6 maneiras pelas quais a governança de dados pode fortalecer sua transformação digital

Organizações bem-sucedidas apreciam o valor dos dados como um diferencial do setor. Eles sabem que o gerenciamento de dados para impulsionar a transformação digital e a inovação nos negócios é a chave para o sucesso. Portanto, quando se trata de iniciativas de modernização de dados, não deve ser surpresa que os diretores de dados (CDOs) e outros líderes de dados recebam a atenção direta do CEO e do conselho. Mesmo diante de uma possível incerteza econômica, mais de dois em cada três líderes de dados planejam aumentar os investimentos em programas de modernização de dados.

Apesar desse foco e patrocínio, tornar-se orientado por dados continua sendo uma meta aspiracional para muitas organizações. Um grande obstáculo é a complexidade: mais da metade dos líderes de dados relatam mais de 1.000 fontes de dados em suas organizações 

Por que a modernização de dados é difícil de alcançar?

Uma razão fundamental para isso é que muitas empresas acabam encarando a modernização de dados principalmente como uma iniciativa tecnológica e subestimam seus aspectos culturais e comportamentais, como a alfabetização de dados. Para que as iniciativas de modernização agreguem valor, é fundamental complementar as intervenções de tecnologia com uma estrutura que alinhe processos, políticas, pessoas e habilidades em dados. É aqui que a governança de dados se torna crítica para iniciativas de modernização de dados. Aqui, a empresa pode identificar os direitos de decisão e responsabilidade e permitir o comportamento apropriado à medida que buscam criar, consumir, democratizar e controlar seus ativos de dados.

Melhorar a eficiência das atividades de gerenciamento e análise de dados é uma das metas mais citadas entre os líderes que preveem um aumento nos investimentos em gerenciamento de dados este ano. Para ter sucesso em sua transformação de dados, a empresa deve aproveitar ao máximo suas oportunidades e inovar em várias disciplinas de governança de dados, incluindo:

• Catalogação de dados
• Qualidade dos dados 
• Dados privados
• Conformidade regulatória
• Democratização e compartilhamento de dados

Aqui estão as seis principais maneiras pelas quais a governança e a catalogação de dados podem acelerar a transformação digital orientada por dados.

1) Acelerar a mudança de Multi Cloud para Intercloud (e Super Cloud)

Com o aumento exponencial do volume e da variedade de dados na última década, a infraestrutura de dados local (como data centers) tornou-se obsoleta. Para fornecer acesso mais rápido, seguro e econômico aos dados, a maioria das organizações já fez a transição para uma presença madura na infraestrutura de nuvem, usando provedores de serviços de nuvem (CSPs), como Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform e Oracle. De acordo com o relatório da Informatica, CDO Insights 2023: How to Empower Data-Led Business Resiliency, os líderes de dados preveem que o problema de aumentar a variedade e o volume de dados só se tornará mais complexo em 2023, quando 77% das fontes de dados serão baseadas em nuvem.

É seguro assumir que qualquer ecossistema de dados contemporâneo agora inclui combinações de CSPs, provedores de nuvem de dados, aplicativos SaaS e muito mais. E à medida que os ecossistemas se tornam mais complexos, a capacidade de localizar e rastrear seus dados em vários domínios de nuvem só se tornará mais difícil.

Felizmente, as soluções modernas de governança e catalogação de dados evoluíram para acompanhar essa complexidade. Essas soluções não apenas fornecerão integrações perfeitas prontas para uso com CSPs, mas também com os aplicativos de nuvem ao longo de toda a cadeia de valor de dados – Snowflake, Databricks, SAP, Salesforce e muitos outros. A capacidade de digitalizar, obter contexto e controlar dados de e para todas as partes do ecossistema — independentemente dos sistemas de origem e destino — é poderosa. E isso pode fornecer às equipes de TI visualizações precisas da linhagem de dados e melhor controle de onde e como estão usando seus ativos de dados.

2) Catalisar novos modelos híbridos de governança de dados 

Vimos um impulso significativo para as organizações em direção à democratização  e autoatendimento de dados. Mas isso cria um paradoxo: a propriedade de dados distribuídos não funcionará com um modelo de governança de dados tradicional, centralizado e de cima para baixo. No entanto, uma abordagem descentralizada – com seu potencial para inconsistências, menor visibilidade, transparência e controle – também pode não ser a melhor abordagem.

As organizações têm lutado para encontrar o equilíbrio certo. Parte do motivo é a capacidade limitada das soluções de governança de dados de preencher a lacuna entre a TI técnica e os requisitos de negócios. Essa falta de flexibilidade com soluções tradicionais resulta em uma abordagem de tamanho único para governança de dados e carece de agilidade que as empresas digitais precisam.

As soluções que podem se adaptar às crescentes necessidades da organização atuarão como catalisadores para a adoção de novos modelos híbridos de governança de dados. Um modelo híbrido permite equipar cada departamento e unidade de negócios com as ferramentas para limpar, selecionar e enriquecer os dados da maneira mais adequada para seus objetivos de negócios.

Por exemplo, diferentes países têm regras e leis diferentes para coletar e distribuir dados de clientes. A capacidade de personalizar uma solução de governança de dados permite que produtores e consumidores de dados configurem e calibrem processos e políticas de dados. E isso permite que você gerencie e administre ativos de dados em nível local e global de maneira segura e em conformidade com as leis aplicáveis.

3) Habilitar adoção de malha de dados 

Para serem verdadeiramente orientadas por dados, as empresas precisam capacitar aqueles que estão mais próximos dos dados para possuí-los e gerenciá-los durante todo o seu ciclo de vida. E é exatamente isso que uma malha de dados oferece. Ele elimina os gargalos de acesso e dependência de dados sem comprometer a especificidade do contexto de negócios, a confiança ou a qualidade dos dados.

Embora muitas organizações tenham se interessado pelas vantagens potenciais de uma malha de dados – sua capacidade de descoberta de dados abrangente, linhagem de dados e interoperabilidade de dados – poucas foram capazes de superar os desafios de arquitetar uma.

Agora que as soluções inteligentes de catálogo de dados oferecem recursos avançados de descoberta de dados incorporados, os usuários técnicos e de negócios podem se beneficiar. A pesquisa semelhante ao Google e as ferramentas automatizadas orientadas por IA oferecem maior compreensão sobre os ativos de dados. Essa visibilidade é fundamental para a conformidade regulatória e para acelerar o valor dos dados.

O sucesso com um modelo de domínios de dados distribuídos significa que cada usuário na empresa precisa ser capaz de interagir facilmente com os dados. Você precisa fornecer uma definição comum de padrões. E você precisa construir um ambiente colaborativo que encoraje a mudança comportamental. Isso torna fundamental encontrar um equilíbrio entre a autonomia e a responsabilidade local dos domínios de dados que permita a inovação e, ao mesmo tempo, garanta que permaneça em conformidade com a regulamentação, gerenciamento de riscos, segurança e compatibilidade.

As soluções que permitem a governança computacional federada — em que os padrões de governança de dados são definidos centralmente, mas fornecem autonomia às equipes de domínio para operacionalizar esses padrões em alinhamento com seus objetivos — serão muito importantes para ajudar sua organização a obter sucesso com a malha de dados..

4) Uma abordagem de plataforma unificada para orquestração de políticas

Um grande obstáculo para se tornar orientado por dados é manter a confiança nos programas de governança de dados em toda a organização ao expandir e aplicar políticas e elevar os padrões. Ferramentas fragmentadas em uso em silos de dados, incapacidade de compartilhar e acessar dados confiáveis ​​e inconsistência na qualidade dos dados não criam confiança, especialmente quando os dados se afastam de sua fonte.

Enfrentando as pressões de fornecer valor comercial e retorno sobre o investimento, os líderes de dados estão analisando detalhadamente as pilhas de tecnologia díspares para determinar oportunidades para simplificar o acesso a dados confiáveis.

Como resultado, há uma demanda significativa por soluções de governança de dados integradas de ponta a ponta, capazes de gerenciar qualidade de dados, descoberta de dados, linhagem de dados, autoatendimento de dados e muito mais em um único painel para transparência de ponta a ponta. Pode ser um divisor de águas para uma organização consolidar os principais recursos – como segurança de dados, acesso a dados, geração de relatórios, provisionamento e muito mais – com uma única solução. A solução certa ajuda as organizações a colocar seus dados para trabalhar mais rapidamente. E isso os ajuda a obter eficiências, reduz custos, economiza tempo e os ajuda a manter a conformidade com políticas e padrões.

5) Acelerar a adoção de DataOps 

A complexidade dos dados em toda a empresa aumentou — assim como a demanda por dados confiáveis ​​e de alta qualidade de uma crescente comunidade de dados. Na corrida para obter insights mais rapidamente, todos querem vencer a concorrência. Essa urgência de ser o primeiro a acertar coloca extrema pressão nas equipes de TI para disponibilizar dados precisos e entregá-los em velocidade e escala. E isso criou uma demanda por colaboração com operações de dados (DataOps).

DataOps seguem políticas e padrões descritos e níveis apropriados de segurança e qualidade de dados para automatizar a entrega de dados. Com a ajuda do DataOps, as organizações podem incorporar agilidade em seu processo de desenvolvimento analítico e fornecer aos usuários de dados mais tempo para gerar insights mais profundos e geradores de valor.

A colaboração bem-sucedida com DataOps pode aumentar a velocidade organizacional, aumentar a confiança nos dados e aumentar a produtividade do usuário de dados. Mas isso requer alinhamento nos dados e seu uso, do tipo que as soluções avançadas de governança de dados podem oferecer. Com a evolução das funções no gerenciamento de dados, as ferramentas que podem oferecer personalização e acesso baseado em função fornecerão a flexibilidade necessária para cumprir a promessa de governança de dados ágil.

6) Traga a IA para o centro da governança de dados

Os esforços manuais necessários para operacionalizar a inteligência de metadados geralmente atuam como um único ponto de falha. O Fórum Econômico Mundial sugere que “463 exabytes de dados serão criados todos os dias até 2025”, o que explica o papel crucial que a inteligência artificial (IA) desempenha na governança de dados na empresa moderna.

Novas soluções de governança de dados assistidas por IA e aprendizado de máquina (ML) ajudam a automatizar a administração de dados. Eles podem reduzir a exposição ao risco enquanto também maximizam o valor dos dados e algoritmos subjacentes para obter vantagem competitiva. Aqui, as organizações podem se posicionar para ter sucesso agora e no futuro. Eles podem automatizar processos demorados e com uso intensivo de recursos hoje e habilitar sistemas inteligentes que podem se tornar mais inteligentes com o tempo.

O poder da IA ​​ajuda a descobrir, ingerir e inventariar grandes volumes de dados em alta velocidade. Também ajuda as equipes de dados a enriquecê-los com insights mais profundos que permitem o contexto de negócios — e isso torna os dados ainda mais valiosos para os usuários de dados. Recursos como rastreamento inteligente de linhagem de dados para entender a propagação de dados permitem a visibilidade dos conjuntos de dados à medida que são gerados e atravessam os sistemas. E isso oferece suporte a insights sobre confiança e qualidade dos dados, independentemente da plataforma.

Próximos passos

As empresas estão cada vez mais conscientes do papel crítico que a governança de dados desempenha ao permitir o acesso a dados de alta qualidade que impulsionam a transformação digital. Na verdade, melhorar a governança sobre dados e processos de dados é citado como sua principal prioridade em 2023 pelos líderes de dados.

Embora se possa argumentar que a modernização dos recursos de governança de dados está em segundo plano há muito tempo, há um movimento real agora. E a esfera de influência para a governança de dados continua crescendo. Casos de uso emergentes, equipes diversificadas e a necessidade de governança de dados adaptável impulsionarão a inovação contínua em produtos que resolvem os desafios de dados modernos.

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Créditos: Informatica.