O que é governança ágil de dados?
A governança ágil de dados é definida como uma abordagem moderna para o gerenciamento de dados que enfatiza a flexibilidade, a colaboração e o aprimoramento iterativo. Ele combina os princípios da metodologia ágil com as práticas tradicionais de governança de dados para permitir que as organizações gerenciem e aproveitem efetivamente seus ativos de dados em um ambiente dinâmico e em rápida evolução.
Os princípios fundamentais da governança ágil de dados incluem:
- Abordagem iterativa e incremental: A governança de dados ágil adota uma abordagem iterativa e incremental para o gerenciamento de dados, concentrando-se em fornecer valor antecipadamente e com frequência por meio de iniciativas ou sprints pequenos e gerenciáveis. Isso permite que as organizações respondam rapidamente às necessidades e prioridades comerciais em constante mudança e, ao mesmo tempo, aprimorem continuamente os processos e os resultados da governança de dados.
- Tomada de decisão colaborativa: A governança ágil de dados incentiva a colaboração entre as partes interessadas de diferentes unidades de negócios, departamentos de TI e equipes de gerenciamento de dados. Ao envolver as partes interessadas nos processos de tomada de decisão, as organizações podem aproveitar as diversas perspectivas, conhecimentos e experiência para desenvolver estratégias e soluções eficazes de governança de dados.
- Adaptativo e responsivo: A governança ágil de dados é adaptável e responsiva às mudanças nos requisitos de negócios, ambientes regulatórios e avanços tecnológicos. Ele permite que as organizações ajustem as práticas e políticas de governança de dados em tempo real para enfrentar os desafios emergentes, aproveitar as oportunidades e capitalizar a inovação.
- Capacitação e responsabilidade: O Agile Data Governance capacita indivíduos e equipes a se apropriarem das iniciativas e dos resultados da governança de dados. Ele promove a responsabilidade ao definir funções, responsabilidades e autoridade de tomada de decisão claras dentro da organização, garantindo que as partes interessadas sejam responsáveis pelo gerenciamento e aproveitamento eficaz dos dados.
- Melhoria contínua: A governança ágil de dados promove uma cultura de melhoria contínua, na qual as organizações avaliam e refinam regularmente os processos, as ferramentas e as políticas de governança de dados para aumentar a eficácia e a eficiência. Ele enfatiza os ciclos de feedback, as lições aprendidas e os insights orientados por dados para impulsionar os esforços de melhoria contínua.
- Automação e ferramentas: A governança ágil de dados utiliza ferramentas de automação e plataformas tecnológicas para simplificar as tarefas de governança de dados, automatizar processos repetitivos e aumentar a produtividade. Ao implementar ferramentas e plataformas de governança de dados, as organizações podem obter maior escalabilidade, consistência e visibilidade no gerenciamento de ativos de dados.
A governança ágil de dados permite que as organizações se adaptem e prosperem no mundo atual orientado por dados, adotando a agilidade, a colaboração e a inovação no gerenciamento e no aproveitamento eficaz dos ativos de dados. Ao adotar uma mentalidade e uma abordagem ágeis para a governança de dados, as organizações podem acelerar o tempo de obtenção de valor, reduzir os riscos e capitalizar todo o potencial de seus ativos de dados para impulsionar o sucesso dos negócios.
Estrutura ágil de governança de dados
Uma estrutura ágil de governança de dados oferece uma abordagem estruturada para implementar práticas de governança de dados de forma flexível e iterativa. Ele combina os princípios da metodologia ágil com os princípios tradicionais de governança de dados para permitir que as organizações gerenciem e aproveitem efetivamente seus ativos de dados. Aqui você tem uma visão geral de uma estrutura ágil de governança de dados:
- Integração de princípios ágeis:
Colaboração do cliente na negociação de contratos: Envolva as partes interessadas de diferentes departamentos e disciplinas, incluindo TI, operações comerciais, jurídico, conformidade e gerenciamento de riscos, na tomada de decisões colaborativas.
Responder às mudanças em vez de seguir um plano: Adote a flexibilidade e a adaptabilidade para responder às necessidades comerciais em evolução, aos requisitos normativos e aos avanços tecnológicos.
- Equipes multifuncionais:
Forme equipes multifuncionais de governança de dados que incluam representantes de várias unidades de negócios e departamentos.
Inclua administradores de dados, proprietários de dados, custodiantes de dados, usuários comerciais, profissionais de TI, especialistas jurídicos e diretores de conformidade para garantir perspectivas e conhecimentos diversos.
- Abordagem iterativa:
Comece com iniciativas pequenas e gerenciáveis de governança de dados e repita-as com base no feedback, na experiência e na mudança de requisitos.
Use sprints ou iterações ágeis para priorizar e implementar atividades de governança, concentrando-se em fornecer valor tangível de forma incremental.
- Capacitação e responsabilidade:
Capacite os administradores de dados e os usuários corporativos a se apropriarem dos processos e das decisões de gerenciamento de dados.
Estabeleça funções, responsabilidades e estruturas de prestação de contas claras para garantir que as atividades de governança sejam executadas com eficácia.
- Melhoria contínua:
Promover uma cultura de melhoria contínua, incentivando o aprendizado contínuo e o refinamento das práticas de governança de dados.
Avaliar regularmente a eficácia dos processos de governança, identificar áreas de melhoria e ajustar as estratégias de acordo.
- Automação e tecnologia:
Aproveite as ferramentas de automação e as soluções tecnológicas para otimizar os fluxos de trabalho de governança, melhorar a qualidade dos dados e garantir a conformidade com os requisitos regulamentares.
Implemente ferramentas de catalogação de dados, plataformas de gerenciamento de metadados, software de qualidade de dados e sistemas de rastreamento de linhagem de dados para apoiar os esforços de governança.
- Atividades de governança de dados:
Defina e priorize as atividades de governança de dados com base nos objetivos comerciais, nos requisitos regulamentares e nas necessidades de gerenciamento de dados.
As atividades podem incluir classificação de dados, gerenciamento de metadados, avaliação da qualidade dos dados, controle de acesso aos dados, gerenciamento de privacidade e monitoramento de conformidade.
- Alinhamento com as metas de negócios:
Alinhe as iniciativas de governança de dados com metas e objetivos comerciais mais amplos para garantir relevância e valor.
Identifique os principais motivadores de negócios e casos de uso da governança de dados para priorizar atividades e alocar recursos de forma eficaz.
Ao adotar uma estrutura ágil de governança de dados, as organizações podem estabelecer uma abordagem flexível e ágil para gerenciar seus ativos de dados. Essa estrutura permite que as organizações se adaptem rapidamente às necessidades comerciais em constante mudança, aprimorem a colaboração entre as partes interessadas e obtenham melhores resultados com seus esforços de governança de dados.
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Etapas da governança ágil de dados
A implementação de uma governança de dados ágil envolve uma série de etapas iterativas que priorizam a flexibilidade, a colaboração e a melhoria contínua. Veja a seguir as principais etapas envolvidas na implementação da governança ágil de dados:
Etapa 1: Definir objetivos de governança
Comece definindo claramente os objetivos e as metas de sua iniciativa de governança de dados. Identifique os fatores de negócios, os requisitos regulamentares e as prioridades estratégicas que orientarão seus esforços de governança. Garantir que as atividades estejam de acordo com as metas e os objetivos da organização.
Etapa 2: Estabelecer equipes multifuncionais
Forme equipes multifuncionais de governança de dados que incluam representantes de vários departamentos e disciplinas, incluindo TI, operações comerciais, jurídico, conformidade e gerenciamento de riscos. Atribua funções e responsabilidades dentro das equipes para garantir a prestação de contas.
Etapa 3: identifique os ativos de dados críticos
Identifique e priorize os ativos de dados críticos que exigem governança. Isso inclui elementos de dados, bancos de dados, aplicativos e sistemas que são essenciais para atingir os objetivos organizacionais e cumprir os requisitos regulamentares.
Etapa 4: definir políticas e padrões de dados
Desenvolver políticas, padrões e diretrizes de dados que regem a coleta, o armazenamento, o uso e o compartilhamento de dados em toda a organização. Assegurar que as políticas estejam alinhadas às práticas recomendadas do setor, aos requisitos regulamentares e às necessidades organizacionais.
Etapa 5: Implemente controles de qualidade de dados
Estabeleça controles e medidas de qualidade de dados para garantir a precisão, a integridade, a consistência e a confiabilidade dos dados. Implemente processos de perfilamento, validação, limpeza e monitoramento de dados para manter altos padrões de qualidade de dados.
Etapa 6: habilite a administração de dados
Capacite os administradores de dados e os usuários corporativos a assumir a propriedade dos ativos de dados e dos processos de governança. Defina as funções e responsabilidades dos administradores de dados e forneça treinamento e suporte para que eles possam cumprir suas funções com eficiência.
Etapa 7: implementar o gerenciamento de metadados
Implemente processos e ferramentas de gerenciamento de metadados para capturar, catalogar e manter metadados relacionados aos ativos de dados. Isso inclui informações sobre definições de dados, linhagem, uso, propriedade e qualidade.
Etapa 8: estabelecer controles de segurança e privacidade de dados
Implemente controles de privacidade e segurança de dados para proteger informações sensíveis e confidenciais. Defina controles de acesso, padrões de criptografia, técnicas de mascaramento de dados e trilhas de auditoria para garantir a conformidade com as normas de privacidade e reduzir os riscos de segurança.
Etapa 9: Monitorar e medir a eficácia da governança
Monitore e meça continuamente a eficácia de suas iniciativas de governança de dados. Estabeleça indicadores-chave de desempenho (KPIs) e métricas para acompanhar o progresso, identificar problemas e avaliar o impacto das atividades de governança.
Etapa 10: Iterar e melhorar
Adote uma abordagem iterativa para a governança de dados e refine e aprimore continuamente seus processos de governança com base no feedback, na experiência e na mudança de requisitos. Revise e atualize regularmente as políticas, os padrões e os procedimentos para se adaptar às necessidades comerciais e aos avanços tecnológicos em constante evolução.
Seguindo essas etapas ágeis de governança de dados, as organizações podem estabelecer uma estrutura de governança flexível e responsiva que lhes permita gerenciar e aproveitar efetivamente seus ativos de dados para impulsionar o sucesso dos negócios.
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