Governança e Gestão de dados na prática-Parte VII
Autor: Carlos Barbieri | Publicado: 2017-04-15T08:21:00-03:00




Pessoas e Papeis:



Representam os recursos humanos, suas atribuições e
capacitações para o desempenho de papeis no âmbito da Governança e Gerência de
dados. Há a definição formal de papéis, responsabilidades e “accountabilities”,
sendo esta definida como responsabilidade final. Poderá haver diversos tipos de
estruturas organizacionais para abrigar essas pessoas e o desempenho de seus
papeis. Cada empresa deverá buscar o seu modelo, dependendo de suas
especificidades. Por exemplo, empresas que são globais poderão ter GD
descentralizadas, unidas por um Conselho ou Comitê global. Empresas que são
centralizadas poderão ter uma estrutura mais canônica de GD, com um Conselho de
alto “board”, um Comitê tático que envolve os Gestores de dados líderes e a
camada operacional com os diversos tipos de gestores de dados(de negócios a
operacional). Nessa formulação, os aspectos de integração funcional com a área
de TI é fator crítico, bem como a definição de um DMO, ou Grupo de condução da
GD na empresa, numa espécie de Escritório de Dados. Um ponto fundamental é o
treinamento que deverá ser conduzido na preparação desses recursos. Envolverá a
discussão dos P´s da GD mais convenientes às suas funções. Dos papeis
normalmente definidos, dois são fundamentais de serem destacados: 

<!--[if !supportLists]-->•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->Data
Owners/Data Stewards:&nbsp; O data owner
representa&nbsp; “a área responsável” &nbsp;ou “accountable for” pela função de negócios,
responsável pelo estabelecimento&nbsp; do
significado dos dados (definição)&nbsp; e das
regras de negócios(criação, uso e qualidade daquele dado) que o contextualizam.


<!--[if !supportLists]-->•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->Trabalham
em conjunto com os seus Gestores de dados(Data stewards) que são, na camada
operacional, os responsáveis pelos aspectos de uso, integridade e qualidade dos
dados. São também responsáveis pela definição do Metadados e&nbsp; dos dados&nbsp;
do Data Owner. Os Gestores de dados podem ser classificados em Gestores
de dados de negócios, Gestores de dados técnicos(mais envolvidos com TI),
Gestores de dados de projetos(participam de projetos com o olhar de dados e
seus controles, Gestores de dados de Domínio(quando o mesmo dado mestre é usado
de forma compartilhada por várias áreas de negócios e exige uma visão
reguladora, com tom organizacional). Claro que, as empresas iniciantes em GD
deverão ter somente os papéis mínimos para a decolagem do programa(Gestores de
dados de negócios, por exemplo, em diálogo com a TI-Gestores de dados técnicos).

<!--[if !supportLists]-->•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->Um
ponto fundamental na definição das pessoas/papéis é a formação de estruturas de
comando e apoio do programa de GD. Poderá envolver diversas configurações
estruturais. Na essência, deverá haver no topo da estrutura um “board” ,
formado pelos altos executivos que sejam responsáveis pela busca do Patrocínio
à GD e pelo apoio financeiro. Abaixo poderemos ter um corpo diretivo do
programa de GD, com os owners de dados, CDO,etc, responsável pela condução estratégica
das ações e pela resolução de “issues” que escalem depois de passadas por
camadas táticas e operacionais. Num nível seguinte , terá um “board”, composto
por Gestores de dados líderes, com reuniões mais frequentes(por exemplo
semanais), acompanhando o desenrolar dos trabalhos dos seus gestores de dados e
tratando da ligação entre essas unidades organizacionais. Atrelado a esse
grupo, pode-se ter o Grupo de implementação da GD na empresa, aqueles que fazem
a roda rodar, do ponto de prático na empresa. Em implementação de melhorias de
processos de software, que já fizemos em mais de 100 empresas, seria o chamado
SEPG(Software Engineering Process Group). São eles que dialogam com todos,
servindo de ponte com a consultoria, eventualmente presente para apoiar a
implantação de GD. É a base do futuro(ou do já definido)&nbsp; escritório de dados, ou DMO. Na camada de
baixo, os diversos gestores de dados de negócios, nas suas respectivas áreas,
cujo líder tem assento no board imediatamente acima e cujo “owner” de dados,
responsável pela UO, ou LOB(Linha de negócios)&nbsp;
participa no nível de condução do programa. Repetindo: Cada empresa
deverá buscar essa sua conformação estrutural, de acordo com a sua cultura,
disponibilidade de recursos e propensão favorável à implantação da GD na
empresa. &nbsp;



Exemplo prático: 

Neste exemplo “driver” que estamos discutindo, podemos,
definir que &nbsp;GOP-Gerência de Operações(envolve
consultas, atendimentos/agendamento) e a GCO-Gerência de Compliance, além da TI,
seriam as áreas que estariam na formação inicial da estrutura de GD. As
respectivas chefias formariam o nível executivo, com os Owners de dados; os gestores
de dados escolhidos de acordo com o (seu já existente) envolvimento com os
dados mais críticos da respectiva UO(Unidade organizacional) e uma definição de
liderança tática para compor o grupo de supervisão semanal dos trabalhos. Um
conselho de supervisão, de mais alto nível, formado por outros líderes da
organização, poderia ser formado, com o intuito de buscar apoio e fundos para a
implantação do Programa de GD. &nbsp;



Programas/Projetos /Planos:



Representam
as ações efetivas que são realizadas para a implantação da Governança e Gerência
&nbsp;de dados, ou de projetos de dados que
estarão no foco da GD.&nbsp; Normalmente
envolvem programa de GD com Projetos de DW/BI, MDM, Segurança, Big Data, IoT,
Qualidade, Metadados, Compliance, etc. Uma estratégia vencedora é a definição
de um programa estruturante a longo prazo com um projeto “trigger”, que permita
obtenção de resultados rápidos e visíveis acerca dos primeiros movimentos de
GD. Poderão começar com um Plano mais estratégico de dados, associado aos
objetivos de negócios da empresa e um programa estruturante, com um conjunto de
projetos que materializem os objetivos da GD. Os projetos de dados serão
tratados como projetos tradicionais, afora a sua especificidade em dados, com a
criação colateral das estruturas de GD necessárias para o seu apoio e
acompanhamento.



Exemplo prático: 

Neste
exemplo “driver” que estamos discutindo, podemos entender, que em função dos
problemas levantados, deveremos seguir em direção a projetos que atenuem
aspectos de Compliance, com recorrentes ações de fiscalização da ANS-Agência
Nacional de Saúde Suplementar, produzindo autuações/notificações sobre dados
não condizentes acerca de atendimentos, consultas, protocolos clínicos e também
reclamações sobre demora em tempo de atendimento. Vamos considerar, por
hipótese, que os problemas estão por conta de dados inconsistentes, com lacunas
de informações entre os relatórios enviados, além de reclamações sobre
atendimentos que ultrapassam o tempo máximo definido pela ANS. Aqui podemos
caracterizar quantitativamente ou qualitativamente a incidência e os impactos
dos problemas. Assim, na essência observa-se, problemas de consistência nos
dados de regulação e a necessidade de levantamento de dados sobre &nbsp;processos de marcação e atendimento de
consultas. Outro ponto sugerido no plano estratégico da organização e que
poderia ser trazido à discussão nesta sessão ou em outra, é a proposição sobre
“monetização” dos dados. Com esses problemas inicialmente identificados, começaríamos
um detalhamento de ações, que poderão ser traduzidas em alguns projetos
drivers. Por exemplo, uma aplicação analytics com relatórios rápidos para se
aferir os problemas de marcações e atendimentos. Uma análise de profiling dos
dados poderia ser feita , visando a detecção de possíveis problemas existentes
nos cadastros, que impactem os aspectos de compliance. Por fim, um grupo de
trabalho poderia ser formado, visando aprofundar o estudo sobre formas de
monetização dos dados de saúde, com um detalhamento sobre dados potenciais, riscos
de privacidade, anonimização de dados, mercados potenciais,etc. 



Plataformas e Arquiteturas



Representam
as camadas necessárias de ferramentas e tecnologias para se implementar
adequadamente as funções de Governança e Gerência de dados. Passam por
ferramentas de apoio direto aos dados, como Gerência de Metadados e
estruturação de catálogos organizacionais de dados (Glossário), &nbsp;e por ferramentas de tratamento físico de
dados, como Profiling, Limpeza, Enriquecimento, Integração, etc. Outros elementos,
acessórios, comumente já existentes hoje nas empresas:

Ferramentas e camadas para
     controle da Arquiteturas de Dados associada à Arquitetura
     Corporativa(Negócios, Processos, Sistemas, Tecnologia,etc), &nbsp;como&nbsp;
     “tools” para Modelagem de dados, Modelagem de processos, BPM,etc ;
Ambiência de tecnologia,
     envolvendo ferramentas &nbsp;de SGBD, ferramentas
     de DW/BI, Analytics e Data Science como Big Data, Hadoop/MapReduce e
     sucedâneos(Spark, Storm,etc), além de softwares de análises
     estatísticas,etc.


Considerações
fundamentais:

<!--[if !supportLists]-->·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <!--[endif]-->Nunca compre um elemento de
tecnologia sem saber corretamente o objetivo de sua aplicação e o valor
potencialmente retornado naquele investimento. Por vezes, na TI, as compras de
recursos tecnológicos são altamente impulsivos e direcionados por fatores
variados;

<!--[if !supportLists]-->·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <!--[endif]-->Para Governança e Gestão de dados,
os trabalhos iniciais poderão ser feitos com ferramental (normalmente já)
existente nas empresas como EPF, SharePoint e o conhecido Excel/Office. Mas
haverá momentos em que esses produtos provarão certa insuficiência, como por
exemplo, na criação de glossários e tratamento de volumes grandes de dados.
Nesse ponto, você poderá ser instado a pensar em algo mais robusto;&nbsp; 

<!--[if !supportLists]-->·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <!--[endif]-->Avalie sempre as necessidades iniciais
que o programa de GD tem: Glossário de dados, Controle de Políticas, Qualidade
de dados, antes de decidir por qual caminho definitivo seguir;

<!--[if !supportLists]-->·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <!--[endif]-->Pense sempre em treinamento , apoio
e suporte dessas ferramentas. Embora hoje esteja tudo em “cloud”, não
desconsidere um apoio competente e profissional ;

<!--[if !supportLists]-->·&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <!--[endif]-->Na área de Governança, Gestão e Qualidade
de dados &nbsp;há um conjunto de ferramentas
que variam de estilo:

<!--[if !supportLists]-->o&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->Ferramentas
associadas às grandes marcas: IBM (família Infosphere), Oracle (Enterprise Data
Quality),SAP e MS(esta menos um pouco), tem suítes para tratamento de dados
nesses domínios. A empresa Informática, que atua verticalmente nesse segmento,
também pode ser considerada um nome forte. Faz par com a SAS, presente aqui no
Brasil em aplicações mais estatísticas e analíticas. Essas ferramentas,
normalmente, oferecem módulos integrados que atuam no domínio de dados,
integração, metadados, limpeza, enriquecimento,etc. Mas podem variar no seu
poder de fogo;

<!--[if !supportLists]-->o&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->Há
ferramentas, menos conhecidas no Brasil, mas muito fortes nos EUA e Europa. É o
caso da Collibra, empresa belga, que tem uma presença de destaque nos EUA e na
Europa. Pelas apresentações que assisti nos EUA e em conversas com usuários lá
e aqui(no Brasil acho que não há mais do que 3-5 usuários), é muito potente na
gestão e governança de dados, porém exige alto investimento. Uma única licença
de uso pode chegar a alguns milhares de dólares/ano. Outra ferramenta que
começou bem neste segmento, mas hoje se encontra em reposicionamento de mercado
é a ASG-Rochade(empresa da Flórida). Conversei recentemente em DelRey Beach com
seu representante e a minha percepção é de reposicionamento da ferramenta,
depois de um “merge” da companhia. Na Europa há o produto francês Orchestra,
com suíte dedicada a Governança e MDM, que tenta abrir espaço nos EUA. Está
sempre presente nos “boothes” das feiras internacionais de dados. Outras como a
Adaptive, Trillium, Talend e Datum&nbsp; são
participantes deste mercado com alguma expressão, por vezes, presentes no
quadrante mágico do Gartner, ou nos círculos concêntricos da Forrester, mas
sempre afastadas das empresas “big shots”. Mas merecem ser observadas.



Exemplo prático: 


<!--[if !supportLists]-->o&nbsp;&nbsp;
<!--[endif]-->Neste exemplo “driver”, plataformas
deverão ser pensadas. Além das provavelmente existentes na área de BI/Analytics,
outras no domínio de qualidade de dados e profiling, e de metadados e glossário
de negócios seriam potenciais opções a serem analisadas, &nbsp;à princípio.&nbsp;