Blogs

Início / Blogs / 7 práticas recomendadas cruciais de governança de dados para implementar

Tabela de conteúdo
O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados

Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.

    7 práticas recomendadas cruciais de governança de dados para implementar

    Zoha Shakoor

    Estrategista de conteúdo

    14 de junho de 2024

    O que é governança de dados

    Gestão de dados abrange processos, funções, políticas, padrões e métricas que ajudam uma organização a atingir seus objetivos, garantindo o uso eficaz e eficiente das informações. Ele estabelece os processos e as responsabilidades necessárias para manter a qualidade e a segurança dos dados em toda a empresa.

    A governança de dados gerencia os ativos de dados formais de uma organização. Os principais elementos da governança de dados envolvem o seguinte:

    • Categorização de dados
    • Funções e responsabilidades claramente definidas
    • Ética de dados

    Estrutura de governança de dados

    A estrutura de governança de dados especifica quem pode executar quais ações nos dados, sob quais circunstâncias e por quais métodos. Ele garante a aplicação de políticas e regras de dados consistentes, criando confiabilidade nos dados.

    A construção de um quadro sólido de governação de dados envolve vários pilares fundamentais. Esses pilares incluem;

    • estabelecendo qualidade de dados padrões,
    • integrando dados de várias fontes,
    • priorizando a privacidade e segurança dos dados, e
    • definir uma arquitetura de dados clara.

    Práticas recomendadas de governança de dados  

    O sucesso de um quadro de governação de dados depende de uma abordagem ascendente, em que os criadores e os utilizadores dos dados partilham a responsabilidade pela governação. As organizações podem criar uma estratégia eficaz que lhes permita gerir eficazmente os seus ativos de dados, implementando estas melhores práticas de governação de dados:

    1. Configure métricas para medir o sucesso do programa

    Acompanhe as principais métricas, como o número de usuários treinados e as fontes de dados controladas. Este acompanhamento demonstra o impacto do programa na melhoria da consciência dos dados, da responsabilização e da qualidade geral.

    1. Alinhe funções e responsabilidades claras com os objetivos organizacionais

    A governança de dados eficaz depende de uma estrutura bem definida que atribui propriedade e responsabilidade a toda a organização. Aqui está uma análise das principais funções importantes para um programa de governança de dados bem-sucedido:

    • Conselho de Governança de Dados: Este órgão de alto nível fornece orientação estratégica para o programa. O conselho garante que os processos de governança de dados sejam implementados nas operações diárias, promovendo um gerenciamento consistente de dados departamentais.
    • Proprietários de dados: A propriedade dos dados atribui responsabilidade clara para ativos de dados específicos. Os proprietários de dados são responsáveis ​​por definir como seus ativos de dados são usados, criando um senso de administração e promovendo práticas responsáveis ​​de dados.
    • Administradores de dados: Os administradores de dados implementam processos de governança de dados e trabalham em estreita colaboração com os usuários dos dados para identificar e resolver problemas de qualidade dos dados, melhorando, em última análise, a confiabilidade dos insights baseados em dados.
    • Gerentes de dados: Os gerentes de dados supervisionam a infraestrutura técnica que armazena e gerencia ativos de dados. Eles projetam e implementam sistemas de banco de dados que atendem às necessidades específicas de dados da organização e garantem que os protocolos de segurança de dados sejam seguidos.
    • Usuários de dados: Os indivíduos que utilizam dados para análise e relatórios enquadram-se nesta categoria. Os usuários dos dados têm autonomia para acessar informações relevantes dentro de parâmetros definidos. Ao compreender as políticas de governança de dados, eles podem utilizar os dados de forma responsável e contribuir para a tomada de decisões orientada por dados dentro de uma organização.

    Uma imagem apresentando as 7 melhores práticas de governança de dados

    1. Aplicar políticas de segurança de dados o mais próximo possível da fonte de dados

    Minimiza o acesso não autorizado e simplifica a governança de dados durante todo o seu ciclo de vida, limitando os pontos de acesso. Por exemplo, implemente controles de acesso aos dados do cliente no sistema transacional onde eles são criados. As políticas de segurança minimizam o risco de acesso não autorizado e simplificam a governação dos dados ao longo do seu ciclo de vida.

    1. Seja transparente sobre suas práticas de privacidade de dados

    Ser transparente prioriza a privacidade dos dados e permite que os clientes controlem suas informações. Esta etapa pode envolver a obtenção do consentimento do usuário para usos específicos de dados e a implementação de proteções técnicas para impedir o acesso não autorizado. Construir confiança através de práticas robustas de privacidade de dados cria fidelidade do cliente e diminui potenciais riscos legais.

    1. Potencialize sua estratégia de governança de dados com automação

    Veja como a automação capacita as organizações a gerenciarem sua estratégia de governança de dados de maneira eficaz:

    • Controles de acesso automatizados: Os controles de acesso automatizados aproveitam o software para impor permissões granulares com base em funções e grupos de usuários. Isso agiliza o gerenciamento de acesso e reduz o risco de exposição não autorizada de dados.
    • Descoberta automatizada de dados: Ferramentas automatizadas de descoberta de dados podem rastrear repositórios de dados, permitindo que os usuários identifiquem facilmente as informações de que precisam. A automação elimina o tempo perdido na busca de dados em toda a organização.
    • Rastreamento automático de linhagem de dados: Ferramentas de automação podem eliminar a necessidade de manual linhagem de dados mapeamento capturando automaticamente a movimentação de dados em vários sistemas. Melhora a transparência dos dados e simplifica as avaliações de impacto quando são necessárias alterações nos dados.
    • Enriquecimento de dados com metadados: A automação pode agilizar o processo de anexar recursos ricos metadados aos ativos de dados. Essas ferramentas garantem um entendimento comum do significado dos dados entre as equipes, capturando automaticamente detalhes sobre origem, uso e definições dos dados, promovendo consistência gestão de dadose minimizando interpretações erradas que podem levar a erros de análise.
    • Criação automática de glossário comercial: A automação pode facilitar a criação e manutenção de um sistema centralizado glossário de negócios. Essas ferramentas garantem uma linguagem de dados padronizada, capturando e integrando automaticamente definições de termos-chave de dados em toda a organização. A clareza minimiza a confusão e promove análises de dados mais confiáveis ​​em todos os departamentos.
    • Propagação automatizada de políticas: As políticas de governação de dados devem ser aplicadas de forma consistente em todos os ativos de dados. A automação pode agilizar esse processo propagando políticas de proteção de dados para todos os elementos de dados dependentes. Por exemplo, mascarar automaticamente dados confidenciais em relatórios derivados garante conformidade consistente com a privacidade.
    • Registro automático de auditoria: A manutenção de registros é essencial para a governança de dados. Ferramentas automatizadas podem capturar todas as interações com os dados, fornecendo um registro de auditoria detalhado. Essas ferramentas facilitam as investigações de segurança e ajudam as organizações a entender como os dados estão sendo usados. As organizações podem agilizar os esforços de conformidade automatizando registros de auditoria e obtendo informações valiosas sobre os padrões de uso de dados.
    1. Divulgue as metas, processos e métricas de sucesso do programa

    Integre a conscientização sobre governança de dados em programas de integração de funcionários e sessões de treinamento técnico, promova uma cultura de responsabilidade de dados e capacite-os.

    1. Agende revisões regulares de suas políticas de governança de dados

    A revisão regular, pelo menos anualmente, garante que as políticas permaneçam relevantes apesar da evolução das regulamentações, tecnologias e necessidades empresariais. Um processo de revisão consistente permite a melhoria contínua e a adaptação da sua estrutura de governança de dados.

    Desafios com governança de dados 

    A governação de dados, embora crucial para a gestão dos ativos de dados de uma organização, enfrenta vários obstáculos que podem dificultar a sua eficácia:

    • Gerenciamento de dados inconsistente: Uma única instância de dados mal gerenciados pode levar a violações de segurança ou problemas de conformidade. As organizações devem esforçar-se por uma governação de dados abrangente, incorporando todas as fontes e departamentos de dados.
    • Definições de dados fragmentados: A terminologia inconsistente em vários sistemas de dados pode causar interpretações erradas e dificultar a colaboração. As organizações devem priorizar a criação e manutenção de um dicionário de dados unificado para garantir que todos entendam as definições de dados de forma consistente.
    • Gerenciamento de dados indefinidos: A falta de um administrador de dados designado ou a presença de vários administradores pode levar a um vácuo de liderança ou a interpretações conflitantes das políticas de governança de dados.
    • Acesso inseguro a dados entre sistemas: Mesmo com fortes controlos de acesso em sistemas individuais, podem surgir riscos de segurança de dados se todos os sistemas não aderirem a práticas consistentes de governação de dados. As organizações devem garantir que todos os sistemas que acessam dados governados implementem medidas de segurança.
    • Restrições Operacionais: As limitações operacionais podem impedir os esforços de governação de dados. Por exemplo, a dificuldade de reconciliar dados em sistemas diferentes pode levar a soluções alternativas que comprometem a integridade dos dados. As organizações precisam agilizar as operações e eliminar silos de dados para garantir práticas consistentes de gerenciamento de dados em todos os departamentos.
    • Fusões e aquisições: Aquisições ou fusões frequentes podem criar desafios de gerenciamento de dados. A integração de dados de diferentes empresas pode ser complexa, levando a inconsistências e problemas de qualidade dos dados. As organizações devem ter um plano para integrar os dados adquiridos, ao mesmo tempo que aderem aos princípios de governação de dados.

    Pensamentos Finais  

    A governação de dados apoia a tomada de decisões estratégicas através de dados de alta qualidade e bem geridos. Portanto, as organizações devem incorporar as melhores práticas eficazes de governança de dados ao implementar uma estrutura para maximizar a segurança dos dados, o valor e a conformidade com os padrões.

    Usar a ferramenta certa é uma das maneiras mais eficazes de melhorar a governança de dados. Astera oferece um conjunto abrangente de gerenciamento de dados que simplifica o processo de governança de dados. Com recursos como perfil de dados automatizado, criação de um glossário comercial e controle de acesso baseado em função, Astera capacita as organizações a implementar práticas eficazes de governança de dados.

    Simplifique seu gerenciamento de dados com Astera. Baixe um 14-day free trial or entre em contato para começar.

    Capacite sua estratégia de governança de dados com Astera

    Simplifique seus esforços de governança de dados e maximize o valor dos dados. Baixe um teste gratuito de 14 dias do Asterado pacote de gerenciamento de dados e experimente o poder da descoberta automatizada de dados, rastreamento de linhagem e aplicação de políticas. Assuma o controle de seus dados hoje!

    Inicie uma avaliação gratuita

    autores:

    • Zoha Shakoor
    Você pode gostar
    Por que sua organização deve usar IA para melhorar a qualidade dos dados
    Data Mesh vs. Data Fabric: Como escolher a estratégia de dados certa para sua organização
    O papel da governança de dados em fusões e aquisições bem-sucedidas: por que isso importa
    Considerando Astera Para suas necessidades de gerenciamento de dados?

    Estabeleça conectividade sem código com seus aplicativos corporativos, bancos de dados e aplicativos em nuvem para integrar todos os seus dados.

    Vamos nos conectar agora!
    vamos conectar