O que é um framework de governança de dados e quais são seus modelos?

O que é um framework de governança de dados e quais são seus modelos? é perfilado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura de internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• Automação de infraestrutura é uma alternativa à configuração e orquestração manual da infraestrutura em ambientes de nuvem e locais.
• Os benefícios da automação de infraestrutura são principalmente confiabilidade, repetibilidade e custo reduzido de avaliação e resolução de erros.

O propósito de umframework de governança de dadosé garantir a integridade, distribuição interna e segurança dos dados. A falta de um framework leva a baixa qualidade de dados e problemas de conformidade, resultando em silos de dados e relatórios inconsistentes. Frameworks de governança de dados ajudam as organizações a padronizar e unificar os dados, democratizando o acesso e a confiança nos dados.

O que é um framework de governança de dados

Um framework de governança de dados é um conjunto de regras, processos e responsabilidades que determinam como uma organização coleta, organiza, armazena e usa seus dados. O objetivo de um framework de governança de dados é estabelecer um padrão sobre como os dados são gerenciados para garantir sua integridade, alavancados pelas equipes internas e protegidos contra riscos de segurança.

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Importância dos frameworks de governança de dados

Sem um framework de governança de dados implementado, as empresas não podem garantir a qualidade dos dados ou a conformidade com as regulações de privacidade. Isso abre portas para o gerenciamento inadequado de dados de clientes, o que pode levar a sérios problemas legais (resultando em multas pesadas e danos à reputação).

Na ausência de um framework de governança de dados, cada departamento segue seus próprios padrões e processos, criando silos de dados que rapidamente se transformam em ineficiências. Em vez de consultar uma única fonte da verdade dentro da organização, os funcionários só têm visibilidade sobre os dados coletados com suas próprias ferramentas. Isso cria pontos cegos no entendimento e, às vezes, relatórios inconsistentes entrebancos de dados– resultando em total desconfiança nos dados.

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Benefícios de um framework de governança de dados

Democratização de dados

Um framework de governança de dados permite estabelecer a democratização de dados, dando a funcionários de todos os níveis técnicos a capacidade de acessar e agir com base nos dados. Essa autonomia e confiança nos dados permitem que as equipes definam metas com precisão, meçam o desempenho, tracem estratégias e descubram novas oportunidades.

A democratização de dados tem sido notoriamente difícil para as empresas alcançarem nos últimos anos. 83% das empresas admitem que não conseguem transformar dados fragmentados em registros abrangentes de usuários. Essa é uma das razões por trás da crescente adoção de plataformas de dados de clientes (CDP) para ajudar a gerenciar e centralizar os dados dos clientes para que todos possam se beneficiar.

Dados padronizados e confiáveis

Um aspecto importante da boa governança de dados são diretrizes claras sobre como rotular e categorizar os dados. As diretrizes permitem padronizar os dados nos quais toda a organização pode confiar. Os esforços para padronizar dados podem incluir a criação de um dicionário de dados compartilhado para garantir consistência entre as equipes sobre o que está sendo monitorado e suas convenções de nomenclatura.

Modelos e exemplos de frameworks de governança de dados

Antes de mergulharmos em exemplos específicos de frameworks de governança de dados, devemos primeiro abordar os cinco principais modelos de governança de dados. Os modelos são baseados em como as decisões de governança de dados fluirão através da sua organização.

1. Top-down:A liderança da empresa implementa políticas de governança de dados que depois são repassadas para as unidades de negócios individuais e compartilhadas com o restante da empresa.

2. Bottom-up:Funcionários de níveis mais baixos implementam práticas de governança de dados, como padronização de convenções de nomenclatura, que se espalham para os níveis mais altos da organização.

3. Centre-out:A equipe ou indivíduo responsável pela governança de dados define padrões de dados que toda a organização segue.

4. Silo-in:Vários departamentos se reúnem para alinhar a governança de dados, mantendo em mente as necessidades de cada grupo.

5. Hybrid:Decisões de governança de dados envolvem diferentes níveis da organização. Por exemplo, uma empresa usa um modelo centre-out para sugerir um curso de ação, mas emprega um modelo top-down para tomar a decisão final.