Fiz a 4 grandes amigos/parceiros e excepcionaisprofissionais de BI(Priscila Matuck, da Unimed-BH, Gideao Neri, da NexxTecnologia e coordenador de BI do Hermes Pardini, Marcelo Lamounier, da MG-Info,especializada em servicos de BI para grandes empresas e Rafael Piton, um dosprincipais nomes do Agile BI & Analytics no Brasil) uma simples pergunta :Quais sao os principais problemas que voces enfrentam(na vida real),implantando grandes projetos de BI? O meu objetivo, neste texto, e alinhavaresses fatores apontados pelos especialistas de hoje, com os aspectos deGovernanca de dados que temos desenvolvido e verificar como a GD podeinfluenciar positivamente num projeto de BI. Houve respostas que variaram, mas a maioriaconvergiu. Para cada uma delas, estabeleci o racional abaixo, sobre como umProjeto de BI e as propostas de GD se alinham, na mitigacao e resolucao deproblemas:1) Faltade patrocinador forte em projetos de BIConsideracoes: Em muitas empresas, os projetos de BInascem por inspiracao da gerencia tatica ou operacional e nao necessariamente deuma estrategia alinhada e definida pelos negocios. Uma das grandes acoes da GDe estabelecer uma estrutura, onde stakeholders importantes participem dasdecisoes de dados da empresa. O P do Patrocinio(um dos P s da GD, conformedefinimos, ja ha tempos) e um dos mais fortes elementos para a implementacao deGD. A presenca de uma area forte de GD certamente vai alavancar solucoes emdirecao a projetos de dados estrategicos e BI e um deles. O patrocinio de GD sereflete no patrocinio de BI e de outros projetos de Dados, como MDM, Qualidade,Seguranca, Compliance, etc.2) Hauma falta de clareza ou conhecimento das regras de negociosConsideracoes: As regras de negocios, num ambiente de GDdevem estar definidas num Glossario de negocios, repositorio central onde dadose definicoes organizacionais habitam, diferentemente dos Dicionarios de dados,mais focados no plano fisico. As regras de negocios, que envolvem dados basicosou derivados estarao definidas, com uma semantica comum a organizacao, ou comsuas variacoes consentidas e consensadas. Nessa Plataforma(outro P da GD),residirao os dados, mantidos por definicoes de gestores de dados das diversasareas organizacionais, que participam de Comites de gestao de dados, onde diferencas semanticas saoresolvidas e convergencias obtidas.3) OBI e uma camada vitrine e por vezes apresenta dados com errosConsideracoes: Esse e o mais classico dos problemas dedados de BI. O famoso Garbage-in->Garbage-out. Como a camada de BI epredominantemente transformadora dos dados transacionais, mestres ereferenciais, os seus resultados serao diretamente proporcionais a qualidadedos dados encontrada na organizacao. A GD(Governanca de dados) atua fortementeatrelada as areas de gerencias de dados, como BI, BD,MDM, Qualidade,etc. A GD,neste relacionamento, funciona como umente legislativo e judiciario dos dados, enquanto as respectivas areas degerencias(BI, BD, Qualidade, etc), tem o papel da camada executiva. Se, porPoliticas(outro P da GD), ha a definicao de que os dados de certos dominiosdeverao passar por Processos(outro P da GD) de Profiling de dados, resultaraque estes, quando chegarem as portas do BI, estarao com maior probabilidade dequalidade nas suas diversas dimensoes(integridade, completude, precisao,etc). Dessaforma, a GD, por Politicas fortes, pode antecipar a mitigacao/deteccao deproblemas de dados e processos, minimizando o fenomeno garbage-in/garbage-out.4) Asempresas ainda desconhecem o potencial das ferramentas e muitas compram essastecnologias por impulso, ou por seducaode marketing. E olhe que