Governança de Dados-Maturidade em Gestão e Governança de Dados-Introdução-Parte-I

Veja figura abaixo. Ela foi apresentada por mim no último DMC-Latam-Data Management  Conference-Latin América, no Brasil, promovido pela Dama-BR,em agosto de 2012. A minha ideia foi tentar imaginar qual seria o grau com que os conceitos de Gestão/Governança de dados estão sendo praticados no Brasil. Adaptei um diagrama contendo os corpos de conhecimento do DMBOK- Dama e solicitei a alguns técnicos, altamente especializados em dados, que votassem apontando o número de bolinhas verdes(de 1 a 5) que eles imaginavam representar o estado daqueles processos. Tudo isso numa visão pessoal, desconectada de empresas em particular e somente se valendo do conhecimento sobre cada processo e a percepção intuitiva da sua possível aplicação. Claro que isso está longe de ser algo formal, científico, preciso ou rigoroso. Seria uma visão, digamos de ‘apaixonados por dados’, um exercício de “eu acho”, sem nenhum rigor científico, vindo porém de pessoas  altamente especializadas na área, como Fernanda Farinelli(Prodemge), Cláudio Lúcio(Core Synesis), Gustavo Leal(Localiza) e Marcelo Lamounier(MGInfo). Na visão de maturidade apresentada no DMC Latam/2012, a  escala usada, com cinco bolinhas verdes, podendo ter meia bolinha, é uma forma simplificada de se graduar a aplicação dos processos, com intensidade baixa (0  a 2) bolinhas, média(2,5 a 3,5) bolinhas e alta(4 a 5) bolinhas.

Cabe ressaltar que uma pesquisa, mais formal e estatisticamente consistente, foi posteriormente realizada, numa colaboração entre Dama-BR e Fumsoft(Dama-MG) e com uma importante participação de Fernanda Farinelli. Essa pesquisa, certamente jogará luzes mais reais sobre os conceitos de dados e sua gestão, levantados em empresas de variados segmentos, no Brasil todo. O resultado dessa pesquisa e uma interpretação feita por mim (colaboração de FFarinelli),  estão disponíveis aqui: http://www.fumsoft.org.br/qualidade/gestao-de-dados  .

O modelo DMBOK foi o escolhido pois, diferentemente de outras escolas, como visto aqui nesse espaço em posts anteriores, apresenta o mais amplo espectro do conceito de Gestão de dados, indo de Governança a segurança, de bancos de dados a dados não estruturados, perpassando assim, todos os temas atrelados a dados .

DAMA-DMBOK:

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 termos de disponibilidade, segurança e qualidade. O processo de DM é capturado em funções e atividades e está distribuído por dez(10) funções , ou áreas de conhecimento:

Ø  Governança de dados(GD):

Ø  Gerência de Arquitetura de Dados:

Ø  Desenvolvimento de dados:

Ø  Gerência de operações de dados:

Ø  Gerência de Segurança de dados:

Ø  Gerência de Dados Mestres e de Referência:

Ø  Gerência de DW(Data Warehousing)  e BI(Business Intelligence):

Ø  Gerência de Conteúdo e Documento

Ø  Gerência de Metadados:

Ø  Gerência de Qualidade de dados:

DMM-Data Maturity Model:

Os conceitos de maturidade em dados deverão evoluir, cada vez mais, a partir de agora. No post passado, falei sobre o DMM-Data Maturity Model, que deverá chegar oficialmente em 2014, pilotado pelo CMMI Institute, a nova “ casa” dos modelos consagrados de maturidade de processos, serviços, aquisição, pessoas,etc. Com a chegada do DMM, cuja síntese está publicada no post anterior e traduzida abaixo, os aspectos de maturidade finalmente chegarão aos dados. Com pouquíssima informação disponível na rede e ainda em estado de “draft” o DMM mudará, na minha opinião, o domínio dos dados e a sua relação com aspectos de gestão e qualidade. Com 4 grandes categorias (Estratégia de Gestão de dado, Plataformas e Arquiteturas de DM, Operações e Qualidade), 11 componentes e 37 áreas de processo, o modelo trará, ao mundo dos dados, os mesmos conceitos já amplamente praticados em outros domínios(processos, serviços, pessoas, etc), através de modelos consagrados como CMMI, ISO,MPS.BR,etc.    

Os elementos presentes no DMM estão em plena sintonia com o modelo da DAMA, porém com uma visão mais ampla e  sempre centrados no conceito de que, um modelo é algo sugerido e não uma fórmula definida de implementação. Como filho mais novo derivado da família CMMI, o DMM trará também processos de apoio não observados na proposição DAMA, mas fundamentais na implementação de processos de maturidade. São: MA(Measurement and Analysis-Medições e Análise, MED-no MPS.BR), CM(Configuration Management-Gerência de Configuração, GCO no MPS.BR),REQM(Requirement Management-Gêrencia de Requisitos, GRE no MPS.BR) e RSKM(Risk Management-Gerência de Riscos, GRI, no MPS.BR). Com isso o DMM se aproxima do CMMI e do MPS.BR, numa conjugação perfeita de maturidade e qualidade que deverá mudar o eixo dos modelos de qualidade, agora chegando aos ativos informacionais da empresa.

Os componentes do DMM, definidos dentro de cada categoria abrangerão a seguinte estrutura, conforme o único documento disponível na internet, e referenciado no post anterior: Data Management Maturity Model-(DMM)-Model Update- Rawdon Young-Novembro, 2012, acessado em 01/02/2013, no endereço:  www.dtic.mil

A estrutura do DMM é :

ESTRATÉGIA:

1)Objetivos (goals) da Gestão de Dados

Objetivos  mais detalhados(objectives) da Gestão de Dados

Prioridades da Gestão de dados

Escopo do programa de Gestão de Dados

2)Cultura Organizacional

Alinhamento

Estratégia de comunicação

3)Modelo de Governança

Estrutura da Governança

Modelo da Organização

Supervisão(Oversight)

Implementação e Gerência da Governança

Requisitos de capital humano

Medidas /Medições

4)Suporte financeiro para GD

Custo de propriedade total do Ciclo de Vida

Casos de negócios(Business case)

Modelo de Suporte(Funding model)

5)Ciclo de vida dos Requisitos de dados

Definição dos Requisitos de Dados

Impacto Operacional

Gerência do Ciclo de vida  dos Dados

OPERAÇÕES:

1)Padrões e Procedimentos

Áreas

Promulgação

Processos de Negócios e Fluxos de Dados

Ciclo de vida das dependências de Dados

Ontologia e Semântica de negócios

Gerência da alteração de Dados

2)Fonte de Dados

Requisitos de Fontes de Dados

Processos de Aquisição e fornecimento de Dados

ARQUITETURA E PLATAFORMA

1)Framework Arquitetural

Padrões arquiteturais

Estratégias arquiteturais

2)Plataforma e Integração

Plataformas em Gestão de Dados

Integração de aplicações

Gerência de Release(liberação)

Dados históricos

QUALIDADE DE DADOS

1)Framework de Qualidade de dados

Desenvolvimento de estratégias para Qualidade de Dados

Medição e Análise de Qualidade de Dados

2)Garantia da Qualidade de dados

Profiling de Dados

Avaliação de Qualidade de Dados

Qualidade de Dados para integração

Limpeza de Dados

Nos próximos posts continuaremos a análise detalhada e comparativa entre as proposições de maturidade de dados.