Diagnóstico do estado atual de Governança
e Gerência de dados
Uma das
práticas possíveis quando se deseja implementar um Programa de Governança de
dados numa empresa é saber um pouco do seu estado atual com relação aos dados,
sua gestão, eventualmente aspectos de Governança e Gerência e uma visão de
propensão às mudanças culturais relacionadas a esses recursos. Por mais
distante dos conceitos atualizados de Governança e Gestão que uma empresa possa
estar, ela sempre tem algum mecanismo de controle sobre alguns dos seus dados,
mesmo que em estado, digamos, mais operacional e menos organizacional. Há
provavelmente alguns controles sobre Bancos de dados, ou arquivos críticos, há
certos mecanismos de gerência sobre
segurança de dados (aqui houve forte contribuição dos hackers), há
diagramas de bancos de dados normalmente em planos físicos para não se perder a
referência dos comandos SQL,etc. Assim, uma prática que pode ser adotada é a
realização de uma avaliação sobre esse estado atual, via entrevistas/discussões,
que poderão ser realizadas com duas visões separadas: Uma inicial e outra mais
detalhada. A inicial, normalmente com a alta e média gerência (inclusive CIO),
buscando-se a captura da propensão da empresa para os aspectos de dados, sua gestão e
controle e a outra, com uma aproximação
focada na gerência média, onde detalhes e especificidades serão levantadas em
contextos já priorizados.
a)Visão inicial : Lembre-se que a cultura sobre
dados nas empresas vem acompanhada de um viés de “proprietarismo”, espécie de
clima onde vemos áreas e funções se considerando possuidoras daqueles recursos,
carecendo de uma percepção maior sobre a conveniência e pertinência dos dados
serem um ativo de âmbito organizacional.
Nessa abordagem inicial se buscaria a
resposta ao “Why” ou “ o porquê” de um programa de dados. Nesse ponto seriam levantados os
principais desafios organizacionais, “dores” , problemas, aspectos de riscos de
reputação e de “compliance”, valoração, etc, tudo relacionado aos dados, permitindo
também a aferição do grau de motivação/convencimento que um programa desse
demanda, em função de posições de defesas e argumentos “culturais” colocados.
Essa visão seria um primeiro olhar sobre os
dados sensíveis e críticos da empresa(“What”), escopo e áreas
organizacionais/assuntos que merecem maior foco (“Where”) e aspectos de
prioridades(“When”). Em função desses parâmetros, os primeiros sinais de
“How”(Como-os dados são tratados), “Who”(Quem está envolvido com dados) e “How
much”(Custos potenciais das possíveis soluções e também dos problemas
relacionados) aparecerão, ampliando a possibilidade de uma solução mais embasada e direcionada de Governança de
Dados, aplicada na resolução de problemas de negócios.
b)Visão mais detalhe: Essa visão seria feita, com mais
foco, através de entrevistas nas áreas
selecionadas, em função dos “drivers”
obtido no item anterior. Aqui seriam entrevistadas gerências operacionais
e áreas de TI, envolvidas com os dados mais sensíveis daquele contexto,
obtendo-se mais detalhes sobre como os dados são percebidos e gerenciados num
patamar mais tático e operacional. Os conceitos de 5W2H, vistos anteriormente ,
agora ganham desdobramentos em pontos com detalhes que irão compor uma
estratégia ou plano de dados, a ser
apresentado como elemento “driver” de um programa importante.
c)Ferramentas: Nesses trabalhos poderão ser
usados referências de modelos de gestão de dados, que ajudam na estruturação de
questões para o levantamento. Há vários modelos disponíveis na literatura, com
destaque para DMM, DMBOK e DCAM, além de outros atrelados a produtos. O
primeiro, o DMBOK-da Data Management Association-DAMA, o segundo o DMM-Data
Management Maturity Model do CMMI Institute, e o outro o DCAM-Data Management Capability
Model, do EDM-Council. Os três podem servir de referência para um trabalho
deste tipo, com as devidas adaptações. No caso deste trabalho, consideraremos o
DMBOK do DAMA-Data Management Association e o DMM do CMMI Institute. Os principais conceitos
desses dois modelos são os princípios básicos de qualquer abordagem de dados, e
poderão ser usados na forma de perguntas/discussões sobre processos/áreas de
processos de dados, criando pontuações em funções dos níveis percebidos de maturidade
e capacidade desenvolvidas na gestão dos dados.
Visão DMBOK®-Data Management
Association
As eventuais
planilhas a serem preenchidas poderão,
por exemplo, ter um conteúdo mais orientado ao DMBOK®, com questões sobre os seus corpos de
conhecimento, assuntos e práticas funcionais, acrescidos de outros temas não
incluídos ainda no modelo atual da DAMA. Poderão estar no DMBOK® 2.0, previsto
para a metade de 2017. Poderíamos ter Planejamento de Gestão de Dados, Controle
de Gestão de dados, Arquitetura de Dados, Modelagem e projetos de dados,
Segurança de dados, DW/BI, Dados Mestres e de Referências, Gestão de conteúdo e
documentos, Metadados, Qualidade de dados, Integração de dados, Big data, IoT,
Dados não estruturados e uso de NOSQL, por exemplo. A figura 09 ilustra o
diagrama DMBOK® , adaptado pelo autor. Para
cada questão, poderemos ter diferentes notas atribuídas (de 1 a 5), por
exemplo, representando graus de capacidade/maturidade observados.
Figura-09-Modelo
DMBOK®-V01-Exemplo de avaliação de maturidade-adaptado pelo autor
As notas poderiam ser dadas da seguinte forma,
considerando cada prática analisada :
1-Realiza ou
possui ações de forma pontual ou por decisões isoladas;
2-Realiza ou
possui ações em nível de projetos, com uma visão neste contexto;
3-Realiza ou
possui ações em nível organizacional, por áreas de assunto/negócios, projetos
associados, etc, com uma visão mais organizacional, por assunto, linhas de
negócios,etc ;
4-Realiza
ações no nível 3 mas também aplica controles estatísticos sobre processos e
produtos gerados;
5-Realiza
ações no nível 4 e periodicamente, via PDCA, procura o refinamento dos
processos e produtos ;
6-Não sabe
responder.
A figura 10
mostra um segmento de planilhas usadas em avaliações de Governança e Gerência
de dados, baseadas em modelo DMBOK®, CMMI e MPS, que apresenta este estilo de
ponderação.
Figura-10-Planilha
de avaliação de Gestão e Governança de dados-baseada e adaptada dos modelos DMBOK®-MPS-CMMI
Pontos importantes:
São fatores
críticos, a observar:
1-Escolha
correta dos entrevistados e envolvidos, o que deverá ser antecedido por uma
análise juntamente com os potenciais patrocinadores da estratégia de dados da
empresa;
2-Apresentação
clara sobre o que significa cada prática investigada de tal forma a coletar a
informação mais precisa possível;
3-Apresentação
clara sobre os resultados alcançados, alinhado por sugestões de ações que
poderão mitigar ou cobrir as lacunas e vulnerabilidades detectadas.
Referências:
Data Management Maturity Model(DMM)
Model.CMMI Institute August 2014-version 1.0.
DAMA-DMBOK2-Framework-Patricia
Cupoli; Susan Earley; Debora Henderson-Set. 2012.
Modelo Data Management
Maturity(DMM). CMMI Institute-Agosto de 2014-versão 1.0.
MPS-Melhoria de Processo de
Software-Guia Geral de Software:2016.
MPS- Melhoria de Processo de
Software-Guia de Avaliação:2017-Parte 1.
MPS- Melhoria de Processo de
Software-Guia de Avaliação:2017-Parte 2.
The DAMA Guide to Data Management
Body of Knowledge(Dama-DMBOK® Guide)-First Edition 2009.
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