Reduzindo a Lacuna: Governança de Dados vs Governança Analítica Explicada

Nas últimas décadas, as organizações foram inundadas com dados. Para gerenciar e monitorar com eficácia grandes volumes de dados, a estrutura de Governança de Dados começou a ganhar ampla adoção. Desde então, a estrutura de Governança de Dados tem sido considerada um modelo confiável e essencial, usado para transformar dados brutos, originários de diversas fontes e formatos, em um ativo estratégico, garantindo que sejam precisos, seguros e ricos em qualidade. No entanto, com o início da era da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina, a necessidade de dar sentido a esses dados de alta qualidade para obter vantagem competitiva assumiu um papel de destaque, o que, por sua vez, resultou em um aumento repentino no uso de ferramentas analíticas. Essas ferramentas analíticas;

• Forneça insights significativos e acionáveis sobre o comportamento do consumidor, padrões de compra e previsão de demanda para o setor varejista.
• Permita a identificação de riscos e discrepâncias durante o monitoramento de pacientes/locais em ensaios clínicos para uma tomada de decisão mais rápida.
• Otimize a linha de produção, habilite a manutenção preditiva e agilize o controle de qualidade para fabricantes de automóveis.
• Forneça pontuação de crédito precisa, detecção de fraudes e segmentação de clientes para bancos e seguradoras.

À medida que os volumes de dados aumentam rapidamente e a análise se torna central para obter insights, a necessidade de governança cresceu, abrindo caminho para uma estrutura mais nova e especializada de “Governança Analítica”.

O que exatamente é Governança de Dados?

A Governança de Dados, em geral, é um primeiro passo essencial para preparar os dados para a aplicação de modelos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, o que é considerado um trampolim fundamental para o conceito de Arquitetura da Informação (IA) para Inteligência Artificial (IA), uma abordagem estratégica para descobrir, capturar, armazenar e gerenciar sistematicamente dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, a fim de facilitar a criação de conjuntos de dados de alta qualidade para diversas aplicações de IA/ML. Trata-se de uma estrutura abrangente de processos, funções, políticas e padrões para garantir que os dados sejam precisos, exatos, seguros e compatíveis com as normas e diretrizes estabelecidas pelo setor. Além disso, rege como os dados são coletados, armazenados, mantidos e compartilhados em todo o mundo. Gerenciamento do ciclo de vida da informação (ILM) ciclo, de forma que seja consistente, atenda aos padrões organizacionais especificados, esteja livre de qualquer alteração, armazenado com segurança e aposentado com segurança.

A governança de dados eficaz é crucial por vários motivos;

• A governança de dados desbloqueia um maior grau de exatidão e precisão, o que, por sua vez, leva à alta qualidade dos dados.
• Dados de alta qualidade, resultantes de uma estratégia eficaz de governança de dados, levariam à geração de insights e supervisão significativos, resultando em uma tomada de decisão mais rápida.
• A Governança de Dados resulta em maior conformidade com relação a RGPD, HIPAA, CCPA, SOX etc.
• Ele pode permitir que organizações armazenem e migrem dados de forma segura, resultando na prevenção de violações e ataques cibernéticos.
• Governança de dados geralmente resulta em melhor colaboração e maior eficiência operacional.

Então, o que é Governança Analítica?

A Governança Analítica, por outro lado, concentra-se na utilização de dados para modelagem preditiva, na criação de mecanismos de recomendação com base em dados do consumidor usando modelagem prescritiva, em visualizações inteligentes usando algoritmos de IA/ML para insights de negócios precisos, em sumarizações baseadas em Processamento de Linguagem Natural (PLN) para dados não estruturados e em relatórios inteligentes. Trata-se de governar as ferramentas, modelos, métricas, painéis e insights que ajudam a impulsionar decisões estratégicas.

Uma governança analítica eficaz é crucial por vários motivos;

• Normaliza KPIs e métricas para insights consistentes em todos os níveis, para que uma conclusão adequada possa ser tirada e decisões estratégicas possam ser tomadas com confiança.
• A governança analítica pode garantir que as decisões tomadas sejam repetíveis, transparentes, orientadas por dados e lógicas.
• A governança analítica também garante que os resultados do modelo não sejam tendenciosos ou mal utilizados de nenhuma maneira.
• Garante que os modelos de IA/ML sejam justos, transparentes e avaliados com frequência para coibir qualquer viés de desempenho. Avaliação e monitoramento contínuos são realizados para verificar se há necessidade urgente de atualização do modelo.
• A governança permite que as empresas escalem exageradamente qualquer implantação de análise, facilitando a experimentação segura em todos os níveis.

Transformando dados em um ativo estratégico por meio de uma combinação de análise e governança de dados

Governança de Dados e Governança Analítica são frequentemente consideradas entidades autônomas. Sem elas, as organizações correm o risco de serem consumidas por tomadas de decisão caóticas, silos de dados e violações de privacidade e conformidade de dados. No entanto, combiná-las e fazê-las operar em conjunto dentro de uma estrutura holística e integrada pode ampliar a eficácia de qualquer organização em muitas frentes.

• Maior confiabilidade e confiança: Quando a Governança de Dados e a Governança Analítica são combinadas, ela desbloqueia uma visão unificada dos dados, desde sua origem até as transformações e relatórios finais, fornecendo assim uma visão aprofundada de sua trilha de auditoria.
• Adesão à regulamentação e conformidade: As empresas podem otimizar a conformidade e a regulamentação definindo políticas abrangentes que governariam todo o fluxo de dados, desde a coleta primária de dados até a sua transformação em modelos analíticos e sua retenção.
• Insights práticos para tomada de decisões mais rápida: Uma estratégia abrangente pode permitir entradas limpas e confiáveis e saídas confiáveis e verificáveis (insights) que sejam consistentes em todos os níveis. Como resultado, as decisões podem ser tomadas de forma mais rápida e lógica.

Saiba mais sobre o Plataforma de dados comuns Solix (CDP) que fornece uma arquitetura moderna, de última geração e preparada para o futuro e impulsiona empresas de todos os tamanhos a implementar estruturas de governança escaláveis, automatizadas e orientadas por políticas em dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.