Governança de dados - Introdução ao Framework DAMA-DMBOK (10 fundamentos)

Gerenciamento de Dados.
Em um mundo onde os dados se tornaram ativos valiosos, o Gerenciamento de Dados surge como uma prática essencial. Ele envolve a definição de políticas, processos e procedimentos para gerenciar os dados como ativos corporativos. Essa abordagem busca garantir a qualidade, integridade, consistência e disponibilidade dos dados, impulsionando a tomada de decisões informadas e promovendo a conformidade com regulamentos e normas aplicáveis.

Gerenciamento de Dados Corporativos.
Para garantir uma gestão eficaz dos dados corporativos, é fundamental estabelecer uma estrutura organizacional clara. Essa estrutura envolve a definição de papéis, responsabilidades, políticas e padrões relacionados à gestão de dados. Ao implementar essas diretrizes, as organizações podem assegurar a colaboração, a governança e o alinhamento estratégico na gestão dos dados.

Arquitetura de Dados.
A Arquitetura de Dados é responsável por definir os modelos, os padrões e as diretrizes que guiam o projeto e a implementação da infraestrutura de dados. Ela visa garantir a integração, a segurança, a qualidade e a eficiência no armazenamento, no processamento e no acesso aos dados. Através da arquitetura de dados, as organizações podem alinhar seus sistemas e processos para obter uma visão holística e consistente dos dados.

Modelagem de Dados e Design.
A Modelagem de Dados e o Design de Bancos de Dados são técnicas fundamentais para estruturar e organizar os dados de forma eficiente. Através da modelagem de dados, os especialistas mapeiam as entidades, os atributos e os relacionamentos dos dados, garantindo uma representação precisa e coerente das informações. O design de bancos de dados, por sua vez, se concentra na implementação física dos modelos, considerando aspectos como desempenho, segurança e escalabilidade.

Gerenciamento de Metadados.
Os Metadados fornecem informações contextuais sobre os dados, descrevendo sua origem, estrutura, relacionamentos e significado. O Gerenciamento de Metadados envolve a definição de padrões e processos para capturar, armazenar e manter os metadados em toda a organização. Isso permite que os usuários compreendam, localizem e utilizem os dados de forma eficiente, promovendo a interoperabilidade e a consistência das informações.

Gerenciamento de Qualidade de Dados.
A Qualidade de Dados é essencial para garantir a confiabilidade e a eficácia das informações. O Gerenciamento de Qualidade de Dados envolve a definição de políticas, procedimentos e métricas para monitorar, avaliar e melhorar a qualidade dos dados. Isso inclui a detecção e correção de erros, a padronização e normalização dos dados, a validação da integridade e a garantia da conformidade com as regras de negócio.

Gerenciamento de Dados de Transações e Operações.
Para suportar as operações diárias, é necessário um gerenciamento eficiente dos dados de transações e operações. Isso envolve a definição de processos e controles para garantir a captura precisa, o armazenamento seguro e a recuperação confiável dos dados nessas áreas. Ao implementar essas práticas, as organizações podem garantir a consistência, a disponibilidade e a integridade dos dados, essenciais para o funcionamento das atividades operacionais.

Gerenciamento de Data Warehousing, Data Lakehouse e Business Intelligence.
O Gerenciamento de Dados em ambientes de Data Warehousing, Data Lakehouse e Business Intelligence é fundamental para permitir a análise e a geração de insights valiosos. Nessa cena, abordamos as práticas para o armazenamento, a integração e o acesso aos dados nessas plataformas. Isso inclui a definição de estratégias de extração, transformação e carga (ETL), a governança dos dados e a implementação de políticas de segurança e privacidade.

Gerenciamento de Documentos e Conteúdo de Dados.
No mundo empresarial moderno, documentos e conteúdos relacionados aos dados desempenham um papel crucial. O Gerenciamento de Documentos e Conteúdo de Dados envolve a definição de políticas, processos e ferramentas para organizar, classificar e controlar esses documentos. Isso garante a rastreabilidade, a integridade e a disponibilidade das informações, facilitando o acesso e a colaboração entre os usuários.

Gerenciamento de Dados Mestres e de Referência.
Por fim, exploramos o Gerenciamento de Dados Mestres e de Referência. Essa prática aborda a definição, a criação e a manutenção de dados mestres, que representam informações fundamentais para a organização. Além disso, inclui a gestão dos dados de referência, que são usados para padronizar e enriquecer os dados mestres. Com um gerenciamento adequado desses dados, as organizações podem melhorar a consistência, a precisão e a confiabilidade das informações cruciais para suas operações e tomadas de decisão.