3 lições poderosas sobre o uso de estruturas de governança de dados

O primeiro framework de governança de dados publicado foi o trabalho de Gwen Thomas, que fundou o Data Governance Institute (DGI) e colocou sua obra on-line em 2003. “Frameworks já estavam sendo usados, mas não estavam disponíveis publicamente”, diz ela. “Fui convidado a ajudar a Coors Beer a se preparar para as próximas auditorias da Sarbanes-Oxley. Eles já tinham um plano técnico em vigor e eu os ajudei a encontrar o tamanho e a estrutura certos para um programa de governança de dados. Ao longo do meu tempo na Coors, vi muitos exemplos de como eles usaram o poder das estruturas para manter os pensamentos e ações de todos em sincronia. Foi quando decidi escrever um framework mais geral que pudesse ser acessado por qualquer organização e adaptado às suas necessidades”.

A publicação da DGI inclui componentes que considera que devem ser incluídos em um programa de governança de dados. E duas décadas após a primeira estrutura de governança de dados publicada, uma nova versão foi colocada on-line. Essa primeira e única atualização foi em 3 de maio de 2023. Enquanto isso, organizações em diferentes setores ao redor do mundo ganharam experiência considerável usando suas próprias estruturas, que muitas vezes foram influenciadas por aquela que a DGI originalmente compartilhou com o mundo. Agora está claro que a governança de dados é mais bem-sucedida quando CIOs e CDOs fazem três coisas:

1. Envolvem todas as principais partes interessadas na definição de uma estrutura de governança de dados. “Você não pode presumir que a propriedade dos dados é equivalente ao direito de tomar decisões sobre os dados”, diz Thomas.
2. Comece com uma ideia clara dos resultados de negócios que deseja alcançar. “Foque no valor”, diz ela. “Tudo o que você faz para coletar, gerenciar e analisar seus dados deve ser rastreado para o valor”.
3. Use sua estrutura para orquestrar a execução. “Gerenciar e usar dados deve ser considerado um portfólio de ações”, diz Thomas. “Quando uma boa estrutura é definida, o CIO deve ser capaz de transferir tarefas para diferentes equipes com total confiança não apenas de que elas serão executadas com precisão, mas de que o resultado contribuirá para atingir o objetivo geral”.

Quem se envolve na definição de frameworks?

O Departamento de Comércio dos EUA (DOC) é provavelmente o maior coletor de dados nos Estados Unidos. Eles coletam, arquivam e analisam tudo, desde dados meteorológicos e agrícolas até dados científicos e econômicos.

De acordo com Oliver Wise, CDO no DOC, a coleta de dados está acontecendo agora para o que é a coleta mais detalhada de dados sobre o estado das empresas americanas. Essa pesquisa é realizada a cada cinco anos pelo Census Bureau, apenas uma das muitas agências que compõem o DOC.

“Fazemos perguntas detalhadas para descobrir em que tipo de negócio eles estão, quem são seus clientes e quais são suas receitas”, diz Wise. “Nós descobrimos sobre sua base de funcionários e se eles são contratados, meio período ou qualquer outra coisa. Esses dados fornecem uma perspectiva universal crítica sobre o estado da economia americana que é usada pelos formuladores de políticas em todos os níveis”.

Outro projeto importante atualmente em andamento no DOC é a coleta e análise de dados para informar a política da cadeia de suprimentos. O objetivo é entender os pontos de estrangulamento da cadeia de suprimentos e prevê-los para que a economia americana possa reagir melhor a choques, como os decorrentes da recente pandemia.

Além dos dados que coleta e gera de fontes públicas, o DOC também compra ou licencia dados do setor privado e os utiliza para coisas como análises econômicas. “O desafio é que, quando você obtém dados de fontes externas, precisa normalizá-los para dar sentido a eles”, diz Wise.

Estruturar os dados e rastrear a fonte são apenas dois dos muitos aspectos importantes da governança de dados que são cuidadosamente considerados pelo DOC. O Conselho de Governança de Dados, presidido por Wise, aborda questões de gerenciamento e política de dados para a ampla gama de agências que compõem o departamento.

“Temos diferentes estruturas de governança de dados para diferentes necessidades”, diz ele. “Em todos os casos, a definição de qualquer um dos frameworks precisa ser um esforço coletivo, para que todas as partes interessadas se sintam ouvidas. Se você fizer isso, todos ficarão mais motivados a usar a estrutura, o que garantirá consistência no gerenciamento de dados”.

Qual é o objetivo da governança de dados?

Hanna Hennig, CIO da Siemens, diz que viu unidades de negócios começarem a coletar dados sem saber o que coletar e por quê. “Sempre foi um desperdício de dinheiro”, diz ela. “Se você não sabe qual problema deseja resolver, não pode definir sua estratégia de dados”.

Para descobrir quais dados você precisa, comece com uma definição clara do que você considera ser o resultado comercial desejado. Independentemente de afetar os resultados, os resultados financeiros ou ambos, o resultado comercial desejado orientará as decisões sobre quais dados você coleta. Depois de identificar os dados, você pode começar a definir sua estrutura de governança de dados.

A estrutura deve responder a perguntas, como quem é o proprietário de cada ativo de dados, a função do proprietário e como você garante que os dados sejam selecionados e qualificados para uso pela tecnologia em toda a empresa. Se os dados forem selecionados e formatados corretamente, eles poderão ser usados pela análise de dados e, em particular, pela IA para fazer recomendações que ajudem uma organização a tomar decisões antes do mercado.

A má qualidade dos dados leva a decisões e recomendações ruins. Quando os dados são ruins, você não pode tomar decisões antes do mercado e da concorrência – ou pior, você toma decisões erradas. De acordo com Hennig, a governança de dados ajuda a garantir a qualidade dos dados e evitar o caos em uma organização.

“Sem frameworks, as pessoas tendem a proteger seus dados”, diz ela. “Quando não há compartilhamento, não há casos de uso que abranjam a cadeia de valor. Se você não conseguir abrir silos de dados, não poderá colher os benefícios dos dados em toda a sua empresa. O maior valor surge quando você pode implementar casos de uso de ponta a ponta – combinando manufatura com planejamento de previsão de vendas, por exemplo”.

Outro importante caso de uso de ponta a ponta é a sustentabilidade, que requer os três primeiros escopos de relatórios de gases de efeito estufa (GEE): o escopo 1 é sobre emissões diretas de fontes pertencentes ou controladas por uma organização; o escopo 2 é sobre todas as emissões indiretas resultantes do consumo de energia de uma organização; e o escopo 3 é uma contabilização das emissões ao longo da cadeia de suprimentos.

“Todos os três exigem que você examine toda a cadeia de valor”, diz Hennig. “Você precisa olhar os dados não só dentro da sua empresa, mas também fora dela, com fornecedores e clientes. Você não pode fazer isso se tiver silos de dados”.

Mas, acima de tudo, diz Hennig, as organizações precisam ter clareza sobre o problema que desejam resolver antes de configurar a governança de dados. O objetivo deve ser entregar valor de negócio.

Como sua estrutura ajuda as equipes a trabalharem juntas?

Jennifer Trotsko, que fundou a função de governança de dados e mais tarde a função de privacidade na International Finance Corporation (IFC), braço do setor privado do Grupo do Banco Mundial, foi muito influenciada pelo trabalho de Gwen Thomas.

“Desenvolvemos nossa própria estrutura com base em componentes DGI, juntamente com outros benchmarks líderes”, diz Trotsko, que se tornou Chefe da função de Risco de Conformidade da IFC e Diretor de Privacidade. Com a base estabelecida, a IFC conseguiu coordenar as atividades entre as equipes. E usando uma linguagem comum para se comunicar sobre tudo, desde políticas e regras até tecnologia e processos, cada parte da organização pode fazer referência à estrutura e contribuir para o estado final geral.

“Depois de estabelecer o valor comercial de um projeto, a primeira coisa que fizemos foi mapear tarefas para nossa estrutura interna de governança de dados”, diz ela. “Ao atribuir uma liderança na área de políticas, outra para trabalhar com tecnologia e outra para gestão de mudanças, o projeto tinha barreiras e marcos claros. Isso permitiu que a equipe principal gerenciasse dezenas de departamentos e foi a estrutura que forneceu confiança às partes interessadas de que todos os componentes importantes foram cobertos. Resumindo, os líderes focam na execução, sabendo que todos nós compartilhamos uma visão para o esforço geral”.

Trotsko agora é gerente do programa de privacidade do Fundo Monetário Internacional (FMI), onde continua a construir e adaptar a estrutura de governança de dados DGI, que ela diz ser “inestimável no gerenciamento de grandes projetos envolvendo coleta, armazenamento e análise de dados”.