Para extrair o máximo desempenho dos ambientes de dados, tanto em nível de conhecimento operacional, comercial ou de negócios, um dos aspectos mais relevantes é propor as melhores práticas de governança e análise de dados.
Sem uma boa governança, os investimentos em dados e análises ficarão aquém das demandas organizacionais, crescimento de receita, otimização de custos e a melhor experiência do cliente.
Além das melhores práticas, os princípios práticos precisam ser estabelecidos para criar uma base eficaz para dados e análises.
Pode ser que você tenha dificuldades em identificar os princípios de governança a serem melhorados, por não ter um ponto de referência claro para o desenvolvimento de melhores práticas nos princípios-chave.
1.- Alinhar o governo com os resultados do negócio
Os esforços de governança devem estar diretamente relacionados à estratégia e às prioridades do negócio. No entanto, as organizações geralmente orientam suas práticas de governança em torno de dados em vez de negócios, dificultando que os proprietários de dados tenham conversas construtivas com líderes de negócios.
Para dar melhor suporte aos resultados de negócios, as políticas e padrões de governança devem estar alinhados com as prioridades de negócios, métricas de processos de negócios e métricas de dados.
O valor do negócio e os resultados do negócio devem estar no centro da governança, com métricas de negócios claras. Essas métricas devem ser atribuídas pessoalmente aos stakeholders. Por fim, você deve organizar revisões abertas com os principais tomadores de decisão e considerar estratégias para melhorar os resultados do seu negócio.
2.- Manter um Modelo de Responsabilidade e Tomada de Decisões
Um modelo de responsabilidade e direitos para a tomada de decisões é fundamental para o sucesso de qualquer esforço de dados. Isso fornece a supervisão necessária para garantir que as pessoas certas sejam responsabilizadas pelas decisões que tomam e que as partes interessadas tenham confiança no processo de tomada de decisão de governança.
3.- Governo baseado na confiança
Os ativos de dados e análises existem em todos os lugares de uma organização e variam em natureza, portanto, tomar decisões de negócios com base na suposição de que “todas as informações são iguais” não é uma boa abordagem. É necessário estabelecer um modelo de governança baseado na confiança que:
- Suporta um ecossistema distribuído de dados e análises
- Reconhece as diferentes origens e tratamento dos ativos
- Ajude os líderes a tomar decisões contextualmente relevantes com mais confiança.
Construir essa confiança requer tecnologias que permitem que os dados sejam apresentados como um catálogo e ajudem a descobrir, avaliar e controlar ativos e análises em todo o ecossistema da organização.
4.- Ética e Transparência
Para uma digitalização eficaz, toda governança de dados deve operar com base nos princípios de transparência e ética digital. As decisões de governança de dados e análises devem ser claras, defensáveis e documentadas. O líder de dados e análises deve estabelecer uma estrutura de ética digital que possa ser implementada em toda a organização.
Deve-se garantir que os princípios estejam alinhados com a missão, visão e valores estratégicos da organização, incluindo os da ética digital. Os gerentes relevantes devem ser designados e a base sobre a qual as decisões são tomadas deve ser claramente comunicada.
Os procedimentos operacionais de governança e análise de dados devem ser claramente auditáveis, destacando as decisões tomadas, as ações delas derivadas, os investimentos e despesas relacionados e o cumprimento da ética digital.
5.- Gestão de Riscos e Segurança da Informação
Nas grandes organizações, os riscos são, além de impostos pelo regulador, um princípio de funcionamento. Isso significa que eles representam oportunidades criadas por Dados e Análises alinhadas aos riscos. Geralmente acontece por motivos históricos, que as oportunidades e riscos de negócios são regidos separadamente, e a segurança da informação não é considerada um componente chave na avaliação dos resultados.
Os órgãos de governança de dados devem ser multidisciplinares para que possam tomar decisões equilibradas, dando peso à oportunidade, risco e segurança, e levando em consideração os interesses de longo prazo da organização.
As métricas para avaliar as decisões de governança devem, portanto, indicar o valor do negócio, riscos e oportunidades futuros e possíveis lacunas de segurança da informação. Para lidar com os riscos em tempo real, um ambiente de controle é necessário e integrado à estrutura de segurança da informação empresarial nele contida.
6.- Treinamento e Educação
As iniciativas de governança de dados envolvem novos comportamentos e atitudes de pessoas, seguindo expectativas estabelecidas por políticas e normas. Mas nem sempre está claro exatamente quais devem ser esses novos comportamentos.
Uma prática recomendada é incluir experiência em Recursos Humanos e plano de aprendizado e desenvolvimento para apoiar as melhores práticas de governança de dados. Trabalhe também com a equipe de Recursos Humanos para discutir funções relacionadas ao governo para ter uma ideia do conjunto de habilidades necessárias e desenvolver módulos de treinamento que consistem em webinars, blogs ou diretrizes para fornecer material de aprendizado relevante e atualizado. Em última análise, avalie o impacto para ajudar as pessoas a tomar melhores decisões de governança e fazer as melhorias de desenvolvimento necessárias.
Objetivos claros, bem definidos e mensuráveis devem ser definidos para a função de dados e análises. Por exemplo, a conclusão de módulos de treinamento específicos sobre as melhores práticas de governança de dados pode se tornar parte das metas anuais das pessoas.
7.- Promover Mudança Cultural e Colaboração
Como as decisões de governança e análise de dados podem ser tomadas em toda a organização, habilidades altamente colaborativas precisam ser desenvolvidas em vez de centralizadas. O governo não pode ser percebido como uma atividade burocrática; em vez disso, deve se concentrar nas interações entre pessoas, na narrativa, no compartilhamento de conhecimento e na inovação.
Fazer uma pesquisa interna e sincera sobre como os dados são percebidos atualmente na organização, participar de reuniões executivas, prefeituras e outras sessões, descobre o que precisa mudar culturalmente e desenvolve uma narrativa baseada em histórias para explicar como a governança e a análise de dados podem abordar desafios reais que não levam à fadiga digital.
