As quatro categorias do DMM abrangem 11 componentes(5 da Estratégia,
2 de Operações, 2 de Plataforma e Arquitetura e 2 de Qualidade) e 37 Áreas de Processos (17
da Estratégia, 8 de Operações, 6 de Plataforma e Arquitetura e 6 de Qualidade
de dados) . Essas 37 áreas de processo serão enumeradas (x), na medida em que
falarmos sobre cada uma. Vamos dar um “zoom” em cada uma delas, começando pela
Estratégia de Dados. Veja a figura DMM-03, a seguir:
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| Figura DMM-03 |
Estratégia de Gestão
de Dados:
A Estratégia está relacionada
com as ações pilares da GD(Data management-GD-Gestão de Dados), ou seja:
objetivos, cultura organizacional, modelos de governança, apoio financeiro e
entendimento do ciclo de vida dos dados. A essência da Estratégia está nas ações
que darão embasamento para uma implementação correta e sustentável da GD na
empresa. Primeiro pensamos nos OBJETIVOS da empresa para justificar um plano tão
ousado e complexo, que é controlar dados na empresa. Entender bem e explicitar o porquê de se partir para GD é o primeiro
grande desafio . Em outras palavras, os objetivos de gestão de dados(1).
Isso envolve também avaliar as áreas
críticas e definir prioridades(2) e escopo(3),
visto que os dados são onipresentes na empresa e nunca se conseguirá
controlá-los em todas as suas fronteiras. Além disso, há aspectos fundamentais de
CULTURA ORGANIZACIONAL que deverão ser quebrados. O sentido de
“proprietarismo” de dados é um deles. O de replicação “impune” dos dados é outro. O de desvio de padronizações é outro.
Assim haverá outros vícios culturais desenvolvidos ao longo de anos. Isso,
obviamente, implica na busca por um alinhamento(4) entre as áreas
envolvidas no trabalho, começando, por exemplo, por uma Gerência executiva e
passando por Comitês( executivos e/ou de GD) até chegar nos gestores locais de
dados, focais responsáveis pela condução dos procedimentos de dados nas áreas
de negócios. Um dos fatores críticos no alinhamento e no sucesso de qualquer
programa, principalmente deste que mexe com elementos fundamentais como os
dados é a comunicação(5). Pronto. Chegamos em outro ponto
importante da estratégia: a comunicação. Resolvidos ou desenvolvidos as
primeiras ideias sobre objetivos e cultura organizacional, parte-se para
pensar, compartilhar, discutir e consensar os MODELOS DE GOVERNANÇA a serem aplicados na abordagem daquela
empresa. Esse é o desafio de se dar a primeira forma organizacional àqueles que
serão os responsáveis por materializar como a governança de dados vai ser
conduzida na empresa . Primeiro na estrutura de GD(6) ou seja a concepção interna da própria área de GD, com
seus papéis e responsabilidades, contando com camadas mais estratégicas como o Comitê/Conselho
executivo e de GD, áreas táticas como CDO/DMO ou áreas mais operacionais como
gestores de dados. Isso tudo alinhado com os “custodiadores”(DBA´s,DA´s,etc),
que são os papéis já existentes na esfera de dados, normalmente localizados dentro
da TI. A seguir vem a forma de se dar
oficialidade a esta estrutura, pensando no seu encaixe e nas fronteiras com as áreas existentes da
empresa, através de um modelo organizacional(7) oficial, com responsabilidades e “accountability”
para todos os envolvidos nessa gestão. Lembre-se que os dados perpassam áreas funcionais e hierarquias na
empresa. Isso posto, chega-se ao mecanismo de supervisão(8), ou
seja a forma pela qual isso tudo será observado, medido, analisado e mantido ou
modificado. Seria uma espécie de Gerência de portfólio das ações de GD que
estão sendo desenvolvidas, analisando-se o desempenho da GD como processo que
flui pela empresa. Todas essas atividades de GD a serem executadas deverão ser preparadas
e planejadas, com recursos alocados,papéis,etc. Para isso temos que ter um
plano de implementação de GD(9), que definirá como vou fazer tudo
isso funcionar e envolve como preparar para o funcionamento da GD, das ações de
supervisão, da comunicação, etc. Isso, por sua vez, pede uma análise dos recursos humanos
necessários, ou requisitos do capital humano(10) para se tocar a GD. Por fim, dentro ainda do
componente Modelo de Governança, há o processo de Medições(11). Esse
é o mesmo conceito emprestado do CMMI(MA) ou do MPS.BR(MED).Há que se ter
medições para fazer esse acompanhamento das atividades e dos resultados de GD,
pois não se gerencia o que não se mede. Terminadas essas visões de processos ,
digamos preparatórias, devemos pensar nele, o motivo de tudo isso, o gerador
desses posicionamentos. Sua excelência: “O DADO”. Dentro da categoria Estratégia há um componente chamado
CICLO de VIDA dos dados. É aqui que
vamos ter que entender o dado como um elemento gerenciável dentro da empresa. Aqui começamos a materializar aquela máxima
de que os dados são ativos da empresa. O conceito de ciclo de vida de dados é
muito próximo do nosso conceito de ciclo de vida. Se você pensar em você, com
os seus dados, ao longo da sua vida, você entenderá o que é o ciclo de vida. Pense
nisso: Quando você nasceu, os seus dados
fizeram parte do sistema de informações da Maternidade onde sua mãe deu à luz.
Apareceram sob a forma de fichas, registros de internação em papel, etc. Os resultados desse , digamos , processo, foram a etiqueta
que você teve pregada no berçário e o papel que declarava o seu nascimento,
entregue aos seus pais quando saíram. Com esse papel, o seu pai foi ao Cartório
de registro, entrando num outro “processo de negócio”, por assim dizer. Fez o
registro com esses dados (que agora viraram input). Os dados foram
transformados em outros registros e teve como saída(output) a sua certidão de
nascimento lavrada. Ela serviu de entrada no sistema do grupo escolar, que
gerou alguns registros internos e como saída originou-se o seu boletim de
aprovação e seu certificado. Dessa forma
os seus dados foram sendo tratados por diferentes processos ao longo da sua
vida. Até que um dia, como acontecerá
com todos nós, o ciclo se fechará. Alguém fará o registro de seu óbito(uau..),
tendo como entrada um atestado emitido por um outro processo de negócio(do
hospital onde você esteve internado) e
terminará o ciclo de vida de seus dados. Ainda haveria outros processos
subsequentes, relativos a espólio, herança,etc, por onde os seus dados
trafegariam, mas paramos por aqui. Entendeu o que é um ciclo de vida de dados?.
Pois é...No DMM, dentro da categoria Estratégia e dentro do componente CICLO DE VIDA, há alguns processos. O
primeiro deles é o chamado Definição de Requisitos de dados(12).
No fundo esse processo identifica as áreas de negócios da empresa(todas ou
aquelas sob o foco prioritário da GD), os processos de negócios dentro delas e
os dados que são usados em cada um. Há uma forma de se registrar isso, via
modelos de dados, que podem ser canônicos(aqueles com alto grau de
independência de como os dados serão usados, envolvendo
entidades,relacionamentos e atributos fundamentais), lógicos(entidades,
relacionamentos e atributos numa visão menos computacional), físicos(maiores
detalhes sobre a sua forma de implementação, numa visão mais computacional). Outro
elemento sugerido nesse processo é o registro disso tudo num Repositório, num
casamento com outro processo que foca nos metadados, como o Ontologia
e semântica de negócios(22), falado mais adiante.
Um outro processo, vizinho deste, chamado Gerência
do ciclo de vida dos dados(14) detalha
o “como” cada processo usa/altera/consome os dados, numa espécie de “zoom” do
anterior,agora com ênfase nos processos, enquanto o anterior tinha olhos mais
voltados para os dados. Aqui o olhar é
sobre os Processos de negócios e como os dados são tratados dentro deles: São analisados
de vários pontos de vistas: de quem consome, de quem os produz, envolve também
a identificação de dados que são usados e consumidos por “vários” processos de
negócios, os chamados Dados Mestres. Aqui há a necessidade de se começar a conhecer
e manter oficialmente o ciclo de vida dos dados, a partir do conhecimento dos
processos de negócios. A essência da visão desse processo é o ciclo vida,
obtido via a análise de vários processos. Lembre-se que o ciclo de vida de um
dado perpassa vários processos de negócios. Associado a esses dois processos
anteriores, ainda dentro do componente CICLO DE VIDA, há um terceiro processo
chamado Impacto Operacional(13) . Esse processo, batizado com um
nome, que a princípio soa pouco adequado, tem como objetivo dar um foco mais
operacional às atividades de DM. Enquanto os dois anteriormente versavam sobre
a visão dos dados numa perspectiva mais de ciclo de vida, este foca em como os dados serão planejados com relação
às atividades operacionais de GD, documentando e validando workflows,
garantindo SLA(acordo de nível de serviços das atividades de dados) e
garantindo que os requisitos de dados(12) demandados anteriormente serão
alcançados ou materializados . Cogitam também dos aspectos de transição para o
ambiente de produção e de aceitação dos
processos e das plataformas implementadas. No fundo é uma visão, digamos mais
CPD, operacional, numa espécie de preparação para a categoria seguinte de
OPERAÇÕES de DADOS . Para fechar a categoria Estratégia de DM, há o último
componente, denominado APOIO FINANCEIRO, ou Funding. Ela contempla as
ferramentas e estratégias de convencimento, ou seja, tem como objetivo provar
que tudo isso tem valor de negócios e será dedicado à alta gerencia e camada
decisória da empresa. Esse componente tem 3 áreas de processos(PA), ou
processos. O primeiro é TCO(15), ou custo total de
propriedade. O outro é Business Case(16) e o último
é Modelo
de funding(17). Os dois primeiros têm como objetivo provar,
convencer e demonstrar que os
investimentos(terceiro) a serem
aplicados terá retorno. Embora seja a visão menos técnica do modelo DMM, é uma
das mais importantes pois define a viabilização de um projeto extremamente
sensível na importância e no investimento.
Observe a figura DMM-04. Ela mostra um diagrama de bolhas
enfatizando os vetores de relacionamentos entre as quatro categorias do DMM.
Veja que da bolha Estratégia de GD
saem as diretivas para as outras categorias do DMM. As políticas, objetivos e
direções são enviadas para a Plataforma
e Arquitetura e para a categoria Operações
de GD. Para a categoria de Qualidade
de dados, saem nas necessidades de qualidade e aspectos de Governança. Na
seta de baixo, aparecem os Processos considerados de Apoio (Requisitos, Riscos,
Configuração e Medições) .
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| Figura DMM-04 |
