Quando se fala em Business Intelligence (BI), o primeiro pensamento costuma ser sobre gráficos, dashboards e análises inteligentes. Mas por trás de toda boa decisão baseada em dados, existe algo ainda mais essencial: a governança de dados.
Sem uma estrutura sólida de governança, o risco de vazamentos, falhas de interpretação ou decisões erradas cresce significativamente e isso pode comprometer toda a estratégia da empresa.
Por isso, garantir a confiabilidade e a segurança dos dados não é mais um diferencial, e sim uma necessidade para qualquer organização que leva o BI a sério. Continue a leitura para saber mais!
O que é governança de dados?
Governança de dados é o conjunto de práticas, políticas e processos que definem como os dados são gerenciados ao longo de todo o seu ciclo de vida, da criação até o descarte. Isso inclui regras sobre:
- quem pode acessar determinados dados;
- como os dados devem ser armazenados e protegidos;
- quais padrões de qualidade devem ser seguidos;
- como garantir a conformidade com leis e normas, como a LGPD.
Em resumo, governança é o que garante que os dados usados pelo BI sejam seguros, íntegros, atualizados e confiáveis.
Por que isso é tão importante no BI?
Imagine que sua empresa está analisando o desempenho de vendas por região. Se os dados estiverem inconsistentes, duplicados ou desatualizados, os gráficos do BI vão mostrar uma realidade distorcida. E decisões ruins podem surgir de análises mal fundamentadas.
Além disso, sem um controle claro sobre quem pode ver ou editar determinados dados, o risco de vazamentos ou acessos indevidos aumenta, o que pode gerar problemas de reputação e até sanções legais.
Por isso, a governança de dados é o que sustenta a credibilidade e a segurança da inteligência de negócios.
Quais são os exemplos práticos e quando a governança faz a diferença?
Agora, chegou a hora de você entender como tudo isso funciona na prática. Vamos lá?
Dados sensíveis em mãos erradas
Sem uma política clara de acesso, um colaborador de outro setor visualiza dados salariais confidenciais. Isso gera desconforto interno e quebra de confiança.
Informações inconsistentes entre áreas
O time de vendas usa uma base com um critério, enquanto o financeiro usa outro. Os relatórios nunca batem e ninguém sabe qual está certo.
Painéis de BI com dados desatualizados
Decisões são tomadas com base em números do mês anterior, que não refletem o cenário real.
Todos esses problemas poderiam ser evitados com uma boa estrutura de governança de dados.
Como aplicar a governança de dados na prática?
A boa notícia é que não é preciso ser uma gigante da tecnologia para aplicar governança de dados. Veja alguns passos práticos:
- defina políticas claras de acesso e responsabilidade sobre os dados;
- automatize processos de validação e limpeza dos dados (o chamado processo de ETL — Extract, Transform, Load);
- padronize nomenclaturas, formatos e critérios para garantir consistência entre áreas;
- implemente ferramentas de segurança, como criptografia, autenticação e rastreamento de acesso;
- treine as equipes para que todos entendam a importância do uso correto dos dados.
Onde a Know Solutions entra nessa história?
A Know Solutions atua na implantação e customização de soluções de BI, como o Pentaho, e oferece consultoria especializada para estruturar fluxos de dados seguros, bem organizados e confiáveis. Isso inclui:
- mapeamento de riscos e falhas de governança;
- criação de políticas de dados sob medida para sua empresa;
- integração segura entre diferentes sistemas e fontes;
- treinamento da equipe e apoio contínuo na evolução dos processos.
Em outras palavras, ajudamos sua empresa a transformar dados soltos em inteligência de verdade, com segurança, organização e transparência.
Se você quer que o BI seja uma ferramenta de verdade, e não apenas um painel bonito, comece garantindo a governança de dados. Com processos bem definidos, acesso controlado e dados confiáveis, suas decisões serão mais seguras, rápidas e alinhadas com a realidade do seu negócio.
Fale com a Know Solutions e descubra como estruturar uma base sólida de dados para que o BI funcione com o máximo de eficiência e segurança!
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?