medidas/indicadores para acompanhamento do programa; e um roadmap de alto nivel, com os principais passos a serem seguidos.Politicas: Consideracoes e exemplos:Politicassao regras mais objetivas, diretas e regulatorias, aplicaveis para ajustarcomportamentos, reduzir riscos, definir responsabilidades, etc. Devem servir deelementos de criacao de elos e parcerias entre as partes da empresa envolvidasna GD. E importante que as politicas sejam criadas estritamente para alcancarcontroles objetivos, aplicaveis, usaveis e divulgados, evitando excessos eelementos burocraticos que geram impedimentos e desmotivacao. As politicasdeverao ser criadas, baseadas em processos simples e normalmente se originam deLegislacoes vigentes e de Politicas organizacionais. Devem ser focadas em objetivose politicas de negocios, objetivos de dados, objetivos de Governanca e Gerenciade dados e aspectos culturais e estruturais. Alguns exemplos: Objetivosde negocios: definir politicas parareduzir riscos, envolvendo as areas de seguranca, compliance, dados sensiveis,relacionamentos com clientes e parceiros,etc; Objetivosde dados: Politicas para prevenir o uso inadequado de dados, como replicacoesdescontroladas, para garantir a captura, armazenamento, protecao, seguranca eprivacidade de dados, politicas para promover o entendimento do significado econtexto dos dados e para garantir a qualidade e disponibilidade de dados; Objetivosde Governanca de dados e Gerencia de dados: Politicas para Governanca de dados,como corpo Legislativo e Judiciario dos dados da organizacao; Politicaspara os diferentes elementos que formam os processos de dados(corpos deconhecimento) como Arquitetura de dados, Desenvolvimento de dados, Bancos dedados, Big Data, IoT, Qualidade de dados, DW/BI, Seguranca, Metadados, etc. Exemplos: Qualidadede dados: Todaa informacao e os dados da empresa serao seletiva e gradativamente gerenciados e medidos na sua qualidade. Aqualidade sera consistentemente aferida para garantir que o dado sera usado noseu proposito definido. Haveragestores de dados responsaveis pelaintegridade e qualidade dos dados e seusconteudos ao longo das suas unidades organizacionais; Colaboracaono uso dos dados: Dadosorganizacionais serao compartilhados como um recurso ao longo da empresa. Osdados deverao ter ownership/accountability definido, ou seja uma area denegocios que sera a responsavel final pela sua definicao, metadados e regras denegocios. Gerenciade Risco: AGovernanca de Dados acompanhara a analise de riscos dos dados que exigemcompliance garantindo sua aderencia com todas as leis federais, estaduais,municipais, estatutarias, politicas e regulacoes. Um acompanhamento apropriadoe rigoroso sera realizado para verificar essa compatibilidade(aderencia). Seguranca: Todasas senhas (passwords) deverao ser trocadas a cada 3 meses, com alteracaocompleta de seu conteudo e a proibicao do uso das 4 ultimas ocorrencias; Todasas senhas (passwords) deverao conter ate 10 caracteres, com obrigatoriedade deno minimo 2 digitos. Privacidade: Osdados da empresa que estiverem sob o efeito regulatorio do GDPR-General DataProtection Regulation, da Uniao Europeia, deverao estar no controle estrito daGovernanca de dados e de seus gestores responsaveis e merecerao um tratamentoespecializado, via CSO-Chief Security Officer, caso pertinente. Arquiteturade Dados: Dadosorganizacionais serao compartilhados como um recurso ao longo da empresa. Dado organizacionalnao e um recurso que pode ser possuido com exclusividade por areas especificasda empresa. Todosos modelos de dados no nivel logico deverao estar compativeis com os modelosconceituais organizacionais e deverao ser aprovados, segundo politicasdefinidas para tal. DadosMestres e Referenciais: Osdados considerados Mestres e de Referencias somente poderao ser modificados pelos Owner/Gestores ou por excecao, pordecisao da GD, via o Comite de Gestores de Dados envolvidos nas areas dosassunto pertinentes.