Imagine que uma empresa acompanha o indicador de entregas realizadas no prazo. Para uma área, o pedido conta como entregue quando sai para transporte. Para outra, a entrega só termina quando há confirmação de recebimento pelo cliente.
Os dois relatórios podem estar atualizados e corretos, mas apresentam números diferentes. Antes de escolher qual deles usar, a empresa precisa definir o que o indicador representa, qual fonte registra cada etapa e quem responde por essa definição. É nesse trabalho que a governança de dados começa a ganhar forma.
O que é governança de dados?
Governança de dados é o conjunto de responsabilidades, critérios, processos e controles que orienta como uma empresa define, acompanha, protege e utiliza suas informações. Ela ajuda a esclarecer o significado dos dados, quem responde por eles, como sua qualidade é verificada e quem pode acessá-los.
Essas definições precisam funcionar ao longo da rotina. Se um sistema muda, um processo é atualizado ou uma nova área passa a usar um indicador, é necessário avaliar se as regras existentes continuam adequadas.
A governança é uma parte importante da jornada de inteligência de dados. No artigo Ter dados não significa ter inteligência de dados, mostramos o desafio mais amplo de transformar informações disponíveis em apoio para decisões. Aqui, o foco está na estrutura que permite entender e confiar nessas informações.
O que precisa estar definido para confiar em um indicador?
Responsáveis pela informação
É importante saber quem pode esclarecer o significado de um dado, aprovar mudanças em suas regras e encaminhar a correção de problemas. No exemplo das entregas, a área responsável pelo processo precisa participar da definição do indicador. O time de dados contribui para aplicar essa regra nas fontes e nos relatórios.
Sem responsabilidades claras, uma divergência pode passar por várias equipes antes que alguém consiga identificar sua causa e decidir como resolvê-la.
Critérios compartilhados
Uma definição útil precisa ir além do nome do indicador. Para calcular “entregas no prazo”, por exemplo, a empresa deve estabelecer qual evento marca a conclusão da entrega, como trata pedidos cancelados e qual prazo será usado na comparação.
Esses critérios precisam ser conhecidos pelas áreas que produzem e consomem a informação. Assim, uma diferença entre relatórios pode ser investigada a partir de regras explícitas, em vez de depender da interpretação de cada pessoa.
Qualidade acompanhada
Mesmo com a regra definida, o indicador pode perder confiabilidade se houver registros duplicados, datas ausentes ou atualizações atrasadas. Por isso, é necessário determinar quais verificações fazem sentido para aquele uso e quem deve agir quando uma inconsistência aparece.
A qualidade também precisa ser acompanhada quando fontes e processos mudam. Uma nova integração pode afetar campos que antes eram preenchidos corretamente, por exemplo.
Origem e mudanças rastreáveis
Para compreender um resultado, a empresa precisa conseguir seguir o caminho da informação: onde ela foi registrada, que tratamentos recebeu e em quais indicadores aparece.
Esse mapeamento ganha importância em migrações de sistemas e alterações de processo. Ele ajuda a identificar quais relatórios dependem da fonte modificada e quais regras precisam ser revistas.
Acesso adequado
As informações usadas por diferentes equipes não têm, necessariamente, a mesma sensibilidade. A governança orienta quem pode consultar, alterar e compartilhar os dados, considerando a finalidade do uso e as responsabilidades de cada área.
Ter critérios de acesso definidos permite disponibilizar a informação a quem precisa dela, com os cuidados apropriados para seu uso.
Como começar a estruturar a governança de dados na empresa?
O ponto de partida pode ser uma decisão recorrente que hoje gera dúvida ou retrabalho. A partir dela, a empresa consegue delimitar quais indicadores são necessários e avaliar como as informações chegam a quem decide.
Um caminho inicial envolve cinco movimentos:
- Escolher um indicador ou conjunto de dados prioritário. A prioridade pode vir de uma decisão importante, de divergências frequentes ou do esforço necessário para responder a uma pergunta recorrente.
- Mapear fontes e usos atuais. É preciso identificar onde os dados são registrados, como chegam aos relatórios e quais áreas utilizam os resultados.
- Alinhar critérios e responsabilidades. As áreas envolvidas devem concordar sobre as definições e saber quem responde por mudanças, dúvidas e exceções.
- Definir verificações de qualidade e regras de acesso. Os controles devem considerar os problemas encontrados e a finalidade daquela informação.
- Acompanhar as mudanças. A entrada de um sistema, uma nova fonte ou uma alteração de processo pode exigir a revisão do que já havia sido definido.
A governança pode se expandir a partir dessas prioridades. O objetivo é criar critérios que as áreas consigam aplicar e manter, inclusive quando a operação evolui.
Como a governança se conecta à arquitetura e à engenharia de dados?
A governança define responsabilidades, critérios de uso e condições de confiança. A arquitetura orienta como fontes, sistemas e ambientes serão organizados. A engenharia constrói os fluxos necessários para coletar, tratar e disponibilizar os dados.
Essas frentes se complementam. Uma integração pode levar informações de vários sistemas para a mesma plataforma, mas ainda será necessário saber o que cada campo significa, como os indicadores são calculados e quem pode utilizar os resultados.
Governança de dados exige uma ferramenta específica?
Ferramentas podem apoiar a documentação de definições, o acompanhamento da qualidade, o controle de acesso e o mapeamento da origem dos dados. A escolha depende da estrutura que a empresa já possui, da quantidade de informações e dos processos que precisa acompanhar.
Antes de selecionar uma solução, vale esclarecer quais regras precisam ser aplicadas, por quem e em quais pontos da jornada dos dados. Isso ajuda a dimensionar a tecnologia para uma necessidade concreta.
Como a Go On apoia essa jornada
Na Go On, a governança é tratada como parte da estruturação dos dados para o negócio. A atuação pode começar por um diagnóstico do estágio atual da empresa e pela definição das informações e decisões prioritárias. A partir daí, apoiamos o desenho de regras, responsabilidades e processos, em conexão com arquitetura, engenharia e plataformas de dados.
Conforme a necessidade da empresa, esse trabalho pode ser conduzido por meio de consulting, staffing ou squads especializados. O objetivo é construir uma estrutura adequada ao contexto da operação e capaz de acompanhar sua evolução.
Se a sua empresa precisa definir por onde começar ou revisar a confiança nos indicadores que já utiliza, conheça a atuação da Go On em Inteligência de Dados.