A visão de um especialista sobre o data governance

Na Funnel, eles não têm medo de admitir que às vezes estão errados. Bem, talvez não tão “errados” quanto não totalmente informados. Afinal de contas, somos apenas humanos, apesar de todo o data com o qual trabalhamos diariamente.

Esse foi o caso, recentemente, quando um observador astuto leu o artigo do Funnel artigo recente sobre o data governance. Embora o artigo tenha abordado muitos tópicos sob a égide do data governance, talvez tenha faltado um pouco de contexto e um ponto de vista inovador sobre o assunto.

Felizmente, esse não era um leitor comum. Ele era Gravatas Carbo, Ties é o diretor de consultoria da Artefact - um parceiro da Funnel Solution. Acontece que Ties é um especialista em data governance moderno e trabalha com clientes todos os dias para criar as melhores estruturas de data governance da categoria. Por isso, eles decidiram se sentar juntos e capturar suas opiniões mais quentes sobre o que faltou no artigo.

No início da conversa, Ties ressaltou que há três elementos principais que ele vê que seus clientes mais entendem errado sobre o assunto.

Primeiro, muitas pessoas consideram isso apenas um problema de TI. Não é difícil entender por quê. A governança de Data envolve muitos componentes técnicos potencialmente complexos, como modelos, processos e plataformas. No entanto, do ponto de vista da Ties, as implicações de uma governança adequada vão muito além do domínio da TI.

“É claro que há muitos componentes técnicos no data governance”, disse Ties, “mas é um tópico que abrange toda a organização”.”

Isso contribui para o segundo equívoco: as pessoas acham que se trata apenas de conformidade.

A verdade é que esse tópico abrange muito mais. A conformidade com questões como o GDPR é apenas um componente de como o data governance adequado pode afetar toda a sua organização. Na verdade, a Ties frequentemente aconselha os clientes a enfrentar as questões de conformidade como a peça final das novas estruturas de data governance...

O que nos leva ao terceiro equívoco.

De acordo com a Ties, muitas equipes trabalham em questões de data governance isoladamente umas das outras. Uma parte da organização trabalha no data governance, mas se concentra apenas na conformidade, enquanto outro grupo garante que o data nos armazéns tenha a qualidade correta e muito mais.

A abordagem adequada é ver tudo isso de forma holística, como um ecossistema data gigante. Quando o senhor começa a ver o data governance de uma perspectiva mais ampla, entende rapidamente como ele é uma preocupação de toda a empresa.

Os senhores gostam de pensar no data governance quase como uma cozinha. O senhor precisa manter sua cozinha o mais limpa possível. Essa limpeza (e o ato de limpar) pode ser considerada como suas funções e responsabilidades, políticas e processos de conformidade com o data. No entanto, o senhor ainda precisa cozinhar nessa cozinha, certo? Por que outra razão o senhor teria uma cozinha?

Assegurar que todos os utensílios de cozinha estejam no lugar, que as panelas e frigideiras estejam prontas, que os subchefs sejam treinados adequadamente, que as receitas sejam seguidas e que a comida seja servida aos convidados engloba o restante do data governance adequado.

O senhor vê? Ter uma cozinha limpa o ajudará a oferecer uma excelente experiência gastronômica, assim como o data governance pode ajudá-lo a obter valor do data.

O senhor sabe que a conformidade é apenas uma parte de todo o conceito do data governance. Sabemos que a conformidade é apenas uma parte de todo o conceito da data governance. E quanto ao restante? De acordo com Ties, há quatro componentes principais: Estruturas data, políticas data, modelos operacionais data e ferramentas data.

Durante nossa conversa, Ties mencionou que o data governance costuma ser um problema negligenciado em muitas organizações com as quais ele lida. No entanto, as coisas parecem estar mudando lentamente.

Como os líderes empresariais estão despertando para a importância da data como um ativo estratégico, eles estão começando a ver o valor da boa governança.

Até mesmo vários departamentos estão entendendo que o data governance não é mais apenas uma questão de TI. Por exemplo, no marketing, entendemos como o data de alta qualidade pode ser valioso. Mas somente os profissionais de marketing podem avaliar a qualidade do data em um contexto de marketing.

“A equipe de TI não pode dizer ao senhor se o data está correto”, disse Ties. “Eles só podem dizer ao senhor que o data está onde deveria estar. As equipes específicas precisam garantir que o data atenda aos padrões de seu caso de uso.”

A abordagem ideal para o data governance, de acordo com Ties, é a abordagem de malha data.

“Em uma empresa verdadeiramente data-driven, todos estão trabalhando com o data simultaneamente”, disse Ties. “Ao seguir uma estrutura de governança federada, todos têm interesse no data e a capacidade de dimensionar a estrutura.”

Essa abordagem moderna do data governance, em que todos na organização “possuem” uma parte do data, está se tornando cada vez mais importante. Não é preciso ir além das ferramentas emergentes de IA generativa.

Embora muitas pessoas conheçam o ChatGPT, sua tecnologia subjacente pode ser usada (graças à sua natureza de código aberto) para criar ferramentas de IA proprietárias. Por exemplo, uma empresa poderia pegar o GPT-3 ou o GPT-4, carregá-lo em um servidor isolado de sua propriedade e alimentá-lo com cargas de data proprietário para criar uma IA personalizada e específica para a empresa.

Uma empresa de SaaS pode querer implementar um sistema semelhante para criar um bot de bate-papo altamente capacitado para responder a perguntas de clientes existentes e potenciais. Ele poderia aconselhar os usuários sobre a melhor forma de usar um produto ou convencer os clientes em potencial de que um software é melhor do que outro.

No entanto, essa ferramenta de IA só será tão boa quanto o data que o senhor colocar nela.

“O data (e a qualidade desse data) que o senhor pode alimentar com essas ferramentas é o seu diferencial competitivo”, disse Ties. “Um bom data governance é um componente essencial para isso. Sem uma governança adequada, o data rapidamente se transforma em uma bagunça, o que leva a uma IA menos eficaz.

Cada empresa requer sua própria abordagem exclusiva para o data governance. No entanto, ao usar uma abordagem de malha de data como sua estrela do norte, o senhor se colocará no caminho para uma maior competitividade e melhores resultados de data.

Se o senhor deseja melhorar a qualidade do seu data, atender às necessidades de conformidade de um novo mercado, implementar novas ferramentas ou mais, uma abordagem estratégica e holística do seu data governance o ajudará a ir mais longe.

Fique à vontade para alcançar para discutir suas dúvidas sobre o data governance!