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O que é a gestão de dados?

Obtenha uma descrição geral da importância da gestão de dados e da forma como esta beneficia as organizações.

O que é a gestão de dados?

A gestão de dados é a prática estruturada de gerir os dados de uma organização para garantir a sua disponibilidade, facilidade de utilização, integridade e segurança. Envolve a criação de um quadro de funções, responsabilidades, processos, políticas e normas que orientam a gestão e a proteção dos dados ao longo do seu ciclo de vida, desde a sua criação até à sua utilização, armazenamento ou eliminação.

Principais conclusões

  • Obtenha uma descrição geral da gestão de dados e por que razão é essencial para gerir a precisão, a segurança e a conformidade dos dados.
  • Saiba mais sobre os principais componentes da gestão de dados, incluindo a qualidade dos dados, as políticas, a segurança e a administração.
  • l Descubra os benefícios da gestão de dados, desde a melhoria da tomada de decisões até ao aumento da conformidade e da eficiência.
  • l Explore exemplos reais de como as principais organizações utilizam a gestão de dados para proteger e otimizar os seus dados.
  • l Compreenda as tendências futuras na gestão de dados à medida que as tecnologias de IA e de cloud evoluem para práticas de dados mais seguras e adaptáveis.

Descrição geral da gestão de dados

No mundo atual, baseado em dados, as organizações enfrentam uma enorme pressão para tirar partido dos seus dados de forma eficaz. Com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados provenientes de várias origens, como bases de dados, aplicações e dispositivos IoT, uma estratégia de gestão de dados garante que os dados permanecem precisos, fiáveis e protegidos.

Estratégia de gestão de dados

Para criar um quadro robusto de gestão de dados, vários componentes-chave devem trabalhar em conjunto. Cada um destes componentes desempenha um papel vital em garantir a integridade e eficácia geral da estratégia de gestão.
 
  1. A gestão da qualidade dos dados garante que os dados são precisos, consistentes e fiáveis através de regras de validação, remoção de dados duplicados e monitorização em tempo real. Os dados de alta qualidade são cruciais para gerar informações significativas e apoiar a tomada de decisões; sem eles, as análises podem ser enganadoras e as estratégias podem falhar, levando a ineficiências em toda a organização.
  2. A gestão de dados supervisiona o armazenamento, processamento e manutenção de dados nos sistemas e plataformas de uma organização, ajudando a tornar os dados acessíveis, seguros e facilmente recuperáveis. As principais práticas, como a catalogação de dados, a criação de data lakes ou armazéns de dados e a implementação de estratégias de gestão do ciclo de vida, ajudam a garantir que os dados permanecem disponíveis e ordenados desde a criação até ao arquivamento ou eliminação.
  3. As políticas e normas de dados orientam a forma como os dados são recolhidos, armazenados, processados e partilhados numa organização, garantindo que as práticas estão alinhadas com os objetivos empresariais e cumprem os regulamentos. Políticas claras abrangem a retenção de dados, a partilha e as funções, enquanto as normas estabelecem o quadro técnico necessário para uma gestão de dados consistente e segura.
  4. As medidas de segurança e privacidade de dados protegem os dados confidenciais contra o acesso não autorizado e garantem a conformidade com as leis de privacidade, como o Regulamento Geral Sobre a Proteção de Dados (RGPD) e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA). A encriptação, os controlos de acesso, a autenticação multifator e as avaliações do impacto na privacidade são estratégias fundamentais para proteger os dados e manter a confiança dos clientes no complexo cenário de ameaças atual.
  5. A administração e responsabilização dos dados atribui a responsabilidade pela gestão dos recursos de dados a indivíduos ou equipas específicas, garantindo que seguem o quadro de gestão da organização. Esta responsabilidade defende a integridade das práticas de gestão de dados e mantém a consistência, ajudando os dados a alinharem-se com as políticas e objetivos organizacionais em todos os departamentos.

Quadros e ferramentas de gestão de dados

O estabelecimento de uma política eficaz de gestão de dados requer quadros estruturados e ferramentas especializadas para garantir que os dados estão bem geridos, acessíveis e seguros. Uma abordagem de gestão de dados bem-sucedida combina um quadro sólido com ferramentas poderosas que melhoram as práticas de gestão através da automatização e de capacidades avançadas.

Quadros

Os quadros populares de gestão de dados, como o DAMA DMBOK (Data Management Body of Knowledge), fornecem metodologias estruturadas para a implementação da gestão de dados. Estes quadros abrangem áreas críticas como a arquitetura de dados, a gestão de metadados e a gestão de riscos, oferecendo às organizações um esquema abrangente para a construção da sua estratégia de gestão.

Ferramentas de Gestão de Dados e Capacidades de IA

As ferramentas de dados modernas, como o Microsoft Fabric, incluem capacidades integradas de gestão federada e segurança para ajudar a gerir os dados na ferramenta. Estas capacidades devem ser combinadas com ferramentas de gestão dedicadas, como o Microsoft Purview, que podem gerir os seus dados em todo o seu património de dados. Esta combinação pode garantir a qualidade, segurança e acessibilidade dos dados, incorporando catálogos centralizados, soluções de conformidade e controlos de acesso que simplificam os processos de gestão:
  • Catálogos de Dados: Os catálogos centralizados, como o catálogo do OneLake e o Catálogo unificado do Microsoft Purview, permitem uma fácil deteção de dados, gestão e monitorização da conformidade, com informações e recomendações incorporadas que ajudam a manter os padrões de dados.
  • Soluções de Conformidade: Plataformas como o Fabric incluem funcionalidades de conformidade incorporadas para dar resposta às necessidades diárias, como a monitorização automatizada, os controlos de acesso baseados em funções e a adesão a normas comuns. Estas ferramentas prontas a utilizar proporcionam conveniência e permitem que as organizações comecem a trabalhar rapidamente. Para necessidades mais avançadas, o Microsoft Purview oferece funcionalidades adicionais, incluindo a deteção de dados detalhada, a classificação e o controlo de linhagem. Isto é ideal para organizações que gerem ambientes híbridos ou que cumprem requisitos regulamentares rigorosos.
  • Controlo de Acesso: As capacidades integradas de controlo de acesso do Fabric fornecem segurança de linha de base, incluindo permissões baseadas em funções e controlos de acesso seguros, garantindo a proteção de dados confidenciais. Para cenários mais complexos, o Microsoft Entra alarga estas capacidades com a gestão de identidades federadas e granulares. O Entra possibilita controlos de acesso precisos em ambientes multicloud e híbridos, garantindo que apenas os utilizadores autorizados acedem a dados críticos.
Ao oferecer funcionalidades de linha de base robustas e integração com ferramentas avançadas como o Purview e o Entra, plataformas como o Fabric proporcionam flexibilidade tanto para as tarefas de gestão diárias como para os desafios de gestão de dados mais exigentes.

Ao combinarem quadros estruturados com ferramentas especializadas e IA, as organizações podem criar uma estratégia robusta de gestão de dados que suporta a conformidade, melhora a acessibilidade dos dados e prepara a análise avançada.

Benefício da gestão de dados

Melhora a qualidade e a precisão dos dados

A gestão de dados estabelece práticas consistentes que garantem a precisão e a qualidade dos dados, apoiando análises, relatórios e tomadas de decisão fiáveis. Dados limpos e precisos ajudam as organizações a adaptarem-se às mudanças do mercado e a aproveitarem as oportunidades.

Melhora a conformidade e o controlo dos riscos

A conformidade com regulamentos como o RGPD, HIPAA e CCPA é fundamental. A gestão de dados alinha as práticas com estes regulamentos, reduzindo o risco de inconformidade e de penalizações.

Informa a tomada de decisões

Os dados de alta qualidade permitem às empresas obter informações e tomar decisões informadas. A gestão de dados garante dados consistentes e fiáveis para decisões estratégicas e melhorias operacionais.

Aumenta a eficiência operacional

A gestão de dados reduz a redundância e as tarefas manuais, poupando tempo e recursos. A automatização da introdução de dados, da limpeza e da validação liberta os colaboradores para o trabalho estratégico.

Protege os dados e evita falhas de segurança

A gestão de dados incorpora medidas de segurança como a encriptação e os controlos de acesso para proteger dados confidenciais e evitar falhas de segurança. Estes controlos restringem o acesso, melhorando a segurança.

Gestão de dados no mundo real

  • Cuidados de saúde: Os hospitais implementam quadros de gestão de dados para gerir informações confidenciais dos pacientes, garantindo a conformidade com os regulamentos relativos a dados de saúde, como o HIPAA. Sem protocolos padronizados de partilha de dados, os hospitais teriam dificuldade em colaborar com outros prestadores de cuidados de saúde, o que teria impacto nos resultados dos cuidados prestados aos pacientes.
  • Serviços financeiros: Os bancos implementam políticas de gestão para gerir os registos financeiros dos clientes e os dados das transações, reduzindo o risco de fraude. A gestão de dados é necessária para o alinhamento com as normas do setor, como o PCI DSS, para que os bancos possam garantir transações seguras e manter a confiança dos clientes.
  • Retalho: Os retalhistas utilizam a gestão de dados para gerir grandes conjuntos de dados de transações de vendas, comportamentos de clientes e sistemas de gestão da cadeia de fornecimento. A falta de gestão de dados torna mais difícil analisar com precisão as tendências dos consumidores e otimizar as estratégias de marketing assegurando, ao mesmo tempo, a conformidade com as leis de privacidade.
  • Manufatura: Na manufatura, os quadros de gestão de dados ajudam a gerir e analisar dados de dispositivos IoT nas linhas de produção. Sem a gestão de dados em vigor, é difícil para as empresas obterem informações sobre a eficiência operacional, a manutenção do equipamento e o desempenho da cadeia de fornecimento, o que tem impacto na tomada de decisões e nos custos.

Tendências futuras na gestão de dados

As organizações estão a depender cada vez mais de tecnologias avançadas como a IA e a aprendizagem automática, o que torna ainda mais crítica a necessidade de uma gestão de dados adequada. Os modelos de IA e os sistemas de aprendizagem automática dependem de dados de elevada qualidade para funcionarem corretamente. Se os dados forem inconsistentes ou incorretos, os resultados destas tecnologias podem ser errados ou tendenciosos.

Como a gestão de dados apoia a IA e a aprendizagem automática:

  • Consistência dos dados: Os quadros de gestão garantem que os modelos de IA utilizam dados consistentes e precisos, o que conduz a previsões mais fiáveis.
  • Transparência dos dados: Ao controlar a linhagem dos dados (de onde vêm os dados e como foram alterados), as organizações podem compreender e verificar as origens que os sistemas de IA utilizam, criando confiança nos resultados da IA.
  • Privacidade e segurança: Com a gestão, as organizações podem utilizar com segurança os dados dos clientes e da empresa para projetos de IA sem correr o risco de falhas de segurança de privacidade ou de não conformidade com regulamentos como o RGPD.

Tendências futuras na gestão de dados

À medida que a gestão de dados continua a evoluir, várias tendências emergentes estão a moldar o seu futuro:
  1. IA e automatização na gestão de dados: À medida que as organizações geram grandes volumes de dados, as ferramentas baseadas em IA estão a tornar-se essenciais para automatizar os processos de gestão de dados. Estas ferramentas podem classificar automaticamente os dados, detetar anomalias e aplicar regras de conformidade, reduzindo a necessidade de intervenções manuais e melhorando a eficiência.
  2. Integração com ambientes de cloud e híbridos: Cada vez mais empresas estão a transferir a sua infraestrutura de dados para plataformas de cloud, o que exige soluções de gestão nativas de cloud. Estas soluções permitem às organizações gerir dados em ambientes híbridos, assegurando práticas de gestão consistentes, quer os dados sejam armazenados no local, na cloud ou em várias plataformas de cloud.
  3. Foco na privacidade e na conformidade: Os regulamentos de privacidade são cada vez mais rigorosos e as organizações têm de adaptar os seus quadros de gestão para se manterem em conformidade. Com leis como o GDPR e a CCPA a imporem diretrizes rigorosas sobre o tratamento de dados, as empresas estão a investir em soluções de gestão que se centram nos princípios da privacidade desde a conceção, garantindo que os dados são geridos e processados tendo em conta a privacidade desde o início.
  4. Democratização dos dados e análise personalizada: A gestão de dados está a desempenhar um papel importante na democratização dos dados, uma vez que mais utilizadores de uma organização podem analisar e aceder aos dados. Esta tendência será apoiada por ferramentas analíticas personalizadas que permitem aos utilizadores criar relatórios e visualizações, assegurando simultaneamente a existência de políticas de gestão para proteger informações confidenciais.

Conclusão

A importância da gestão de dados

A gestão de dados é essencial para qualquer organização que pretenda utilizar eficazmente o poder dos seus dados, enquanto mantém a conformidade e a segurança. Ao criar um quadro de gestão sólido, as organizações podem converter os seus dados num recurso estratégico que apoia a tomada de decisões informadas, impulsiona a inovação e melhora a eficiência operacional.

O futuro da gestão de dados envolverá cada vez mais a automatização, a integração da IA e o alinhamento com estratégias de cloud, tornando-a uma parte evolutiva e essencial da gestão de dados moderna. Para se manterem competitivas e em conformidade, as organizações têm de continuar a desenvolver as suas estratégias de gestão para acompanharem a evolução das tecnologias e dos cenários regulamentares.

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Perguntas Mais Frequentes

  • Os quatro pilares incluem a qualidade dos dados, a gestão dos dados, a segurança dos dados e a conformidade dos dados. Cada pilar garante que os dados são geridos de forma holística, alinhando as práticas com os objetivos empresariais.
  • A essência da gestão de dados consiste em criar um quadro que gere e protege os recursos de dados, assegurando simultaneamente que estes permanecem em conformidade com os regulamentos e acessíveis para utilização empresarial.
  • Normalmente, a propriedade cabe a uma equipa ou gabinete de gestão de dados designado, que pode incluir funções como administradores de dados, responsáveis pela conformidade e pessoal de TI. Colaboram com todos os departamentos para manter práticas e políticas consistentes.

    Ao estabelecer um quadro de gestão de dados claro e eficaz, as organizações estabelecem as bases para o sucesso baseado em dados, garantindo que os seus dados são um recurso fiável e seguro para o crescimento e inovação futuros.

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