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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