Programas e soluções de gestão de dados oferecem benefícios tanto para usuários quanto para administradores. Ao maximizar o valor extraído dos dados e garantir o atendimento às exigências regulatórias, uma estratégia de gestão de dados viabiliza e aprimora diversas funções essenciais em toda a empresa.
O que é gestão de dados?
A gestão de dados é uma prática abrangente que ajuda as organizações a garantir que dados estruturados e não estruturados, provenientes de diversas fontes, sejam tratados adequadamente e estejam acessíveis apenas a usuários autorizados - como pessoas, sistemas e aplicações. A gestão de dados engloba uma série de processos, políticas e procedimentos, como:
- Arquivamento e eliminação de dados conforme cronogramas de retenção e requisitos de conformidade
- Coleta, validação, ingestão, processamento, organização, uso, armazenamento e manutenção de dados
- Garantia da privacidade dos dados
- Governança sobre o uso e o acesso aos dados por todos os usuários
- Integração de diferentes tipos de dados provenientes de fontes distintas
- Manutenção da disponibilidade dos dados para uso diário e para recuperação em caso de desastre
O processo de gerenciamento de dados envolve diversas funções que atuam de forma integrada para garantir que os dados da organização estejam acessíveis, precisos e disponíveis.
O processo de gerenciamento de dados é composto por seis etapas essenciais:
- Projetar e desenvolver uma arquitetura de dados que detalhe os tipos e configurações dos repositórios de armazenamento e sistemas relacionados.
- Criar modelos de dados que mapeiem fluxos de trabalho, relacionamentos e interdependências para diferentes casos de uso.
- Capturar informações em um repositório de dados à medida que são geradas e processadas.
- Integrar dados coletados de sistemas distintos em um data warehouse ou data lake para análise.
- Realizar verificações de qualidade dos dados para identificar e corrigir erros e inconsistências.
- Implementar Governança de dados, incluindo a definição de políticas de uso e definições de dados.
Tipos de gerenciamento de dados
O escopo do gerenciamento de dados é amplo. Os programas abrangem diversos componentes, incluindo os apresentados a seguir.
Gestão de big data
A gestão de dados envolve garantir que as ferramentas e os sistemas adequados estejam implementados para coletar e processar big data. Isso inclui soluções de integração, armazenamento e análise de dados otimizadas para grandes volumes de informação.
Arquitetura de dados
Um dos pilares da gestão eficiente de dados é dedicar tempo à criação de uma arquitetura de dados alinhada às necessidades da organização. A documentação dessa arquitetura detalha os ativos e a infraestrutura de dados - como bancos de dados, data lakes, data warehouses e servidores - além de estabelecer diretrizes para o gerenciamento dos fluxos de dados. Esse processo oferece um roteiro claro para a criação e o controle do fluxo de dados corporativos.
Catálogos de dados
Catálogos de dados armazenam e organizam informações utilizando metadados, permitindo que os repositórios sejam facilmente pesquisáveis. Por exemplo, empresas podem registrar dados de inventário em um catálogo de dados e aplicar etiquetas que facilitam a localização de informações sobre produtos.
Governança de dados
A governança de dados fortalece a gestão de dados ao estabelecer políticas e procedimentos que auxiliam as organizações a controlar o acesso, garantir a integridade, proteger a segurança e definir o uso das informações.
Integrações de dados
Integrações de dados reúnem informações de diferentes fontes em um único repositório.
Gestão do ciclo de vida dos dados
A gestão de dados engloba o Lifecycle Management para monitorar as informações desde a coleta até a exclusão, com a elaboração de políticas específicas para cada etapa.
Migração de dados
A gestão de dados abrange os processos necessários para transferir informações entre repositórios. Ferramentas de migração de dados reduzem erros e problemas de formatação.
Modelagem de dados
A modelagem de dados cria visualizações dos fluxos e das relações entre diferentes tipos de dados, proporcionando suporte estratégico às equipes de gestão de dados.
Pipelines de dados
Os pipelines de dados automatizam a transferência de informações entre sistemas.
Processamento de dados
Na etapa de processamento de dados, as informações brutas são coletadas de diversas fontes - como dispositivos conectados, formulários, aplicativos móveis, sensores e APIs web (interfaces de programação de aplicações). Em seguida, esses dados são agregados, filtrados, combinados e exportados no formato desejado pelo usuário.
Gestão da qualidade dos dados
Os controles de gestão da qualidade dos dados garantem informações precisas, confiáveis e consistentes. Como parte da gestão de dados, conjuntos de dados novos e existentes são revisados para assegurar o atendimento aos padrões de qualidade. Entre as verificações realizadas estão:
- As informações estão completas ou há dados ausentes?
- Os dados atendem aos critérios de qualidade?
- As informações são precisas?
- O formato está padronizado entre os sistemas?
Segurança de dados
A gestão de dados garante que todos os aspectos de segurança estejam implementados, incluindo medidas para:
- Autenticar e autorizar usuários
- Aplicar controles de acesso a dados
- Garantir que os dados armazenados estejam em conformidade com todas as exigências regulatórias
- Evitar movimentação ou exclusão acidental de dados
- Impedir acesso não autorizado, corrupção e roubo de dados
- Proteger dados em sistemas internos e externos, inclusive em dispositivos pessoais
- Proteger o acesso à rede
- Verificar se os data centers atendem aos requisitos de segurança estabelecidos
Armazenamento de dados
O armazenamento de dados, essencial para a gestão das informações, consiste em salvar dados de forma segura antes e depois do processamento. O tipo e o objetivo dos dados determinam o sistema de armazenamento ideal - como data lake para dados não estruturados ou data warehouse para dados estruturados.
A importância da gestão de dados
Todas as áreas de uma organização dependem do acesso contínuo a dados de qualidade. A gestão de dados viabiliza esse acesso e proporciona benefícios essenciais, consolidando-se como parte estratégica do conjunto de ferramentas operacionais da empresa.
Além de garantir a acessibilidade, precisão e disponibilidade das informações, a gestão de dados é fundamental também pelos seguintes motivos:
- Ajuda as organizações a cumprir exigências regulatórias relacionadas à privacidade e proteção de dados.
- Evita infrações na coleta de dados, como as previstas pelo Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e pela Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA), que podem resultar em ações judiciais por parte dos titulares, incluindo:
coleta de dados sem consentimento; armazenamento de dados após solicitação de exclusão; controle inadequado sobre localização e uso dos dados;
- Elimina silos de dados incompatíveis e dependências, promovendo integrações entre diferentes proprietários, conjuntos e áreas de dados (como finanças, RH, marketing e vendas).
- Corrige inconsistências e problemas de qualidade dos dados que prejudicam resultados de soluções de business intelligence (BI) e Analytics, aumentando a confiabilidade das análises.
- Melhora a experiência do cliente com interações mais ágeis, personalização e customização.
- Facilita a colaboração entre equipes ao criar uma visão centralizada dos dados.
- Aumenta a receita ao elevar a eficácia e precisão das análises, gerando insights que otimizam operações, reduzem custos e ampliam lucros.
- Minimiza a exposição a riscos de vazamentos de dados e violações de privacidade, reduzindo multas, processos jurídicos, impactos negativos na imagem e danos reputacionais de longo prazo.
- Garante maior eficiência operacional, melhor compreensão de tendências e decisões mais assertivas, proporcionando vantagem competitiva.
- Suporta o gerenciamento de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados, evitando que se tornem difíceis de administrar.
Desafios na gestão de dados
Grande parte dos desafios enfrentados na gestão de dados tem origem no crescimento contínuo da variedade, velocidade e volume de dados disponíveis e gerados pelas organizações. Os desafios mais citados nesse contexto incluem:
Desafios no processamento de dados para análise
O grande volume de dados e seus formatos variados criam um gargalo no processamento e na gestão das informações. Dados não estruturados representam um desafio ainda maior. Processos lentos ou limitados comprometem o uso estratégico dos dados em análises avançadas.
Formação de silos de dados
Os processos de gestão de dados buscam evitar a formação de silos, mas essa tarefa se torna cada vez mais complexa com o aumento do volume de informações e a integração de novos sistemas.
Dificuldade em manter alto desempenho nos tempos de resposta das consultas a dados
As equipes de gestão de dados enfrentam desafios para manter os índices atualizados, acompanhando as mudanças nas consultas e evitando impactos negativos no desempenho.
Dificuldade em acompanhar as exigências de conformidade em constante evolução para a gestão de dados
Leis, regulamentações do setor e outros mandatos relacionados à gestão de dados estão em constante criação e atualização. A maioria deles é complexa e frequentemente envolve múltiplas jurisdições, o que dificulta manter as práticas de gestão de dados alinhadas às regras em evolução.
Desafios para manter a qualidade dos dados em diversos sistemas e tipos de dados
A combinação de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados dificulta a integração e a gestão coordenada, resultando frequentemente em conjuntos de dados imprecisos e inconsistentes entre diferentes sistemas.
Manter o treinamento dos usuários sempre atualizado
Com a evolução das regulamentações e dos sistemas, é fundamental capacitar os usuários. Sem o treinamento adequado, há risco de descumprimento das normas e a adoção dos novos sistemas pode ser lenta ou até mesmo não ocorrer.
Falta de visibilidade sobre quais dados estão disponíveis
Os esforços de gestão de dados frequentemente enfrentam dificuldades ao lidar com dados não estruturados e semiestruturados gerados por dispositivos conectados, sensores, câmeras de vídeo e redes sociais.
Embora grande parte desses dados seja capturada, os sistemas de gestão de dados geralmente não oferecem aos usuários visibilidade sobre quais informações estão disponíveis, tornando esses dados praticamente inacessíveis e pouco úteis.
Catálogos de dados limitados dificultam a localização e o acesso às informações
As equipes de gestão de dados buscam manter catálogos com glossários, dicionários baseados em metadados e registros de linhagem dos dados. No entanto, o volume e a diversidade das informações tornam inviável catalogar tudo, o que dificulta a localização e o acesso por parte dos usuários.
É necessário utilizar vários sistemas para armazenar diferentes tipos de dados
As equipes de gestão de dados precisam operar com diversos tipos de sistemas de armazenamento, como bancos de dados, data warehouses, data lakes e data lake houses. Além de acessar esses sistemas distintos, é fundamental que consigam transformar rapidamente os dados nos formatos exigidos pelos usuários.
É essencial otimizar continuamente para garantir máxima agilidade de TI e os menores custos
As equipes de TI precisam equilibrar corretamente o uso de sistemas de dados locais e em nuvem para atender às demandas em constante evolução de capacidade e escalabilidade. Decidir onde armazenar e analisar os dados envolve desafios que vão desde desempenho e custos até segurança e acessibilidade.
Sistemas de gestão de dados
Os sistemas de gerenciamento de dados são formados por diversos componentes. Entre as ferramentas mais utilizadas para apoiar programas de gestão de dados, destacam-se:
- Business intelligence
- Análise de dados
- Data fabrics
- Governança de dados, segurança e conformidade
- Integração de dados, como extração, transformação e carga (ETL), movimentação de dados em lote, captura de alterações, replicação, virtualização e orquestração de dados
- Data lakes
- Data warehouses
- Data lake houses
- Sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS), como sistemas de banco de dados relacionais (RDBMS), sistemas de banco de dados orientados a objetos (OODBMS), bancos de dados em memória e bancos de dados colunares
- Gerenciamento de dados mestres, incluindo consolidação de dados, governança de dados e gestão da qualidade dos dados
- Sistemas NoSQL (por exemplo, bancos de dados de documentos, bancos de dados chave-valor, armazéns de colunas largas e bancos de dados em grafos)
Gerenciamento de dados e privacidade de dados
A privacidade de dados é um segmento do gerenciamento de dados que trata da forma como as informações pessoais são gerenciadas para garantir conformidade com diferentes regulamentações, leis e práticas recomendadas.
Os sistemas e processos voltados à privacidade de dados garantem a implementação de controles para proteger informações pessoais contra acessos não autorizados, tanto em repouso quanto em trânsito, além de preservar a integridade desses dados.
Os programas de gestão de dados garantem que as regras de privacidade de dados atendam aos requisitos de:
- Coleta de dados
- Processamento de dados
- Portabilidade de dados
- Retenção de dados
- Exclusão de dados
A gestão de dados precisa considerar as leis de privacidade de dados. Duas das legislações mais rigorosas nesse sentido são a California Consumer Privacy Act (CCPA) e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia.
A CCPA garante aos residentes da Califórnia o direito de solicitar às organizações informações sobre quais dados pessoais são mantidos, saber quais dados foram compartilhados com terceiros e exigir a exclusão desses dados mediante solicitação.
O GDPR se aplica aos cidadãos da União Europeia e a todas as empresas que fazem negócios com eles. As regras de privacidade do GDPR abrangem cidadãos da UE que residem em países fora do bloco. O GDPR assegura aos indivíduos o direito de decidir quais dados as organizações armazenam e solicitar a exclusão dessas informações.
Práticas recomendadas para gestão de dados
Programas eficazes de gestão de dados seguem diversas práticas recomendadas. Entre as práticas recomendadas adotadas por organizações líderes, destacam-se:
- Crie uma camada de descoberta sobre o repositório de dados para facilitar a identificação e otimizar a usabilidade das informações.
- Garanta a conformidade utilizando ferramentas de descoberta de dados para revisar, proteger e monitorar os dados necessários.
- Promova a colaboração entre equipes.
- Utilize ambientes de ciência de dados para automatizar transformações e acelerar o desenvolvimento de modelos de dados.
- Priorize a Governança de dados e a qualidade dos dados.
- Aplique inteligência artificial e Machine Learning para manter níveis ideais de desempenho, monitorando consultas de armazenamento e aprimorando índices conforme as demandas mudam.
Como otimizar a gestão de dados na sua empresa
A maioria das organizações precisa de uma gestão de dados robusta para prosperar. O porte e a complexidade do programa variam conforme o perfil da empresa, mas os objetivos permanecem os mesmos: garantir que os dados estejam protegidos, acessíveis e em condições ideais.
