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Governança de dados: Entenda o que é e Como Aplicar em 3 passos

nov. 13, 2020


Qual espaço a governança de dados ocupa na sua empresa?


Se o assunto ainda não está na ordem do dia, é bom rever a estratégia.


Hoje, quem não tem dados confiáveis não sabe bem para onde ir e, com a falta de objetivos claros, tende a enfrentar dificuldades para tomar decisões certeiras.


É para garantir que dados valiosos para a organização serão coletados, tratados e geridos corretamente que se dedica essa importante área.


Neste texto, vamos apresentar tudo sobre a governança de dados e como colocar a estratégia em prática.


Siga acompanhando!


O QUE É GOVERNANÇA DE DADOS?


Tomado de forma isolada, o termo governança diz respeito ao controle de todos os atos e processos indispensáveis para a gestão em uma empresa.


Ou seja, sem governança não há governo, já que, sem a primeira, o segundo não é capaz de se auto-gerir.

A partir disso, a governança de dados se refere a todos os processos que uma organização adota para assegurar o acesso e uso de informações estratégicas.


Nesse quesito, infelizmente, as notícias não são boas para a maioria das empresas no Brasil e no mundo 

De acordo com uma pesquisa da Serasa Experian (confira a íntegra em pdf neste link), para os líderes entrevistados, 28% dos dados disponíveis contêm algum tipo de erro ou divergência.


Sendo assim, mais de ¼ da informação usada para decidir está comprometida, o que a torna inútil para qualquer propósito empresarial.


Pois a governança de dados pode ajudar a corrigir esse tipo de falha, garantindo que os dados usados sejam confiáveis e de qualidade.


QUAL A IMPORTÂNCIA DA GOVERNANÇA DE DADOS PARA AS EMPRESAS


Vamos voltar à pesquisa da Serasa Experian para entender a importância do assunto.


Para 78% das empresas participantes, a falta de dados é um problema. Entre elas, 30% alegam não estarem prontas para se tornar Data Driven.


Fica claro que colocar em prática um setor ou contratar profissionais capazes de orientar os processos de captação e tratamento de dados é questão de sobrevivência.


Isso porque, como você já viu, sem dados, não há como tomar decisões, pelo menos não se a intenção for fazê-lo com segurança.


Dessa forma, é correto concluir que, sem governança, a empresa passa a se expor a riscos desnecessários.


Esse talvez seja o seu benefício mais imediato: a governança ajuda a reduzir as ameaças que podem prejudicar a saúde financeira de um negócio.


Afinal, com dados em quantidade e qualidade, fica muito mais fácil a tarefa de antecipar possíveis problemas e, dessa forma, encontrar as soluções que estejam ao alcance.


GOVERNANÇA DE DADOS E LGPD


governanca-de-dados-LGPD


Entrou em vigor no dia 18 de setembro de 2020 a nova Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).



Inspirada na legislação europeia, ela vem para disciplinar o uso que as empresas fazem dos dados que coletam das pessoas pela internet.


Logo, o cenário daqui para a frente é de leis e normas cada vez mais duras com as organizações que não dão a devida atenção ao tratamento desses dados.


De acordo com a LGPD, empresas que comprovadamente adotarem práticas lesivas em relação aos dados de terceiros podem receber uma dura punição.


As sanções vão de simples advertência até multas que correspondem a 2% do orçamento da companhia, podendo chegar a R$ 50 milhões.


Como você deve imaginar, uma excelente prática para se afastar desse tipo de risco é, justamente, investir em governança de dados.


OS OBJETIVOS DA GOVERNANÇA


Considerando a rigidez da lei e a falta de preparo das empresas no tratamento dos dados, a governança assume um papel de protagonista.


Isso porque, entre seus objetivos, está o uso dos dados como matéria-prima para gerar informações confiáveis sobre as atividades de uma empresa, guiando as decisões de gestores.


A governança de dados se dedica a direcionar as estratégias da empresa para casos concretos, tomando como base as informações que ela obtém a partir de seus clientes, colaboradores e fornecedores.


COMO FAZER GOVERNANÇA DE DADOS [PASSO A PASSO]


Estamos em plena era do Big Data, na qual dados só fazem diferença quando são extraídos de múltiplas fontes.


Nesse contexto, é preciso contar com ferramentas que deem conta de explorar o gigante universo de informação disponível.


Quer uma dica? 


Com as plataformas Alteryx Designer e Tableau Data Management, soluções analíticas da FiveActs, sua empresa se habilita a tratar de seus dados com rapidez e precisão.


Mas, além das ferramentas, é preciso ainda “preparar o terreno” para que a governança de dados possa cumprir bem o seu papel.


Vamos ver como fazer isso?


1. MAPEIE OS SETORES QUE GERAM MAIOR VOLUME DE DADOS


O primeiro passo é mapear os setores críticos em relação ao volume de dados gerados.


Vendas, compras, estoque e marketing são alguns exemplos, já que deles se origina informação que pode pautar toda uma estratégia comercial.


2. VERIFIQUE SE A SUA INFRAESTRUTURA SUPORTA UMA POLÍTICA DE GOVERNANÇA


Ok, agora você já sabe quem é quem no quesito geração de dados. Será que sua empresa tem o que precisa para dar conta do desafio? 


Por isso, em uma segunda etapa, é preciso garantir que você conta com a infraestrutura, pessoas e os processos para dar início a uma política de governança para os dados gerados.


3. TREINE E QUALIFIQUE OS PROFISSIONAIS ENVOLVIDOS


Seja qual for a conclusão que você tirar a partir da segunda fase, é certo que será necessário investir em algum tipo de treinamento. 


Afinal, governança de dados profissional é aquela que atende ao modelo previsto na NBR ISO/IEC 38500, a norma padrão para esse setor.


FERRAMENTA PARA GOVERNANÇA DE DADOS: COMO ESCOLHER


ferramentas-governanca-de-dados


Para quem não tem tanta experiência no assunto, escolher a melhor ferramenta em processos de governança de dados pode ser bastante desafiador.


Que tal, então, utilizar uma que forneça uma experiência visual completa e simplificada? 

Nesse caso, nossa sugestão é o Tableau Prep, a ferramenta que faz a limpeza de seus dados, otimizando todo seu processo de análise.


Deixe para trás as incertezas e faça parte do time das organizações que dão o melhor uso aos dados gerados pelos seus leads.


CONCLUSÃO


A governança de dados há muito tempo deixou de ser um luxo para se tornar uma exigência nas empresas modernas.


Ainda mais depois da nova LGPD, deve haver um compromisso com a coleta e tratamento de informações valiosas para a organização e seu público de interesse.


Na hora de colocar essa estratégia em prática, não esqueça de utilizar as melhores ferramentas que o mercado pode oferecer.


Então, nossa dica final vai novamente para as plataformas Alteryx Designer e Tableau Data Management, suas melhores alternativas para colocar seu negócio de vez na era digital.



Conte com a FiveActs e suas soluções analíticas!


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Processamento de streaming O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados. No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados. Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real. O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso. Processamento de Streaming utilizando Databricks O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.
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Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança. Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício. O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira: 1. Proteção do investimento À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas. Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido. 2. Ascensão dos desenvolvedores Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem. É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções. 3. Fornecer valor contínuo Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada. É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais. Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades. Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas: 1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM) A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência. Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias. 2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM) A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança. A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética. 3. Tecnologia sustentável A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade. A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas. 4. Engenharia de plataforma A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos. A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma. 5. Desenvolvimento aumentado com IA O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação. A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização. 6. Plataformas do setor na nuvem As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores. A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa. 7. Aplicativos inteligentes Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real. A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos. 8. IA generativa democratizada A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente. Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança. 9. Força de trabalho conectada aumentada A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações. Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa. 10. Clientes-máquina O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas. Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina". Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais. Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo. Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios. Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .
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