tipo de ausência, e reparar com agilidade. Documentar informações críticas através de uma aplicação de Data Governance oferece acesso em nível enterprise à conhecimentos técnicos e institucionais, para que os projetos aconteçam sem falhas e para que perdas de informações vitais sejam prevenidas.

É claro que as ocasiões de uso de Data Governance vão muito além disso, e seu valor é inegável, afinal desafios com dados estão em todas as organizações. Com um framework de Data Governance compreensivo, as organizações podem, de forma proativa, gerenciar e mitigar problemas com dados, e resolvê-los antes que os negócios sejam impactados.

 

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