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segunda-feira, 2 de novembro de 2015

O estado atual da Governança e Gestão de dados nos EUA-02

Eventos: MDM and Data Governance Summit, ocorrido entre 04-06 de Outubro de 2015, em Nova York e  no seminário da IAIDQ-International Association for Information and Data Quality, ocorrido em Baltimore, entre 12 e 14 de Outubro de 2015.

Baseado na participação dos eventos acima, comento,  na forma de pequenas notas(drops), o estágio percebido dos conceitos de Governança de Dados, gestão de dados, MDM,etc. Serão aproximadamente 9 posts semanais...Enjoy...


#02-Nova CID-10. O dia 30 de Setembro agora, foi uma espécie de mini-bug do milênio nos EUA, notadamente para a área de sistemas de saúde. No dia 01/10/15 passou a vigorar a CID-10, código internacional de doenças, versão 10. Isso significa que os códigos de doenças registrados/anotados em todos os atendimentos médicos do sistema de lá (leia-se ObamaCare), deverão apontar com correção o código (da doença/incidente/acidente) a que se refere aquele atendimento. Caso contrário, as seguradoras, que pagam as operadoras de saúde, poderão recusar o pagamento. E por que isso tudo? Simples. O código de doença é um dos exemplos clássicos de Dados de Referência, que juntamente com os Dados Mestres(pacientes, prestadores, hospitais, etc) e dados transacionais(consultas, internações, exames) formam o “core” do conceito de MDM(Master data Management), num ambiente de Health Care(Saúde). Desnecessário dizer que as empresas que estão com os dados melhor governados, foram as que melhor e mais rapidamente se prepararam para essa mudança. As outras deverão enfrentar cancelamentos de pagamentos por códigos inexistentes ou desatualizados. O CID-9 lançado em 1970,  continha 14.000 códigos para diagnósticos e quase 4.000 para procedimentos. O CID-10, lançado agora,  tem 68.000 para diagnóstico e 72.000 para procedimentos, aumentando em muito o espaço do conhecimento. Em tempo, o CID-10 é tão detalhado que agora num atendimento de fratura de fêmur, por exemplo, além da definição óbvia de em qual perna aconteceu, também o terço do osso, onde se deu a fratura, será caracterizado por um código diferente. E se você foi mordido por uma baleia, acredite,   o código é (W56.21XA). Também se você estiver envolvido num acidente com espaçonave de qualquer tipo, o código será (V95.40XA). E caso você seja atacado por um peru(turkey), o código será W61.42XD. Governe os seus dados....

#03-Glossário de negócios: Cresce gradativamente a discussão sobre a necessidade das empresas de terem um glossário de negócios. Nada a ver com os  antigos dicionários de dados encontrados em ferramentas como SGBD, Modeladores de dados,etc. Esses mecanismos antigos, encontrados nos SGBD, normalmente estão no plano físico, registrando os dados já na fase de “inquilinos”  de tabelas relacionais, ou quando muito, de alguns modelos em certo grau de abstração, como lógicos e conceituais (minoria). Aqui estamos tratando de registro das  informações, na forma de glossário, de tal sorte que permita uma profunda visão, entendimento e definição das áreas de negócios sobre aquele ativo específico. Por exemplo, a definição de Cliente, no contexto de uma multinacional certamente passa por várias visões que deverão ser consolidadas nesse ambiente de Glossário de negócios. O modelo DMM-Data Management Maturity Model trouxe na sua versão  de 2014-08, uma PA(Área de Processo) totalmente dedicada  a esse conceito(Business Glossary, dentro da Categoria Data Governance). A criação de um glossário de negócios tem ligações com a Gerência de Conhecimentos, na medida em que estabelece, de forma organizacional, uma definição central  daquele conceito, permitindo a sua difusão e uso de forma coerente e consistente por todas as áreas. Em algumas áreas de domínios, como Seguros, esses termos são melhor controlados. Em outras áreas, como Saúde, há uma chance de definições extremamente variadas, dependendo dos agentes participantes, como médicos, hospitais, auxiliares, etc. Veja post anterior sobre a CID-10.  Com a introdução dos complexos procedimentos do chamado ObamaCare(Ato que regulamenta os serviços de atendimento de saúde nos USA), esse ponto tem sido muito discutido. Uma abordagem para a definição de um glossário de negócios, passa por alguns pontos básicos: Primeiramente há que se conhecer os dados da empresa, ou daquele domínio em estudo, foco do projeto. Conhecer significa saber quem são os principais usuários(potenciais owners), entender a sua sensibilidade, criticidade e o significado daqueles dados. Identificar  os papéis que já estão envolvidos com o conceito, fazendo uma espécie de “stewardship” velada. Os modelos de dados(caso haja) são as primeiras fontes, juntamente com outros registros e documentos de sistemas existentes. O segundo ponto é observar as oportunidades que possam alavancar esse projeto de construção do Glossário. Apoio  da alta gestão e retorno previsto  são palavras chaves aqui. Lembre-se que os metadados são uma espécie de patinho feio da Gestão de dados.  Dessa forma, aspectos regulatórios de dados são sempre bons argumentos para se entendê-los com profundidade e criar vetores para a sua criação. Problemas organizacionais causados por “bad data” são também convidativos. Em terceiro, é fundamental ter boa comunicação acerca desse projeto. Aliás, todos os projetos, dentro de um programa de Gestão/Governança de dados, tem na comunicação,  aspectos fundamentais. Divulgue, publique, faça barulho. O Glossário de dados de negócios deve ser algo aberto, consumido e que traga retorno para a empresa. Em quarto lugar, comece o projeto, tenha um processo, mesmo que não um ferramental completo. No final do texto, falamos sobre ferramentas. E por último, faça medição do seu uso. O Glossário deverá se mostrar útil e consumido. Meça os acessos, por categoria, tipos de inconsistências, buscas, acertos, etc. A medição do seu uso, representa o acompanhamento vital da sua viabilidade. Ferramental. Bem, há várias ofertas de ferramentas sofisticadas no mercado. Normalmente são caras e algumas complexas. Não se impressione. A apresentação do Centro Médico Langone, da Universidade de Nova Yorque, neste último evento, de que participei, mostrou claramente o tamanho do desafio. Dados mestres e de referências, inconsistentes entre sistemas clínicos, organizacionais, de credenciamento e de pesquisa deram o tom do “porquê” do seu projeto. Os dados nesses domínios, segundo a apresentação, tem forte entropia, com cada sistema tendo a sua visão particular dos dados. A sugestão é começar devagar e com simplicidade. Planilhas(dependentes de volumes de termos, podem ser usadas), Ferramentas free para Repositório  ou ferramentas de “issue”, como RedMine, por exemplo, podem ser uma solução barata pra se começar. O fundamental é começar pelos dados “core” da empresa, aqueles mais sensíveis e susceptíveis a aspectos de “compliance e regulações”. Ferramentas mais caras e poderosas, como Colibra e ASG-Rochade, por exemplo deverão ficar para depois de uma percepção firmada, de que o assunto ganhou pauta e há perspectiva de ganho  palpável para o uso  dos dados pelas áreas de  negócios.  O mais importante é sentir a utilidade deste tipo de controle e convencer a alta gestão do seu retorno, sempre começando pela pergunta fundamental, um dos 5 W: Why? 

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