Entendendo Data Governance e Data Quality

A interdependência entre Data Governance e Data Quality é como uma dança complexa em que cada passo influencia o próximo. Antes de mergulharmos na interconexão entre eles, é essencial entender o que representa cada um.

Data Governance

Data Governance refere-se a um conjunto de políticas, práticas e processos. Garantindo que os dados de uma organização atendam aos requisitos de integridade, segurança e conformidade. Os "data stewards" desempenham um papel crucial, supervisionando a gestão dos ativos de dados e garantindo sua utilidade e confiabilidade.

Data Quality

Por outro lado, Data Quality está focado na condição dos dados. Envolve avaliações, verificações e medidas para garantir a precisão, integridade e oportunidade dos dados. A qualidade dos dados é essencial para decisões precisas e confiáveis, fundamentais em um ambiente orientado por dados.

Como Data Governance aprimora a Data Quality

A Governança de Dados (Data Governance) desempenha um papel fundamental no aprimoramento da qualidade dos dados. Proporcionando uma estrutura robusta e direcionada que permeia toda a jornada dos dados dentro de uma organização. 

A governança de dados estabelece as diretrizes, os processos e as responsabilidades, criando um ambiente propício para a excelência na qualidade dos dados. A colaboração entre as equipes de governança e qualidade é vital para alinhar os objetivos. Assim como assegurar que a gestão de dados seja um catalisador para a qualidade.

Ao estabelecer políticas, diretrizes e práticas claras, a Governança de Dados cria as bases para a excelência em Data Quality.

A interligação entre esses dois elementos cruciais é evidente em diversos aspectos:

Padrões e consistência:

• A Governança de Dados estabelece padrões rigorosos para a coleta, armazenamento e gerenciamento de dados.
• Esses padrões, quando integrados às práticas de Data Quality, garantem consistência e uniformidade nos dados em toda a organização.

Responsabilidade clarificada:

• A designação de Data Stewards como guardiões dos dados dentro da estrutura de Governança cria uma responsabilidade clara para a qualidade dos dados.
• Esses profissionais atuam como defensores da integridade dos dados, supervisionando a aplicação efetiva das políticas de Governança para garantir altos padrões de qualidade.

Transparência no ciclo de vida dos dados:

• A Governança de Dados, quando integrada com Data Quality, proporciona transparência total no ciclo de vida dos dados.
• Desde a coleta até a disposição, a visibilidade é crucial para monitorar e aprimorar continuamente a qualidade dos dados.

Feedback contínuo e melhoria iterativa:

• A implementação de Governança de Dados permite o estabelecimento de processos de monitoramento contínuo.
• Esse monitoramento não apenas identifica lacunas na qualidade dos dados, mas também facilita a implementação de melhorias iterativas. Garantindo que os dados atendam aos requisitos de qualidade em constante evolução.

Componentes comuns e atividades compartilhadas

Data Governance e Data Quality são duas áreas cruciais. Isso pois garantem que os dados em uma organização sejam confiáveis, precisos e estejam em conformidade com os requisitos regulatórios. 

Embora sejam disciplinas distintas, há componentes comuns e atividades compartilhadas entre elas.

Diferenças claras: governança de dados e integridade de dados

A governança de dados e a integridade de dados são dois conceitos essenciais no gerenciamento eficaz e ético da informação. Porém, entender essas diferenças é crucial para uma gestão eficaz.

A governança de dados refere-se ao conjunto de práticas, políticas e processos que garantem a qualidade, segurança e uso ético dos dados. 

Envolve a criação de estruturas de tomada de decisão para garantir que os dados estejam alinhados com os objetivos estratégicos da empresa. Isso inclui a definição de políticas, procedimentos, metadados, segurança, privacidade e conformidade com regulamentações.

Por outro lado, a integridade de dados concentra-se na qualidade intrínseca dos dados. Garante que os dados sejam precisos, consistentes e livres de erros, desde a coleta até o armazenamento. Isso envolve práticas operacionais, como validação de dados, controle de versões, auditorias e garantia de qualidade.

Assim, a governança de dados estabelece a estrutura geral para o gerenciamento de dados, definindo papéis, responsabilidades e políticas. Enquanto a integridade de dados está mais envolvida nas práticas operacionais que asseguram a confiabilidade dos dados.

A contribuição da Sysvision para governança e qualidade de dados com talend e cloudera

A Sysvision, com sua experiência em soluções de data management, desempenha um papel crucial. Seu enfoque em data governance framework e data quality software permite que as organizações alcancem altos níveis de qualidade. Melhorando simultaneamente a governança dos dados.

Com a Sysvision, é possível a adoção eficaz de tecnologias inovadoras, como Talend e Cloudera, proporcionando à organização uma vantagem competitiva. Implementando uma governança de dados colaborativa na empresa. 

A integração de ferramentas como Talend pode melhorar a eficiência operacional. Talend é conhecido por facilitar a integração de dados em diferentes fontes, permitindo o movimento eficiente de dados através da organização. Isso contribui para a eficácia dos processos operacionais.

Sendo, também uma ferramenta valiosa para documentar e gerenciar metadados, proporcionando uma visão clara da origem e do contexto dos dados.

A segurança dos dados é uma prioridade na governança de dados. Cloudera, uma plataforma de gerenciamento de dados, pode ser integrada para garantir a segurança dos dados, especialmente em ambientes big data.

Assim, integrando ferramentas como Talend e Cloudera, pode-se construir uma estratégia abrangente para melhorar a eficiência operacional. Além de garantir conformidade regulatória, aumentar a qualidade dos dados e fornecer suporte sólido à tomada de decisões na organização.

Investir na colaboração efetiva entre governança e qualidade é o caminho para garantir que os dados impulsionem, de fato, o sucesso organizacional.