1 ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas

ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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ANÁLISE DA PESQUISA:
O perfil das empresas brasileiras em
gestão e governança de dados
Carlos Barbieri
Com colaboração de Fernanda Farinelli
Belo Horizonte
Janeiro de 2013
Versão 02
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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FICHA TÉCNICA
Autor
Carlos Barbieri
Colaboração
Fernanda Farinelli (PRODEMGE)
Equipe técnica
Isabella Fonseca (FUMSOFT)
Claudio Filardi (FUMSOFT)
Evilene Santos (FUMSOFT)
Editoração
Pedro Ivo Brandão (FUMSOFT)
Renata Ferreira (FUMSOFT)
Projeto gráfico
Gracielle Santos (FUMSOFT)
FUMSOFT
Presidência
Thiago Turchetti Maia
Vice-presidência
Leonardo Fares Menhem
Barbieri, Carlos.
Análise da pesquisa: o perfil das empresas brasileiras em gestão e
governança de dados. Fumsoft - Belo Horizonte, 2013.
As informações contidas neste trabalho podem ser reproduzidas desde que citada a fonte.
Outras informações podem ser obtidas pelo e-mail [email protected]
Fumsoft
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www.fumsoft.org.br
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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SUMÁRIO
1.
INTRODUÇÃO ..................................................................................................................... 5
2.
GESTÃO DE DADOS ............................................................................................................ 6
3.
ANÁLISE DOS RESULTADOS ............................................................................................... 8
3.1.
Características das empresas respondentes .................................................................. 8
3.1.1.
Perfil das empresas ...................................................................................................... 8
3.1.2.
Número de empregados .............................................................................................. 9
3.1.3.
Natureza das empresas................................................................................................ 9
3.1.4.
Localização Geográfica............................................................................................... 10
3.1.5.
Análise preliminar da amostra ................................................................................... 11
3.2.
Governança de dados ................................................................................................... 12
3.2.1.
Planejamento de Gestão de Dados ........................................................................... 12
3.2.2.
Controle da Gestão de Dados .................................................................................... 18
3.3.
Gestão da arquitetura de dados................................................................................... 21
3.4.
Desenvolvimento de dados .......................................................................................... 25
3.5.
Gestão de operações de dados .................................................................................... 29
3.6.
Gestão de segurança de dados ..................................................................................... 33
3.7.
Gestão de dados mestre e de referência ..................................................................... 36
3.8.
Gestão de Data Warehousing e Business Intelligence ................................................ 38
3.9.
Gestão de documentos e conteúdo ............................................................................. 40
3.10. Gestão de metadados ................................................................................................... 43
3.11. Gestão da qualidade de dados ..................................................................................... 45
3.12. Ferramentas de apoio a Gestão de Dados ................................................................... 47
4.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ....................................................................................... 50
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1. INTRODUÇÃO
Neste estudo, é realizada uma análise da pesquisa realizada pela Dama-BR e Fumsoft, com o
objetivo de mapear o posicionamento das empresas com relação à Gestão e Governança de
Dados. A pesquisa foi realizada durante os meses de outubro e novembro de 2012, período
em que foi disponibilizado um questionário on-line. Este foi preenchido por empresas
convidadas pelas instituições realizadoras, sem nenhuma limitação prévia de tamanho, ramo
de atividade, faturamento ou número de colaboradores. A ideia foi buscar a primeira
impressão da Governança de Dados no Brasil, visto que tais dados nunca haviam sido
levantados no país em uma pesquisa quantitativa como esta. Foram obtidas 76 respostas
completas e seus resultados, na forma de tabelas e gráficos, estão disponibilizados nos sites
da Dama-BR e Fumsoft.
Como o conceito de Gestão e Governança de dados é ainda relativamente novo e os dados
da pesquisa não são estatisticamente maduros, ressalta-se que as considerações aqui
apresentadas são uma percepção pessoal do autor, sem qualquer intenção de desenvolver
teses e estabelecer parâmetros definitivos sobre a forma com que as empresas praticam a
Gestão e Governança de Dados no Brasil. A ideia é estabelecer alguns pontos iniciais de
discussão, que possam ser aprofundados em estudos subsequentes e sirvam também para
que a área acadêmica e a indústria da consultoria balizem suas ações neste campo.
Alguns processos do Data Management Book of Knowledge (DMBOK – Corpo de
conhecimento da Dama sobre Governança de Dados) foram analisados de maneira geral,
pelas respostas, sem se ater aos detalhes de suas atividades. Outros foram analisados com
maior foco, considerando as respostas dadas para cada uma de suas atividades. Para facilitar
o entendimento da interpretação dos dados, serão apresentados no próximo tópico os
conceitos sintetizados pertinentes àquele corpo de conhecimento do DMBOK antes dos
resultados coletados e discutidos. Para aqueles que têm interesse em conhecer um pouco
mais a fundo estes conceitos e outras premissas do DMBOK, que nortearam a pesquisa e
esta análise, a Fumsoft disponibiliza em sua página eletrônica uma visão sintética e
comentada do documento, também elaborada pelo autor. Este artigo pode ser acessado em:
http://www.fumsoft.org.br/comunica/arquivos/uma_visao_sintetica_e_comentada_do_dm
bok_fumsoft_carlos_barbieri.pdf
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2. GESTÃO DE DADOS
A Gestão de Dados (no inglês, Data Management ou DM), conforme o DMBOK (2009), visa
controlar e alavancar eficazmente o uso dos ativos dados e sua missão e objetivos são
atender e exceder às necessidades de informação de todos os envolvidos (stakeholders) da
empresa em termos de disponibilidade, segurança e qualidade. É uma responsabilidade
tanto da tecnologia da informação de uma empresa quanto de seus clientes internos e
externos e envolve desde a alta direção, que utiliza dados na geração de informações
estratégicas, até profissionais de nível operacional, que muitas vezes são responsáveis pela
coleta e produção dos dados.
O DMBOK (2009) estrutura o processo de DM por meio de funções e atividades e está
distribuído por dez áreas de conhecimento, conforme apresentado na Figura 1:
Figura 1 - Áreas de conhecimento na Gestão de Dados
 Governança de dados
 Gerência da Arquitetura de dados
 Desenvolvimento de dados
 Gestão de operações de bancos de dados
 Gestão de Segurança de dados
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 Gestão de Dados mestres e de Referência
 Gestão de Data Warehousing e BI
 Gestão de Documentos e conteúdo
 Gestão de Metadados
 Gestão de Qualidade de dados
A pesquisa foi elaborada tomando como base as 10 áreas de conhecimento do processo de
DM propostos pelo DMBOK, com alguns desdobramentos entre os processos ou corpos de
conhecimentos. A exceção foi a parte relativa à Segurança de Dados, onde as proposições do
COBIT foram consideradas. Também foram feitas considerações sobre o Framework
Zachman e arquitetura TOGAF no capítulo relativo à Arquitetura de Dados.
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3. ANÁLISE DOS RESULTADOS
3.1. Características das empresas respondentes
3.1.1. Perfil das empresas
Das empresas respondentes, conforme apresentado no Gráfico 1, 38,5% são de grande
porte, com faturamento bruto anual maior que R$300 milhões; 33,3% são microempresas,
com faturamento menor ou igual a R$2,4 milhões; 10,3% são pequenas empresas, com
faturamento entre R$2,4 e R$16 milhões; 6,4% são empresas médias com faturamento entre
R$16 milhões e R$90 milhões e outros 6,4% não se enquadram em nenhum dos perfis
mencionados.
Gráfico 1 – Porte das empresas participantes
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3.1.2. Número de empregados
Segundo o Gráfico 2, observa-se que as empresas da esfera de comércio e serviços com mais
de 100 colaboradores representam 38,5% das participantes, enquanto 19,2% são
microempresas da mesma área, com até nove empregados; 15,4% são empresas da área de
indústria, com mais de 500 colaboradores; 9% das empresas são de porte pequeno, da área
de comércio e serviços, com quadro entre 10 e 49 colaboradores; 7,7% são microempresas,
da área da indústria com até 19 empregados; 5,1% das empresas são de porte médio, do
segmento da indústria, com quadro entre 100 e 499 empregados; 3,8% são de empresas de
médio porte do segmento do comércio e indústria, com quadro entre 50 e 99 colaboradores
e 1,3% são de empresas pequenas, do segmento indústria, com quadro entre 20 e 99
colaboradores.
Gráfico 2 – Tamanho das empresas participantes quanto ao número de empregados
3.1.3. Natureza das empresas
Ao verificar as empresas participantes quanto a forma jurídica (Gráfico 3) observa-se que as
empresas privadas representam 71,8% das respondentes; as públicas, 15,4% e as de
natureza mista são 12,8%.
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Gráfico 3 – Natureza Jurídica das empresas participantes
3.1.4. Localização Geográfica
Conforme apresentado no Gráfico 4, percebe-se a participação de empresas distribuídas em
nove estados do Brasil (considerando como referência a sede), sendo 42,3% de Minas
Gerais, 23,1% de São Paulo, 14,1% do Rio de Janeiro, 14,1% do Distrito Federal e Rio Grande
do Sul, Santa Catarina, Paraná, Bahia e Alagoas com 1,3% cada.
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Gráfico 4 – Localização geográfica das empresas participantes
3.1.5. Análise preliminar da amostra
Como a pesquisa é inédita e seu objetivo era obter a primeira fotografia da situação da
Gestão de Dados no Brasil, não houve preocupação com a escolha técnica da amostra, do
ponto de vista estatístico. Dessa forma, a amostra apresenta uma variedade de empresas de
atributos diferentes (porte, número de colaboradores, natureza), fator que precisa ser
considerado quando das análises dos resultados, pois os conceitos de Gestão de Dados ainda
são novos e a probabilidade é que se encontre maior maturidade (ou seja, as melhores
práticas DMBOK aplicadas) em empresas com maior estrutura organizacional. Cabe ressaltar
que quase 43% das empresas respondentes são classificadas como micro e pequenas
empresas.
Além disso, empresas com áreas de atuação diferentes também podem ter comportamento
diferente com relação aos dados. Por exemplo, empresas do ramo financeiro, sujeitas a
maior regulamentação ou empresas que processam dados com objetivos diretos de negócios
também tendem a ter uma percepção diferente da importância dos dados nos seus
resultados. Por outro lado, empresas que prestam serviços de desenvolvimento de software
estão nesse momento, com os olhos mais voltados para a qualidade de seus processos do
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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que dos seus dados. Isso, obviamente, não é uma constatação científica, mas é uma
percepção colhida nas quase 80 empresas onde a Fumsoft desenvolveu projetos de melhoria
de qualidade de processos.
Embora a pesquisa tenha capturado números transformados em percentuais, não é razoável
a suposição de que a amostragem realizada represente estatisticamente as empresas do
mercado brasileiro e a sua forma de tratamento de dados. De qualquer forma, a pesquisa se
revela muito valiosa por oferecer essa primeira imagem sobre gestão de dados e deve servir
para que abordagens mais focadas e análises mais apuradas sejam realizadas no futuro,
visando uma fotografia cada vez mais real e segmentada.
3.2. Governança de dados
A Governança de Dados (GD) representa o exercício da autoridade e controle (planejamento,
monitoração e aplicação ou “enforcement” de regras), procedimentos, políticas, etc.; sobre
os ativos de dados. A GD é uma abordagem de planejamento e controle de alto nível,
estabelecida sobre a gerência de dados em diversos ângulos. No conceito da DAMA, a
Governança de Dados é um dos corpos de conhecimento dentro do domínio maior de
Gestão de Dados. Seria aquele elemento central do qual irradiam as políticas, processos e
controles definidos sobre os ativos de dados, válidos e aplicados em todos os outros
processos. Para alguns autores essa diferença inexiste, podendo às vezes os conceitos serem
entendidos como sinônimos (Gestão e Governança).
Segundo o DMBOK (2009), a área de GD é dividida em atividades e subatividades,
representando a sua estrutura, em duas áreas: Planejamento da Gestão/Gerência de Dados
e Controle da Gestão/Gerência de Dados. A seguir, apresenta-se uma relação das
subatividades pertinentes a cada uma das atividades da GD seguida da análise dos
resultados de cada uma das perguntas relativas a essas atividades.
3.2.1. Planejamento de Gestão de Dados
As subatividades propostas pelo DMBOK (2009) para a atividade de planejamento de gestão
de dados são:
Entender as necessidades estratégicas de dados da empresa.
Desenvolver e manter a estratégia de dados para a empresa.
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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 Gráfico 5 abaixo, apresenta a situação das empresas participantes em relação à atividade
de planejamento de gestão de dados e suas subatividades.
0%
Entendimento estratégico das
necessidades de dados da
organização
Desenvolve e mantém uma
estratégia de dados
Estabelece os papéis e as
estruturas para a gestão de
dados
Identifica e designa gestores de
dados (data stewards)
Desenvolve e aprova políticas,
padrões e procedimentos de
dados
Revê e aprova a arquitetura de
dados
Planeja e patrocina projetos e
serviços de gestão de dados
Estima valores de ativos de
dados e custos associados
20%
10%
40%
29%
40%
13%
8%
37%
3%
A atividade é realizada
40%
14%
9%
35%
3%
4%
12%
6%
38%
17%
18%
Não Sei
40%
23%
17%
55%
0%
6%
5%
A atividade não é realizada
37%
32%
1%
5%
A atividade é realizada, monitorada e
medida
54%
1%
9%
A atividade é realizada
consistentemente entre as linhas de
negócios
27%
4%
1%
80%
38%
21%
1%
60%
15%
72%
Gráfico 5 - Atividades executadas atualmente quanto ao planejamento de gestão de dados
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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Com relação ao Planejamento da Gestão de Dados ou Governança de Dados, o DMBOK
(2009) apresenta as seguintes considerações sobre a subatividade que trata o entendimento
estratégico sobre os dados:
Entendimento das necessidades de dados da empresa frente aos seus objetivos
estratégicos. Algo do tipo: Para onde vou em termos de negócios/estratégia,
como vou e que dados eu preciso para tal.
Políticas e diretrizes, atreladas a essa estratégia de dados e que direcionam a sua
utilização, definem a forma de integração de dados entre linhas de negócios,
alinham os modelos de dados com outros modelos na arquitetura corporativa,
regulamentam aspectos de segurança e privacidade, legislam sobre replicação e
qualidade de dados, resolvem pendências de dados, patrocinam e apoiam ações
corporativas, garantem aderência a normas reguladoras e dispõe de tratamento
sobre novas formas de dados (semi-estruturados, não-estruturados, Big Data,
etc).
Programas e Projetos (outros dois P´s da GD) que deverão ser pensados como
ações estruturadas/iniciativas para o alcance desses objetivos.
Na atividade “Entendimento estratégico das necessidades de dados da organização” ou,
numa releitura, entendimento da necessidade estratégica dos dados, observa-se que 29%
das empresas participantes da pesquisa não realizam essa atividade ou não tem essa
percepção e entendimento. Dos quase 70% que entendem 10% o fazem com maior
amplitude (realizam consistentemente entre linhas de negócios e monitoram e medem tais
atividades desse quesito). Outros quase 60% fazem consistentemente, porém sem
monitoração e medida (Gráfico 5). Esses números sugerem que as empresas, na sua maioria,
têm a percepção da importância estratégica dos dados. Isso é uma premissa válida, porém
nem sempre materializada na mesma proporção, conforme veremos a seguir.
Já em relação à atividade “Desenvolvimento e manutenção de uma estratégia de dados”, ou
seja, da concretização da percepção da necessidade acima demonstrada, observa-se que das
empresas pesquisadas, 37% não fazem nada, 21% fazem de forma consistente, monitorada e
medida e outros 40% fazem a atividade sem grandes controles (Gráfico 5). Observa-se uma
ligeira diferença entre os que entendem (no sentido de verem a importância de se ter uma
estratégia de dados) e os que efetivamente materializam essas estratégias (70% contra
61%). Ou seja, o desenvolvimento e manutenção de uma estratégia de dados é menor do
que os que entendem a sua necessidade. Esse número, inclusive poderá ser menor, quando
se detalhar o que o DMBOK define como ter uma efetiva estratégia de dados e as empresas
perceberem que isso é bem mais do que ter SGBD´s, DBA´s e AD’s, conforme discutido a
seguir.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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Quando se analisa existência de estruturas e papéis definidos para a realização da estratégia
de dados, proposto pelo DMBOK (2009, p. 29) como uma atividade do planejamento da
gestão de dados, fica evidente que os papéis e estruturas variam de modelos adotados para
a GD, mas sempre gravitam em torno de uma camada com visão mais organizacional (comitê
supraorganizacional), uma camada tática que supervisiona as ações ao longo das áreas e os
gestores de dados nas áreas de negócios (data stewards) ou nas operacionais (data
custodians, ou DA, DBA, normalmente lotados na TI). O modelo do DMBOK oferece uma
variada gama de opções.
Assim sendo, conforme visto no Gráfico 5, um grupo de empresas em torno de 35% não tem
papéis e estruturas, um valor próximo dos que não têm nenhuma estratégia para dados,
flagrado no item anterior (37%). Um número relativamente expressivo de 63% afirmam ter
estruturas e papéis para a gestão de dados em algum grau, com 23% dizendo realizá-la com
amplitude entre linhas de negócios e com medição e monitoração (maior controle).
Esse número pode estar distorcido para cima e mereceria outra rodada futura, com uma
visão mais vertical para se capturar adequadamente a sua real fotografia. Um dos problemas
que pode gerar esses números elevados é a falta do pleno entendimento do que sejam
papéis e estruturas para a gestão de dados. Por exemplo, a simples existência da figura de
AD (Administrador de dados) e do ABD (Administrador de Bancos de dados) na área da TI,
por si só, não caracteriza a existência da Gestão de Dados no sentido amplo colocado. É
fundamental a existência de camadas em níveis estratégicos e táticos para garantir a
funcionalidade operacional dos dados nas empresas, como Comitê ou Conselho de GD
(Gestão ou Governança de Dados), CDO (Chief Data Officer), DMO (Data Management
Office), uma espécie de coordenador dos gestores de dados, além da figura dos próprios
(gestores ou stewards). Não basta ter somente ABD e AD, é preciso que haja GD!
Segundo do o DMBOK (2009) em relação à atividade “Identifica e designa data stewards” o
que deseja-se observar é a existência de gestores de dados nas áreas de negócios, visto que
nas áreas de TI normalmente já há os AD´s e ABD´s, figuras associadas aos dados. Desta
forma, das empresas participantes, verifica-se a partir do gráfico 5 que 54% não tem a figura
de um data stewards ou data steward, enquanto 43% dizem possuir. Destes, somente 16%
dizem ter data stewards com consistência no seu papel, monitoração e medição, conforme
se espera desse role. Outros 27% dizem possuir o papel oficialmente (com designação),
porém sem aparente aprofundamento (sem integração entre linhas de negócios e sem
monitoração e medição das atividades). Esse número, na visão do autor desta análise, é mais
realista e serve de calibração para o número do quesito anterior, por sugerir que mais da
metade dos respondentes não tem ainda este papel designado.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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Quanto à atividade “Desenvolve, aprova políticas, padrões e procedimentos de dados” a
visão do DMBOK (2009) refere-se à busca de uma instância maior, com uma visão
corporativa e com autoridade para definir certas regras de dados e que valem para a
organização. De novo, percebe-se um patamar elevado, com 62% dos respondentes afirmam
manter essa visão organizacional definidora e 37% afirmam não manter tal visão (Gráfico 5).
Tais números podem ser considerados elevados e pode-se ter aqui novamente aspectos de
entendimento sobre essa visão organizacional definidora de política, procedimentos e
padrões (três dos nove P´s) da GD. Outro fator a ser considerado também é o tipo de
empresa respondente da pesquisa. Empresas como Bureau de Serviços de Dados tendem a
ter uma estruturação mais sólida neste item em particular, pois os dados são os seus
insumos de negócios, o que não necessariamente acontece com empresas cujo core business
está em outro domínio.
A atividade “Revisa e aprova a arquitetura de dados” segundo o DMBOK (2009) significa o
quanto as empresas definem e mantém modelos corporativos de dados e outros níveis
relacionados à arquitetura. Envolve o trabalho dos arquitetos de dados em conjunto com
gestores de dados das áreas por assunto, tudo orquestrado por uma visão organizacional.
Deve ser desenvolvido, mantido e aprovado por instâncias superiores e estar em
consonância com os objetivos estratégicos da empresa. A arquitetura de dados, é claro,
deverá estar em sintonia com outras arquiteturas, como de tecnologia, de processos, de
sistemas e de negócios.
Para o desenvolvimento desta atividade, os resultados obtidos pela pesquisa (Gráfico 5),
mostram que 59% dizem ter esses cuidados com a revisão e aprovação da arquitetura de
dados, enquanto 40% dizem não realizar tais práticas. Ter quase 60% das empresas
praticando a arquitetura de dados, conforme indagado, pode ser uma fotografia real, mas
me parece também um pouco alto. De novo, é mais um ponto que merece observação
cuidadosa. Normalmente as empresas têm uma arquitetura de dados focada em sistemas,
mas não necessariamente integradas e nem conectadas com outros tipos de arquiteturas,
numa visão estratégica. Há modelos de dados, em variados níveis de abstração (uns mais
lógicos e outros mais próximos da implementação), porém, sempre com forte sabor de
solução para aquele sistema específico e não dentro de um espectro mais corporativo.
Já para a atividade “Planeja e patrocina projetos e serviços de gestão de dados”, o que se
deseja focar, conforme o DMBOK (2009) são as iniciativas, na forma de programas e
projetos, que alavanquem a GD. Passam por programas e projetos que estabeleçam uma
arquitetura de dados, de DW e BI, de MDM, de qualidade de dados, de controle de
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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metadados, etc. Esses projetos, como quaisquer implementações de processos, requerem
alterações significativas na cultura da empresa, além de estabelecimento de novas
estruturas e papéis. A receita básica é uma avaliação das condições atuais existentes
naquele domínio especifico e um ou mais planos de ação para o estabelecimento das novas
condições desejadas. É importante lembrar que um projeto dessa natureza deverá ser
conduzido pelos processos padrões de GPP (Gerência de Portfólio) e de GPR (Gerência de
Projetos) da empresa, como nos modelos MPS.BR e CMMI. Alguns projetos, de escopo
maior, como a implementação de ERP´s e de CRM deverão estar em consonância com as
iniciativas de dados. Normalmente, esses projetos são iniciativas encapsuladas e
transcorrem com gerências e ações paralelas às iniciativas de dados da empresa.
Os serviços de gestão de dados, a que se refere a questão, são os diretamente associados a
esses projetos e variam, por exemplo, da coordenação da governança de dados à
modelagem de dados e análise de qualidade, passando, por gerência de dados não
estruturados e de metadados, etc.
A resposta dada pelas empresas (Gráfico 5) foi que 45% delas dizem realizar essa atividade,
embora somente 5% o façam com a completude necessária (atividade realizada, monitorada
e medida). Por outro lado, 55% dos respondentes disseram não realizá-la, o que joga uma luz
mais realista nas ações efetivas de dados, quando confrontado com os números mais
otimistas citados acima.
Para o DMBOK (2009), a atividade “Estimam valores de ativos de dados e custos associados”,
sugere uma intenção de se levantar o quanto as empresas percebem os dados como ativos
(um dos “clichês” de 2012). Na realidade, os dados são considerados ativos intangíveis e já
há movimentos em direção a posicioná-los como um ativo para o qual se estabelece
valoração. Por meios diretos ou indiretos, as empresas tentam definir valores derivados do
seu uso e aplicação. Uma delas é estabelecer um consenso sobre uma percentagem de valor
com que os dados contribuem para um projeto, relativizado a outros tipos de recursos que o
integram. Outra forma é pelo custo negativo que a sua baixa qualidade pode produzir, ou
pelos impactos negativos na reputação decorrentes dela (impactos pela baixa qualidade).
Outra forma é tentar estimar o quanto os concorrentes pagariam por aquele acervo de
dados existente. De toda a forma, essa prática é de baixo uso e o seu conceito ainda não
está maduro.
A valoração dos dados como “ativo” se reflete claramente nas respostas apresentadas n
Gráfico 5, onde dos participantes, 72% dizem não realizar a atividade e 27% dizem fazê-la.
Destes, somente 5% declaram ter a atividade feita na completude desejada. Muito
provavelmente essas empresas (entre 3 e 4, que representam 5% de quase 80 questionários
completados) são empresas que atuam no segmento de business de dados (bureau de
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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dados), onde a valoração dos dados, no caso seu insumo maior, é um fator crítico de sucesso
do seu negócio.
3.2.2. Controle da Gestão de Dados
As subatividades propostas pelo DMBOK (2009) para a atividade de controle de gestão de
dados são:
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 à Gerência de Dados.
Comunicar e promover o valor dos ativos de dados da empresa.
Com relação ao Controle da Gestão de Dados ou Governança de dados, foram observadas as
seguintes tendências, evidenciadas no Gráfico 6 como as empresas participantes se
apresentam nesta atividade:
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%
Supervisiona as áreas com
profissionais de dados e apoio
(staff)
Coordena atividades de governança
de dados
Gerencia e resolve questões
associadas a dados
Supervisiona projetos e serviços de
gestão de dados
Comunica e promove o valor dos
ativos de dados
44%
1%
6%
12%
45%
27%
3%
A atividade é realizada,
monitorada e medida
31%
13%
13%
38%
5%
12%
17%
A atividade não é realizada
28%
44%
0%
Não Sei
31%
9%
8%
51%
1%
6%
A atividade é realizada
consistentemente entre as
linhas de negócios
51%
10%
9%
5%
4%
A atividade é realizada
35%
3%
Monitora e garante conformidade
regulatória
Monitora e garante conformidade
com políticas, padrões e
arquitetura de dados
36%
10%
9%
21%
64%
Gráfico 6 - Atividades executadas atualmente quanto ao controle da gestão de dados
Com relação a atividade “Supervisiona as unidades organizacionais e pessoas (staff)
definidas para as funções de GD” das empresas respondentes, 55% afirmaram desenvolver
essa atividade de supervisão sobre as áreas e pessoas envolvidas com as atividades de GD. O
número pode estar está um pouco elevado considerando o percentual de respostas que
aponta ter a figura designada de gestores de dados (fundamentais nas funções de GD), ou
seja, de 42% (Gráfico 6).
Em relação à atividade “Coordena as atividades de Governança de dados”, 53% dos
respondentes afirmam que tem ações de coordenação de atividades de GD. Por outro lado,
45% afirmam não ter ações de coordenação sobre essas atividades (Gráfico 6). Isso sugere
uma observação cuidadosa, indicando que pode haver atividades de GD sendo
desenvolvidas, como identificadas no gráfico 5, por exemplo, onde 61% desenvolvem,
aprovam políticas, padrões e procedimentos e com 59% revendo e aprovando arquitetura de
dados, sem a devida coordenação.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
20
Já para a atividade “Gerencia e resolve pendências (questões) relativas a dados” segundo o
DMBOK (2009) a intenção desta atividade é a resolução de impasses e conflitos (issues) de
dados, como por exemplo, choques no compartilhamento de dados ou divergências sobre
aspectos de segurança. Uma das principais atividades da GD é justamente a atuação sobre
esses pontos de impasses e conflitos. Dos respondentes, de acordo com o gráfico 6, 70%
apontam ter atividades para a resolução de pendências de dados, enquanto 27% sustentam
não tê-las. De todas as atividades de GD citadas nesse corpo de conhecimento de
Governança de Dados, o DMBOK, esta atividade foi a de maior valor. O ponto a ser pensado
aqui é se essas soluções estão sendo encaminhadas por uma área de GD ou se são soluções
obtidas de forma descentralizada.
Para a atividade “Monitora e garante conformidade com normas regulatórias” 57% das
empresas indicaram ter atividades para tal e 38% indicaram não realizá-la. Isso, obviamente,
depende do tipo de organização e do grau de controle externo a que ela está submetida. As
organizações do ramo financeiro, bancário e de seguros, serviços públicos, etc., na visão do
autor, normalmente possuem esses tipos de obrigações regulatórias e compuseram cerca de
35% das respondentes (Gráfico 6).
Conforme o DMBOK (2009), outra atividade de monitoramento “Monitora e garante
conformidade com políticas, padrões e arquitetura” a GD é vista como o Legislativo e
Judiciário de dados de uma empresa, devendo, dessa forma, garantir que as regras definidas
para esses ativos sejam respeitadas. Neste ponto, observa-se no gráfico 6 que 57% dos
respondentes julgam atuar garantindo o cumprimento das regras enquanto 44% julgam não
executar essa atividade. Assim, quase a metade (44%) dos pesquisados declaram não ter
nenhuma atividade de controle sobre as políticas, padrões e arquiteturas de dados, números
coerentes com as lacunas observadas nos quesitos anteriores.
Quanto à atividade “Supervisiona projetos e serviços de gestão de dados” o DMBOK (2009)
sugere também outro ponto importante da GD, que é a supervisão de projetos e serviços
associados a dados. Por exemplo, projetos de profiling nos dados, de implementação de
MDM (Master Data Management ou Gestão de Dados Mestre), ou de implementação de
gestão de segurança de dados estariam no arco de controle da GD. Neste quesito, 48%
disseram realizar a atividade, enquanto 51% apontam que não realizam essas atividades
(Gráfico 6). Essa percepção vem ao encontro do coeficiente anterior, mostrando que quase a
metade das respondentes não tem ações de GD no sentido de monitoração e supervisão de
dados.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
21
Enfim, para a atividade “Comunica e promove o valor dos ativos de dados” a pesquisa tenta
observar com que grau a empresa comunica o valor dos ativos de dados que possui. Está
associado ao item anteriormente discutido do Planejamento de Gestão de Dados, analisado
no Gráfico 5, que indaga sobre o valor, traduzido em números ou em elementos
comparativos, que o acervo dos dados existentes representa. Essas duas questões tem a ver
com o “clichê” que sugere que os dados devem ser vistos como ativos da empresa ou que
certas organizações já buscam elencar os dados nos seus controles contábeis.
Segundo o Gráfico 6, somente 30% das empresas respondentes dizem ter essa atividade
realizada, enquanto que 64,1% não realizam e 6,4% dizem não saber acerca desse ponto. É
importante notar que esse aspecto é o que apresentou o maior índice de não realização
(64%), juntamente com o seu equivalente na parte de planejamento (Estima valores de
ativos de dados e custos associados), que apontou 72%. Em resumo: A cultura nas empresas
brasileiras ainda carece de amadurecimento no sentido de reconhecer os dados como
elementos de valor tangível, mensurável, contábil e visto como um ativo organizacional.
3.3. Gestão da arquitetura de dados
A Gestão da Arquitetura de Dados, de acordo com o DMBOK (2009), 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 esta arquitetura. A sua estrutura de
atividades é composta por:
Entender as necessidades de informação da empresa. Percebe-se aqui uma
variante com relação à outra já mencionada na função Governança de Dados. O
foco aqui é na necessidade de informações, ou seja algo mais elaborado e focado
em negócios e derivado do anterior “Entender as necessidades estratégicas de
dados”.
Desenvolver e manter o modelo corporativo de dados (MCD).
Analisar e alinhar o MCD com outros modelos de negócios.
Definir e manter uma arquitetura de tecnologia de Dados.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
22
Definir e manter uma arquitetura de integração de dados.
Definir e manter uma arquitetura de DW (Data Warehousing) e de BI (Business
Intelligence).
Definir e manter uma taxonomia e padrões de nomes (namespaces) de dados
para a empresa.
Definir e manter uma arquitetura de metadados.
Ressalta-se que embora o modelo do DMBOK apresente o detalhamento acima, na pesquisa,
as perguntas foram simplificadas com a intenção de facilitar o entendimento do questionário
a ser preenchido.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%
38%
Entende as necessidades de
informações da organização
17%
A atividade é realizada
3%
32%
10%
Desenvolve e mantêm o
modelo de dados
organizacional de alto
nível/corporativo
Analisa e alinha o modelo de
dados com outros modelos de
negócios
A atividade é realizada
consistentemente entre as linhas
de negócios
24%
5%
13%
47%
10%
A atividade é realizada,
monitorada e medida
27%
8%
5%
A atividade não é realizada
53%
8%
Não sei
28%
Revê e aprova modelo de
dados da organização
9%
13%
45%
5%
Gráfico 7 – Atividades de gestão de arquitetura de dados realizadas atualmente
Com relação à gestão da Arquitetura de dados (baseado na proposta do TOGAF 9), o DMBOK
faz as seguintes considerações, evidenciadas no Gráfico 7:
Para o DMBOK (2009), a atividade “Entende as necessidades de informações da organização”
visa identificar a percepção que as empresas devem ter acerca das necessidades de
informação, do ponto de vista organizacional. No fundo, busca ver se as empresas percebem
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
23
a necessidade dos dados para atender suas estratégias de negócios, desenvolvendo uma
visão unificada entre elementos vitais como dados, processos, negócios, sistemas,
tecnologia, etc.
A arquitetura TOGAF 9 é uma das proposições para arquitetura corporativa, que visa a
definição de uma visão integrada entre informática e negócios. Esse conceito de arquitetura
corporativa nasceu em 1989, numa publicação da IBM, quando Zachman sugeriu algo para
socorrer a área de Informática, que cada vez mais não conseguia se acoplar e apoiar com
rapidez os movimentos de negócios da empresa. Dessa proposição de Zachman nasceram
outras, dentre elas o TOGAF 9. A proposição TOGAF 9 é uma das alternativas para essa
adoção de arquitetura corporativa e juntamente com a arquitetura de Zachman e do Gartner
Group (adquirido do Meta Group), formam as referências existentes para uma empresa que
deseja a sua criação. Nesse caso, a questão está direcionada para essa percepção de
entendimento do posicionamento estratégico da informação à luz da arquitetura
corporativa.
Os resultados coletados apresentados no Gráfico 7 foram que 58% das empresas disseram
sim e 32% disseram não. A incidência de quase 60% das empresas que responderam
afirmativamente pode ser um indicativo de que a percepção está amplificada e que a
resposta indique que as necessidades de informação da empresa tenham sido desvinculadas
de uma arquitetura maior, conforme a proposição da questão central.
No que tange a atividade “Desenvolve e mantém o modelo de dados organizacional de alto
nível/visão corporativa” o DMBOK vai ao cerne da questão. Das respondentes, 42% disseram
sim e 47% disseram não realizam a atividade, além de um dos mais altos níveis da opção
“não sei”, de 10%. Os quase 60% desse item se contrapõem com os quase 60% do item
anterior, indicando que talvez esta percepção seja mais realista do que aquela. (Gráfico 7).
Na atividade “Analisa e alinha o modelo de dados com outros modelos de negócios” As
respostas foram 40% para sim e 53% para não, com 8% não sabendo sobre o quesito. O valor
está coerente com quase 60% do item anterior. (Gráfico 7). E em relação à atividade “Revê e
aprova modelo de dados da organização” dos respondentes, 50% disseram que sim e 45%
disseram que não, com 5% não sabendo. Há um equilíbrio entre os que avaliam (revisam) e
aprovam os modelos de dados e os que não o fazem.
Neste ponto aparece uma dúvida. A pergunta é acerca dos modelos de dados
organizacionais, ou seja, um nível bem mais conceitual do que os que normalmente são
desenvolvidos, quase à imagem dos modelos relacionais. Seria esse o entendimento dos
respondentes? A percepção que se tem hoje acerca dessas práticas é a clara dificuldade de
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
24
se manter uma arquitetura integrada de dados com outras arquiteturas. A manutenção de
um modelo conceitual de dados integrado é um desafio na medida em que (quase) não há
regras e políticas que legislem sobre a proliferação ou criação “livre” de dados e tabelas. As
empresas tendem a ter essas arquiteturas definidas, porém separadas e sem laços entre
elas. Na camada de bancos de dados, nota-se uma interação tangencial como, por exemplo,
na aprovação de tabelas de bancos de dados demandadas pelas aplicações, à luz de um
modelo conceitual. Esse é o caso de algumas empresas, um pouco mais evoluídas, que
mantém um sincronismo entre o modelo conceitual dos dados com o modelo físico de BD,
atualizando-os num repositório de modelos. Ou seja, as preocupações com os dados
acontecem num momento bem distante de uma visão estratégica, já no momento da sua
materialização física. Isso pode explicar parte das respostas (50%) da pergunta D sobre
revisão e aprovação de modelos de dados. (Gráfico 7). A parte relativa a padrões de nomes
existe normalmente, mas há tendência de uma grande lacuna no domínio dos metadados.
O DMBOK (2009) sugere no seu corpo de conhecimento a criação de modelos de dados em
cinco níveis de abstração: O primeiro, em nível de assunto, com grandes entidades de
negócios (entre 20 e 30), com simplesmente a sua definição negocial, sem atributos ou com
pouco detalhamento. O segundo nível é formado por um nível um pouco mais detalhado,
com cerca de 150-300 entidades de negócios, derivadas daquelas grandes áreas (subject
areas). Num nível abaixo viriam às entidades do nível anterior, agora com atributos. No nível
de aplicativos, há duas abstrações: uma, com a visão do modelo lógico de dados e outra com
o modelo físico (Figura 2).
Figura 2 – Níveis do Modelo de Dados Corporativo
Fonte: DMBOK (2009, p. 75)
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
25
O Serviço Federal de Processamento de Dados (Serpro), uma das maiores empresas de
informática do Brasil e que processa dados para o Governo Federal, contatada pelo autor via
email na pessoa de Marcelo Alexandre Kill, está empreendendo um grande esforço no
sentido de criar e manter modelos conceituais de dados. Desenvolve um projeto iniciado em
2009, cujo objetivo é a criação de um Modelo Global de Dados (MGD). A empresa
desenvolve, via engenharia reversa, a criação de modelos conceituais, através dos modelos
físicos de tabelas. Os modelos separados nasceram de sistemas não integrados, cujo
desacoplamento compromete a eficiência da gestão. Isso gerou, entre outros, sistemas
setoriais com Bancos de Dados de Órgãos replicados. Mais detalhes estão disponibilizados
na página do Serpro, no link http://modeloglobaldados.serpro.gov.br/modelo-conceitual.
Esse será um dos grandes desafios da gestão estratégica de dados, visto que uma grande
massa de dados, estruturados ao longo de muitos anos, habita bases de dados desintegradas
e replicadas. Na minha visão, pouco se conseguirá fazer com relação a esse legado. As
soluções de gestão de dados deverão ser estabelecidas para serem trabalhadas na medida
em que novos sistemas forem desenvolvidos ou novos módulos de sistemas existentes
forem implementados. O problema está posto e neste caso, mexer no passado é quase
sempre traumático e pode comprometer a credibilidade das ações futuras de GD.
3.4. Desenvolvimento de dados
O Desenvolvimento de Dados consiste em 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.
(DMBOK 2009). Sua estrutura de atividades segue descrita abaixo:
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.
Projeto detalhado de dados:
•
Projetar (desenhar) os Bancos de Dados físicos.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
•
•
•
26
Projetar (desenhar) os produtos de informação necessários.
Projetar (desenhar) os serviços de acesso aos dados.
Projetar (desenhar) os serviços de integração de dados.
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.
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.
O Gráfico 8 abaixo apresenta o resultado da pesquisa quanto as atividades de
desenvolvimento de dados.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
0%
10%
20%
30%
Desenvolve e mantém modelos físicos de
dados
Desenvolve o projeto de banco de dados
físico
26%
Revê a qualidade dos modelos de dados e
dos projetos de Bancos de dados
Implementa mudanças em banco de dados
por meio de ambientes de teste e
desenvolvimento
46%
0%
40%
14%
31%
0%
1%
A atividade é
realizada
49%
12%
14%
42%
12%
19%
4%
50%
13%
18%
5%
45%
12%
21%
6%
37%
12%
29%
3%
44%
13%
45%
6%
27%
3%
42%
10%
Migra e converte dados
19%
4%
9%
8%
8%
3%
Não sei
18%
3%
Constrói e testa produtos de informação
A atividade é
realizada, monitorada
e medida
A atividade não é
realizada
28%
0%
A atividade é
realizada
consistentemente
entre as linhas de
negócios
36%
18%
Cria e mantém dados para testes
Prepara para implatação de dados para
Data Deployment ( documentação e
treinamento ao suporte de usuários)
45%
15%
19%
0%
Desenvolve o projeto de serviços de
acesso a dados (acesso físico de servidores
remotos)
Desenvolve o projeto de serviços de
integração de dados (mensagens;
mapeamento de ETL)
Desenvolve padrões para modelagem e
projetos de dados
32%
9%
Desenvolve o projeto de produtos e
informações (telas e relatórios)
60%
46%
0%
Desenvolve e mantém modelos lógicos de
dados
50%
14%
Analisa requisitos de informação
Desenvolve e mantém modelos
conceituais de dados
40%
27
36%
32%
38%
47%
Gráfico 8 - Atividades de desenvolvimento de dados executadas atualmente por profissionais de dados
Com relação ao Desenvolvimento de Dados, faz-se as seguintes considerações: Esse corpo de
conhecimento desce um pouco do patamar corporativo e atinge o nível de projetos de
desenvolvimento e sua preocupação com os dados consumidos naquele contexto (de
aplicativos). A percepção que se tem hoje acerca dessas funções é que, nesse segmento, há
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
28
certo grau de desenvolvimento, incompleto, porém consistente. A parte de modelagem
conceitual, lógica e principalmente física de dados, voltada para aplicações, teve certo
desenvolvimento no Brasil. Nasceu da influência do crescimento dos SGBD´s e do
desenvolvimento do papel do DBA.
A parte de modelos é relativamente bem resolvida verticalmente, afora a integração
horizontal entre assuntos (Subject areas). Há modelagem conceitual (num certo grau), lógica
(num certo grau) e física (essa sim, com plenitude). As empresas menos maduras fazem
bancos de dados começando diretamente pelo modelo físico, mas já há certa consciência do
“furo” que isso representa.
No que tange a revisar (auditar) a qualidade dos modelos de dados e dos projetos de bancos
de dados, há lacunas significativas, bem como no gerenciamento e versionamento e
integração de modelos de dados. No que tange a testes, há também criação de ambientes
de BD de testes, com rotinas de conversão e preparação para deployment de BD em
ambientes de homologação ou de produção.
O resultado deste quesito mostra alguns aspectos interessantes, conforme gráfico 8.
Analisando este resultado, percebe-se que se for realizado um corte em 70% de respostas,
com viés positivo para as diversas questões, observa-se que as perguntas com indicadores
acima desse nível mostram aspectos mais consolidados de práticas sobre os dados, oriunda
das ações de bancos de dados físicos: analisa requisitos, desenvolve modelos "físicos",
desenvolve projetos "físicos" de BD, desenvolve produtos (leia-se relatórios), implementa
mudanças usando bancos de dados de testes, migra e converte dados, entre outros. Se o
corte for realizado em 80%, observa-se ainda mais intensamente esses aspectos de
tratamento físico dos dados (desenvolve e mantém modelos físicos, desenvolve projetos
físicos de bancos de dados).
Se, por outro lado, observamos a faixa abaixo de 70%, percebe-se que neste ponto estão
práticas no plano lógico, ou aspectos mais explícitos de qualidade e controle sobre os dados,
como desenvolver e manter modelos lógicos de dados, rever a qualidade dos modelos de
dados, construir e testar produtos de informação (algo relacionado com Verificação de
Qualidade - VER) e aspectos de implantação e documentação. Em resumo, esse corpo de
conhecimento (de desenvolvimento de dados) está com síndrome de “academia de
ginástica”: O foco principal é no aspecto físico.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
29
3.5. Gestão de operações de dados
A gestão de operações de dados engloba planejar, controlar e 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) (DMBOK, 2009). A estrutura de atividades é descrita
abaixo:
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.
Gerência de tecnologia de dados:
• Entender os requisitos tecnológicos de dados.
• Definir arquiteturas tecnológicas de dados, já mencionadas 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.
O resultado da pesquisa quanto as atividades de gestão de operações de dados foi
compilado no Gráfico 9 abaixo:
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
0%
20%
12%
Adquire dados de fontes externas
4%
3%
Define níveis de serviços relacionados
a performance de banco de dados
Define a arquitetura tecnológicas de
dados
A atividade é realizada
53%
32%
1%
10%
10%
5%
3%
4%
6%
A atividade é realizada
consistentemente entre as
linhas de negócios
31%
28%
32%
8%
Avalia tecnologias de dados
Controla o estoque e acompanha as
licenças de tecnologia de dados
53%
26%
3%
1%
1%
Entende os requisitos de tecnologia de
dados
42%
12%
Arquiva, retém, e elimina dados
60%
19%
23%
10%
9%
Planeja a recuperação de dados
Realiza Backup e Recovery
(Recuperação) de Bancos de Dados
40%
30
54%
24%
14%
19%
12%
50%
A atividade não é realizada
51%
12%
22%
13%
12%
21%
17%
12%
22%
15%
A atividade é realizada,
monitorada e medida
Não Sei
47%
45%
Gráfico 9 - Atividades de operações com dados executadas atualmente por profissionais de dados
Com relação à gestão de operações de dados, o DMBOK (2009) faz as seguintes
considerações:
Para a atividade “Adquire dados de fontes externas”, dos respondentes, 73% disseram que
sim, que adquirem dados de fontes externas. Por outro lado, 23% disseram não realizar essa
atividade. Esses números, apresentados no Gráfico 9, podem estar ligeiramente
amplificados, principalmente pelas empresas que usam os dados como centro do seu core
business. Empresas como bureau de serviços de dados têm, nesta atividade, o seu fator de
maior importância, coletando dados em fontes de informações oficiais e tratando-as, como
numa linha de produção, para oferecer aos seus clientes.
Quanto a atividade “Planeja a recuperação de dados” os resultados apresentados no Gráfico
9 contata que 89% dizem ter essa atividade e somente 9% declaram não tê-la. A minha
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
31
curiosidade é sobre os 9% que dizem não ter planejamento de recuperação de dados.
Tomara que eu não seja cliente delas.
Já em relação à atividade “Realiza backup e recovery de Bancos de Dados” 96% dos
respondentes realizam a atividade e somente 3% não a possuem (Gráfico 9). Essa,
seguramente, é uma das áreas de Gestão de Dados mais desenvolvida, pois está também
atrelada às funções de DBA. Há uma plena adoção de técnicas para backup/restore de BD,
até pelo aspecto crucial que isso representa. Costumava dizer, na minha época de ABD na
Cemig, que a backup é a presença de Deus na TI. Aqui, de novo a minha curiosidade é sobre
as 3% que não tem backup de seus bancos de dados! (Comentário do próprio autor).
Na atividade “Define níveis de serviços relacionados à performance de bancos de dados” 67%
dos respondentes dizem estabelecer SLA (service-level agreement) de performance,
enquanto 32% dizem não ter esses acordos (Gráfico 9). Aqui, também sugere-se uma
indicação maior do que a realidade, ou seja, que quase dois terços das empresas
estabelecem níveis de serviços com relação à performance de BD. Talvez a expressão dos
respondentes seja voltada para performance, de maneira geral, do ambiente. A definição de
SLA com relação à performance de Bancos de dados é algo que é difícil de ser estabelecido.
Simplesmente porque entre o clique de uma tecla numa interface web até o retorno dos
dados de uma ou mais tabelas, há diversas camadas de tecnologia de variadas gêneses
envolvidas e não somente a presença de um SGBD. Além disso, normalmente a monitoração
de performance em Bancos de Dados é reativa, ocorrendo quando “gargalos” acontecem.
Poucas empresas, creio eu, adotam monitoração sistemática de performance em BD,
independentemente de “incidentes” relatados. Com o crescimento dos modelos ITIL pode
haver uma tendência de crescimento real nesses números. Mas, para um entendimento
inicial desta pesquisa, optou-se por acreditar que esses números estejam corretos, para o
bem dos serviços de BD.
Para o DMBOK (2009) na atividade “Arquiva, retém e elimina dados”, entende-se que haja
um plano que define ações de arquivamento de dados (entendendo-se cópias, backups,
replicações, arquivos secundários, arquivos off-line, etc.). Também o plano deve definir
aspectos de tempo de retenção e de momentos ou ciclos de eliminação de dados. Os
números da pesquisa apresentados no Gráfico 9 indicam que 89% apontam ter planos para
tal e 10% indicam não tê-lo. O número aponta um bom índice de adoção dos conceitos.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
32
Para a atividade “Entende os requisitos de tecnologia de dados” o DMBOK (2009) pretende
colocar as possibilidades de diferentes tipos de tecnologia de Bancos de Dados para atender
a variados objetivos. Isso deverá estar mais explicitado nas futuras versões do DMBOK. Por
exemplo, pode haver diferentes tecnologias de BD para atender Big Data (Netezza - IBM) ou
soluções Hadoop-MapReduce para volumes de petabytes, ou bancos de dados focados em
objetos para estruturas de dados mais complexas. As mudanças nesse patamar de
tecnologia de BD normalmente se dão por fatores financeiros ou por imperiosa necessidade
de novas estruturações (para mais informações veja sobre Hadoop, NOSQL, etc.), para
atender novos tipos de demandas. Os indicadores apontaram que 83% dos respondentes
entendem os requisitos de tecnologia, enquanto 12% dizem não possuí-la (Gráfico 9).
O DMBOK (2009) indaga sobre a avaliação da arquitetura tecnológica de dados na empresa
quando considera a atividade “Define a arquitetura tecnológica de dados”. No fundo, há
algumas arquiteturas de dados clássicas: os dados transacionais estabelecidos sobre uma
arquitetura relacional, com um SGBD dessa natureza e seus utilitários de apoio. Por outro
lado, há a arquitetura voltada para sistemas informacionais, com DW, ferramentas de BI e de
ETL. Na esfera da qualidade, há a arquitetura de ferramentas para profiling e limpeza dos
dados, além da camada de metadados. A pesquisa (Gráfico 9) apontou que 85% das
empresas tem definição sobre isso, enquanto 13% dizem não possuí-la. Entendo que sejam
números consistentes.
Já na atividade “Avalia a tecnologia de dados” o DMBOK (2009) se preocupa com o fato de
as empresas terem processos para a avaliação e seleção dessas tecnologias descritas
anteriormente. Um dos processos de nível 3 do CMMI e nível C do MPS.BR, (SOFTEX, 2009) é
justamente o GDE (Gerência de Decisões), que institucionaliza procedimentos para esses
tipos de escolhas tecnológicas, dentre outras. Dos respondentes, 79% disseram ter essa
preocupação e 17% afirmam não tê-la (Gráfico 9). Os processos de avaliação em empresas
sem processos formais para tal ocorrem baseados em critérios mais intuitivos, mas não
menos importantes, como custo, tipo de tecnologia, disponibilidade de mão de obra e de
treinamento, etc.
O DMBOK (2009) ressalta na atividade “Controla o estoque e acompanha as licenças de
tecnologias de dados” a preocupação com o controle de licenças e cópias dos produtos
relacionados com dados. Passa por auditorias periódicas e trabalhos de conscientização, a
fim de evitar riscos financeiros e legais, provenientes de usos indevidos de licenças de
ferramentas de dados, como SGBD´s, geradores de relatórios e cubos, camadas de ETL, etc.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
33
Dos respondentes, 78% disseram possuir esse tipo de controle contra 15% que confirmaram
não possuir (Gráfico 9).
3.6. Gestão de segurança de dados
A Gestão de Segurança de dados (DMBOK, 2009) envolve planejar, desenvolver e executar as
políticas de segurança e procedimentos a fim de prover a adequada autenticação, acesso e
auditoria de dados e informações. Sua estrutura de atividades é descrita abaixo:
Entender as necessidades de segurança de dados e os requisitos regulatórios
associados.
Definir Política de segurança de dados.
Definir Padrões de segurança de dados.
Definir Procedimentos e controles de segurança de dados.
Gerenciar usuários, passwords e membros de grupos de usuários.
Gerenciar visões e permissões de acesso aos dados.
Monitorar autenticação de usuários e comportamento de acesso.
Classificar o grau de confidencialidade das informações.
Auditar a segurança dos dados.
A pesquisa realizada considerou parcialmente os aspectos de segurança do DMBOK, tendo
como centro as questões na linha sugerida pelo Control Objectives for Information and
Related Technology (Cobit). O Cobit é uma proposta mais focada em Governança de TI, mas
cuida de dados e informação como elemento fundamental e de risco para as organizações.
Muitas empresas que tem Sarbannes Oxley (SOX) se valem do framework Cobit. Os objetivos
de controle listados no processo Ensure Systems Security, dentro do domínio Delivery and
Support, definem os pontos fundamentais de segurança do modelo.
Nesse corpo de conhecimento, a pesquisa, compilada no gráfico 10, mostrou que esse
quesito foi o que mais apresentou viés positivo, comparando as atividades realizadas
(atividade é realizada, consistentemente entre as linhas de negócios e também com
monitoração e medida) com as não realizadas (Gráfico 10). Com exceção dos quesitos de
estabelecimento de um comitê de direção de segurança e de um grupo de aconselhamento
de segurança para políticas e revisões, todas as outras perguntas mostraram que a
realização das atividades vitais de segurança é maior do que a sua não realização. A
percepção da necessidade de segurança com 75% sim contra 21% não, a definição de
políticas de segurança com 72% sim contra 24% não, a definição de procedimentos para
responder a incidentes de segurança, com 61% sim a 32% não, a classificação da do grau de
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
34
confidencialidade da informação, com 68% sim a 28% não e a gerência de usuários, senhas,
grupos, etc, com 87% sim e 10% não, mostram que, conceitualmente, o assunto segurança
de dados é levado bem a sério nas empresas, embora sem a preocupação de aspectos de
governança, como a existência de um grupo ou comitê superior de aconselhamento que
defina e acompanhe o assunto.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
0%
Entende as necessidades de segurança
de dados e requisitos regulatórios
20%
4%
Estabelece comitê de direção para
segurança de sistemas de informação
(gerenciamento executivo)
Estabelece grupo de aconselhamento
em segurança de dados (Políticas e
Revisões de procedimentos)
Identifica administradores de
segurança
Classifica a confidencialidade da
informação incluíndo política de acesso
a informação
Gerencia usuários, senhas, e grupos de
membros (identificação)
Gerencia visões e permissões de acesso
a dados (autenticação por informação
de ativo)
Monitora periodicamente os direitos
de autenticações de usuários
Previne/Gerencia super-usuários em
dados de produção
Acompanhamento de violações de
acesso via logs e relatórios
Gerencia a extração de dados
privados/confidenciais
Remove direitos de acesso em caso de
rescisão contratual
22%
6%
49%
29%
8%
6%
6%
50%
40%
5%
14%
A atividade é realizada
33%
8%
45%
9%
9%
9%
28%
A atividade é realizada
consistentemente entre as linhas
de negócios
41%
13%
14%
28%
4%
50%
9%
10%
3%
32%
27%
6%
10%
8%
28%
46%
9%
A atividade é realizada,
monitorada e medida
A atividade não é realizada
21%
19%
5%
31%
23%
28%
5%
13%
Não sei
32%
6%
21%
13%
28%
36%
4%
21%
12%
6%
Previne/Gerencia dados
privados/confidenciais em Laptops e
PDAs
Periodicamente audita a segurança de
dados
29%
10%
Produz e mantém armazenamento de
ativos de informações
36%
17%
19%
24%
4%
60%
45%
15%
15%
21%
Define políticas de segurança de dados
Define procedimentos para responder
e manusear incidentes de segurança
40%
36%
14%
13%
37%
36%
14%
8%
8%
8%
31%
31%
10%
12%
10%
5%
28%
37%
45%
19%
21%
Gráfico 10 - Atividades de gestão de segurança de dados executadas atualmente
35
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
36
A conclusão é que essa, certamente, é uma das áreas de Gestão de Dados mais
desenvolvida, senão a mais. Os aspectos de segurança e riscos consequentes são
naturalmente entendidos pela alta gerência, pois o assunto é critico. Por isso, os aspectos de
segurança são bem implementados. Políticas, padrões, procedimentos e auditoria de
segurança são bem resolvidos de maneira geral nas empresas. Os “hackers” e a computação
doméstica prestaram um bom serviço nesse segmento, criando o conceito de necessidade
imperiosa de se ter controles sobre quem acessa “o quê”, “como”, “quando” e “por quê?”.
3.7. Gestão de dados mestre e de referência
Segundo o DMBOK (2009), a Gestão de Dados Mestres e de Referência se resume em
planejar, implementar e controlar atividades para garantir consistência de dados replicados
em diferentes contextos, com relação a uma versão “Golden” (única), também chamada de
verdade universal, que represente o dado na forma consistente, íntegra e confiável. A sua
estrutura de atividades é descrita abaixo:
Entender as necessidades de integração de dados Mestres e de Referência. Os dados
Mestres são os dados fundamentais de uma empresa e envolvem clientes,
fornecedores, colaboradores, contas, locais, entre outros. Os dados de Referência
estão relacionados a códigos, como estado, país, status de um pedido, Código
Internacional de Doenças (CID), códigos de procedimentos e tratamentos (CPT), entre
outros. Num pedido, por exemplo, que representa um dado do tipo transacional
(normalmente associado a uma data), existem dados Mestres (clientes e produtos
entregues, vendedor envolvido, entre outros), dados de Referência, como o status do
pedido, CEP padrão do fornecedor, etc., que no conjunto formam os dados
Transacionais do Pedido. Essa classificação de tipos de dados está mais detalhada
adiante.
Identificar as fontes de dados Mestres e de Referência e seus responsáveis e
envolvidos (contributors).
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”.
Implementar soluções de gerência de Dados Mestres e de Referência.
Definir e manter regras de “match” para os dados replicados, ou seja, padrões para
que se possa identificar duas ocorrências como sendo do mesmo objeto. Por
exemplo: Dois registros de cliente com nome Carlos Barbieri podem ser considerados
o mesmo objeto (Carlos Barbieri)?
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
37
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.
Definir e manter hierarquias e afiliações (conceitos de MDM). As hierarquias e
afiliações complementam as informações de relacionamentos dos dados Mestres,
mostrando, por exemplo, dois registros mestres de clientes, relacionados como
Todo-Parte (um cliente é parte de outro cliente, ou seja, faz parte do mesmo grupo,
ou é afiliada; enfim, 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.
Planejar e implementar integrações de novas fontes de dados.
Replicar e distribuir Dados Mestres e de Referência.
Gerenciar alterações de Dados Mestres e de Referência.
O resultado da pesquisa quanto as atividades de Gestão de dados mestre e de referência
foi compilado no Gráfico 9 abaixo:
0%
Entende as necessidades de
integração dos dados mestres e
de referência
Define e mantém regras de
Match Code (batimento)
50%
35%
13%
8%
19%
58%
9%
Estabelece seus golden records
(registros dourados)
6%
6%
4%
8%
59%
A atividade não é realizada
26%
53%
10%
Gerencia as mudanças dos dados
mestres e de referência
5%
6%
9%
A atividade é realizada
consistentemente entre as linhas de
negócios
A atividade é realizada, monitorada e
medida
19%
9%
Replica e distribui os dados
mestres e de referência
A atividade é realizada
37%
8%
6%
8%
100%
Não sei
26%
54%
Gráfico 11 - Atividades de gestão de dados mestres e de referência executadas atualmente
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
38
Se por um lado o corpo de conhecimento anterior (Segurança) foi um dos que apresentaram
maior viés positivo, essas práticas de MDM foram as que apresentaram os menores índices
de realização de atividades e também estão dentre os maiores indicadores de
desconhecimento. O indicador de desconhecimento pode ser interpretado nessa pesquisa
segundo duas óticas. O respondente “desconhece” o sentido central da pergunta ou
conhece do assunto, mas não tem certeza ou conhecimento da sua aplicação na empresa
(Gráfico 11). Em qualquer das duas linhas, esse ponto é relevante, pois a média das
percentagens da resposta “Não sei” foi 9%.
Nesse corpo de conhecimento, somente o entendimento das necessidades de integração de
dados mestres e de referência apresentaram um viés positivo (56% disseram que entendem
e 37% dizem não ter essa percepção de necessidade). Todas as outras questões tiveram um
viés negativo (o “não realiza” é maior do que as alternativas de implementação) conforme
evidenciado no Gráfico 11. Isso sugere que essa é uma das áreas com maior potencial de
crescimento dentro da gestão estratégica de dados.
Embora tenha nascido dentro do domínio de clientes, o conceito de MDM hoje já é visto
como ampliado para outros tipos de dados mestres. Veio para resolver algo que, em tese,
deveria ter sido resolvido pelas abordagens de Bancos de Dados. Com a proliferação dos
dados, tabelas e sistemas, o conceito ganhou força e exige procedimentos. Com o crescente
número de fusões e merges de empresas, o problema de duplicação de dados mestres se
amplificou. Esse processo tem grande oportunidade de aplicação, principalmente em
empresas que não adotaram um ERP como solução maior de integração de sistemas. Nessa,
a própria estratégia de implementação do ERP já considera os aspectos de fontes únicas de
dados mestres. De qualquer forma, a abordagem envolve a busca de uma nova arquitetura
com uma camada de tecnologia, que alia análise de possíveis conflitos de dados, com
distribuição/replicação automática de atualizações por entre arquivos/bases de dados. Há
algumas topologias sugeridas para sua implementação e todas deverão ser cuidadosamente
analisadas, pois algumas estratégias implicam complexidades de técnicas de Bancos de
Dados distribuídos/replicados.
3.8. Gestão de Data Warehousing e Business Intelligence
A Gestão de Data Warehousing (DW) e Business Intelligence (BI) de acordo com o DMBOK
(2009) consiste em planejar, implementar e controlar processos para prover dados de
suporte à decisão e apoio a colaboradores envolvidos em produção de relatórios, consultas e
análises. Dentre as atividades envolvidas, estão:
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
39
Entender as necessidades de informações analíticas (BI - Business Intelligence).
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 e de BI”.
Implementar os DW e DataMarts.
Implementar as ferramentas de BI e de interface para usuários.
Processar os dados para o ambiente de BI.
Monitorar e ajustar os processos de DW.
Monitorar e ajustar as atividades e aspectos de performance de BI.
Os resultados obtidos na pesquisa quanto a função de gestão de Data Warehousing e
Business Intelligence são apresentadas no gráfico 12.
0%
Entende as necessidades de
informações de Business
Intelligence
Define e mantém arquitetura de
DW / BI
Implementa Data Warehouses e
Data Marts
Implementa ferramentas de BI e
interfaces para usuários
Processa dados para Business
Intelligence
20%
6%
8%
9%
6%
12%
6%
10%
60%
47%
19%
12%
15%
10%
6%
40%
22%
33%
27%
23%
37%
A atividade é realizada
A atividade é realizada
consistentemente entre as linhas de
negócios
A atividade é realizada, monitorada e
medida
24%
22%
33%
A atividade não é realizada
27%
Não sei
22%
36%
26%
Gráfico 12 - Atividades de gestão de Data Warehousing e Business Intelligence executadas atualmente
A pesquisa não apontou nenhuma novidade com relação aos aspectos que se esperava de
DW e BI. De acordo com o gráfico 12, todos os números apresentaram viés positivo, com
6,4% de desconhecimento médio. Os valores mais altos se apresentaram no entendimento
da necessidade de informações de BI (78%) contra 15% que disseram não ter essa
compreensão. A definição de uma arquitetura, a criação de depósitos informacionais e a
implementação de ferramentas para usuário foram atividades com índices de 65% a 69%
entre os respondentes. Essa é outra área de conhecimento com razoável maturidade
definida.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
40
Hoje, grande parte das empresas já busca soluções de BI visando prover informações para
tomadas de decisão e análises mais elaboradas como analytics. Os desafios que surgirão
nesse campo ficam por conta do crescimento dos dados (Big Data) e do uso mais intensivo
de ferramentas de analytics (sentiment analysis, text mining, etc.), buscando entender novas
formas de dados (mídias sociais) ou novos elementos de aproximação com os seus usuários
(BI mobile). Isso não está explicitamente contemplado no modelo DMBOK, mas certamente
estará nos próximos releases. Os conceitos de aplicação de BI em Big Data ainda estão em
formação e sua ainda baixa incidência se alinha com os níveis de desenvolvimento flagrado
no outro corpo de conhecimento (dados não estruturados) e conteúdo.
3.9. Gestão de documentos e conteúdo
A Gestão de Documentos e conteúdo envolve 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.
(DMBOK, 2009). Sua estrutura segue:
Gestão 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.
Gestão 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.
O Gráfico 13 apresenta o resultado quanto às atividades de gestão de documentos e
conteúdo realizadas atualmente pelas empresas pesquisadas.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
0%
Planejamento para gestão de
documentos / registros
20%
Realiza backup e Recuperação de
documentos / registros
26%
8%
10%
A atividade é realizada
29%
8%
53%
22%
47%
9%
6%
12%
Audita gestão de documentos /
registros
42%
10%
10%
8%
Retém e elimina documentos /
registros
60%
50%
9%
8%
8%
Implementa sistemas para gestão de
documentos / registros para aquisição,
armazenamento, acesso, e controles de
segurança
40%
31%
6%
3%
45%
50%
4%
Não sei
31%
4%
3%
53%
10%
Fornece acesso e recuperação a
conteúdo
A atividade não é realizada
31%
4%
4%
12%
Documenta / Indexa metadados de
conteúdo de informação
A atividade é realizada
consistentemente entre as
linhas de negócios
A atividade é realizada,
monitorada e medida
26%
15%
Define e mantém taxonomia da
organização
41
36%
9%
14%
37%
Gráfico 13 - Atividades de gestão de documentos e conteúdo realizadas atualmente
Para o DMBOK (2009) a essência deste processo é entender como a empresa trata os
documentos e conteúdos. No fundo, esse corpo de conhecimento começou com a
preocupação com os dados que não estão regularmente controlados via bancos de dados
relacionais e se desloca, hoje, em direção à gerência de todos os tipos de dados não
estruturados. Com o crescimento do conceito de Big Data, englobando dados não
tradicionais, esse item ganha importância e poderá ser revisto nas próximas atualizações do
modelo DMBOK.
Nesse momento, o processo genericamente pretende definir linhas de controle sobre a
coleta, armazenamento, acesso e uso dos dados e informações armazenadas fora dos
domínios dos SGBD´s relacionais. Com a chegada dos conceitos de Big Data, NoSQL,
Hadoop/MapReduce, Netezza, MongoDB (SADALAGE, 2013), entre outros, estarão aqui,
talvez de forma mais atualizada no futuro, as considerações sobre essas novas tecnologias.
Atualmente, a ideia se concentra no controle e gerência dos documentos, vistos como um
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
42
objeto e na gerência de seu conteúdo, ou seja, as suas partes integrantes, assuntos, palavras
chaves, taxonomias de conhecimento, entre outras. Além disso, também a sua forma de
relacionamento com os dados estruturados que habitam os gerenciadores tradicionais deve
ser considerada.
A pesquisa, apresentada no Gráfico 13, demonstra que as respostas que possuem o viés
positivo (atividade realizada, realizada consistentemente e monitorada e auditada) são
exatamente as que tocam no sentido mais amplo da gerência de documentos
(Planejamento, implementação, recuperação e backup, retenção/descarte e acesso ao
conteúdo). Nas perguntas associadas a conceitos de qualidade (audita a gestão do processo)
e elementos mais evoluídos da gerência de documentos, como definição e manutenção de
taxonomia e indexação de metadados, observa-se o viés negativo (atividade não realizada e
“não sei”). Isso se explica, pois esses últimos elementos fazem parte das estruturas básicas
da Gerência de Conhecimento, patamar ainda em gestação na maioria das empresas.
Também a ausência de auditoria de qualidade sobre os processos expressa certo grau de
imaturidade das empresas, ainda praticando níveis mais artesanais e menos calcados em
modelos de maturidade.
Dentre as dez funções de gestão de dados propostas pelo DMBOK e abrangidas nesta
pesquisa, a Gestão de Documentos e conteúdo, é uma das que apresentaram os maiores
indicadores de “não sei”, com uma média 12,8%, mandando sinais para a área de
treinamento e/ou ambiente acadêmico. Esse é outro domínio que exige atenção dentro do
espectro de Gestão de Dados, não só pelo seu desconhecimento e pela sua operação, mas
também pelo que está por vir. Hoje há muitos sistemas isolados, já rodando nas empresas,
em áreas de dados especiais. Gerência Eletrônica de Documentos (GED) e sistemas de
tratamentos de dados georreferenciados são exemplos deles. Em primeiro lugar, são
sistemas implantados de forma isolada, com baixa conexão com sistemas corporativos e
normalmente com tecnologias independentes. Com o crescimento de Big Data, com novas
fontes de dados, como redes sociais, fotografias, dados de RFID, e-mails, entre outras, isso
certamente mudará. A empresa deverá analisar cuidadosamente a sua real necessidade e a
demanda por tipos específicos de dados, não devendo se importar com a pluralidade desses
ativos, mas sim com a especificidade de seus requisitos e com as necessidades demandadas
por seus negócios. Novas abordagens, como a gerência de conhecimento ou sentiment
analysis, web mining, text mining, pesquisa de reputação e imagem /tendência de churn em
mídias sociais, exigirão uma nova postura com relação a esse corpo de conhecimento.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
3.10.
43
Gestão de metadados
A Gestão de Metadados implica em planejar, implementar e controlar atividades que
viabilizem um fácil acesso aos metadados integrados e de qualidade (DMBOK, 2009). A
estrutura está listada a seguir:
Entender os requisitos de metadados.
Definir a arquitetura de metadados, já mencionada anteriormente na função
Gerência da Arquitetura de dados como “Definir e manter uma arquitetura de
metadados”.
Desenvolver e manter os padrões de metadados.
Implementar um ambiente gerenciado de metadados.
Criar e manter metadados.
Integrar metadados.
Gerenciar Repositórios de metadados.
Distribuir e entregar metadados.
Consulta, Relatórios e Análises sobre metadados.
O Gráfico 14 demonstra os resultados quanto a Gestão de Metadados.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
0%
Entende os requisitos de metadados
20%
Desenvolve e mantém padrões
de meta-dados
4%
4%
Cria e mantém meta-dados
37%
8%
4%
5%
47%
8%
36%
50%
6%
5%
4%
54%
8%
3%
6%
8%
A atividade não é realizada
41%
1%
4%
4%
1%
A atividade é realizada
consistentemente entre as
linhas de negócios
A atividade é realizada,
monitorada e medida
29%
46%
Não sei
32%
55%
8%
Gerencia repositórios de metadados
A atividade é realizada
36%
8%
Integra meta-dados
60%
44%
8%
4%
Define a arquitetura de metadados
Implementa um ambiente
gerenciado de meta-dados
40%
44
33%
50%
Gráfico 14 - Atividades de gestão de metadados executadas atualmente
Esse processo é aquele em que praticamente todas as respostas ficaram fora do viés
positivo, ou seja, houve a predominância absoluta da resposta “A atividade não é realizada”,
com um grau médio de “não sei” de quase 8%. A única resposta com viés positivo foi o
entendimento dos requisitos de metadados, na clássica imagem de que se entende a
importância daquilo como requisito, mas não se implanta. (Gráfico 14).
Outro ponto importante de se aprofundar aqui é com relação à diferença entre metadados
de negócios e metadados técnicos. Como a pesquisa não detalhou essa diferença, parte das
respostas positivas ainda podem estar direcionada para os metadados técnicos,
normalmente mantidos em ambientes de bancos de dados e de seus catálogos e não para os
metadados de negócios. O item “Cria e mantém metadados”, que apresentou um indicador
de 46% no viés positivo, empatado com o viés negativo, talvez possa ser explicado por esse
aspecto. (Gráfico 14).
A Gestão de Metadados se mostra, nessa pesquisa, como a parte da gestão estratégica de
dados com maiores lacunas, dentre todas. Os metadados podem ser considerados como um
dos temas mais falados e menos implementados no mundo dos dados. O metadado é como
aquela placa que identifica “comida a quilo”, que fica ao lado dos rechauds. Sem a perfeita
identificação dos pratos oferecidos, você não sabe o que está consumindo. Poucas empresas
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
45
se preocupam com uma arquitetura de metadados, afora aqueles que são produzidos
automaticamente pelos SGBD´s para abrigar informações físicas sobre tabelas, campos,
índices, triggers, entre outros. Mas isso é muito pouco, e nesse particular a Gestão
Estratégica de Dados terá muito trabalho pela frente.
3.11.
Gestão da qualidade de dados
A Gestão de Qualidade de dados consiste em 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 (DMBOK, 2009). A estrutura de
atividades deste quesito segue:
Desenvolver e promover aspectos de conscientização sobre Qualidade de dados.
Definir requisitos de Qualidade de dados.
Estabelecer processos de “profiling”, análise e avaliação de Qualidade de dados.
Definir métricas para Qualidade de dados.
Definir Regras de negócios para Qualidade de dados.
Testar e validar os requisitos de Qualidade de dados.
Definir e avaliar níveis de serviços de Qualidade de dados.
Medir e monitorar continuamente a Qualidade de dados.
Gerenciar as pendências de Qualidade de dados.
Corrigir os defeitos de Qualidade de dados.
Projetar e implementar procedimentos operacionais de Gerência de Qualidade de
dados.
Monitorar os procedimentos operacionais e a performance da Gerência de Qualidade
de dados.
O Gráfico 15 apresenta os resultados da pesquisa quanto aos quesitos da Gestão da
qualidade de dados.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
46
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%
Define e promove a
conscientização em qualidade
de dados
40%
10%
1%
47%
1%
A atividade é realizada
31%
Define requisitos de qualidade
de dados
9%
6%
51%
3%
A atividade é realizada
consistentemente entre as linhas de
negócios
19%
8%
8%
Analisa, avalia e gera o perfil da
qualidade dos dados
62%
4%
A atividade é realizada, monitorada e
medida
19%
Define métricas de qualidade de
dados
6%
9%
63%
3%
A atividade não é realizada
26%
10%
9%
Gerencia questões de qualidade
de dados
53%
3%
Não sei
35%
Limpa e corrige defeitos de
qualidade de dados
8%
6%
47%
4%
Gráfico 15 - Atividades de Gestão de Qualidade de Dados realizadas atualmente
Observa-se no Gráfico 15, que na maioria das questões, houve a prevalência do viés de não
realização das atividades (quatro questões contra duas). Os aspectos de definição de
requisitos de qualidade, de análise e avaliação da qualidade dos dados, de definição de
métricas para se gerenciar a qualidade e de gestões sobre qualidade se mostraram com viés
de não realização. Somente duas perguntas apresentaram viés positivo de realização: A
promoção da conscientização em qualidade de dados (com 51% para a realização sobre 47%
para a não) e a limpeza e correção de defeitos de qualidade de dados (com 49% sobre 47%).
Neste último, inclusive, há uma questão fundamental que não foi expressa na pesquisa: O
fato de se limpar e corrigir os defeitos de dados de forma preventiva e profilática e não de
forma reativa, como provavelmente ocorre na maioria das empresas. As respostas podem
ter sido dadas com a percepção de que existe a correção a posteriori e não a priori, que
seria, esta sim, o grande objetivo da prática.
O grau médio de desconhecimento sobre o assunto é pequeno, com cerca de 3% dos
respondentes, apontando que a qualidade dos dados faz parte do contexto de gestão das
empresas, embora ainda realizada com certa discrição.
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
47
Essa é outra dimensão que apresenta grande lacuna no espectro da gestão estratégica de
dados. A Qualidade de dados talvez seja um dos mais importantes domínios da GD e
paradoxalmente legado a um segundo plano. Há hoje diversas proposições de processos de
qualidade (MIT/Wang, Larry English, Danette McGilvray, Jack Olson, entre outros). O grande
desafio aqui é mostrar que a qualidade tem ROI e isso não é tarefa fácil pela intangibilidade
dos conceitos.
Existem diversos domínios na percepção da qualidade: Qualidade intrínseca, que envolve a
credibilidade que os dados sugerem e a reputação dos projetos a que eles servem. Veja, por
exemplo, dados de cadastros do INSS e do Bolsa Família, citados em BARBIERI (2011). Há
aspectos de falta de integração de dados processados por BP (Processos de negócios)
diferentes. Existem lacunas de qualidade dos dados nos aspectos de sua documentação,
metadados, padrões, regras de negócios para seu processamento, com clara ausência de
dicionários, glossários ou repositórios de metadados.
No domínio da integridade, os dados são observados: a validade ou range de valores
aceitáveis, máscaras de edição ou de aceitação e integridade referencial. Novamente aqui,
observa-se o papel dos SGBD como indutor de certos pontos de qualidade, como a
integridade referencial e cláusulas Check. Os aspectos de duplicação de registros já se
tornaram alvos das técnicas de MDM, como dito anteriormente, porém com discretíssima
aplicação. O sentido de precisão dos dados, quando confrontados com referências oficiais,
como os dados referenciais de CEP, domínios de internet, cadastro de logradouros oficiais,
códigos de doenças, entre outros, já é bem observado nas empresas.
Aspectos mais amplos como disponibilidade dos dados (tê-los quando precisamos),
apresentação (forma de visualização) e amplitude (cobertura com que os dados atingem os
objetivos propostos) são considerados medianamente nas empresas. Embora seja de
fundamental importância e um dos pilares da Gestão estratégica de dados, a qualidade
ainda tem muito caminho a percorrer, conforme sugere a pesquisa e as percepções
qualitativas observadas nas empresas em que atuamos.
3.12.
Ferramentas de apoio a Gestão de Dados
A pesquisa ainda abrangeu uma questão onde foi solicitado às empresas que citassem as
ferramentas que apoiavam a gestão de dados e suas funções. Segue abaixo a lista compilada
das principais ferramentas citadas:
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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Ferramentas para análise estatística: Microstrategy, Oracle Analyze, SAS, BROffice,
MS-Sharepoint, MS-SQL Server
Ferramentas de Data Profiling: Informatica, Infosphere Information Analyzer, MS-SQL
Server, Talend, Suite IBM
Framework de aplicação e Persistência: Hibernate, JBoss Seam, SQL Azure, MS Entity
Framework, Red Hat
Ferramentas de testes: Test Manager, Visual Studio, Team Foundation System (TFS),
Rational Test Suite, HP ALM, Wapt Pro, Red hat
Ferramentas para desenvolvimento de software: RSA, Visual Studio, dotNet, Java,
Delphi, PHP, PL/SQL, Eclipse, Uniface, Suite Rational, VB, C++, C#, Flex, ASP
SGBD: DB2, Oracle, Adabas, Postgres, SQL Azure, MS-SQL Server, MySQL, Firebird,
Informix, Sybase, MongoDB e Netezza (IBM)
Ferramentas para internet, portal corporativo e e-mail: Websphere (IBM), Wiki,
Dropbox,Outlook, Gmail, MS-Sharepoint, Exchange, Lotus Notes, WebLogic, Media
Wiki, Drupal, Navita, Confluence, Joomla, Postfix, ERStudio, IBM Websphere, Portal,
Wordpress, Zimbra
Ferramentas para higienização de dados: Informatica, SQL Azure, Spectrum, Data
Quality, Infobusca, MS-Sharepoint, MS-SQL Server, Talend, Suite IBM
Ferramentas de integração de dados: SQL Azure, MS-Integration Services,
Informatica, PDI-Pentaho, Data Stage, SOA-IBM, Oracle, MS-DTS, Oracle Golden Gate,
ODI-Oracle Data Integrator, MQ-IBM, JMS, EMS, Postgres,MS-Sharepoint, Talend,
Informatica, Suite IBM
Ferramentas de BI: Microstrategy, BO-Business Objects, IBM BDW, Oracle BI, MS,
SAP-BI, Pentaho, Powercenter, Oracle BIEE, Web Intelligence, Cognos, Hyperion,
CorVu, Oracle BI, MS-Analysis Services, ER Studio, Talend, Suite IBM
Ferramenta para gerenciamento de registros: SQL Azure, EA, MS - Sharepoint
Ferramentas para dashboards-KPI: Microstrategy, XCelsius, Oracle BIEE, MS-Analysis
Services, Cognos, ICG, Powerpoint, BO, MS-Sharepoint
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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Ferramentas para controle de configuração: HP Service Manager, Portal Windows,
Azure, TFS(Team Foundation System),ClearCase(IBM), Subversion, CVS, RTC-Rational
Team Concert
Ferramentas para gerenciamento de incidentes: HP Service Manager, Warpnet, CAharvest, CA-SDM, MS-Sharepoint
Ferramentas para desenvolvimento XML: Visual Studio-2012, Uniface, Notepad++
Ferramentas para gestão de Dados Mestres e de Referência: IBM WSI, Visual Studio,
Oracle UCM, Uniface, Suite IBM
Ferramentas para gerenciamento de conteúdos e documentos: Content Manager,
Dropbox, MS-Sharepoint, UpImage,SVN, Centera, Documentum, MFS-Microsoft, File
Server, Wordpress, CVS, Google apps
Ferramentas de produtividade de escritório: MS-Office, Springpad, ScrumMe, MSSharepoint, Wiki, BROffice
Ferramentas para modelagem de processos: IBM Modeler, MS-Visual Studio, EAEnterprise Architect, ARIS, Bizage, UML, Visio, IBM Process Designer
Ferramentas de inferência de regras de negócios: Cognos, Oracle, Caliber, EA, ILog,
MS-Sharepoint, IBM BRMS
Ferramentas para modelagem de dados: CA-Erwin, MS-Visual Studio, EA, SQL Server
Management Studio, Entity Framework, DBDesigner, Power Designer,SQL Developer
Data Modeler, Oracle Designer, Toad Data Modeler, MS-Sharepoint, ER Studio Data
Architect, ERwin-Navigator
Ferramentas para modelagem de objetos: Rational-RSA, MS-Visual Studio, AS-System
Architect, Rational Rose, Java doc, Power Designer, MS-Sharepoint
Ferramentas para repositório e gerenciamento de modelos: CA-ERWin, Dropbox, EA,
Power Designer, ModelMart, Uniface, Toad, Oracle Designer, MS-Sharepoint,
ERStudio Navigator
ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados
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4. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BARBIERI, C. BI2 – Business Intelligence - Modelagem e Qualidade. Elsevier, 2011.
BARBIERI, C. Posts sobre Governança de Dados, Big Data, entre outros. Disponível em
http://blogdobarbi.blogspot.com
DMBOK. MOSLEY, M. ; BRACKETT, M.; EARLEY, S. HENDERSON, D. DAMA Guia para o corpo
de conhecimento em gerenciamento de dados. Technics Publications, versão brasileira
2012.
DMBOK. MOSLEY, M.; BRACKETT, M.; EARLEY, S.; HENDERSON, D. The DAMA Guide to The
Data Management Body of Knowledge: DAMA - DMBOK Guide. 1. ed. Estados Unidos:
Technics Publications, 2009.
ELMASRI. R. ; NAVATHE. S. Fundamental of Data Base Systems: Addison Wesley, 2000.
SADALAGE P.; FOWLER, M. NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of
Polyglot Persistence. Addison-Wesley, 2013.
SERPRO. Modelo Global de dados - Integração de dados e processos. Disponível em http://
http://modeloglobaldados.serpro.gov.br/. Acesso em 22 de junho de 2012.
SOARES, S. Big Data Governance: An Emerging Imperative. Mc Press, 2012.
SOFTEX - ASSOCIAÇÃO PARA PROMOÇÃO DA EXCELÊNCIA DO SOFTWARE BRASILEIRO.
MPS.BR – Guia de Implementação – Parte 5: Fundamentação para Implementação do Nível
C do MR-MPS:2009, 2009. Disponível em: http://www.softex.br