Tendências em Governança de Dados para 2022

A governança de dados foi estabelecida há muito tempo como uma área vital de gerenciamento de riscos baseada em alcançar a conformidade regulatória, manter a privacidade e garantir a sustentabilidade contínua dos dados como um ativo empresarial. Atualmente, é um dos principais norteadores ​​para determinar ou influenciar ações orientadas por dados de forma dinâmica, quase instantânea e com enorme potencial para análises.

Para 2022, garantindo e ampliando as funcionalidades operacionais, o gerenciamento de metadados, a modelagem, a administração de dados, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial serão o centro das governanças, segundo os especialistas. A transição parte de um conjunto de princípios e protocolos basicamente estáticos e passivos para a aplicabilidade em tempo real, possibilitando uma enorme variedade de casos de uso que produzem maior valor ao negócio. Um novo passo para o mercado de dados.

Como fortes tendências para a governança de dados para o próximo ano é possível destacar:

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Modelagem de Dados Operacionais

Algumas das ações operacionais mais significativas derivadas da governança de dados decorrem da modelagem de dados. O intercâmbio de dados entre vários sistemas como parte de uma malha de dados coletiva é mais indispensável do que nunca. Modelos de dados altamente expressivos com semântica e taxonomias claras podem aproveitar a inteligência da máquina para inferir como os vários esquemas de sistemas de dados diferentes podem ser combinados.

Essa abordagem equilibra custos, tempo e esforço para integração de dados, evitando a necessidade de programas especiais. Ao usar um sistema de restrições e capacidade de inferências inteligentes, as organizações ampliam a sua capacidade de gerar novos insights.

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Insights de metadados

A capacidade de operacionalizar metadados – particularmente em ambientes gráficos – amplia a utilidade desta faceta da governança de dados para incluir nos processos operacionais de tudo, desde dados de referência a vocabulários controlados. Acumular metadados é essencial para produzir novos insights a partir deles. Tanto o aprendizado de máquina quanto o raciocínio baseado em regras podem criar percepções resultantes.

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Qualidade dos dados

A qualidade, bem como os aspectos relacionados à validação e confiabilidade dos dados, é o substrato do qual depende qualquer forma de governança de dados, especialmente em ambientes operacionais. A incorporação de elementos básicos de governança – como gerenciamento ativo de metadados – em sistemas operacionais que geram dados em tempo real, requer medidas de validação para garantir que estes façam sentido para o negócio e obedeçam às normas de melhores práticas.

Existem vários meios de facilitar a qualidade dos dados nos níveis em que são confiáveis ​​para as operações, bem como para as tomadas de decisão. Alguns envolvem mecanismos tradicionais de regras de negócios, fluxos de trabalho, e tudo mais que envolva a automatização de processos. Há também um movimento crescente em torno da “engenharia de confiabilidade de dados”. A prática é baseada na avaliação rigorosa dos metadados para que os dados corretos representem de fato a realidade.

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Aprendizado de Máquina

Outra maneira pela qual a governança de dados está estendendo sua esfera para envolver atividades mais próximas das operações é anexando gradualmente o uso da Inteligência Artificial. Uma das tendências é incluir gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina – machine learning (ML).

A governança de dados se expande para compreender os modelos de aprendizado de máquina, e os processos de machine learning aproveitam as soluções de governança para gerar modelos mais precisos. Assim, é possível entender a inter-relação entre estes resultados e em qual processo operacional podem ser melhor aplicados.

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A aplicação destas novas tendências garante às governanças de dados maior autonomia e propriedade na hora de gerenciar as informações geradas dentro do negócio. Além de facilitar a automatização de processos e permitir um melhor controle das operações, viabiliza a geração de insights para tomadas de decisões mais assertivas e, consequentemente aumenta o potencial competitivo das organizações.