8 Melhores práticas eficazes para o sucesso da governança de dados mestres
Manter-se competitivo no mercado depende da capacidade de aproveitar os dados para maximizar o desempenho dos negócios e ajudar sua empresa a crescer. Saber como gerenciar e governar diferentes tipos de dados de forma eficaz e eficiente é essencial para alcançar o sucesso dos negócios a longo prazo. Mas isso levanta a questão: como você faz isso?
O que é Governança de Dados Mestres?
A governança de dados mestre é a aplicação de fatores de governança de dados a um subconjunto de dados chamado dados mestre. Os fatores de governança de dados são sobre documentar definições, fontes, processos, políticas, regras, métricas e pessoas para melhorar o gerenciamento de dados.
O que são dados mestres?
Dados mestres são os dados acumulados por meio das principais entidades de negócios que você usa para administrar seus negócios ou organizações. Essas entidades comerciais são chamadas de domínios de dados mestre. Cada setor usa vários domínios de dados mestres na execução de suas atividades organizacionais.
Fatores de Governança de Dados Mestres
A governança de dados é sobre como criar confiança. Confie que os dados estão sendo manuseados e gerenciados corretamente e atendem aos altos padrões de qualidade. Vejamos oito fatores-chave de governança de dados mestres que podem ajudá-lo a criar confiança em sua organização:
- Definições de dados mestre
- Políticas de Dados Mestres
- Regras de dados mestre
- Catálogo de Dados Mestres
- Linhagem de dados mestre
- Partes Interessadas dos Dados Mestres
- Fluxo de trabalho de dados mestre
- Métricas de dados mestre
8 Melhores Práticas para Governança de Dados Mestres
Agora que examinamos os oito fatores-chave da governança de dados mestres, vejamos algumas práticas recomendadas que você pode implementar para cada um dos fatores discutidos acima.
- Concentre seu escopo de governança
Concentre-se nas entidades de dados mestre que são essenciais para seus processos de negócios, como pedido para pagamento, registro para relatório, aquisição para pagamento e contratação para aposentadoria. É provável que sistemas e regiões diferentes usem um conjunto diferente de atributos para descrever as entidades de dados mestres, portanto, tente definir o conjunto mínimo de atributos que deve ser consistente em todos os sistemas para que seus processos de negócios sejam executados com eficiência e eficácia. Tentar governar muitos atributos dificultará o consenso das partes interessadas e atrasará a implementação.
- Envolva especialistas em políticas de negócios
Muitas políticas abordarão regulamentações nacionais, estaduais e do setor que têm consequências de alta responsabilidade. As pessoas que trabalham nas áreas jurídica, financeira, de risco e auditoria terão o conhecimento necessário para garantir que você crie políticas que satisfaçam adequadamente os requisitos regulamentares.
- Defina claramente a propriedade e a responsabilidade
As regras de dados mestres devem ser abordadas em duas partes. A primeira parte é definir a regra – como um cliente deve ter um endereço de entrega e cobrança válido antes que um pedido possa ser criado. As definições da regra devem ser de propriedade dos especialistas no assunto do negócio. A segunda parte é a criação de código executável para aplicar as regras, como realizar uma chamada de API para um serviço de verificação de endereço postal. O código executável deve ser de propriedade da TI porque será implementado em aplicativos de negócios e ferramentas de gerenciamento de dados.
- Automatize a descoberta e catalogação de dados mestre
É provável que você já tenha um catálogo de dados ou catálogos sendo usados em sua organização. Isso lhe dá a oportunidade de aproveitar os aprendizados, pessoas, processos e tecnologias desses projetos. Com o número de fontes de dados mestres e o volume de registros crescendo exponencialmente, procure ferramentas que usam IA e metadados para ajudá-lo a automatizar a descoberta e a catalogação de dados mestres.
- Automatize a linhagem de dados mestre e o mapeamento de fluxo de processo
Não apenas as fontes de dados mestres estão crescendo exponencialmente, mas também as tarefas de integração e movimentação de dados. As ferramentas que usam IA e metadados podem ajudá-lo a dimensionar com eficiência automatizando o processo de mapeamento de linhagem de dados e ajudar a identificar processos de movimentação de dados que você não conhecia.
- Defina claramente as funções e requisitos
Comece projetando funções e responsabilidades em torno dos resultados desejados, não em torno das pessoas. Se você selecionar os candidatos aparentemente óbvios para cargos-chave antes que as funções sejam definidas, você definirá as funções com base nas qualificações dessa pessoa. Em vez disso, primeiro defina quais habilidades técnicas e conhecimento de negócios são necessários para que uma pessoa seja bem-sucedida na função.
- Simplifique e otimize os fluxos de trabalho
Trabalhe com as partes interessadas para entender como elas gerenciam atualmente os dados mestres e como as atividades de diferentes grupos estão conectadas. Avalie quanta coordenação é necessária e qual trabalho deve ser projetado em torno de um fluxo de trabalho altamente estruturado. Em seguida, procure maneiras de automatizar o roteamento, a priorização e a notificação para aumentar a produtividade e a eficiência.
- Meça o valor do negócio
Embora as métricas de dados técnicos sejam boas, o que você realmente deseja demonstrar é o valor comercial do gerenciamento de dados mestre. Isso requer que você projete uma hierarquia de métricas que vincule as métricas de dados a métricas de processo e indicadores-chave de desempenho estratégicos (KPIs).
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Créditos: Informatica