dedados, as vezes mascarados por nomes diferentes, mas iguais na sua essencia. Aolongo desses varios anos de aplicacao do MGD-Melhoria de Gestao/Governanca deDados, temos observado problemas comuns nas diversas empresas, os quais seguem sintetizados abaixo:a)A empresa nao possui controle sobre os seusdados(acesso a relatorios ou aos bancos de dados existentes).Por vezes, haacessos indevidos e questionamentos sobre essa fragilidade;b)Nao ha uma plena visao das necessidades de dados daorganizacao;c)Nao ha definicao formal para o significado dos dados. Naoha padrao definido para as descricoes dos dados. Nao ha um Dicionario de dadosou Glossario onde se tenha definicoes formais do significado dos dados. Nao hapadroes de apresentacao ou de visualizacao dos dados;d)Os dados, quando muito, estao definidos em modelos deEntidades e Relacionamentos-DER simples, nao constituindo uma visao conceitualconfiavel em termos de uma arquitetura sustentavel de dados;e)Nao ha uma area formal de GD-Governanca de dados, e as empresas resolvem os problemas relativosaos dados quase sempre de forma reativa;f)Ha claramente redundancia de dados, manifesta pelapresenca duplicada do mesmo dados em fontes diferentes ou de fontes duplicadasde dados, em areas de negocios diferentes;g)Ha erros de calculos de alguns indicadores/metricas,resultantes de problemas de redundancia e inconsistencia de dados das fontes; h)Ha uso de tecnologias inadequadas para armazenamento dedados( por exemplo, uso de DBASE com 1 GB), associado com Access (Sim aindaexistem, acredite..);i)Empresas possuem uma variedade grande de tecnologiasarmazenando dados, que provavelmente estao com redundancia nao controlada (Sistemaslegados, Excel,Access, ou mesmo Bancos SQL). Sao os chamados Silos de dados. Cadasolucao tem suas camadas de dados e nao ha consistencia e integracao entre elas,havendo multiplicidade de dados mestres. Alguns desses dados mestres estaodesatualizados, na espera da implantacao de uma solucao de MDM ou de CRM, porexemplo;j)Nao ha uma camada para BI-Informacoes analiticas, nemsolucoes mais inteligentes de analytics, para, por exemplo, realizar estudosmais elaborados de prospeccao de clientes, devido, por exemplo, aos problemas desilos de dados;k)Os dados nao estao associados claramente a iniciativasde negocio;l)Empresas possuem sistemas de BI, com relatoriosdefinidos, porem, nao garantem a veracidade dos dados(indicadores e metricas)produzidos, devido a baixa confiabilidade dos arquivos fontes mestres;Ha,nesse segmento, uma pluralidade de relatorios, cujo conteudo, objetivos eresponsaveis nao estao plenamente identificados(falta a figura doowner/responsavel pelo dados, ou de seus gestores);m)Empresa sujeitas a regulamentacoes produzem informacoesa serem enviadas para organismos controladores, mas nao garantem a veracidadedas informacoes passadas. Ha aqui, um alto risco em termos de compliance;Conclusao: Aqui se percebe um conjunto(provavelmentecomum) de problemas encontrados em diversas empresas, acerca de seus dados,independentemente do seu business. Voce que leu ate aqui, provavelmenteidentificou muitos. Ha outros tantos. E importante entender e nao esperarsolucoes magicas, vindas de tecnologias revolucionarias ou de processos milagrosos ou Canvas inovadores.Botar a ordem nos dados de uma empresa e tarefa ardua e exige caminhos cuidadosos,muitos deles comecando com a letra P, conforme falaremos adiante:Problemas(entendimento do Why ), definicao de Patrocinio(depois que os problemas estao claros e os caminhos delineadospara resolve-los, buscar apoio, com foco no Who), Processos, Padroes ePoliticas consensadas, aprovadas eseguidas ( e o primeiro detalhamento do How(Como). A Gestao e a Governanca dedados tratam disso. Sobre a sua aplicacao pratica, continuaremos a falar nos proximos artigos.