O escopo do gerenciamento de dados é mais amplo do que a governança de dados. Pode ser definido como a prática de ingerir, processar, proteger e armazenar os dados de uma organização, onde eles são então utilizados para a tomada de decisões estratégicas para melhorar os resultados de negócios. Embora isso inclua a governança de dados, também abrange outras áreas do ciclo de vida do gerenciamento de dados, como processamento de dados, armazenamento de dados e segurança de dados. Uma vez que essas outras áreas de gerenciamento de dados também podem impactar a governança de dados, essas equipes precisam trabalhar juntas para executar uma estratégia de governança de dados. Por exemplo, uma equipe de governança de dados pode identificar semelhanças em conjuntos de dados díspares, mas se quiserem integrá-los, precisarão se associar a uma equipe de gerenciamento de dados para definir o modelo de dados e a arquitetura de dados para facilitar essas ligações. Outro exemplo pode incluir o acesso a dados, onde uma equipe de governança de dados pode definir as políticas em torno do acesso a tipos específicos de dados (por exemplo, informações de identificação pessoal (PII)), mas uma equipe de gerenciamento de dados fornecerá esse acesso diretamente ou estabelecerá o mecanismo em vigor para fornecer esse acesso (por exemplo, aproveitar papéis de usuário definidos internamente para aprovar o acesso).

Implementar um framework de governança de dados pode aumentar o valor dos dados dentro de sua organização. Uma vez que a governança de dados ajuda a melhorar a precisão geral dos dados, isso também impacta os resultados com base nesses dados, que podem variar desde decisões empresariais mais simples do dia a dia até iniciativas de automação mais complexas. Outros benefícios importantes incluem:

• Impulsionar a escala e a alfabetização de dados – O acesso limitado aos dados em uma organização pode limitar a inovação e criar dependências de especialistas no assunto (SMEs) dentro dos processos de negócios. As práticas de governança de dados criam um caminho para equipes multifuncionais se reunirem para criar um entendimento compartilhado dos dados entre sistemas (por exemplo, reconciliando diferenças em dados independentes de domínio). Esse entendimento compartilhado pode então se manifestar por meio de padrões de dados, onde definições de dados e metadados são documentados em um local centralizado, como um catálogo de dados. Essa documentação, por sua vez, torna-se a base para soluções de autoatendimento, como APIs, que permitem dados consistentes e acesso federado a eles em uma organização.
• Garanta a segurança, a privacidade dos dados e a conformidade - As políticas de governança de dados fornecem uma maneira de atender às demandas de regulamentações governamentais sobre dados sensíveis e privacidade, como o Regulamento geral de proteção de dados (GDPR) da UE, a Lei de portabilidade e responsabilidade de planos de saúde (HIPAA) dos EUA e requisitos do setor, como os Padrões de segurança de dados do setor de cartões de pagamento (PCI DSS). Violações desses requisitos regulatórios podem resultar em multas governamentais caras e reações públicas. Para evitar isso, as empresas adotam ferramentas de governança de dados para definir proteções, o que evita violações de dados e o uso indevido de dados.
• Dados de alta qualidade — A governança de dados garante a integridade dos dados, precisão, completude e consistência. Bons dados permitem que as empresas entendam melhor seus fluxos de trabalho e clientes, além de otimizar o desempenho geral de seus negócios. No entanto, erros nas métricas de desempenho podem direcionar uma organização na direção errada, mas ferramentas de governança de dados podem abordar possíveis imprecisões. Por exemplo, ferramentas de linhagem de dados podem ajudar os proprietários de dados a rastrear dados ao longo de seu ciclo de vida; isso inclui qualquer informação de origem ou transformações de dados que tenham sido aplicadas durante processos de ETL ou ELT. Isso permite uma inspeção minuciosa da causa raiz de qualquer erro de dados.
• Promover a análise de dados – Dados de qualidade estabelecem a base para iniciativas de análise de dados e ciência de dados mais avançadas; isso pode incluir relatórios de inteligência de negócios ou projetos mais complexos de aprendizado de máquina preditivo. Esses só podem ser priorizados quando seus principais stakeholders confiam nos dados subjacentes; caso contrário, eles podem não ser adotados.

Embora os benefícios da governança de dados sejam claros, as iniciativas de governança de dados têm uma série de obstáculos a superar para alcançar o sucesso. Alguns desses desafios incluem:

• Alinhamento organizacional: no início de um programa de governança de dados, um dos maiores desafios será alinhar os stakeholders em toda a organização sobre quais são os principais ativos de dados e quais devem ser suas respectivas definições e formatos. Políticas regulatórias podem colocar alguma estrutura em torno de conversas sobre dados de clientes, mas pode ser mais difícil concordar sobre outros conjuntos de dados que caem sob o Master Data Management (MDM), como dados mais específicos de produtos.
• Falta de patrocínio adequado: bons programas de governança de dados geralmente requerem patrocínio em dois níveis – o nível executivo e o nível de colaborador individual. Diretores de dados (CDOs) e administradores de dados são críticos na comunicação e priorização da governança de dados dentro de uma organização. O diretor de dados pode fornecer supervisão e impor responsabilidade entre as equipes de dados para garantir que as políticas de governança de dados sejam adotadas. Os administradores de dados podem ajudar a promover a conscientização sobre essas políticas para produtores e consumidores de dados para incentivar a conformidade em toda a organização.
• Arquitetura e processos de dados relevantes - Sem as ferramentas e arquitetura de dados corretas, as empresas terão dificuldades em implementar um programa eficaz de governança de dados. Por exemplo, equipes podem descobrir dados redundantes em diferentes funções, mas os arquitetos de dados precisarão desenvolver modelos de dados e arquiteturas de dados apropriados para mesclar e integrar dados através de sistemas de armazenamento. As equipes também podem precisar adotar um catálogo de dados para criar um inventário de ativos de dados em toda a organização, ou, se já tiverem um, podem precisar estabelecer um processo de gerenciamento de metadados que garante que os dados subjacentes sejam relevantes e atualizados.