No texto anterior,analisamos as partes relativas a Why e What do Canvas-MGD. Neste, detalharemos o Where e o Who alem dos H s , fechando o entendimentodo Canvas MGD-Melhoria de Gestao de Dados.e)OWhere nos aponta para o contextodaqueles problemas e das solucoes previstas. Em outras palavras diz respeito asareas ou assuntos que estarao envolvidos na solucao daqueles problemas de dados,discutidos via Canvas-MGD. Os dados envolvidos ja foram identificados de acordocom suas classificacoes: Mestres, Referenciais ou Transacionais e colocados noslot especifico. Sugestoes de areas apareceram. Agora, aprofunda-se nos potenciais owners dos dados , ou seja asareas mais afetadas ou para cujo business aqueles dados sao os mais criticos.Ou quem sabe, as areas onde os dados sao definidos e criados. Tambem ospotenciais gestores e/ou responsaveis, normalmente surgido nas figuras dos especialistas de negocios que trabalham comaqueles dados, comecam a ser identificados. Tambem aqui nasce a visao deDLCM-Ciclo de vida dos dados, dando a ideia sobre o fluxo que os dados seguem ouseja por onde eles circulam e a quais processamentos sao submetidos. Issofacilita a identificacao da linhagem dos dados, ou a sua trilha de vida,desde a origem e criacao ate oarmazenamento final, elencando pontos de potenciais insercoes de problemas.Esses pontos serao elementos fundamentais de analise e detalhamento quando do aparecimento de problemas de dados. O elemento Where tem tangencia com o Who,porem fica mais centrado em areas ou unidades de negocios, enquanto o Whofica mais para papeis e pessoas.Exemplo pratico: Nesse ponto, na nossa hipotetica operadora, ja estamos com a visaodos problemas desenvolvida em certo estagio e conhecemos os principais dadosmerecedores da atencao. Nesse espaco, busca-se a formalizacao das areas principais (unidades de negocios) quese envolvem com aqueles dados , no contexto do problema. Lembre-se que os dadossao capilares e perpassam varias unidades organizacionais da empresa. Algumasgerencias ja foram mencionadas e a seguir busca-se o cruzamento de seusprocessos com os dados envolvidos. Uma matriz de Processos x Dados podeser util neste momento, mostrando o fluxo dos dados por entre os processos daarea. Isso dara uma visao sobre o ciclo de vida dos dados(onde sao definidos, nascem,sao modificados, sao consumidos e sao aposentados). Uma matriz RACI e um outro elementoimportante que ajuda nesta abordagem, mostrando os R- responsaveis pelo processo,os A- apontando os que tem accountability ou responsabilidade final, os C que sao consultados, normalmente associado com os especialistas noassunto e os que sao informados I, ou sejam os que participam somente recebendo informacoes. O Where facilita a identificacao da organizacao/areaque sera (ou ja e) forte candidata ao papel de Owner dos dados. A palavra owner, evitada por muitos especialistas,pode sugerir um retorno ao proprietarismo indesejavel. Na realidade elesugere o sentido de accountability, ou responsabilidade final e formal sobreaqueles elementos de dados. Por esse motivo, a palavra Governor pode ser usada. Caso haja duas ou mais areas, deve-seatribuir a area mais envolvida/sensivel, o papel de Owner/Governor ou Accountable for dos dados. No exemplo hipotetico emdesenvolvimento, vemos que ha certa afinidade de areas com os dados Mestres e Transacionais. Por exemplo aGOP-Gerencia de operacoes, com os dados transacionais de consultas eatendimentos, a GCO-Gerencia de Convenio com