presente para apoiar aimplantacao de GD. E a base do futuro(ou do ja definido) escritorio de dados, ou DMO. Na camada debaixo, os diversos gestores de dados de negocios, nas suas respectivas areas,cujo lider tem assento no board imediatamente acima e cujo owner de dados,responsavel pela UO, ou LOB(Linha de negocios) participa no nivel de conducao do programa. Repetindo: Cada empresadevera buscar essa sua conformacao estrutural, de acordo com a sua cultura,disponibilidade de recursos e propensao favoravel a implantacao da GD naempresa. Exemplo pratico: Neste exemplo driver que estamos discutindo, podemos,definir que GOP-Gerencia de Operacoes(envolveconsultas, atendimentos/agendamento) e a GCO-Gerencia de Compliance, alem da TI,seriam as areas que estariam na formacao inicial da estrutura de GD. Asrespectivas chefias formariam o nivel executivo, com os Owners de dados; os gestoresde dados escolhidos de acordo com o (seu ja existente) envolvimento com osdados mais criticos da respectiva UO(Unidade organizacional) e uma definicao delideranca tatica para compor o grupo de supervisao semanal dos trabalhos. Umconselho de supervisao, de mais alto nivel, formado por outros lideres daorganizacao, poderia ser formado, com o intuito de buscar apoio e fundos para aimplantacao do Programa de GD. Programas/Projetos /Planos:Representamas acoes efetivas que sao realizadas para a implantacao da Governanca e Gerencia de dados, ou de projetos de dados queestarao no foco da GD. Normalmenteenvolvem programa de GD com Projetos de DW/BI, MDM, Seguranca, Big Data, IoT,Qualidade, Metadados, Compliance, etc. Uma estrategia vencedora e a definicaode um programa estruturante a longo prazo com um projeto trigger, que permitaobtencao de resultados rapidos e visiveis acerca dos primeiros movimentos deGD. Poderao comecar com um Plano mais estrategico de dados, associado aosobjetivos de negocios da empresa e um programa estruturante, com um conjunto deprojetos que materializem os objetivos da GD. Os projetos de dados seraotratados como projetos tradicionais, afora a sua especificidade em dados, com acriacao colateral das estruturas de GD necessarias para o seu apoio eacompanhamento.Exemplo pratico: Nesteexemplo driver que estamos discutindo, podemos entender, que em funcao dosproblemas levantados, deveremos seguir em direcao a projetos que atenuemaspectos de Compliance, com recorrentes acoes de fiscalizacao da ANS-AgenciaNacional de Saude Suplementar, produzindo autuacoes/notificacoes sobre dadosnao condizentes acerca de atendimentos, consultas, protocolos clinicos e tambemreclamacoes sobre demora em tempo de atendimento. Vamos considerar, porhipotese, que os problemas estao por conta de dados inconsistentes, com lacunasde informacoes entre os relatorios enviados, alem de reclamacoes sobreatendimentos que ultrapassam o tempo maximo definido pela ANS. Aqui podemoscaracterizar quantitativamente ou qualitativamente a incidencia e os impactosdos problemas. Assim, na essencia observa-se, problemas de consistencia nosdados de regulacao e a necessidade de levantamento de dados sobre processos de marcacao e atendimento deconsultas. Outro ponto sugerido no plano estrategico da organizacao e quepoderia ser trazido a discussao nesta sessao ou em outra, e a proposicao sobremonetizacao dos dados. Com esses problemas inicialmente identificados, comecariamosum detalhamento de acoes, que poderao ser traduzidas em alguns projetosdrivers. Por exemplo, uma aplicacao analytics com relatorios rapidos para seaferir os problemas de marcacoes e atendimentos. Uma analise de profiling dosdados poderia ser feita , visando a deteccao de possiveis problemas existentesnos cadastros, que impactem os aspectos de