Consultoria de governança de dados

A Marlabs ajuda as organizações a criar uma estrutura para gerenciar seus dados que se alinhe com suas metas e objetivos de negócios. Nossos consultores fornecem orientação sobre as melhores práticas para coleta, armazenamento, análise e uso de dados. Também ajudamos a estabelecer diretrizes para qualidade de dados, segurança, privacidade, conformidade e uso ético.

Serviços de governança de dados

Estratégia de governança de dados

Os consultores da Marlabs podem ajudar as organizações a desenvolver uma estratégia abrangente de governança de dados que se alinhe com suas metas e objetivos de negócios.

Temos experiência em projetar a estrutura de governança para gerenciamento de dados, incluindo políticas, procedimentos e padrões para coleta, armazenamento, análise e uso de dados.

MDM e gerenciamento de qualidade de dados

Você pode confiar em seus dados? A governança de dados e o gerenciamento de dados mestres (MDM) andam de mãos dadas.

As políticas de governança de dados podem definir as regras e os processos para criar, atualizar e excluir dados mestres, enquanto a tecnologia MDM pode aplicar essas regras e garantir que os dados mestres sejam precisos, completos e consistentes.

Treinamento e suporte

Uma estratégia não adianta nada se vive apenas no papel. A adoção e a adesão são essenciais para o sucesso das iniciativas de governança de dados.

Nossos consultores oferecem treinamento, suporte, workshops e orientação para ajudar os funcionários a entender e cumprir as políticas e procedimentos de governança de dados.

O que é governança de dados e por que ela é importante?

A governança de dados é a base para dados confiáveis, seguros e acionáveis para qualquer organização. Ele garante a precisão, a consistência e o uso responsável dos dados para ajudar as organizações a tomar decisões informadas que reduzem os riscos e geram valor. A governança de dados não é apenas uma vantagem, é essencial para criar confiança e liberar o potencial de negócios da sua empresa.

Aqui estão apenas algumas coisas que a má governança de dados pode custar às empresas:
  • $3,1 trilhões: *Estimativa da IBM sobre o custo anual de dados de baixa qualidade, somente nos EUA, em 2016.
  • 50% de tempo perdido: A quantidade de tempo que os profissionais do conhecimento perdem em fábricas de dados ocultas, procurando dados, encontrando e corrigindo erros e procurando fontes confirmatórias de dados nos quais não confiam. *Estimativa da IBM sobre o custo anual de dados de baixa qualidade, somente nos EUA, em 2016.
  • 60% do tempo gasto: A parte estimada do tempo que os cientistas de dados gastam limpando e organizando dados.
Fonte: HBR https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year

A governança de dados exige mudanças em dois níveis

Nível organizacional:

Em um nível organizacional, nossos esforços de gerenciamento de mudanças avaliam e compreendem:
  • Atributos culturais atuais, que pode fornecer uma base sólida ou ser um impedimento para a mudança
  • Priorização de iniciativas de mudança em um esforço para monitorar a fadiga e a saturação das mudanças, bem como para criar agilidade nas mudanças
  • Visão compartilhada e intenção estratégica para a mudança
  • Processos de negócios novos ou modificados, sistemas, políticas, comportamentos, recompensas, indicadores de desempenho e procedimentos necessários para trabalhar com sucesso no estado futuro
  • Estrutura e funções individuais necessário para apoiar e reforçar o esforço de mudança

Nível individual:

Em um nível individual, nossos esforços de gerenciamento de mudanças abordam e gerenciam os indivíduos:
  • Perspectivas únicas, preconceitos, motivações, comportamentos, mentalidade, resistência e reações para aumentar a aceitação e o comprometimento de uma forma mais produtiva e resiliente
  • Vontade, habilidade, conhecimento, habilidades e capacidade de tempo necessário para a transição para o estado futuro
  • Patrocínio e liderança ativa precisa garantir mudanças bem-sucedidas e treinar um indivíduo por meio de uma transição pessoal

Data Governance Foundation Accelerator

LEGEND é uma série de aceleradores da nosso Framework MAP. Nosso acelerador de governança de dados é um programa abrangente que ajuda as organizações a estabelecer uma base eficaz para a governança de dados de forma rápida e fácil. Ele fornece um conjunto de modelos, ferramentas e práticas recomendadas pré-criados que são personalizados às necessidades específicas da sua organização, permitindo que você inicie sua iniciativa de governança de dados e alcance resultados mais rapidamente. Se sua organização está tendo dificuldades para implementar uma estratégia de governança de dados, essa é uma primeira etapa acessível.

Estabeleça uma base para ampliar sua estratégia de governança de dados
  • Funções e responsabilidades da DG
  • Guia de seleção da plataforma de catálogo de dados
  • Exemplos de procedimentos de DG
  • Exemplos de políticas da DG
  • Regras de qualidade de dados de amostra
  • Exemplo de plano de gerenciamento da qualidade de dados
  • Exemplo de agenda do Conselho de Governança de Dados
  • Treinamento de mordomo
  • Exemplo de carta
  • Treinamento do proprietário
Crie um caso de negócios de MDM
O gerenciamento de dados mestres é um componente essencial de uma estratégia de governança de dados eficaz e sustentável. Muitas organizações ignoram ou ignoram essa etapa crítica devido à dificuldade e ao tempo envolvidos.

A Marlabs faz parceria com a Profisee para ajudar sua organização a estabelecer uma estratégia de MDM automatizada e monitorada. Sem nenhum custo, a Marlabs e a Profisee ajudarão você a criar um caso de negócios para o gerenciamento de dados mestres em sua organização.

Como a automação inteligente e a IA podem permitir a governança de dados

A automação inteligente vai muito além da automação típica de processos. Ao aproveitar a IA e o aprendizado de máquina, a IA transcende a integração e capacita a governança eficaz.
Elimina o erro: Os sistemas de IA podem reduzir consideravelmente os erros automatizando tarefas propensas a erros humanos e automatizando a verificação e validação das entradas.
Consistência de dados: A IA pode garantir que os dados e os processos de negócios sejam processados e tratados sempre da mesma forma, resultando em consistência e precisão.
Integridade dos dados: A IA ajuda a manter a precisão e a confiabilidade dos dados, atuando como um controle para alterações não autorizadas e informações duplicadas ou conflitantes e monitorando anomalias.
Transparência de dados: A IA oferece melhor visibilidade das tendências e padrões de dados. Ele pode fornecer uma visão, contexto e relatórios em tempo real incomparáveis de informações essenciais.

Por que a governança de dados é importante para a IA?

À medida que a inteligência artificial (IA) se torna mais integrada aos processos de tomada de decisão, é essencial ter uma estrutura sólida de governança de dados. Então, por que a governança de dados é necessária para a IA?

Qualidade dos dados:

Os modelos de IA dependem de dados completos, precisos e de alta qualidade. A má governança de dados leva a entradas defeituosas, que resultam em resultados de IA não confiáveis.

Segurança e conformidade de dados:

Os sistemas de IA devem cumprir os regulamentos (GDPR, HIPAA etc.). A governança de dados garante que o tratamento de dados atenda aos padrões de conformidade, protegendo a organização contra riscos legais.

Integração de dados:

Os sistemas de IA exigem dados de várias fontes. A governança de dados adequada garante consistência e padronização, facilitando a integração e a análise de dados de sistemas diferentes.

Responsabilidade e transparência:

A governança fornece uma cadeia clara de responsabilidade para garantir que os proprietários, administradores e usuários dos dados sejam responsáveis pela integridade, segurança e uso dos dados, que são essenciais para o uso ético da IA.

Escalabilidade e eficiência:

À medida que as empresas crescem, o mesmo acontece com a quantidade de dados que elas geram. A governança de dados garante que os sistemas de IA possam ser escalados sem sacrificar a qualidade ou o desempenho dos dados.

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