Governança de dados x gerenciamento de dados

O que é governança de dados?

Governança de dados é um conjunto de princípios, padrões e práticas. Eles se aplicam ao ciclo de vida de ponta a ponta dos dados (coleta, armazenamento, uso, proteção, arquivamento e exclusão). Isso garante que seus dados sejam confiáveis e consistentes. Gestão de dados:

Estabelece estruturas organizacionais
Confirma os proprietários dos dados
Aplica regras e políticas
processo de documentos
Registra termos e métricas de negócios

O que é gerenciamento de dados?

O gerenciamento de dados é a implementação técnica da governança de dados.

Governança de dados sem implementação é apenas documentação. O gerenciamento de dados permite a execução e aplicação de políticas e processos para a organização.

Então, como a governança de dados é diferente do gerenciamento de dados?

Meu pai trabalhou na indústria da construção por mais de 50 anos. Aqui está como eu descrevi a diferença para ele. Eu disse a ele que a governança de dados é o projeto de um prédio e o gerenciamento de dados é a construção física do prédio. Em outras palavras, sem gerenciamento de dados, não há edifício físico. Você pode construir um prédio sem um projeto (governança de dados). Mas a construção será uma atividade menos eficiente e menos eficaz, com maior probabilidade de problemas no futuro.

A governança de dados versus gerenciamento de dados pode ser comparada a projetos de construção versus construção de edifícios.

Documentando o sucesso com a governança de dados

Um plano para uma governança de dados bem-sucedida envolve pessoas, políticas e métricas.

Pessoas

As pessoas são essenciais para a governança de dados. Eles não apenas criam e manipulam os dados, mas também se beneficiam de dados bem administrados. Aqui estão algumas dessas pessoas:

Os especialistas no assunto do negócio. Essas são as pessoas que podem determinar termos de negócios padronizados para a organização. Eles também podem estabelecer os níveis e tipos de limites de qualidade para diferentes processos de negócios.
Os administradores de dados são responsáveis por corrigir problemas de qualidade de dados.
O pessoal de TI é responsável pela arquitetura e gerenciamento de bancos de dados, aplicativos e processos de negócios.
O pessoal jurídico e de segurança é responsável pela privacidade e proteção dos dados.
Líderes multifuncionais, que compõem o conselho de governança ou conselho responsável por resolver disputas entre diferentes funções dentro de uma organização.

Políticas e Regras

Se as políticas definem o quê, as regras definem como. As organizações usam uma ampla variedade de políticas e regras em processos e procedimentos; categorias comuns incluem consentimento, qualidade, retenção e segurança.

Digamos que você tenha uma política sobre o uso apropriado de informações pessoais. Esta política declara que você deve obter consentimento para processamento antes de poder usar informações pessoais. Uma regra pode definir as opções de consentimento que você usa para coletar dados pessoais (para cobrança, marketing ou compartilhamento com terceiros). Outra regra pode definir como você precisa do consentimento de um cliente antes de enviar qualquer oferta promocional.

Métricas

O que é medido é gerenciado. Métricas técnicas comuns incluem coisas como:

O número de registros duplicados em um aplicativo
A precisão e integridade dos dados
Quantos elementos de dados pessoais são criptografados ou mascarados

Essas métricas auxiliam no gerenciamento técnico dos dados. Mas os líderes de dados também tentam definir como essas métricas técnicas afetam as métricas de resultados de negócios.

Por exemplo, dias de vendas pendentes (DSO) é uma métrica comercial comum. Analistas financeiros e credores usam números DSO para analisar a saúde financeira de uma empresa. Se os dados de endereço do cliente estiverem incompletos ou imprecisos, isso aumentará o tempo do ciclo de cobrança e levará a um aumento no DSO. Se o DSO for maior que a média do setor, analistas e credores podem ver isso como um sinal de risco.E isso pode levar a um rebaixamento nas perspectivas da empresa ou a um aumento no custo de capital.

Construindo uma organização mais forte com gerenciamento de dados

Agora vamos dar uma olhada em algumas ferramentas e técnicas para gerenciamento de dados.

Limpeza e padronização

Essas são as ferramentas e técnicas que ajudam a implementar e impor políticas de qualidade de dados. A criação de perfil ajuda a comparar a validade, precisão e integridade dos dados com as métricas definidas para a qualidade dos dados. Você pode corrigir problemas como valores inválidos, ortografia incorreta e valores ausentes. Você também pode incorporar regras de limpeza em processos de entrada de dados para reforçar a qualidade dos dados no ponto de entrada. A criação de perfil também ajuda a identificar semelhanças, diferenças e relacionamentos entre fontes de dados. Isso facilita a remoção de registros duplicados e reforça a consistência entre as fontes. Você pode enriquecer os dados internos com dados externos, como números DUNS, dados demográficos e geográficos. E muitas organizações criam um hub centralizado para ajudar a manter a consistência semântica dos dados principais.

Mascaramento e criptografia

Use-os para implementar e impor políticas de privacidade e proteção. As ferramentas e técnicas de descoberta e classificação de dados ajudam a identificar e marcar dados confidenciais e pessoais. Você pode então usar essas tags para aplicar controles de proteção apropriados para atender aos requisitos internos e regulamentos externos, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA). Dependendo da classificação e das políticas de acesso, você pode conceder a alguns usuários acesso aos dados brutos e mascarar esses dados para outros usuários. Para determinar os controles apropriados de proteção de distribuição interna e externa, você pode usar a modelagem de fluxo de dados para entender como sua organização coleta, processa, armazena e distribui dados, tanto interna quanto externamente. Por exemplo, o mascaramento de dados pode ser bom para acesso dentro do seu firewall, mas você pode decidir que os dados devem ser criptografados antes de compartilhá-los com terceiros.

Arquivamento e exclusão

Implemente e aplique políticas de retenção e gerencie as complexidades de equilibrar os regulamentos de retenção do setor (como BCBS 239 e CCAR) com regulamentos locais e regionais (como LGPD e CCPA). Por exemplo, você pode querer arquivar dados quando eles não forem mais necessários para as operações do dia-a-dia. Mas você ainda precisa monitorar esses dados para atender aos requisitos regulamentares, como relatórios de impostos ou armazenamento de longo prazo. As ferramentas de arquivamento de dados podem ajudá-lo a:

Acompanhe por quanto tempo os dados devem ser retidos; você pode definir um período de retenção designado e, em seguida, a ferramenta pode excluir os dados automaticamente
Dados de índice para recuperação mais fácil para atividades como descoberta legal
Aplicar acesso e controles apropriados para mascaramento e criptografia de dados