Data Governança - Insights do campo Ato 1 - Aprendizado Data Governança do campo

Muitos artigos teóricos foram escritos sobre o data governance. No Artefact, queremos abordar esse tópico do ponto de vista operacional com nossa série de artigos, “Insights from the field”, para oferecer aos nossos leitores insights pragmáticos e práticos. A série será composta de observações e feedbacks do Artefact sobre os principais tópicos do data governance (por exemplo, modelos operacionais), respostas a perguntas frequentes feitas por nossos clientes e clientes em potencial (por exemplo, como medir o impacto do data governance) e entrevistas com os principais atores do data governance (por exemplo, diretores do Data, diretores de governança, guardiões do data, editores de software etc.). Nosso objetivo é criar conversas e oportunidades para compartilhar experiências dentro da comunidade do data governance. 

Entender o que é o data governance, por que ele está no caminho crítico para o valor e como implementá-lo concretamente em sua organização pode ser um longo caminho. Quando as empresas lançaram pela primeira vez grandes programas de transformação com casos de uso de IA e data, elas perceberam rapidamente que esses programas exigiam capacitadores importantes, como data platforms, data lakes, data quality management e MDM, que permitem que o data de qualidade seja exposto a casos de uso. Apenas recentemente o data governance apareceu como uma prioridade em relação à miríade de sistemas complexos criados.

Entender o que é o data governance, por que ele está no caminho crítico para o valor e como implementá-lo concretamente em sua organização pode ser um longo caminho. Quando as empresas lançaram pela primeira vez grandes programas de transformação com casos de uso de IA e data, elas perceberam rapidamente que esses programas exigiam capacitadores importantes, como data platforms, data lakes, data quality management e MDM, que permitem que o data de qualidade seja exposto a casos de uso. Apenas recentemente o data governance apareceu como uma prioridade em relação à miríade de sistemas complexos criados.

Hoje, quase todos no ecossistema de CDO/CTO entendem que o data governance é um pré-requisito para a transformação da IA. Eles estão familiarizados com todos os conceitos organizacionais e operacionais básicos, mas colocá-los em prática para gerar valor concreto é uma tarefa muito mais complexa. Como resultado, a data governance é frequentemente reduzida a iniciativas de documentação isoladas com pouco impacto. Vemos muitos programas sendo lançados e muitos chefes de data governance surgindo nas organizações de nossos clientes. No início, todos eles enfrentaram as mesmas dificuldades para convencer seus patrocinadores e parceiros comerciais a investir nessas atividades. Por quê? Porque a implementação do data governance é um processo de aprendizado completo pelo qual a organização precisa passar, e cada passo ao longo do caminho é importante.

O objetivo deste relatório é ajudá-lo a entender o que é o data governance na prática, levando-o a uma jornada pelo processo de aprendizado do data governance que cada empresa inevitavelmente experimenta. Essa nova consciência permitirá que as empresas passem mais rapidamente de um estágio para o outro.

Para isso, explicaremos detalhadamente cada etapa do processo de aprendizagem, usando exemplos operacionais do campo:

1. Estágio 1 - Incompetência inconsciente: quais são os “sintomas” da falta de data governance?
2. Estágio 2 - Incompetência consciente: quais são os desafios encontrados por uma empresa ao iniciar uma jornada data governance?
3. Estágio 3 - Competência consciente: quais são as etapas que as empresas geralmente seguem ao lançar um programa data governance?
4. Estágio 4 - Competência inconsciente: o que acontece quando o data governance se torna o novo normal?

Este artigo será seguido por outros mais operacionais, destinados a oferecer conselhos pragmáticos aos líderes do data governance em sua jornada.

Ao seguir esses quatro estágios de aprendizado, as empresas começarão a praticar a data governance sem nem mesmo perceber.

Embora a maioria dos atores que acompanhamos hoje ainda se encontre entre o segundo e o terceiro estágios, todos eles sentem a urgência comercial de avançar nesse processo de aprendizado.

Vemos três argumentos principais que justificam essa urgência. Primeiro, a transformação do data é uma alavanca fundamental em todos os setores para atingir metas ambiciosas: A data e a IA são aproveitadas para otimizar os principais negócios das empresas e contribuir para o desenvolvimento de novos fatores de crescimento. Tornar o data e a IA maduros é um requisito para permanecer na vanguarda, e a transformação do data não é sustentável sem o data governance. O segundo argumento é que estamos em um mundo em rápida evolução. Obter acesso rápido ao data e desenvolver a capacidade de analisar e explorar rapidamente esse data é essencial para reagir rapidamente. E, por fim, as empresas precisam atrair novos talentos que estejam cada vez mais dispostos a ser data-driven.

Um dos primeiros desafios de qualquer empresa no início de sua jornada de data governance é demonstrar essa urgência e convencer as partes interessadas internas do valor de lançar concretamente um programa de data governance.

Neste primeiro relatório, apresentamos a jornada do data governance “by the book”. É o conteúdo introdutório de uma série que visa abordar os aspectos operacionais da implementação do data governance em campo. Nosso próximo artigo abordará a complexa ponte entre sua estratégia de data governance e a necessidade operacional de um caso de uso.