• A automação de infraestrutura é uma alternativa à configuração manual e orquestração de infraestrutura em ambientes cloud e on-premise.
  • Os benefícios da automação de infraestrutura são principalmente confiabilidade, repetibilidade e redução dos custos de avaliação e resolução de erros.

O objetivo de umquadro de governança de dadosé garantir a integridade, a distribuição interna e a segurança dos dados. A ausência de um quadro leva à baixa qualidade dos dados e problemas de conformidade, resultando em silos de dados e relatórios inconsistentes. Os quadros 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 quadro de governança de dados?

Um quadro de governança de dados é um conjunto de regras, processos e responsabilidades que ditam como uma organização coleta, organiza, armazena e usa seus dados. O objetivo de um quadro de governança de dados é definir um padrão sobre como os dados são gerenciados para garantir sua integridade, uso pelas equipes internas e proteção contra riscos de segurança.

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Importância dos quadros de governança de dados

Sem um quadro de governança de dados em vigor, as empresas não podem garantir a qualidade dos dados nem a conformidade com as regulamentações de privacidade. Isso abre a porta para a má gestão dos dados dos clientes, o que pode resultar em problemas legais (acarretando multas pesadas e danos à reputação).

Na ausência de um quadro de governança de dados, os diferentes departamentos seguem seus próprios padrões e processos, criando silos de dados que rapidamente se transformam em ineficiências. Em vez de consultar uma fonte única de verdade dentro da organização, os funcionários têm acesso apenas aos dados coletados com suas próprias ferramentas. Isso cria pontos cegos no entendimento e, às vezes, relatórios inconsistentes entre osbancos de dados– levando a uma desconfiança geral nos dados.

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Vantagens de um quadro de governança de dados

Democratização dos dados

Um quadro de governança de dados permite estabelecer a democratização dos dados, dando aos funcionários de todos os níveis de habilidade técnica a capacidade de acessar e agir sobre os dados. Essa autonomia e confiança nos dados permitem que as equipes definam metas específicas, meçam o desempenho, elaborem estratégias e descubram novas oportunidades.

A democratização dos dados tem sido notoriamente difícil de alcançar para as empresas nos últimos anos. 83% das empresas admitem que são incapazes de transformar pontos de dados fragmentados em registros completos de usuários. Essa é uma das razões para a 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 de uma boa governança de dados é o estabelecimento de diretrizes claras sobre como rotular e categorizar os dados. As diretrizes permitem padronizar os dados nos quais toda a organização pode confiar. Os esforços de padronização de dados podem incluir a criação de um dicionário de dados compartilhado para garantir consistência entre as equipes sobre o que está sendo rastreado e suas convenções de nomenclatura.

Modelos e exemplos de quadros de governança de dados

Antes de mergulhar em exemplos específicos de quadros de governança de dados, primeiro precisamos abordar os cinco principais modelos de governança de dados. Os modelos são baseados em como as decisões de governança de dados fluirão dentro da sua organização.

1. Top-down:A alta direção implementa políticas de governança de dados que são então transmitidas às unidades operacionais individuais e compartilhadas com o restante da empresa.

2. Bottom-up:Os funcionários de níveis inferiores implementam práticas de governança de dados, como a padronização de convenções de nomenclatura, que se propagam para os níveis superiores da organização.

3. Centro-periferia:A equipe ou pessoa responsável pela governança de dados estabelece padrões de dados que toda a organização segue.

4. Silo horizontal:Diferentes departamentos se reúnem para se alinhar sobre a governança de dados, levando em conta as necessidades de cada grupo.

5. Híbrido:As decisões de governança de dados envolvem diferentes níveis da organização. Por exemplo, uma empresa usa um modelo centro-periferia para sugerir um curso de ação, mas usa um modelo top-down para tomar a decisão final.