Assessment de Governança de Dados

Realizar um assessment de governança de dados e categorizar a maturidade organizacional em governança de dados envolve um processo estruturado para avaliar o estado atual da governança de dados dentro da organização. Isso ajuda a entender os pontos fortes e as áreas que precisam de melhorias, além de permitir uma visão clara do caminho a seguir para aprimorar a gestão de dados.

Como promover um Assessment de Govenança de Dados?

1. Definir os Objetivos do Assessment

Antes de iniciar, é importante ter clareza sobre os objetivos do assessment, como, por exemplo, avaliar a eficiência e a eficácia dos processos de governança de dados, entender os principais desafios e riscos associados à gestão de dados da organização e definir a maturidade da governança de dados e identificar as áreas que precisam de melhoria.

2. Selecionar o Modelo de Maturidade

Existem vários frameworks e modelos de maturidade que podem ser utilizados para categorizar o nível de maturidade da governança de dados. Um modelo comum é o Data Governance Maturity Model (DGMM), que define níveis de maturidade com base em práticas, políticas e tecnologias.

Os níveis típicos de maturidade de governança de dados incluem:

• Nível 1 – Inicial (Ad-hoc): Governança de dados é incipiente ou inexistente. Não há processos padronizados, políticas ou recursos dedicados. A organização é reativa a problemas relacionados aos dados.
• Nível 2 – Reativo (Em Desenvolvimento): Algumas práticas de governança estão sendo implementadas, mas são isoladas e inconsistentes. A organização está começando a entender a importância da governança de dados, mas ainda não há uma abordagem organizada.
• Nível 3 – Definido (Estabelecido): A governança de dados é formalizada e documentada, com políticas e processos bem definidos. Existem roles e responsabilidades claras, e a organização tem uma estratégia clara de governança de dados.
• Nível 4 – Gerenciado (Otimizando): A governança de dados é proativa e bem integrada nas operações da organização. Há automação e controles baseados em dados, com um ciclo contínuo de melhoria e um sistema bem estruturado para monitorar e melhorar a governança de dados.
• Nível 5 – Otimizado (Inovador): A governança de dados é completamente integrada com a estratégia organizacional. A organização utiliza dados como um ativo estratégico, com políticas robustas, controles avançados e uma cultura de dados madura e inovadora. A governança é ágil e adaptável às mudanças.

3. Coletar Dados e Informações

Para realizar o assessment, é preciso coletar informações sobre a governança de dados da organização. Isso pode ser feito por meio de entrevistas, questionários, workshops e análise de documentação existente. Os tópicos principais a serem avaliados incluem:

• Estrutura organizacional: Quem são os responsáveis pela governança de dados? Existe um Data Stewardship claro?
• Políticas e regulamentações: A organização tem políticas de dados bem definidas (privacidade, segurança, qualidade, conformidade)?
• Processos e práticas: Existem processos de gestão de dados bem definidos, como a gestão de qualidade, integração, segurança e privacidade de dados?
• Tecnologias e ferramentas: Quais tecnologias estão sendo utilizadas para apoiar a governança de dados? Existem ferramentas específicas de MDM (Master Data Management), DQM (Data Quality Management), ou BI (Business Intelligence)?
• Cultura e consciência: Qual é o nível de conscientização sobre a importância da governança de dados entre os colaboradores? Existe uma cultura orientada por dados?

4. Avaliar os Resultados

Com base nas informações coletadas, é possível avaliar a maturidade em cada uma das áreas-chave. Para isso, pode-se utilizar uma escala ou matriz de avaliação para pontuar o grau de maturidade em cada uma das dimensões. O objetivo é mapear em qual nível de maturidade a organização se encontra em cada área.

Exemplo de categorias de avaliação:

• Gestão de Dados: Políticas de dados, qualidade dos dados, integridade dos dados, etc.
• Gestão de Privacidade e Conformidade: Conformidade com regulamentações (como LGPD, GDPR), gestão de consentimento e privacidade dos dados.
• Gestão de Qualidade de Dados: Processos de monitoramento e garantia de qualidade de dados.
• Tecnologia e Ferramentas: Ferramentas usadas para gestão de dados, automação e integração.
• Cultura e Capacitação: Treinamento e conscientização sobre governança de dados na organização.

5. Definir o Plano de Ação

Com base no assessment e na categorização de maturidade, a organização deve desenvolver um plano de ação que identifique as áreas que precisam de melhorias e as ações a serem tomadas para atingir os níveis mais altos de maturidade. Isso pode envolver:

• Criação ou atualização de políticas de governança de dados.
• Implementação de ferramentas de gestão de dados e qualidade.
• Treinamento e capacitação de equipes.
• Definição clara de responsabilidades e funções de governança de dados.
• Adoção de práticas de monitoramento e melhoria contínua.

6. Monitorar e Revisar

A governança de dados não é um processo estático. O ambiente organizacional e os requisitos de dados estão em constante evolução, por isso, é importante realizar revisões periódicas do estado de governança de dados e da maturidade organizacional, além de acompanhar a implementação do plano de ação para garantir que os objetivos sejam alcançados.

Ferramentas Comuns para o Assessment:

• Questionários de avaliação: Para obter informações diretamente dos stakeholders.
• Entrevistas com líderes e especialistas de dados: Para entender as práticas atuais de governança de dados.
• Análise de documentação interna: Como políticas de dados, fluxos de trabalho, arquiteturas de dados e registros de conformidade.

Exemplo de Ferramenta de Matriz de Maturidade:

Uma matriz de maturidade pode ser usada para visualizar o progresso em várias áreas. Por exemplo:

Realizar um assessment de governança de dados e categorizar a maturidade organizacional envolve um processo de diagnóstico detalhado que avalia onde a organização se encontra em termos de governança de dados. A categorização de maturidade ajuda a identificar áreas prioritárias para melhorias, além de fornecer uma visão clara das ações necessárias para otimizar a governança e transformar os dados em um ativo estratégico para a organização.