Desafios de governança em plataformas de dados modernas
As estratégias empresariais modernas tornaram-se cada vez mais orientadas por dados. Com a evolução das necessidades de dados, as empresas migraram de arquiteturas de dados tradicionais, como data warehouses e silos díspares, para plataformas mais unificadas para gerenciamento de dados, como data lakes e data lakehouses de terceira geração.
No entanto, com a evolução das arquiteturas, as empresas também enfrentam desafios para governar e gerenciar efetivamente seus ativos de dados de forma segura e compatível. As lacunas de conformidade geralmente se tornam muito caras para grandes empresas, eliminando milhões de dólares em multas e perdas de reputação. Para evitar isso, as empresas devem priorizar práticas eficazes de governança de dados para manter os mais altos níveis de segurança e privacidade para seus ativos de dados.
Este blog irá explorar as principais governança de dados desafios que as empresas enfrentam com plataformas de dados modernas e soluções que podem permitir que elas naveguem por essas questões com facilidade.
Aumento da complexidade dos dados
Tradicionalmente, data warehouses e hubs lidavam com dados estruturados, que eram posteriormente processados para análise e inteligência de negócios. No entanto, com data lakes e data lakehouses de terceira geração, a natureza da entrada de dados muda rapidamente.
As equipes de dados dentro das empresas têm a tarefa de lidar com uma mistura de
- Dados estruturados que residem em bancos de dados convencionais,
- Dados semiestruturados em formatos como JSON e XML,
- Grandes volumes de dados não estruturados de mídias sociais, interações com clientes, mensagens de áudio, documentos, planilhas, vídeos, etc.
Cada tipo requer diferentes abordagens de armazenamento, processamento e governança, o que torna o gerenciamento de dados em plataformas de dados unificadas muito mais complexo.
Desafios de gerenciamento e catalogação de metadados
Saber quais dados sua empresa possui se torna muito importante com o aumento da complexidade dos dados. Quando equipes de dados consolidam silos de dados díspares em uma plataforma de dados unificada, na maioria das vezes, elas perdem o controle da natureza dos dados que possuem.
Para uma governança de dados eficaz, as empresas precisam de uma solução robusta de catalogação de dados. Isso permitiria que as equipes de dados:
- Descubra e classifique diferentes tipos de dados em toda a organização sobre ingestão
- Adicione tags de metadados que incluam informações sobre linhagem de dados, sensibilidade, requisitos de privacidade e necessidades de uso
- Entenda o contexto, a origem e a composição dos dados e seus requisitos de conformidade
Com uma estratégia de gerenciamento de metadados ausente, as organizações frequentemente correm o risco de perder o controle de seus dados confidenciais, comprometendo a conformidade regulatória e reduzindo a utilidade e acessibilidade geral dos dados. Em um dia ruim, desafios como esses podem custar à sua empresa mais de 20 milhões de euros através de multas ao abrigo do RGPD sozinho.
Desafios de segurança e privacidade
Data lakes e data lakehouses de terceira geração enfrentam desafios em múltiplas dimensões de segurança. É crucial controlar quem acessa os dados armazenados, quais tipos de dados podem ser acessados e quais dados devem ser protegidos com segurança para evitar vazamentos.
Controle de acesso a dados
As empresas precisam impor controles de acesso mais granulares baseados em funções, que podem ajustar dinamicamente as permissões de acesso com base nas funções dos usuários e na sensibilidade dos dados que eles manipulam. O monitoramento e a auditoria em tempo real dos padrões de acesso a dados também devem ser impostos para capturar quaisquer anomalias.
Mascaramento e anonimato de dados
Regulamentos de privacidade como RGPD, CCPA e HIPAA mandam que empresas que lidam com dados sensíveis impeçam acesso e distribuição não autorizados. No entanto, isso complica os processos em ambientes de não produção, pois as equipes de dados geralmente precisam acessar arquivos sensíveis. Dados sensíveis como PII, PHI e dados bancários devem ser identificados e mascarados, enquanto conjuntos de dados anonimizados devem ser criados para análise.
Qualidade e consistência dos dados
À medida que as fontes de dados se multiplicam, manter a qualidade dos dados se torna crítico. As empresas devem implementar processos automatizados de validação de dados em pipelines de ingestão e transformação padrão. As equipes de dados em todos os departamentos devem monitorar continuamente a entrada e saída de dados para detectar e retificar anomalias de dados.
Melhores práticas para governança de dados eficaz
Desenvolver uma estratégia abrangente de governança de dados
O primeiro passo para desenvolver uma estratégia eficaz de governança de dados é estabelecer equipes de governança multifuncionais para supervisionar os objetivos de governança e revisar as estruturas de governança regularmente.
Promova uma cultura que priorize os dados
Por meio de equipes de governança estabelecidas, forneça treinamento regular sobre governança de dados, ao mesmo tempo em que incentiva ativamente a alfabetização de dados e práticas adequadas de gerenciamento de dados em todas as unidades de negócios e departamentos da organização.
Invista em tecnologia avançada
As integrações de IA em plataformas de dados modernas trouxeram vantagens significativas. Técnicas de classificação de dados inteligentes baseadas em IA para detecção e classificação automática de metadados podem simplificar significativamente os processos de gerenciamento e catalogação de metadados. Com ferramentas automatizadas de conformidade e segurança, você pode monitorar riscos de governança e conformidade e tomar medidas corretivas automaticamente quando necessário.
Pensamentos de Encerramento
Manter práticas de governança eficazes não é mais opcional – tornou-se estrategicamente imperativo. Entender e abordar proativamente lacunas de governança inerentes dentro da estrutura de gerenciamento de dados da sua organização é um primeiro passo fundamental. A governança de dados eficaz pode transformá-la de um fardo de conformidade em uma vantagem competitiva.
À medida que os dados continuam a crescer em volume, variedade e complexidade, as organizações que dominam esses desafios de governança estarão mais bem posicionadas para desbloquear o verdadeiro potencial de seus ecossistemas de dados.
