Por Pat Brans

A primeira estrutura de governação de dados publicada foi uma ideia de Gwen Thomas, que fundou o Data Governance Institute (DGI) e o lançou em 2003. “As estruturas já estavam a ser utilizadas, mas não estavam disponíveis publicamente”, afirma. “Pediram-me para ajudar a Coors Beer a preparar-se para as próximas auditorias Sarbanes-Oxley. Eles já tinham um plano técnico em vigor e eu ajudei-os a encontrar a dimensão e a estrutura corretas de um programa de governação de dados de acompanhamento. Ao longo do meu tempo na Coors, vi muitos exemplos de como utilizavam o poder das estruturas para manter os pensamentos e as ações de todos em sincronia. Foi então que decidi escrever um quadro mais geral que pudesse ser acedido por qualquer organização e adaptado às suas necessidades”.

A publicação da DGI inclui componentes que, na sua opinião, devem ser incluídos num programa de governação de dados. E duas décadas após a primeira publicação do framework de governação de dados, foi colocada online uma nova versão. Essa primeira e única atualização foi feita a 3 de maio de 2023. Entretanto, organizações de diferentes setores em todo o mundo adquiriram uma experiência considerável utilizando os seus próprios quadros, que foram frequentemente influenciados pelo quadro originalmente partilhado pela DGI. É agora claro que a governação de dados é mais bem-sucedida quando os CIO e os CDO fazem três coisas:

Envolver todas as principais partes interessadas na definição de uma estrutura de governação de dados. “Não se pode assumir que a propriedade dos dados é equivalente ao direito de tomar decisões sobre os dados”, afirma Thomas.

Comece com uma ideia clara dos resultados comerciais que pretende alcançar. “Concentre-se no valor”, recomenda. “Tudo o que fizer para recolher, gerir e analisar os seus dados deve ser associado ao valor.”

Utilize a sua estrutura para orquestrar a execução. “A gestão e a utilização dos dados devem ser consideradas como uma carteira de ações”, afirma Thomas. “Quando é definida uma boa estrutura, o CIO deve poder entregar tarefas a diferentes equipas com total confiança, não só de que serão executadas com precisão, mas também de que o resultado contribuirá para alcançar o objetivo global.”

Quem está envolvido na definição das estruturas?

O Departamento de Comércio dos EUA (DOC) é provavelmente o maior coletor de dados dos Estados Unidos. Recolhe, arquiva e analisa tudo, desde dados meteorológicos e agrícolas a dados científicos e económicos.

De acordo com Oliver Wise, CDO do DOC, está atualmente em curso a recolha de dados para aquela que é a recolha de dados mais detalhada sobre o estado das empresas americanas. Este inquérito é realizado de cinco em cinco anos pelo Census Bureau, apenas uma das muitas agências que compõem o DOC.

“Fazemos perguntas pormenorizadas para saber qual o tipo de empresa, quem são os seus clientes e quais são as suas receitas”, diz Wise. “Descobrimos a sua base de empregados e se são contratados, a tempo parcial ou qualquer outra coisa. Estes dados fornecem uma perspetiva universal fundamental sobre o estado da economia dos EUA que é utilizada pelos decisores políticos a todos os níveis.”

Outro projeto importante atualmente em curso no DOC é a recolha e análise de dados para informar a política da cadeia de abastecimento. O objetivo é compreender os estrangulamentos da cadeia de abastecimento e prevê-los para que a economia dos EUA possa reagir melhor a choques, como os resultantes da recente pandemia.

Para além dos dados que recolhe e gera a partir de fontes públicas, o DOC também adquire e licencia dados do sector privado e utiliza-os para fins como a análise económica. “O desafio é que, quando se obtêm dados de fontes externas, é necessário normalizá-los para que façam sentido”, afirma Wise.

A estruturação dos dados e a identificação da fonte são apenas dois dos muitos aspetos importantes da governação dos dados que o DOC considera cuidadosamente. O Conselho de Governação de Dados, presidido por Wise, aborda questões de gestão e política de dados para a vasta gama de agências que compõem o departamento.

“Temos diferentes quadros de governação de dados para diferentes necessidades”, afirma. “Em todos os casos, a definição de qualquer um dos quadros deve ser um esforço coletivo, para que todas as partes interessadas sintam que estão a ser ouvidas. Se o fizer, todos ficarão mais motivados para utilizar a estrutura, o que garantirá a consistência na gestão de dados.”

Qual é o objetivo da governação de dados?

Hanna Hennig, CIO da Siemens, diz que já viu unidades empresariais começarem a recolher dados sem saberem o que recolher e porquê. “Era sempre um desperdício de dinheiro”, afirma. “Se não soubermos qual o problema que queremos resolver, não podemos definir a nossa estratégia de dados.”

Para saber de que dados precisa, comece com uma definição clara do que pensa ser o resultado comercial desejado. Quer afete os resultados principais, os resultados finais ou ambos, o resultado comercial pretendido orientará as decisões sobre os dados a recolher. Depois de identificar os dados, pode começar a definir a sua estrutura de governação de dados.

A estrutura deve responder a perguntas como a quem pertence cada ativo de dados, o papel do proprietário e como garantir que os dados são selecionados e qualificados para utilização pela tecnologia em toda a empresa. Se os dados forem selecionados e formatados corretamente, podem ser utilizados pela análise de dados e, em particular, pela IA para fazer recomendações que ajudem uma organização a tomar decisões antes do mercado.

A má qualidade dos dados conduz a más decisões e recomendações. Quando os dados são maus, não é possível tomar decisões à frente do mercado e da concorrência ou, pior ainda, tomam-se decisões erradas. De acordo com Hennig, a governação dos dados ajuda a garantir a qualidade dos dados e a evitar o caos numa organização.

“Sem estruturas, as pessoas tendem a proteger os seus dados”, afirma. “Quando não são partilhados, não há casos de utilização que abranjam a cadeia de valor. Se não conseguirmos abrir os silos de dados, não podemos tirar partido das vantagens dos dados em toda a empresa. O maior valor surge quando é possível implementar casos de utilização de ponta a ponta, por exemplo, combinando o fabrico com o planeamento de previsões de vendas.”

Outro caso importante de utilização de ponta a ponta é a sustentabilidade, que exige os três primeiros âmbitos de comunicação de gases com efeito de estufa (GEE): o Âmbito 1 refere-se a emissões diretas de fontes detidas ou controladas por uma organização; o Âmbito 2 refere-se a todas as emissões indiretas resultantes do consumo de energia de uma organização; e o Âmbito 3 é uma conta das emissões ao longo da cadeia de fornecimento.

“Todos os três exigem que se olhe para toda a cadeia de valor”, afirma Hennig. “Não só é necessário analisar os dados dentro da empresa, mas também fora dela, com fornecedores e clientes. Não é possível fazer isso se houver silos de dados.”

Mas acima de tudo, diz Hennig, as organizações devem ser claras quanto ao problema que querem resolver antes de estabelecerem a governação de dados. O objetivo deve ser a criação de valor comercial.

Como é que a sua estrutura ajuda as equipas a trabalhar em conjunto?

Jennifer Trotsko, que fundou a função de governação de dados e depois a função de privacidade na International Finance Corporation (IFC), o braço do sector privado do Grupo do Banco Mundial, foi fortemente influenciada pelo trabalho de Gwen Thomas.

“Desenvolvemos a nossa própria estrutura com base nos componentes da DGI, juntamente com outras referências importantes”, diz Trotsko, que se tornou chefe da função de risco de conformidade e diretor de privacidade da IFC. Uma vez estabelecida a base, o IFC conseguiu coordenar as atividades entre as equipas. E ao utilizar uma linguagem comum para comunicar tudo, desde as políticas e regras até à tecnologia e aos processos, todas as partes da organização puderam fazer referência à estrutura e contribuir para o estado final global.

“Depois de estabelecer o valor comercial de um projeto, a primeira coisa que fizemos foi atribuir tarefas à nossa estrutura interna de governação de dados”, afirma. “Ao atribuir um líder para a política, outro para o trabalho tecnológico e outro para a gestão da mudança, o projeto tinha barreiras e marcos claros. Isto permitiu que a equipa principal gerisse dezenas de departamentos e foi a estrutura que deu confiança às partes interessadas de que todos os componentes importantes estavam abrangidos. Em suma, os líderes concentraram-se na execução, sabendo que todos nós tínhamos uma visão partilhada do esforço global.

Trotsko é agora gestor do programa de privacidade no Fundo Monetário Internacional (FMI), onde continua a desenvolver e a adaptar o quadro de governação de dados da DGI, que diz ser “inestimável na gestão de grandes projetos que envolvem recolha, armazenamento e análise de dados”.