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No universo cada vez mais orientado por dados em que vivemos, a qualidade dessas informações é crucial para o sucesso das organizações. Nesse cenário, dois pilares emergem como protagonistas: Data Governance e Data Quality.
Este artigo explora a relação entre eles e como a Sysvision desempenha um papel vital nessa sinergia.
A interdependência entre Data Governance e Data Quality é como uma dança complexa em que cada passo influencia o próximo. Antes de mergulharmos na interconexão entre eles, é essencial entender o que representa cada um.
Data Governance refere-se a um conjunto de políticas, práticas e processos. Garantindo que os dados de uma organização atendam aos requisitos de integridade, segurança e conformidade. Os "data stewards" desempenham um papel crucial, supervisionando a gestão dos ativos de dados e garantindo sua utilidade e confiabilidade.
Por outro lado, Data Quality está focado na condição dos dados. Envolve avaliações, verificações e medidas para garantir a precisão, integridade e oportunidade dos dados. A qualidade dos dados é essencial para decisões precisas e confiáveis, fundamentais em um ambiente orientado por dados.
A Governança de Dados (Data Governance) desempenha um papel fundamental no aprimoramento da qualidade dos dados. Proporcionando uma estrutura robusta e direcionada que permeia toda a jornada dos dados dentro de uma organização.
A governança de dados estabelece as diretrizes, os processos e as responsabilidades, criando um ambiente propício para a excelência na qualidade dos dados. A colaboração entre as equipes de governança e qualidade é vital para alinhar os objetivos. Assim como assegurar que a gestão de dados seja um catalisador para a qualidade.
Ao estabelecer políticas, diretrizes e práticas claras, a Governança de Dados cria as bases para a excelência em Data Quality.
A interligação entre esses dois elementos cruciais é evidente em diversos aspectos:
Padrões e consistência:
Responsabilidade clarificada:
Transparência no ciclo de vida dos dados:
Feedback contínuo e melhoria iterativa:
Data Governance e Data Quality são duas áreas cruciais. Isso pois garantem que os dados em uma organização sejam confiáveis, precisos e estejam em conformidade com os requisitos regulatórios.
Embora sejam disciplinas distintas, há componentes comuns e atividades compartilhadas entre elas.
Componentes/Atividades | Data Governance | Data Quality |
---|---|---|
Políticas e Normas | Desenvolvimento e implementação de políticas de dados | Estabelecimento de normas para garantir qualidade |
Metadados | Gerenciamento de metadados para rastrear origem e uso | Uso de metadados para avaliar a qualidade dos dados |
Catalogação de Dados | Criação de catálogos para organizar e facilitar acesso | Utilização de catálogos para identificar qualidade |
Gestão de Mudanças | Processos para gerenciar alterações em políticas | Práticas para gerenciar e controlar mudanças nos dados |
Colaboração Interdepartamental | Facilitação da colaboração entre partes interessadas | Colaboração para identificar e corrigir problemas |
Monitoramento e Relatórios | Implementação de sistemas de monitoramento | Desenvolvimento de métricas e relatórios |
Treinamento e Educação | Fornecimento de treinamento para partes interessadas | Educação de usuários sobre a importância da qualidade |
Avaliação de Impacto | Avaliação do impacto de mudanças nas políticas | Avaliação do impacto da baixa qualidade dos dados |
A governança de dados e a integridade de dados são dois conceitos essenciais no gerenciamento eficaz e ético da informação. Porém, entender essas diferenças é crucial para uma gestão eficaz.
A governança de dados refere-se ao conjunto de práticas, políticas e processos que garantem a qualidade, segurança e uso ético dos dados.
Envolve a
criação de estruturas de tomada de decisão para garantir que os dados estejam alinhados com os objetivos estratégicos da empresa. Isso inclui a
definição de políticas, procedimentos, metadados, segurança, privacidade e conformidade com regulamentações.
Por outro lado, a integridade de dados concentra-se na qualidade intrínseca dos dados. Garante que os
dados sejam precisos, consistentes e livres de erros, desde a coleta até o armazenamento. Isso envolve práticas operacionais, como validação de dados, controle de versões, auditorias e garantia de qualidade.
Assim, a governança de dados estabelece a estrutura geral para o gerenciamento de dados, definindo papéis, responsabilidades e políticas. Enquanto a integridade de dados está mais envolvida nas práticas operacionais que asseguram a confiabilidade dos dados.
A Sysvision, com sua experiência em soluções de data management, desempenha um papel crucial. Seu enfoque em data governance framework e data quality software permite que as organizações alcancem altos níveis de qualidade. Melhorando simultaneamente a governança dos dados.
Com a Sysvision, é possível a adoção eficaz de tecnologias inovadoras, como Talend e Cloudera, proporcionando à organização uma vantagem competitiva. Implementando uma governança de dados colaborativa na empresa.
A integração de ferramentas como Talend pode melhorar a eficiência operacional. Talend é conhecido por facilitar a integração de dados em diferentes fontes, permitindo o movimento eficiente de dados através da organização. Isso contribui para a eficácia dos processos operacionais.
Sendo, também uma ferramenta valiosa para documentar e gerenciar metadados, proporcionando uma visão clara da origem e do contexto dos dados.
A segurança dos dados é uma prioridade na governança de dados. Cloudera, uma plataforma de gerenciamento de dados, pode ser integrada para garantir a segurança dos dados, especialmente em ambientes big data.
Assim, integrando ferramentas como Talend e Cloudera, pode-se construir uma estratégia abrangente para melhorar a eficiência operacional. Além de garantir conformidade regulatória, aumentar a qualidade dos dados e fornecer suporte sólido à tomada de decisões na organização.
Investir na colaboração efetiva entre governança e qualidade é o caminho para garantir que os dados impulsionem, de fato, o sucesso organizacional.
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