Framework de Governança de Dados: Exemplos e Melhores Práticas

Os dados estão em toda parte, mas sem regras claras sobre como são gerenciados, rapidamente se tornam um passivo.

É por isso que uma estrutura sólida de governança de dados é indispensável. Este "livro de regras" para coletar, armazenar e usar dados ajuda a garantir consistência, apoia a conformidade com regulamentações como GDPR e HIPAA e reduz o risco de uso indevido de dados. Igualmente importante, ele alinha diferentes equipes, como engenharia, segurança, jurídico e negócios, em torno de um entendimento comum sobre responsabilidades e colaboração em relação aos dados.

Na Cyera, ajudamos organizações a construir estruturas sólidas de governança de dados. Nossas ferramentas especializadas facilitam a visualização de quais dados você possui, quem pode acessá-los e quais riscos podem existir.

Este artigo explica o que são estruturas de governança de dados e por que elas são importantes, e fornece exemplos práticos para ajudá-lo a construir ou melhorar sua própria abordagem.

O Que É uma Estrutura de Governança de Dados?

Uma estrutura de governança de dados é simplesmente um conjunto de regras, processos e responsabilidades que explicam como sua organização lida com seus dados. Pense nisso como um manual de instruções que diz a todos exatamente como os dados devem ser tratados desde o momento em que entram na sua empresa até serem excluídos.

Este framework não é apenas sobre tecnologia. É sobre definir claramente quem é o proprietário de quais dados, quem pode usá-los, como devem ser protegidos e quais padrões precisam atender.

Os principais objetivos de qualquer estrutura de governança de dados são:

• Garantindo a integridade dos dados: Mantendo seus dados precisos, consistentes e confiáveis em todos os sistemas.

• Proteção de dados e privacidade: Garantir que informações confidenciais sejam tratadas de acordo com políticas internas e regulamentações externas.

• Gerando valor para o negócio: Ajudando equipes a encontrar, entender e usar dados de forma eficaz sem comprometer a conformidade ou a qualidade.

Uma boa estrutura de governança elimina atritos, ajuda a prevenir conflitos entre departamentos, evita erros regulatórios e ajuda você a usar seus dados de forma estratégica e eficiente.

A Importância dos Frameworks de Governança de Dados

Sem uma governança clara, os problemas de dados se multiplicam rapidamente. Quando cada departamento segue suas próprias regras, você acaba com qualidade inconsistente, pontos cegos onde ninguém é responsável e processos que não funcionam juntos.

Esses problemas criam verdadeiras dores de cabeça para os negócios. As equipes perdem tempo discutindo sobre quais números estão corretos. Os relatórios mostram resultados diferentes dependendo de quem os criou. E os dados que deveriam se conectar entre os sistemas não correspondem.

Os riscos ficam ainda maiores quando você considera os riscos legais e de reputação. O manuseio inadequado de dados de clientes pode levar a multas enormes sob leis como GDPR e CCPA. Uma única violação de dados importante pode prejudicar sua marca por anos. Empresas pagaram milhões em penalidades e perderam a confiança dos clientes porque não tinham controles de dados adequados.

Uma estrutura de governança sólida previne esses problemas ao criar clareza sobre como os dados devem ser tratados, quem é responsável por eles e quais padrões eles precisam atender.

Principais Benefícios de uma Estrutura de Governança de Dados

Democratização de Dados

Uma estrutura de governança de dados bem implementada capacita funcionários em todos os níveis a acessar e utilizar dados de forma eficaz. Seus protocolos e controles de acesso permitem que sua organização promova uma cultura onde a tomada de decisões baseada em dados é a norma.

Dados Padronizados e Confiáveis

A consistência é crucial no gerenciamento de dados. Convenções de nomenclatura, dicionários de dados compartilhados e planos de rastreamento claros ajudam a garantir que as métricas signifiquem a mesma coisa em todas as ferramentas e departamentos.

Essa uniformidade gera confiança. Quando as pessoas sabem que os dados são confiáveis, elas tomam decisões com segurança em vez de questionar os números.

Conformidade com Requisitos Regulatórios

Prontidão para conformidade é um componente crítico de qualquer plano de segurança de dados. De GDPR, CCPA e HIPAA a padrões específicos do setor e leis de residência de dados, as regulamentações de privacidade estão ficando cada vez mais rigorosas.

Uma estrutura de governança sólida ajuda você a navegar por essas regulamentações ao documentar claramente quais dados você coleta, onde os armazena, como os protege e quem pode acessá-los. Além de ser muito prática, essa documentação é frequentemente exigida por lei.

Desempenho Empresarial Aprimorado

Dados confiáveis e bem governados são a base da tomada de decisões informadas. Quando as equipes têm acesso a dados limpos, consistentes e confiáveis, o desempenho melhora em todos os aspectos.

As equipes de marketing gastam menos tempo validando relatórios. As equipes de produto tomam decisões mais inteligentes com base no comportamento do usuário. Líderes de finanças e estratégia podem fazer previsões com mais precisão. Com o tempo, essas eficiências se traduzem em ROI real.

Como Funcionam os Frameworks de Governança de Dados?

Uma estrutura de governança de dados define quem toma decisões sobre dados, quais processos orientam essas decisões e quais ferramentas as apoiam. Os modelos mais conhecidos, como o do Data Governance Institute (DGI), oferecem uma estrutura útil para construir algo que realmente funcione na prática.

Propriedade

Todo framework de governança de dados começa com a propriedade. Seu framework precisa definir exatamente quem é responsável por quais dados e decisões.

A maioria dos frameworks inclui funções como:

• Proprietários de dados que têm responsabilidade final por conjuntos de dados específicos
• Administradores de dados que lidam com o gerenciamento e a qualidade do dia a dia
• Um comitê de governança que define políticas e resolve problemas
• Patrocinadores executivos que fornecem recursos e apoio

Essas funções garantem que os padrões sejam seguidos, as mudanças sejam documentadas e os problemas de qualidade sejam tratados rapidamente.

Definição de Metas

Sua estrutura de governança precisa de metas claras vinculadas aos resultados de negócios. Isso garante que sua estrutura de governança entregue valor real em vez de apenas criar mais burocracia.

Por exemplo, uma empresa pode querer relatórios de vendas melhores ou menos riscos de conformidade. Ao definir metas, como economizar tempo ou reduzir erros, as equipes sabem para onde estão trabalhando e podem medir o sucesso.

Monitoramento de Desempenho

Boas estruturas incluem verificações regulares para garantir que os dados atendam aos seus padrões. Esse monitoramento detecta problemas precocemente e mostra onde melhorias são necessárias.

Processos para aprovar mudanças, corrigir problemas e verificar a qualidade dos dados mantêm tudo nos trilhos. Por exemplo, quem decide sobre novos nomes de dados? Como você sabe que os dados ainda estão bons meses depois? O monitoramento responde a essas perguntas e ajuda você a identificar padrões que precisam de atenção.

Tecnologia Aprovada

Embora a tecnologia sozinha não possa resolver problemas de governança, as ferramentas certas facilitam muito a implementação. Desde ferramentas de catalogação de dados e gerenciamento de metadados até plataformas para controle de acesso, criptografia e detecção de violações, sua tecnologia precisa estar alinhada com seus objetivos de governança. Você quer sistemas que apliquem as políticas acordadas sem desacelerar as equipes.

Padrões de Colaboração

Por fim, um bom framework cria regras claras sobre como as equipes trabalham juntas com dados. Esses padrões evitam confusão e conflitos.

Colaboração eficaz requer:

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• Vocabulário compartilhado para que todos usem os mesmos termos
• Processos claros para solicitar acesso aos dados
• Padrões para como os dados são compartilhados entre equipes
• Comunicação regular sobre mudanças nos sistemas de dados

Quando todos seguem o mesmo manual, a colaboração se torna mais fluida e produtiva.

Modelos e Exemplos de Estrutura de Governança de Dados

Diferentes organizações precisam de modelos diferentes, dependendo de seu tamanho, estrutura e objetivos. A maioria dos modelos se enquadra em algumas categorias comuns, cada uma com sua própria forma de tomar decisões e atribuir responsabilidades.

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• De Cima para Baixo: A gestão define políticas e padrões de governança de dados, que são então implementados em toda a organização. Esta abordagem funciona bem em indústrias altamente regulamentadas e empresas com forte controle central. Ela garante consistência, mas pode enfrentar resistência se os funcionários não compreenderem o raciocínio por trás das regras.

• Bottom-Up: As equipes desenvolvem suas próprias práticas de governança com base em suas necessidades, que então influenciam os padrões mais amplos da empresa. Essa abordagem geralmente obtém maior adesão dos usuários, mas pode levar a inconsistências em toda a organização se não for cuidadosamente gerenciada.

• Centro para Fora: Uma equipe central, geralmente composta por especialistas em dados, desenvolve padrões e práticas de governança que são então compartilhados com outras equipes. Este modelo oferece um bom equilíbrio entre controle central e espaço para flexibilidade local.

• Silo-In: Cada departamento gerencia seus próprios dados de forma independente e desenvolve suas próprias regras. Estas são posteriormente reunidas para criar uma abordagem de governança compartilhada. Este pode ser um ponto de partida prático para organizações com necessidades departamentais muito diferentes, mas requer forte coordenação para eventualmente reunir tudo.

• Híbrido: A maioria das organizações acaba com alguma combinação desses modelos, adaptando sua abordagem para se adequar a diferentes tipos de dados e unidades de negócios. Por exemplo, dados financeiros podem seguir um modelo estritamente top-down, enquanto dados de marketing usam uma abordagem mais flexível. Este modelo é comum em empresas que estão crescendo rapidamente ou atuando em múltiplos mercados.

Frameworks Notáveis de Governança de Dados

Aqui estão algumas estruturas testadas e comprovadas que são amplamente reconhecidas:

• Framework DAMA DMBOK: Criado pela Data Management Association, este framework coloca a governança de dados no centro de nove áreas-chave de dados, como qualidade, segurança e arquitetura. É ideal para empresas que desejam uma visão completa de como os dados são gerenciados em toda a organização.

• Framework DGI: O modelo do Data Governance Institute é mais prático. É um guia passo a passo para construir um programa de governança do zero. Ótimo para organizações que estão apenas começando ou que desejam algo prático.

• Framework de Governança de Dados Corporativos da PwC: Projetado para grandes empresas, este modelo abrange tudo, desde estratégia de dados até gerenciamento de ciclo de vida e administração. É especialmente útil para ambientes de dados complexos onde controle e clareza são fundamentais.

Qual Modelo É o Ideal para Você?

• Empresas de pequeno e médio porte geralmente obtêm melhores resultados com abordagens mais simples, de baixo para cima ou híbridas, que não criam sobrecarga excessiva.

• Grandes empresas frequentemente se beneficiam de modelos top-down ou centro-para-fora para garantir consistência entre departamentos.

• Indústrias altamente regulamentadas geralmente tendem a adotar estruturas mais organizadas como DAMA ou o modelo da PwC.

• Organizações com práticas de dados maduras podem combinar modelos e adaptar a governança para atender à sua cultura e necessidades específicas.

Perguntas Frequentes (FAQs)

Quais são os componentes de uma estrutura de governança de dados?

Os componentes principais incluem:

• Propriedade: Funções e responsabilidades claras, como administradores de dados e líderes de governança.
• Definição de metas: Alinhamento das práticas de dados com resultados de negócios, como redução de riscos ou melhoria da precisão dos relatórios.
• Tecnologia aprovada: Ferramentas que oferecem suporte ao armazenamento, processamento e monitoramento seguros de dados.
• Padrões de colaboração: Formas acordadas para equipes de jurídico, TI e operações usarem dados.

Como você cria uma estrutura de governança de dados?

Comece entendendo sua situação atual de dados e os maiores pontos problemáticos. Depois:

1. Forme uma equipe dedicada de governança de dados.
2. Defina metas claras e métricas-chave (KPIs).
3. Defina políticas, funções e processos.
4. Escolha as ferramentas certas para dar suporte a tudo isso.
5. Comunique e itere.

Lembre-se, a governança deve evoluir com o seu negócio.

Quais são os diferentes modelos de estrutura de governança de dados?

• Top-Down: Liderado por executivos, orientado por políticas.
• De Baixo para Cima: Liderado pela equipe, adotado organicamente.
• Do Centro para Fora: Construído por uma equipe central e compartilhado externamente.
• Silo-In: Começa nos departamentos, unificado depois.
• Híbrido: Uma combinação personalizada das opções acima.

Qual é a diferença entre governança de dados e gestão de dados?

A governança de dados define as regras, responsabilidades e estrutura, enquanto a gestão de dados é a execução do dia a dia, como manter a qualidade, o armazenamento e o acesso aos dados.

Como um framework impulsiona melhores decisões de negócios?

Quando os dados são bem governados, eles são precisos, acessíveis e confiáveis. Isso significa menos tempo questionando números, menos erros custosos e mais confiança em cada decisão. Isso vai desde a estratégia de marketing até a mitigação de riscos.

Saiba Mais Sobre Como Construir Seu Framework de Governança de Dados

Pronto para assumir o controle dos seus dados? A Plataforma Unificada de Segurança de Dados da Cyera ajuda você a ver onde seus dados estão, quem pode acessá-los e como mantê-los seguros.

Confira estes recursos:

• Glossário de Governança de Acesso a Dados: Entenda os princípios da Governança de Acesso a Dados, incluindo componentes-chave como descoberta de dados, classificação e gerenciamento de acesso de identidade.​
• Caso de Uso de Visibilidade de Dados: Saiba como aprimorar suas soluções de governança de dados existentes com metadados enriquecidos e insights detalhados de classificação, e encontre armazenamentos de dados que você talvez não saiba que existem.​
• Quatro Níveis de Classificação de Dados: Aprenda a categorizar dados com base na sensibilidade e no impacto de sua exposição, auxiliando na gestão eficaz de riscos e na conformidade regulatória.​

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