Empresas orientadas por dados atuam de forma mais estratégica no mercado. Para tanto, é necessário adotar uma governança de dados eficiente, que garanta a qualidade e o uso inteligente das informações geradas em cada departamento do negócio.
Embora o Business Intelligence (BI) esteja ganhando força entre as organizações de diferentes setores, nem todos sabem como gerenciar os dados adequadamente, o que pode levar a decisões equivocadas, que prejudicam seus resultados.
Neste post, vamos explicar como a governança de dados ajuda a manter suas informações organizadas e corretas. Acompanhe!
Qual a importância da governança de dados?
A governança de dados é definida como um conjunto de práticas e políticas que promovem a organização, a segurança, a qualidade e o uso estratégico das informações em uma empresa. Entenda, a seguir, a importância dessa medida para suas atividades.
Tomada de decisão mais estratégica
Com a governança de dados, você tem acesso a informações precisas, atualizadas e confiáveis, eliminando duplicidades e inconsistências. Assim, pode fazer análises mais eficientes, com menos risco de tomar decisões equivocadas que levem ao desperdício de recursos ou à perda de oportunidades no mercado.
Conformidade com regulamentações
A adoção de boas práticas no gerenciamento de dados ajuda a empresa a atender às exigências legais e regulamentações, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Com isso, você evita penalidades pelo não cumprimento das leis que incidem sobre sua atividade e preserva a imagem do negócio no mercado.
Segurança e proteção de dados
Quando bem estruturada, a governança de dados reduz vulnerabilidades e protege os dados contra acessos não autorizados, ciberataques e vazamentos, o que é fundamental para manter a confidencialidade das informações e a confiança dos clientes no trabalho da empresa.
Otimização de recursos e processos
Uma vez que os dados estão devidamente organizados, você pode tornar os processos operacionais mais ágeis, além de utilizar os recursos internos de maneira mais eficiente. Dessa forma, também aumenta sua produtividade.
Como o Pentaho permite a implementação da governança de dados?
A partir da implementação do Pentaho, plataforma de Business Intelligence (BI), pela Know Solutions, é possível integrar e centralizar informações de diferentes fontes em um único lugar.
Nesse contexto, as empresas têm mais facilidade para estruturar seus dados de modo organizado, garantindo maior confiabilidade e consistência. Além disso, o software de BI oferece ferramentas de análise e visualização que possibilitam o monitoramento da qualidade dos dados, a segurança e a conformidade com as regulamentações.
Como implementar a governança de dados?
Se você quer ter dados confiáveis, seguros e que estejam sempre disponíveis, é necessário começar com a criação de políticas claras de acesso e uso de dados, definindo responsabilidades e padrões para cada etapa do ciclo de vida das informações.
A empresa também deve estabelecer processos de auditoria e rastreamento, iniciativas que permitem monitorar quem acessa os dados, como eles são utilizados e se estão alinhados com a lei. Por meio desse controle, você pode reconhecer falhas, prevenir riscos e assegurar que os dados sejam gerenciados com ética e transparência.
A governança de dados é essencial para a integridade e a segurança das informações, além de criar uma base sólida para decisões mais rápidas e assertivas. Se bem implementada, ela contribui para uma operação mais eficiente, ajudando o negócio a identificar oportunidades de melhoria e a aprimorar o desempenho em todas as áreas.
Quer otimizar a visualização de dados? Descubra como criar dashboard interativo com Power BI!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?