A democratização de dados precisa da governança de dados

Por James Fisher, Diretor de Estratégia, Qlik

Às vezes, é preciso apenas um indivíduo para criar uma nova abordagem inovadora que dê à sua organização uma vantagem competitiva, mas, na maioria das vezes, isso requer a colaboração de várias equipes diferentes e a combinação de várias fontes de dados diferentes.

A maioria dos executivos concorda que as operações baseadas em dados em todas as linhas de negócios são a chave para uma estratégia vencedora. Ilustrar esse ponto é o aumento de 85% no investimento em recursos digitais e 77% no investimento em TI, conforme relatado na Pesquisa Gartner CEO and Senior Business Executive Survey de 2022 .

Dar aos seus funcionários a capacidade de acessar e entender seus dados, estejam eles em equipes técnicas ou não, é, portanto, crucial para o seu sucesso. Seus dados precisam ser democratizados em toda a empresa, embora isso geralmente seja mais difícil do que parece.

De acordo com o Data and AI Leadership Executive Survey 2022 da New Vantage Partners , apenas 27% das organizações conseguiram acertar isso, com outros 19% lutando para estabelecer uma cultura de dados. Até 2025, 80% das organizações que buscam escalar os negócios digitais falharão porque não adotam uma abordagem moderna para a governança de dados e análises, conforme declarado pelo Gartner’s State of Data and Analytics Governance .

Infelizmente, modernizar as pilhas de tecnologia e migrar para a nuvem não são suficientes para colocar os dados certos nas mãos certas de todos na empresa. As organizações devem modernizar suas práticas de governança para manter plenamente seus esforços.

Então, o que os líderes de negócios devem pensar antes de entregar a chave do tesouro de dados para o resto da organização? Minhas seis principais considerações seriam:

Adote uma perspectiva de ponta a ponta: a governança de dados bem-sucedida precisa ser implementada de ponta a ponta, abrangendo todo o cenário de dados, desde o data warehouse até a solução de análise. É como qualquer processo: se não for totalmente governado, você não poderá controlar o resultado final. No geral, a governança de dados é garantir que os KPIs nos quais você está baseando suas decisões de negócios sejam corretos e confiáveis ​​– tendo um processo em vigor que garanta que dados seguros sejam entregues a usuários finais que tenham confiança para usá-los para tornar realidade decisões de tempo.

Considere o poder dos dados sintéticos: os dados criados artificialmente permitem que as organizações criem modelos inovadores para coisas que nunca aconteceram antes, ao mesmo tempo em que ultrapassam alguns dos obstáculos éticos, de privacidade e direitos autorais associados ao mundo real. Possui grande potencial para setores altamente regulamentados, como saúde e serviços financeiros. E para quem questiona sua validade, a pesquisa sugere que os modelos treinados em dados sintéticos podem ser mais precisos do que outros . É por isso que os dados sintéticos estão crescendo em popularidade e parecem ofuscar completamente os dados reais em modelos de IA até 2030.

Automatize a entrega de dados: as soluções já estão disponíveis para ajudar as empresas a deixar a entrega manual de dados com automação. Essa abordagem aumenta o controle de várias maneiras. As soluções automatizadas permitem que a governança seja incorporada ao processo com regras e políticas. Eles também podem injetar melhorias de qualidade de dados sob medida com base no indivíduo e/ou no fluxo de trabalho. E quando você automatiza a identificação de propriedades de dados ao longo do pipeline, evita que os usuários vejam o que não deveriam.

Adote uma abordagem baseada em casos para catalogação: dar mais acesso a dados e análises aumenta o risco com a complexidade de gerenciar e proteger mais usuários. Mas democratizar o acesso aos dados é vital para qualquer organização colher seus verdadeiros benefícios. É por isso que estabelecer um catálogo de dados e análises ajudará a mitigar o risco. Em termos de dados, todos dentro da organização podem ver quais dados estão disponíveis com segurança em uma visão simplificada, e a equipe de TI sabe que o catálogo está protegido identificando e mascarando os dados sobre tipos de usuário e direitos de acesso. De uma perspectiva de análise, a noção de um glossário de negócios e ativos reutilizáveis, juntamente com a linhagem de dados e a análise de impacto fornecem contexto adicional aos dados, gerando assim mais consistência, compreensão e insights acionáveis ​​mais rápidos.

Linhagem de dados para visibilidade total: mais usuários também significam mais risco de erros. A linhagem de dados oferece a capacidade de entender e visualizar os fluxos de dados da origem até o local atual. Com a capacidade de descobrir, rastrear e corrigir anomalias no processo de dados, as empresas podem atender  às metas de governança de dados e reduzir o custo da conformidade regulatória, aumentar a confiança e a confiança nos dados em toda a organização e melhorar a análise de dados e, portanto, o desempenho dos negócios.

Siga passo a passo: como em muitos projetos de transformação digital de grande escala e alto risco, é sensato adotar uma abordagem “pense grande, comece pequeno e dimensione rapidamente” para a governança de dados. Manter uma perspectiva de fora para dentro também é útil, especialmente se você usar análises de autoatendimento. Com isso, queremos dizer iniciar sua jornada de governança de dados obtendo uma visão geral de todo o cenário de dados, identificando quais inconsistências, objetivos e erros são mais importantes e desenvolvendo seus esforços a partir daí.

Não há dúvida de que todas as empresas podem se beneficiar da democratização dos dados e que o apetite para investir em dados e análises continua crescendo, com 93% das empresas indicando que planejam continuar aumentando os orçamentos nessas áreas. Porém, regras e regulamentos em rápida mudança em relação à privacidade, bem como à distribuição, diversidade e dinâmica dos dados podem torná-lo um processo assustador. Ao adotar uma perspectiva de ponta a ponta, uma abordagem passo a passo, considerando o poder dos dados sintéticos e investindo na entrega automatizada de dados ou na catalogação baseada em casos, não há razão para que mesmo as organizações mais avessas ao risco não possam colocar o poder dos dados nas mãos de cada trabalhador.

fonte: https://www.architectureandgovernance.com/applications-technology/data-democratization-needs-data-governance/