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quarta-feira, 14 de março de 2012

Governança de Dados-Parte IV-Framework-DAMA-Data management Association


O conceito de gerência de dados, da DAMA-Data Management Association, pode ser entendido pela análise de seu DMBOK, ou corpo de conhecimentos em gerência de dados, conforme figura 4.1, a seguir. A DAMA é uma espécie de PMI dos dados e embora sem a visibilidade daquela instituição, constitui um núcleo  muito forte, com  a presença de seus capítulos distribuídos por várias partes do mundo. O capítulo brasileiro do DAMA, localizado em SP(DAMA-BR) foi recentemente criado, estando ainda em estado “chapter forming”. O endereço eletrônico do capítulo brasileiro é  http://dama.org.br  e o  seu presidente é Rossano Tavares.
A DAMA oferece também, como o PMI, uma linha para certificação de profissionais(CDMP-Certified Data Management Professional). O exame é composto por três provas, sendo uma denominada IS(Information System) Core, outra DM(Data management) Core e uma terceira, que versará, por opção sobre os assuntos a escolher: Data Warehousing, BI e Analytics, Qualidade de dados e da Informação, Desenvolvimento de dados, Operações de dados(DBA),Framework de arquitetura corporativa de Zachman e Gerência integrada de projetos de TI(Integrated IT Project Management).
A gerência de dados, segundo a DAMA tem como missão e objetivos atender( e exceder) as necessidades de informação de todos os envolvidos(stakeholders) da empresa em temos de disponibilidade, segurança e qualidade. Os objetivos estratégicos da DM(Gerência de Dados) são:
·         Entender a informação necessária às empresas e seus envolvidos (stakeholders);
·         Capturar, armazenar proteger e garantir a integridade dos “ativos” de dados;
·         Melhorar continuamente a qualidade dos dados e das informações, incluindo:
o   Precisão dos dados(data accuracy)
o   Integridade de dados(data integrity)
o   Integração de dados(data integration)
o   A atualidade na captura dos dados e na sua apresentação(timeliness), que significa minimizar a chamada latência dos dados, ou seja a diferença entre o fato que permitiu a produção e captura do dado e a sua apresentação para análise ou consumo;
o   A relevância e a utilidade dos dados;
o   A clareza e a aceitação das definições de dados;
o   Garantia de  privacidade  e confidencialidade dos dados e a prevenção contra  o seu uso desautorizado ou inadequado;
o   Maximizar o uso efetivo e o valor dos ativos de dados e de informação;


Os princípios definidos pela DM são:
·         Os dados e as informações são considerados ativos “valorados” da empresa;
·         Gerenciar os dados e informações de forma cuidadosa, semelhantemente aos outros ativos organizacionais garantindo a adequada qualidade, segurança, integridade, proteção, disponibilidade, entendimento e uso efetivo ;
·         Compartilhar responsabilidade pela DM entre gestores de dados de negócios(business data steward) e profissionais de gerência de dados(especialistas, “custodians” dos ativos de dados);
·         A DM é uma função de negócios e um conjunto de disciplinas relacionadas;
·         A DM é também uma profissão emergente e em maturação dentro do campo da TI;



 O processo de DM é capturado em funções e atividades e está distribuído por dez(10) funções , ou áreas de conhecimento:
·         Governança de dados(GD): representa o exercício da autoridade e controle(planejamento, monitoração e aplicação(enforcement) de regras, procedimentos, políticas, etc  sobre os ativos de dados. A GD é uma abordagem de  planejamento de alto nível e o controle estabelecido sobre a gerência de dados. A área de GD é dividida em atividades e subatividades, representando a sua WBS:
o   Planejamento de Gerência de Dados
§  Entender as necessidades estratégicas de dados da empresa
§  Desenvolver e manter a estratégia de dados para a empresa
§  Definir os papéis e as organizações(estruturas corporativas) para tratar os dados e sua gestão
§  Identificar e nomear os Gestores de dados(Data stewards)
§  Formalizar  as unidades organizacionais para GD e Gestores de dados
§  Revisar e aprovar a arquitetura de dados da empresa
§  Planejar e apoiar(patrocinar) projetos e serviços no escopo de gerência de dados
§  Estimar o valor dos ativos de dados e seus custos associados
o   Controle da Gerência de Dados
§  Supervisionar as unidades organizacionais e pessoas(staff) definidas para as funções de Gerência de Dados
§  Coordenar as atividades de Governança de Dados
§  Gerenciar e resolver pendências relacionadas aos aspectos de dados
§  Monitorar e garantir as aderências às normas regulatórias de dados  
§  Monitorar e garantir as conformidades com relação a Políticas, Padrões e Arquiteturas de Dados
§  Supervisionar os projetos e serviços relacionados a Gerência de Dados
§  Comunicar e promover o valor dos ativos de dados da empresa

·         Gerência de Arquitetura de Dados: Define as necessidades de dados da empresa e projeta as estruturas mestres para atender essas necessidades. Inclui o desenvolvimento e manutenção da arquitetura corporativa de dados, dentro do contexto da arquitetura corporativa e suas conexões com as soluções implementadas via sistemas/aplicações e os projetos que implementam a arquitetura corporativa. A sua WBS é:
o   Entender as necessidades de informação da empresa. Aqui aparece uma variante com relação à outra já mencionada na função Gerência da Arquitetura de dados. O foco aqui é na necessidade de informações, ou seja algo mais elaborado e focado em negócios e derivado do anterior
o   Desenvolver e manter o modelo corporativo de dados(MCD)
o   Analisar e alinhar o MCD com outros modelos de negócios
o   Definir e manter uma arquitetura de Bancos de Dados
o   Definir e manter uma arquitetura de integração de dados
o   Definir e manter uma arquitetura de DW(Data Warehousing) e de BI(Business Intelligence)
o   Definir e manter uma taxonomia e padrões de nomes(namespaces) de dados para a empresa
o   Definir e manter uma arquitetura de Metadados

·         Desenvolvimento de dados: projetar, implementar e manter soluções que satisfaçam as necessidades de dados da empresa. Compreende as atividades focadas em dados dentro do ciclo de desenvolvimento do sistema, incluindo a modelagem de dados, análise de requisitos de dados e projeto, implantação e manutenção de bancos de dados. A sua WBS é :
o   Modelagem de dados, Análise e projeto de soluções
§  Analisar os requisitos de informação
§  Desenvolver e manter modelos conceituais de dados
§  Desenvolver e manter modelos lógicos de dados
§  Desenvolver e manter modelos físicos de dados
o   Projeto detalhado de dados
§  Projetar(desenhar) os Bancos de dados físicos
§  Projetar(desenhar) os produtos de informação necessários
§  Projetar(desenhar) os serviços de integração de dados
o   Gerência de qualidade dos modelos de dados e dos projetos derivados
§  Desenvolver padrões para modelagem de dados e projetos
§  Revisar(auditar) a qualidade dos modelos de dados e dos projetos de bancos de dados
§  Gerenciar versionamento e integração de modelos de dados
o   Implementação de dados
§  Implementar, desenvolver e testar alterações em bancos de dados
§  Criar e manter dados para ambientes de testes
§  Migrar e converter dados
§  Construir e testar produtos de informação
§  Construir e testar serviços de acesso a dados
§  Validar requisitos de informação
§  Preparar para a implementação (da parte) dos dados

·         Gerência de operações de dados: planejar, controlar a apoiar os ativos de dados ao longo do seu ciclo de vida, indo desde a criação e aquisição(obtenção) até o arquivamento final(archiving) e eliminação(purge). A WBS é:
o   Suporte a Bancos de dados
§  Implementar e controlar ambientes de Bancos de Dados
§  Obter dados originados de fontes externas
§  Planejar para Recuperação de dados(Recovery)
§  Realizar Backup e Recovery de Bancos de Dados
§  Estabelecer níveis de serviços relacionados à performance de Bancos de dados
§  Monitorar e ajustar aspectos de performance de Bancos de Dados
§  Planejar a retenção de dados
§  Arquivar, reter e eliminar dados
§  Suportar aspectos de Bancos de Dados especializados
o   Gerência de tecnologia de dados
§  Entender os requisitos tecnológicos de dados
§  Definir arquiteturas  tecnológicas  de dados, já mencionada anteriormente na função Gerência da Arquitetura de dados como “Definir e manter uma arquitetura de Bancos de Dados”
§  Avaliar tecnologias de dados
§  Instalar e administrar tecnologias de dados
§  Controlar e acompanhar aspectos de licenças de tecnologia de dados
§  Suportar o uso e as dúvidas(pendências) sobre tecnologia de dados

·         Gerência de Segurança de dados: planejar, desenvolver e executar as políticas de segurança e procedimentos a fim de prover a adequada autenticação, acesso e auditoria de dados e informações. A WBS é:
o   Entender as necessidades de segurança de dados e os requisitos regulatórios associados
o   Definir Política de segurança de dados
o   Definir Padrões de segurança de dados
o   Definir Procedimentos e controles de segurança de dados
o   Gerenciar usuários, passwords e membros de grupos de usuários
o   Gerenciar visões e permissões de acesso aos dados
o   Monitorar autenticação de usuários e comportamento de acesso
o   Classificar o grau de confidencialidade das informações
o   Auditar a segurança dos dados

·         Gerência de Dados Mestres e de Referência: planejar, implementar e controlar atividades para garantir consistência de dados  replicados em diferentes contextos, com relação a uma versão “Golden(única) , ou  também chamada de verdade universal, que represente o dado na forma consistente, íntegra e confiável. A WBS é:
o   Entender as necessidades de integração de dados Mestres e de Referência. Os dados Mestres são os dados fundamentais de uma empresa e envolve Clientes, Fornecedores, Colaboradores, Contas, Locais,etc. Os dados de Referência são dados relacionados com códigos, como Estado, Pais, status de um pedido,etc. Num Pedido, por exemplo que representa um dado do tipo Transacional(normalmente associado a uma data) você tem dados Mestres(clientes e produtos entregues, vendedor envolvido,etc), dados de Referência, como o status do pedido, cep padrão do fornecedor,etc e no conjunto formam os dados Transacionais do Pedido. Essa classificação de tipos de dados está mais detalhada adiante 
o   Identificar as fontes de dados Mestres e de Referência e seus responsáveis e envolvidos(contributors)
o   Definir e manter a arquitetura de integração de dados, já mencionada anteriormente na função Gerência da Arquitetura de dados como “Definir e manter uma arquitetura de integração de dados”
o   Implementar soluções de gerência de Dados Mestres e de Referência
o   Definir e manter regras de “match” para os dados replicados, ou seja padrões para que se possa identificar 2 ocorrências como sendo do mesmo objeto. Dois registros de cliente com nome Carlos Barbieri são do mesmo objeto(Carlos Barbieri)?
o   Definir os “Golden Records(conceito de fonte única, integra e confiável,  que procura garantir a verdade sobre os dados). Por exemplo, um único  cadastro lógico de clientes, formado por informações advindas de várias fontes físicas
o   Definir e manter Hierarquias e afiliações(conceitos de MDM). As hierarquias e afiliações complementam as informações de relacionamentos dos dados Mestres, mostrando, por exemplo, 2 registros mestres de Clientes, relacionados como Todo-Parte (um cliente é parte de um outro cliente, ou seja faz parte do mesmo grupo, ou é afiliada, ou seja tem um relacionamento com a outra empresa). Também há o relacionamento conhecido como “É um tipo de” . As duas classificações de dados são muito aplicadas no conceito de objetos(Todo-parte, ou composição e agregação) e (É um tipo de, definindo tipos e subtipos) , adotados em Modelagem de Classes e objetos.
o   Planejar e implementar integrações de novas fontes de dados
o   Replicar e distribuir Dados Mestres e de Referência
o   Gerenciar alterações de Dados Mestres e de Referência

·         Gerência de DW(Data Warehousing)  e BI(Business Intelligence): planejar, implementar e controlar processos para prover dados de suporte à decisão e apoio a colaboradores envolvidos em produção de relatórios, consultas e análises. A WBS é:
o   Entender as necessidades de informações analíticas(Business Intelligence)
o   Definir e manter a arquitetura de DW e de BI, já mencionada anteriormente na função Gerência da Arquitetura de dados como “Definir e manter uma arquitetura de DW(Data Warehousing) e de BI(Business Intelligence)”
o   Implementar os DW e DataMarts
o   Implementar as ferramentas de BI e de Interface para usuários
o   Processar os dados para o ambiente de BI
o   Monitorar e ajustar os processos de DW
o   Monitorar e ajustar as atividades e aspectos de performance de BI

·         Gerência de Conteúdo e Documento: planejar, implementar e controlar atividades para armazenar, proteger e acessar dados encontrados em arquivos eletrônicos e registros físicos(texto, gráficos, imagens, áudio e vídeo), ou seja o foco em dados não-estruturados. A WBS é:
o   Gerência de Documentos e de Registros
§  Planejar a gerência de Documentos e de Registros
§  Implementar Sistemas de gerência para Aquisição, Armazenamento, Acesso e controle de Documentos e Registros
§  Backup e Recuperação de Documentos e Registros
§  Retenção e eliminação de Documentos e Registros
§  Auditar Gerência de Documentos e Registros
o   Gerência de Conteúdo
§  Definir e manter taxonomia corporativa para documentos e conteúdo. Já mencionada anteriormente na função Gerência da Arquitetura de dados como “Definir e manter uma taxonomia e padrões de nomes(namespaces) de dados para a empresa”
§  Documentar /indexar  Metadados sobre informações de Conteúdo
§  Prover acesso e recuperação de Conteúdos
§  Estabelecer Governança sobre qualidade de Conteúdos

·         Gerência de Metadados: planejar ,implementar e controlar atividades que viabilizem um fácil acesso aos metadados integrados e de qualidade. A WBS é:
o   Entender os requisitos de Metadados
o   Definir a arquitetura de Metadados, já mencionada anteriormente na função Gerência da Arquitetura de dados como “Definir e manter uma arquitetura de Metadados”
o   Desenvolver e manter os padrões de Metadados
o   Implementar um ambiente gerenciado de Metadados
o   Criar e manter Metadados
o   Integrar Metadados
o   Gerenciar Repositórios de Metadados
o   Distribuir e entregar Metadados
o   Consulta, Relatórios e Análises sobre Metadados

·         Gerência de Qualidade de dados: planejar, implementar e controlar atividades que apliquem técnicas de gerência de qualidade de dados para medir, avaliar, melhorar e garantir a adequação dos dados ao seu uso pretendido. A WBS é:
o   Desenvolver e promover aspectos de conscientização sobre Qualidade de dados
o   Definir requisitos de Qualidade de dados
o   Estabelecer processos de “profiling”, analise e avaliação de Qualidade de dados
o   Definir métricas para Qualidade de dados
o   Definir Regras de negócios para Qualidade de dados
o   Testar e validar os requisitos de Qualidade de dados
o   Definir e avaliar níveis de serviços de Qualidade de dados
o   Medir e monitorar continuamente a Qualidade de dados
o   Gerenciar as pendências de Qualidade de dados
o   Corrigir os defeitos de Qualidade de dados
o   Projetar e implementar procedimentos operacionais de Gerência de Qualidade de dados
o   Monitorar os procedimentos operacionais e a performance da Gerência de Qualidade de dados    

Síntese: O framework apresentado pela DAMA, com seus 10 componentes formando o corpo de conhecimento sobre DM apresenta uma visão horizontal e bastante completa do domínio de dados nas empresas. Engloba, na realidade, todas as áreas que tangenciam o conceito de dados, sendo a referência mais completa dentro das existentes. Cada uma dessas  10 áreas contém um detalhamento completo no DMBOK, permitindo se tornar uma referência plural no assunto, com detalhes até subatividades. Vai muito além do conceito básico de GD, que é uma das 10 áreas e se estende por áreas colaterais, porém de extrema importância, muitas delas já com gerências estabelecidas há muito tempo nas empresas , como Segurança, DBA, BI, etc. Como o PMBOK, o DMBOK também deverá ser cuidadosamente analisado e adaptado para a realidade da empresa, tendo-se o cuidado de estabelecer uma proposição de GD que caiba nos recursos e se ajuste aos aspectos culturais e de negócios da empresa. Lembrem-se sempre que modelo é referência e não receita.

2 comentários:

  1. Olá,

    Gostei muito do que li até agora aqui sobre Governança de Dados. Eu estou fazendo meu trabalho de conclusão de curso e estou pensando em fazer um estudo voltado à uma ou algumas das funções ao "DAMA". Você acha que entre as opções de Framework esta seria uma boa escolha?

    Obrigada!

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    Respostas
    1. Sim. Entendo que seja um bom trabalho pois o assunto é ainda relativamente novo no Brasil e você terá a oportunidade de desenvolver algo ainda em aquecimento. Grato, volte sempre e conte comigo, se precisar. abs CB

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