O que é suporte de TI?
O que é governança de dados?
Toda empresa precisa de uma estrutura para garantir a precisão, a segurança e o gerenciamento eficaz dos seus dados em todas as operações corporativas.
Em geral, é necessário designar pessoas para planejar e executar um programa de governança de dados, incorporando as práticas recomendadas de armazenamento e compartilhamento desse ativo valioso.
Continue lendo para conhecer os princípios fundamentais da governança de dados, como implementar um programa de governança eficaz e como ferramentas tipo o Jira Service Management podem automatizar o processo.
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Definição de governança de dados
A governança de dados é uma estrutura abrangente de gerenciamento que vai garantir o uso correto e eficaz dos dados enquanto pertencerem a uma organização. Ela cobre todo o ciclo de vida dos dados: coleta, armazenamento, uso e exclusão.
A governança adequada envolve a criação e implementação de políticas, procedimentos e padrões que mantêm a qualidade, a segurança e a conformidade dos dados. Isso garante que eles sejam precisos, acessíveis e seguros, minimizando os riscos associados ao uso indevido ou perda de dados.
Uma boa governança é essencial para organizações que adotam uma cultura baseada em dados para a tomada de decisões estratégicas. Isso porque ela garante que os dados continuem sendo um recurso valioso e confiável.
Por que a governança de dados é importante?
Com o surgimento do big data, a chegada da inteligência artificial e a evolução das estruturas regulatórias, as empresas passaram a gerenciar grandes quantidades de informações em vários sistemas.
Elas devem gerenciar seus dados visando atender às necessidades operacionais, ao mesmo tempo em que mantêm a conformidade com regulamentos complexos e práticas recomendadas. Uma governança ruim pode ter consequências graves, como vazamento de dados, perda da confiança do cliente e penalidades regulatórias.
Uma governança inadequada gera ineficiências como duplicação de dados, relatórios inconsistentes e a falta de estratégia no uso dos dados.
A rápida adoção de tecnologias de aprendizado de máquina e gerenciamento de serviços alimentado por IA deixa esse cenário ainda mais complexo. Essas ferramentas dependem muito de conjuntos de dados grandes e diversos. Por isso, qualquer problema na qualidade dos dados pode levar a previsões imprecisas, resultados tendenciosos ou vulnerabilidades de segurança.
Uma estrutura sólida de governança garante que os dados usados nos modelos de IA sejam gerenciáveis e confiáveis.
Benefícios da governança de dados
Para maximizar seu valor em várias funções de negócios, basta que as organizações garantam a governança adequada dos dados.
Por exemplo, apenas nas operações de RH, a governança de dados pode mapear as práticas recomendadas de automação de RH, como a execução tranquila de um fluxo de trabalho de integração. Com o passar do tempo, essas práticas se estendem a todo o departamento de gerenciamento de serviços de RH, respaldadas por ferramentas como o Jira.
Se sua estrutura esclarecer a propriedade, o acesso e o uso dos dados, suas equipes vão sempre ter os dados certos na hora certa.
Veja a seguir como este tipo de configuração aumenta a produtividade.
Consistência e precisão dos dados aprimoradas
A governança garante que os dados estejam padronizados e precisos em todos os sistemas, eliminando discrepâncias devido à entrada inconsistente ou a informações desatualizadas. Ao estabelecer regras e processos claros para coleta, armazenamento e manutenção dos dados, as estruturas de governança garantem que eles continuem confiáveis e acessíveis para todas as partes interessadas.
Por exemplo, a governança consistente ajuda a evitar erros nos relatórios financeiros, já que todos os departamentos usam a mesma fonte de informações. Assim, os demonstrativos financeiros se tornam mais precisos e oportunos.
Tomada de decisão avançada
Com dados consistentes, precisos e oportunos, os tomadores de decisão se sentem confiantes ao fazerem escolhas, contando menos com intuição ou suposições. Quando há uma visão clara e organizada dos dados, as empresas podem identificar tendências e oportunidades e enfrentar desafios com mais rapidez. A agilidade nos negócios é um pré-requisito para manter a competitividade, e isso só é possível com dados de alta qualidade de fácil acesso.
Conformidade e redução de riscos
Organizações de quase todos os setores precisam seguir várias regulamentações, como GDPR, HIPAA e padrões específicos do setor que determinam como gerenciar os dados. Com uma governança eficaz, as empresas têm controles e medidas de proteção. Por exemplo, o GDPR exige que as empresas lidem com dados pessoais com transparência e responsabilidade, sem abrir mão da privacidade. Ao ignorar essas exigências, as empresas correm o risco de receber multas pesadas.
Maior eficiência operacional
A boa governança se baseia em regras claras que determinam o acesso, a qualidade e o uso dos dados. Ao seguir essas regras, as empresas podem minimizar os erros, evitar retrabalho e garantir que as equipes tenham as informações mais precisas e atualizadas.
Por exemplo, ao eliminar silos desnecessários, as equipes podem localizar e compartilhar dados com facilidade, o que reduz o tempo gasto pesquisando ou verificando informações. Os processos de governança automatizados também reduzem o esforço manual no gerenciamento, diminuindo os custos associados à entrada, manutenção e auditoria dos dados. Assim, os fluxos de trabalho ficam mais ágeis e o uso dos recursos na organização passa a ser mais eficiente.
Princípios fundamentais da governança de dados
Estruturas de governança eficazes devem ser projetadas e implementadas visando à integridade, segurança e responsabilidade. Esses critérios são a base para a qualidade dos dados, a conformidade com os regulamentos relevantes e a transparência.
Qualidade e integridade dos dados
Para serem eficazes, os dados devem ser completos, confiáveis e consistentes em todos os sistemas. As estruturas de governança devem estabelecer processos para garantir que os dados sejam limpos, validados e atualizados com frequência.
Sem dados de alta qualidade, as organizações correm o risco de tomar decisões críticas de má fé, o que pode levar à ineficiência operacional e à perda de oportunidades de negócios.
A integridade dos dados é o ponto de partida para uma boa governança, porque as outras facetas — conformidade, segurança, dados de análise e relatórios — só são possíveis se baseadas em recursos confiáveis.
As operações comerciais, desde o desenvolvimento do produto até o suporte ao cliente, dependem por completo de informações confiáveis.
Privacidade e segurança de dados
À medida que as empresas coletam e armazenam grandes quantidades de informações, em especial dados pessoais ou confidenciais, a proteção contra possíveis violações ou vazamentos é ainda mais importante.
As principais medidas de segurança incluem criptografia, controles de acesso e logs de auditoria. A criptografia garante que os dados sejam ilegíveis para pessoas não autorizadas, enquanto os controles de acesso definem quem pode visualizar ou modificar conjuntos de dados específicos. Os logs de auditoria oferecem um rastro do histórico de uso e das modificações de dados, o que permite a responsabilidade e rastreabilidade em caso de incidentes de segurança.
As medidas de governança também devem descrever como categorizar os dados com base em importância ou confidencialidade.
Responsabilidade e propriedade
Proprietários e administradores de dados devem ser designados para supervisionar a integridade, a segurança e a acessibilidade dos dados, além de garantir que eles sejam usados conforme as políticas organizacionais e os requisitos legais.
Essas funções devem ser atribuídas com formalidade, com responsabilidades definidas de qualidade de dados, privacidade e segurança. Quando as partes interessadas estão bem cientes de suas obrigações, os problemas relacionados à má gestão de dados podem ser resolvidos com rapidez.
Conformidade com os regulamentos
As empresas devem alinhar as práticas de gerenciamento de dados aos requisitos legais e regulatórios para minimizar o risco de violações de dados, acesso não autorizado e penalidades. O que requer políticas e procedimentos internos que garantam o monitoramento e a aplicação contínuos das regras mais amplas. Um exemplo é o GDPR, que exige que as empresas protejam os dados pessoais e garantam que os indivíduos tenham controle sobre as informações deles.
Quem é responsável pela governança de dados?
Para retomar o assunto de responsabilidade e funções atribuídas a cada pessoa, é importante notar que a governança de dados deve ser colaborativa.
A colaboração interfuncional é necessária porque os dados fluem entre diferentes departamentos e sistemas, incluindo equipes de TI e líderes de negócios. Uma abordagem combinada ajuda a evitar silos e falhas de comunicação, o que dificultaria o acesso aos dados e afetaria a qualidade.
Veja como administradores de dados, proprietários de dados e conselhos de governança interagem nesse contexto:
Os administradores de dados são responsáveis por gerenciar a qualidade dos dados e garantir que os dados em todos os sistemas sejam precisos, consistentes e confiáveis. Eles mantêm a integridade dos dados ao estabelecer padrões de dados, executar tarefas de limpeza de dados e garantir que as políticas de governança de dados sejam observadas. Eles também atuam como o principal ponto de contato para uso e acesso aos dados, garantindo que os dados cheguem às partes interessadas certas e, ao mesmo tempo, continuem protegidos.
Os proprietários de dados costumam ser líderes seniores ou chefes de departamento responsáveis por conjuntos de dados específicos dentro da empresa. Eles definem as políticas que orientam a segurança dos dados e garantem que o uso dos dados esteja alinhado aos requisitos organizacionais e regulatórios. Ou seja, os proprietários de dados têm a responsabilidade máxima de garantir que os dados sob a supervisão deles sejam gerenciados com precisão.
Os conselhos de governança são equipes multifuncionais que proporcionam supervisão e direção estratégica para iniciativas de governança de dados. Esses conselhos costumam incluir representantes de vários departamentos, como TI, jurídico, conformidade, finanças e operações. Eles garantem que as políticas de governança de dados estejam alinhadas aos objetivos de negócios, estejam em conformidade com os padrões do setor e atendam aos requisitos regulatórios. Eles são fundamentais para resolver quaisquer disputas ou desafios e garantir que todas as partes interessadas estejam engajadas e informadas sobre as práticas de gerenciamento de dados.
Como implementar um programa de governança de dados bem-sucedido
Ao seguir uma abordagem estruturada de governança de dados, as equipes acima podem comunicar com clareza o plano à liderança, garantindo suporte contínuo. Um bom programa também serve como um roteiro para adaptar as práticas de governança à medida que a empresa evolui.
Abaixo estão as principais etapas para gerenciar dados como um recurso valioso:
1. Avalie a práticas atuais de gerenciamento de dados
Comece avaliando as políticas, procedimentos e sistemas de gerenciamento de dados da empresa. Identifique as lacunas ou áreas de ineficiência que precisem ser resolvidas. Essa avaliação ajuda a estabelecer uma linha de base e destaca áreas em que uma governança aprimorada pode agregar valor.
2. Defina políticas e objetivos de governança de dados
Desenvolva políticas claras que descrevam como os dados vão ser coletados, gerenciados, compartilhados e protegidos. Essas diretrizes devem incluir padrões de qualidade de dados, protocolos de segurança, regulamentos de privacidade e requisitos de conformidade. Defina metas específicas e mensuráveis alinhadas aos objetivos de negócios, como melhorar a tomada de decisões ou garantir a conformidade regulatória.
3. Atribua funções e responsabilidades
Atribua funções de propriedade e administração de dados para supervisionar a execução das políticas de governança. Garanta que essas funções tenham responsabilidades bem definidas e uma hierarquia clara de autoridade.
4. Selecione as ferramentas e tecnologias certas
As ferramentas adequadas de governança de dados, como o Jira Service Management, devem ajudar a automatizar processos como catalogação de dados, controle de qualidade, gerenciamento de acesso e monitoramento de conformidade. Procure soluções que se integrem aos sistemas existentes, proporcionem rastreamento de dados em tempo real e ofereçam funções de segurança robustas. Muitas dessas capacidades podem ser encontradas no Jira Service Desk.
5. Estabeleça um plano de gerenciamento de alteração
O gerenciamento de alteração é o processo de garantir que o programa de governança de dados seja adotado em toda a empresa. Comunique os benefícios do programa com clareza a todas as partes interessadas e apresente atualizações regulares sobre o progresso. Aborde a resistência destacando como a governança vai melhorar a eficiência, a tomada de decisões e a conformidade.
6. Foque na educação e treinamento contínuos
Mesmo com toda a empresa a bordo, a governança de dados exige educação contínua à medida que as práticas, regulamentações e tecnologias de gerenciamento de dados evoluem. Workshops ou webinars regulares vão ajudar a manter a equipe atualizada sobre essas alterações. Ofereça sessões de treinamento aos funcionários sobre políticas de governança, práticas recomendadas de segurança de dados e o uso das ferramentas de governança. Esse aspecto da governança de dados prepara você para um gerenciamento eficaz de serviços de TI e contribui para o gerenciamento da experiência dos funcionários.
Práticas recomendadas para gerenciar a governança de dados
Quando um programa de governança de dados estiver em vigor, ele deve gerar benefícios tangíveis. Então, você deve seguir com cuidado durante o planejamento, implementação e atualização de um programa.
Aqui estão algumas dicas para manter o processo em andamento:
Comece pequeno e cresça aos poucos
Comece se concentrando em um conjunto específico de recursos de dados ou departamentos em vez de tentar governar todos os dados ao mesmo tempo. Por exemplo, você pode preferir começar com áreas de alta prioridade, como dados de clientes ou registros financeiros, que costumam ter um impacto comercial mais imediato. Uma implantação fragmentada permite uma implementação mais gerenciável e apresenta a oportunidade de refinar os processos antes de expandir em toda a empresa.
Alinhe a governança de dados com as metas de negócios
A governança de dados não deve ser vista como uma iniciativa independente, mas como parte integrante do alcance dos objetivos de negócios. Trabalhe em estreita colaboração com os líderes de negócios para identificar pontos problemáticos e definir metas mensuráveis que possam passar por uma abordagem direta da governança de dados. As metas típicas podem ser melhorar insights do cliente, melhorar a eficiência operacional ou atender aos requisitos regulatórios.
Meça o impacto da governança de dados
Decida quais são os principais indicadores de desempenho (KPIs) que vão refletir os resultados das práticas de governança de dados, como melhorias na qualidade dos dados, economia de tempo por meio de processos simplificados ou adoção de ferramentas de governança pelos usuários. Analise os KPIs com frequência para acompanhar o progresso ao longo do tempo e ajustar as estratégias conforme necessário.
Concilie política, pessoas e tecnologia
A definição de políticas, a resposta da equipe e as ferramentas que você usa são variáveis que influenciam a eficácia do programa de governança de dados. Então, verifique se nenhum desses componentes é um gargalo no programa geral. Invista em treinamento e recursos para garantir que as equipes entendam como as políticas e ferramentas de governança funcionam. É aí que você vai receber um feedback que pode revelar possíveis problemas.
Exemplos de governança de dados em ação
Aqui estão alguns casos hipotéticos de como a governança de dados pode ter um impacto em diferentes setores:
Saúde: melhora no gerenciamento de dados de pacientes
Uma empresa de área de saúde pode implementar a governança de dados para gerenciar registros de pacientes com segurança e eficiência, garantindo a conformidade com a HIPAA. Definir controles de acesso e criar um catálogo de dados centralizado pode melhorar a precisão dos dados e tornar os registros dos pacientes acessíveis em tempo real. Simplificar o sistema reduziria redundâncias, como silos de dados, ao mesmo tempo em que melhoraria a prevenção de violações de dados e a eficiência operacional. Além de oferecer suporte ao gerenciamento eficiente de incidentes de TI.
Finanças: fortalecimento da conformidade e da gestão de riscos
Uma instituição financeira poderia se concentrar mais na conformidade com os padrões GDPR e Sarbanes-Oxley. Ela também se concentraria em privacidade de dados, criptografia e auditoria. Funções de propriedade claras entre administradores e proprietários de dados seria uma prioridade. O desafio está em integrar as práticas de governança com os sistemas de TI, mas investir em ferramentas de integração melhoraria muito os processos de auditoria.
Varejo: otimização do inventário e dos dados do cliente
Um varejista global estaria mais interessado no gerenciamento de inventário e na precisão dos dados do cliente. Ao implementar um catálogo de dados unificado, ele teria disponibilidade consistente do produto e dados de clientes atualizados em todas as plataformas. Um desafio são as inconsistências regionais na entrada de dados, mas protocolos padronizados resolvem esse problema. O resultado seria uma melhor previsão de inventário, redução do desperdício e um marketing mais eficaz com base em insights confiáveis do cliente.
Potencialize os resultados da governança de dados com o Jira Service Management
O Jira Service Management (JSM) oferece ferramentas poderosas para simplificar e automatizar os processos de governança de dados, garantindo conformidade e eficiência em grande escala.
Com seus fluxos de trabalho personalizáveis, o JSM automatiza tarefas importantes, como catalogação de dados, controle de acesso e registro de auditoria, reduzindo o risco de erro humano e garantindo que as políticas de governança sejam aplicadas com consistência em toda a organização. Capacite suas equipes com recursos de rastreamento e geração de relatórios em tempo real para manter altos padrões operacionais.
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