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O que é governança de dados?

Confira uma visão geral da importância da governança de dados e como ela beneficia as organizações.
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O que é governança de dados?

A governança de dados é uma prática estruturada de gerenciar os dados de uma organização, com o objetivo de garantir sua disponibilidade, usabilidade, integridade e segurança. Isso envolve a criação de uma estrutura de funções, responsabilidades, processos, políticas e normas que orientam o gerenciamento e proteção dos dados ao longo de seu ciclo de vida. Desde sua criação até seu uso, armazenamento ou exclusão.

Pontos principais

  • Confira uma introdução à governança de dados e entenda por que ela é essencial para gerenciar a precisão, segurança e conformidade de dados.
  • Saiba mais sobre os principais componentes da governança de dados, como qualidade dos dados, políticas, segurança e administração.
  • l Descubra os benefícios da governança de dados, que vão desde a melhoria na tomada de decisão até o aumento na eficiência e conformidade.
  • l Explore exemplos reais de como grandes organizações usam a governança de dados para proteger e otimizar seus dados.
  • l Entenda as tendências futuras da governança de dados, considerando o avanço de tecnologias como IA e nuvem, que deixam as práticas de dados mais seguras e adaptáveis.

Visão geral da governança de dados

No mundo atual, movido a dados, as organizações enfrentam uma grande pressão para usar suas informações de forma eficiente. Com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados vindos de várias fontes, como de bancos de dados, aplicativos e dispositivos IoT, uma estratégia de governança de dados garante que essas informações continuem precisas, confiáveis e protegidas.

Estratégia de governança de dados

Para criar uma estrutura robusta de governança de dados, é essencial integrar diversos componentes-chave. Cada um desempenha um papel fundamental para garantir a integridade e a eficácia da estratégia de governança como um todo.
 
  1. Gerenciamento da qualidade dos dados garante que os dados sejam precisos, consistentes e confiáveis, por meio de regras de validação, remoção de duplicatas e monitoramento em tempo real. Dados de alta qualidade são essenciais para gerar insights significativos e apoiar a tomada de decisões. Sem essa qualidade, as análises podem ser enganosas e as estratégias podem falhar, resultando em ineficiências por toda a organização.
  2. Gerenciamento de dadoscuida do armazenamento, processamento e manutenção das informações dentro dos sistemas e plataformas da organização, garantindo que os dados estejam acessíveis, seguros e fáceis de recuperar. Práticas fundamentais, como catalogação de dados, criação de data lakes ou warehouses e estratégias de gerenciamento de ciclo de vida, ajudam a manter os dados organizados e disponíveis desde a criação até o arquivamento ou exclusão.
  3. Políticas e padrões de dados orientam como os dados devem ser coletados, armazenados, processados e compartilhados dentro da organização, garantindo que as práticas estejam alinhadas aos objetivos do negócio e em conformidade com regulamentações. Políticas claras definem como reter, compartilhar e atribuir funções sobre os dados, enquanto os padrões organizam a estrutura de políticas para garantir um gerenciamento de dados seguro.
  4. Segurança e privacidade dos dados medem dados confidenciais contra acessos não autorizados e garantem conformidade com leis de privacidade, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados(GDPR) e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA). Criptografia, controle de acesso, autenticação multifator e avaliações de impacto à privacidade são algumas das estratégias essenciais para proteger os dados e manter a confiança dos clientes diante de um cenário de ameaças cada vez mais complexo.
  5. Responsabilidade e administração dos dados atribuem a responsabilidade pelo gerenciamento dos ativos de dados a pessoas ou equipes específicas, garantindo que sigam a estrutura de governança da organização. Essa responsabilidade sustenta a integridade das práticas de governança de dados e garante consistência, ajudando a manter os dados alinhados às políticas e metas organizacionais em todas as áreas.

Estruturas e ferramentas de governança de dados

Estabelecer uma política de governança de dados eficaz exige estruturas organizadas e ferramentas especializadas para garantir que os dados sejam bem gerenciados, acessíveis e seguros. Uma abordagem de governança de dados bem-sucedida combina uma estrutura sólida com ferramentas avançadas que melhoram as práticas de governança por meio de automação e capacidades avançadas.

Estruturas

Estruturas populares de governança de dados, como o DAMA DMBOK (Data Management Body of Knowledge), oferecem metodologias estruturadas para implementar a governança de dados. Essas estruturas cobrem áreas essenciais, como arquitetura de dados, gerenciamento de metadados e gerenciamento de riscos, oferecendo às organizações um plano completo para desenvolver sua estratégia de governança.

Ferramentas de governança de dados e funcionalidades de IA

Ferramentas modernas de dados, como o Microsoft Fabric, contam com capacidades integradas de governança e segurança federadas para ajudar no gerenciamento dos dados dentro da ferramenta. Essas capacidades devem ser usadas em conjunto com ferramentas de governança dedicadas, como o Microsoft Purview, que possibilita o gerenciamento dos dados em todo o ecossistema de dados da organização. Essa combinação pode garantir a qualidade, segurança e acessibilidade dos dados, incorporando catálogos centralizados, soluções de conformidade e controles de acesso que simplificam os processos de governança:
  • Catálogos de dados: catálogos centralizados, como o catálogo OneLake e o Catálogo unificado do Microsoft Purview, facilitam a descoberta, o gerenciamento e o monitoramento de conformidade dos dados, com insights integrados e recomendações que ajudam a manter os padrões definidos para os dados.
  • Soluções de conformidade: plataformas como o Fabric incluem recursos de conformidade integrados que atendem a necessidades do dia a dia, como monitoramento automatizado, controles de acesso baseados em função e conformidade com padrões comuns. Essas ferramentas prontas para uso oferecem praticidade e permitem que as organizações comecem rapidamente. Para demandas mais avançadas, o Microsoft Purview oferece funcionalidades adicionais, como descoberta detalhada de dados, classificação e rastreamento de linhagem. Isso é ideal para organizações que gerenciam ambientes híbridos ou que precisam atender a requisitos regulatórios rigorosos.
  • Controle de acesso: as capacidades integradas de controle de acesso do Fabric oferecem segurança básica, com permissões baseadas em função e controles seguros de acesso, garantindo que dados confidenciais fiquem protegidos. Para cenários mais complexos, o Microsoft Entra expande essas funcionalidades com gerenciamento de identidades federado e granular. O Entra permite controles de acesso precisos em ambientes híbridos e multinuvem, garantindo que apenas usuários autorizados tenham acesso a dados críticos.
Ao oferecer recursos básicos robustos e integração com ferramentas avançadas como o Purview e o Entra, plataformas como o Fabric oferecem flexibilidade para tarefas diárias de governança de dados e para os desafios mais exigentes dessa área.

Ao combinar estruturas com ferramentas especializadas e IA, as organizações conseguem desenvolver uma estratégia sólida de governança de dados que apoia a conformidade, melhora a acessibilidade e prepara os dados para análises avançadas.

Benefícios da governança de dados

Melhora a qualidade e a precisão dos dados

A governança de dados estabelece práticas padronizadas que garantem a precisão e a qualidade das informações, o que sustenta análises confiáveis, relatórios precisos e tomadas de decisão mais seguras. Dados limpos e precisos ajudam as organizações a se adaptar às mudanças do mercado e a aproveitar novas oportunidades.

Reforça a conformidade e o controle de riscos

Estar em conformidade com regulamentações como o GDPR, HIPAA e CCPA é essencial. A governança de dados alinha as práticas organizacionais a essas leis, reduzindo os riscos de não conformidade e penalidades.

Informa a tomada de decisões

Com dados de qualidade de alta, as empresas conseguem obter insights úteis e tomar decisões informadas. A governança garante a consistência e a confiabilidade dos dados, apoiando decisões estratégicas e melhorias operacionais.

Aumenta a eficiência operacional

A governança de dados diminui redundâncias e tarefas manuais, economizando tempo e recursos. A automação de atividades como entrada, limpeza e validação de dados libera a equipe para focar em tarefas estratégicas.

Protege dados e evita violações

A governança incorpora medidas de segurança, como criptografia e controles de acesso, para proteger dados sensíveis e evitar vazamentos. Esses controles restringem o acesso e melhoram a segurança das informações.

Governança de dados no mundo real

  • Serviços de saúde: hospitais implementam estruturas de governança de dados para gerenciar informações confidenciais de pacientes, garantindo conformidade com regulamentações de dados de saúde, como a HIPAA. Sem protocolos padronizados de compartilhamento de dados, seria difícil para os hospitais colaborarem com outros prestadores de serviços de saúde, o que prejudicaria os resultados do atendimento aos pacientes.
  • Serviços financeiros: os bancos implantam políticas de governança para gerenciar registros financeiros e dados de transações de clientes, reduzindo o risco de fraudes. A governança de dados é necessária para estar em conformidade com normas do setor como a PCI DSS, para que os bancos garantam transações seguras e mantenham a confiança dos clientes.
  • Varejo: varejistas usam a governança de dados para gerenciar grandes conjuntos de dados provenientes de transações de vendas, comportamentos do consumidor e sistemas de gerenciamento da cadeia de fornecedores. Sem governança, torna-se mais difícil analisar tendências de consumo, otimizar estratégias de marketing com precisão e cumprir com leis de privacidade.
  • Produção: No setor de produção, estruturas de governança ajudam a gerenciar e analisar dados provenientes de dispositivos IoT nas linhas de produção. Sem governança, as empresas enfrentam dificuldades para obter insights sobre eficiência operacional, manutenção de equipamentos e desempenho da cadeia de fornecedores, afetando as decisões e os custos.

Tendências futuras em governança de dados

As organizações estão recorrendo cada vez mais a tecnologias avançadas como IA e aprendizado de máquina, o que torna a boa governança de dados ainda mais essencial. Modelos de IA e sistemas de aprendizado de máquina dependem de dados de alta qualidade para funcionar corretamente. Se os dados forem inconsistentes ou incorretos, os resultados podem ser imprecisos ou tendenciosos.

Como a governança de dados apoia a IA e o aprendizado de máquina:

  • Consistência dos dados: estruturas de governança garantem que os modelos de IA usem dados consistentes e precisos, resultando em previsões mais confiáveis.
  • Transparência de dados: ao acompanhar a linhagem dos dados (sua origem e modificações), as organizações conseguem entender e verificar as fontes que os sistemas de IA usam, fortalecendo a confiança nos resultados desses sistemas.
  • Privacidade e segurança: com a governança, as organizações podem usar dados de clientes e de negócios em projetos de IA com segurança, sem comprometer a privacidade nem infringir regulamentações como o GDPR.

Tendências futuras em governança de dados

Com a evolução da governança de dados, diversas tendências vêm surgindo para moldar o futuro:
  1. IA e automação na governança de dados: como as organizações geram grandes volume de dados, ferramentas baseadas em IA estão se tornando essenciais para automatizar processos de governança de dados. Essas ferramentas conseguem classificar dados automaticamente, detectar anomalias e aplicar regras de conformidade. Com isso, reduzem a necessidade de ações manuais e aumentam a eficiência.
  2. Integração com ambientes em nuvem e híbridos: Cada vez mais empresas estão migrando suas infraestruturas para plataformas na nuvem, o que exige soluções de governança nativas da nuvem. Essas soluções ajudam as organizações a gerenciar dados em ambientes híbridos, garantindo práticas consistentes, seja localmente, na nuvem ou em várias plataformas de nuvem.
  3. Segurança, privacidade e conformidade: Com as regulamentações de privacidade cada vez mais rigorosas, as organizações precisam adaptar suas estruturas de governança para continuar em conformidade. Leis como a GDPR e a CCPA impõe diretrizes rigorosas sobre o tratamento de dados, levando as empresas a investir em soluções de governança que adotem princípios de privacidade desde a concepção. Isso garante que os dados sejam gerenciados e processados com a privacidade em mente desde o início.
  4. Democratização dos dados e análises de autoatendimento: A governança de dados está facilitando a democratização dos dados, permitindo que mais pessoas dentro da organização os acessem e analisem. Essa tendência é impulsionada por ferramentas de análise de autoatendimento, que possibilitam que os usuários criem e visualizem relatórios, desde que as políticas de governança estejam em vigor para proteger as informações confidenciais.

Conclusão

A importância da governança de dados

A governança de dados é essencial para qualquer organização que deseja aproveitar ao máximo o poder de seus dados, sem abrir mão da conformidade e da segurança. Ao criar uma estrutura robusta de governança, as organizações podem transformar os dados em um ativo estratégico que apoia a tomada de decisões bem fundamentadas, impulsiona a inovação e melhora a eficiência operacional.

O futuro da governança de dados envolverá cada vez mais automação, integração com IA e alinhamento com estratégias em nuvem. Por isso, essa prática é fundamental e está sempre evoluindo dentro do gerenciamento moderno de dados. Para se manterem competitivas e em conformidade, as organizações precisam continuar desenvolvendo suas estratégias de governança para acompanhar as transformações tecnológicas e os novos cenários regulatórios.

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Perguntas Frequentes

  • Os quatro pilares incluem qualidade de dados, gerenciamento de dados, segurança de dados e conformidade de dados. Cada pilar garante que as informações sejam gerenciadas de forma completa, alinhando as práticas aos objetivos do negócio.
  • O principal objetivo da governança de dados é criar uma estrutura capaz de gerenciar e proteger os ativos de dados, garantindo que estejam em conformidade com as regulamentações e acessíveis para uso empresarial.
  • A responsabilidade geralmente fica a cargo de uma equipe ou escritório de governança de dados, que pode incluir profissionais como responsáveis pela governança, especialistas em conformidade e membros da equipe de TI. Esses profissionais colaboram entre diferentes departamentos para manter políticas e práticas consistentes.

    Ao estabelecer uma estrutura clara e eficiente de governança de dados, as organizações constroem a base para o sucesso orientado por dados, garantindo que esses dados sejam um recurso confiável e seguro para o crescimento e inovação no futuro.

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