Boas práticas da Gestão de Dados Moderna
Veja neste artigo mais uma da série de dicas e boas práticas da Gestão de dados Moderna.
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O que é uma Metodologia de Gestão de Dados?
O termo "Metodologia" não tem uma definição bem estabelecida, entretanto, fica claro o seu objetivo: Dar instrumentos para obtenção de métodos e metas.
Adotaremos a seguinte definição para uma Metodologia de Gestão de Dados neste artigo: Conjunto de documentos que orientam os profissionais envolvidos com as funções e atividades preconizadas pela disciplina de Gestão de Dados nas organizações. Entre estes documentos encontramos: documentação institucional, processos e seus detalhamentos, padrões, ferramentas de qualidade, documentação de apoio e ferramentas de comunicação.
A figura abaixo mostra uma visão mais abrangente dos documentos que podem ser utilizados em uma Metodologia de Gestão de Dados:
Figura 1. Documentos adotados em uma Metodologia de Gestão de Dados
Diretrizes básicas para a construção de uma metodologia
As dicas abaixo, de forma geral, podem ser aplicadas em qualquer cenário, são consideradas por mim diretrizes básicas para a adoção de uma Metodologia de Gestão de Dados. São elas:
A metodologia deve ser abrangente e com adaptações aos diversos tipos de sistemas da organização, ou seja, deverá prever o desenvolvimento de sistemas transacionais, sistemas de BI e apoio à decisão, aquisição de dados externos, sistemas onde os dados não são armazenados em banco de dados, etc...
A metodologia deve ser regulamentadora - Deve definir o que deve ser feito através de padrões e diretrizes.
Os documentos da metodologia devem estar integrados entre si e aos demais processos de trabalho da organização. Os detalhamentos dos fluxos de trabalho podem ser feitos através de procedimentos de trabalho.
A metodologia deve ser orientadora - Deve explicar como produzir mais e melhor, através de boas práticas, manuais e orientações em geral.
O grau de rigidez e detalhamento da Metodologia de Gestão de Dados deve ser similar aos graus das outras metodologias adotadas na empresa.
Guias de corpo de conhecimento consagrados, como o DAMA-DMBOK® (figura 2) são uma ótima referência para definir e orientar: o escopo e o conteúdo da metodologia. Vale ressaltar que os guias devem ser adotados e customizados de acordo com as características de cada empresa.
A metodologia deve ser conhecida por todos. De preferência, deverá ser mantida e divulgada através de um portal específico e/ou soluções similares.
Figura 2. Funções do DAMA-DMBOK® - Fonte DAMA-DMBOK 1ª edição
Mesmo adotando todas as dicas relacionadas acima, não teremos certeza de que a Metodologia de Gestão de Dados será adequada para a empresa e também não teremos problemas de percurso durante e após sua adoção. As dicas ajudam, porém não são suficientes para garantir o sucesso desta jornada. A compreensão das características particulares de cada empresa é considerada fundamental para o sucesso deste trabalho. Em resumo, o que é bom para uma empresa pode não ser bom para outra.
Durante minha experiência profissional, tive a oportunidade de observar os cenários de várias empresas, de ambos os portes e diversos segmentos. Em todas onde participei de alguma forma na definição e/ou alteração da Metodologia de Gestão de Dados, pude constatar uma única resposta correta que pôde ser aplicada nos questionamentos mais genéricos, tais como: "Que metodologia adotar?", "Como adotar?" e "Quando adotar?". A resposta correta, mas não tão esclarecedora para todos esses questionamentos, sempre foi uma só: "Depende, cada caso é um caso".
Várias áreas de Gestão de Dados tiveram sua existência questionada, simplesmente por adotar o modelo de metodologia igual às demais empresas de sua área de atuação. Provavelmente essas empresas não levaram em consideração seus próprios cenários e expectativas, consequentemente, escolheram uma alternativa de resposta incorreta. Mas afinal, qual a Metodologia adequada para minha empresa?
Características que devem ser consideradas na definição de uma Metodologia de Gestão de Dados Adequada
Metodologia adequada não é aquela utilizada pela empresa A ou B, muito menos um conjunto de processos empurrados "goela a baixo" pelo fornecedor X ou Y. Uma Metodologia de Gestão de Dados adequada deve ser adotada por uma organização levando sempre em conta a análise de cinco características particulares de cada empresa. São elas: aspectos organizacionais, cultura, corpo técnico, visão de futuro e recursos financeiros.
Figura 3. Características particulares das empresas
Os aspectos organizacionais correspondem ao posicionamento e forma de atuação da área de Gestão de Dados na organização. Para fazer uma análise deste aspecto, várias perguntas devem ser levadas em consideração como, por exemplo:
Qual o segmento de atuação da organização? Qual o seu porte? A organização é publica ou privada?
A área de Gestão de Dados existe (ou será prevista) no organograma da organização?
Se sim, qual o posicionamento da área de Gestão de Dados no organograma? Quais seus clientes?
Em que nível gerencial, a Gestão de Dados está situada? A quem a área está subordinada?
A maioria dos dados que trafegam na empresa são criados dentro da própria empresa ou são adquiridos no mercado?
As aplicações que criam e manipulam os dados que trafegam na empresa, são desenvolvidas dentro ou fora da empresa?
De forma geral, áreas onde a Gestão de Dados não está ligada diretamente aos departamentos de TI costumam ter mais autonomia em suas ações, porém ficam distanciadas de onde os dados são projetados (TI).
Áreas de Gestão de Dados ligadas diretamente aos departamentos de TI costumam ter menos autonomia nas ações, e ainda costumam sofrer pressões elevadas para diminuir os parâmetros de qualidade, principalmente se a área estiver dentro do departamento de desenvolvimento, porém estão mais pertos de onde os dados são projetados.
A cultura é o conjunto de conhecimentos, crenças, padrões, costumes e todos os outros hábitos e aptidões adquiridos pelas pessoas dentro da organização.
Trabalhar em empresas onde reina a cultura do valor as soluções definitivas com foco na qualidade é o sonho de qualquer profissional que trabalha com Gestão de Dados. Neste caso, o trabalho da criação e/ou alteração de uma metodologia é muito facilitado. Geralmente o escopo do trabalho é muito abrangente e os primeiros resultados são obtidos com certa rapidez e facilidade.
Por outro lado, empresas que focam na entrega das soluções sem nenhum planejamento e qualidade, costumam ser o pesadelo dos profissionais que trabalham na área de Gestão de Dados. Nessas situações, o trabalho da criação e/ou alteração de uma metodologia é bastante complexo, não pela abrangência do trabalho, que neste caso, nunca deverá ser muito amplo, mas sim pelas dificuldades culturais. O Gestor Estratégico de Dados deve estar preparado para negociar muito, romper barreiras, quebrar paradigmas e principalmente estar ciente de que sempre receberá pressões de todos os lados, inclusive das pessoas que trabalham dentro da área de Gestão de Dados (síndrome do patinho feio). Nesse tipo de situação, o escopo do trabalho é reduzido e os primeiros resultados são obtidos depois de muito tempo de atuação e com muitas dificuldades.
O corpo técnico corresponde aos membros que trabalham nos times envolvidos nas atividades onde a Gestão de Dados participa. Quanto maior o nível de qualificação das equipes, melhor a resposta na adoção da metodologia. Quanto maior a quantidade de pessoas dentro dos times, maior a necessidade de detalhamento da metodologia. O balanceamento das duas variáveis ajuda a definir o nível de complexidade e o grau de detalhamento da metodologia.
Conforme figura abaixo, se entende como qualificação o conjunto da seguinte engrenagem: treinamento + experiência + aspectos comportamentais.
Figura 4. Qualificação em Gestão de Dados - Engrenagem Ideal
A aplicação de treinamentos e workshops para o corpo técnico da empresa, voltados aos conceitos, processos e procedimentos da metodologia costumam ser uma boa medida para melhorar o nível de qualificação das equipes. Este esforço geralmente é suficiente para dar um bom andamento na adoção de uma Metodologia de Gestão de Dados.
Vale ressaltar que o corpo técnico da equipe de Gestão de Dados deverá estar qualificado antes do início do projeto de criação/alteração da metodologia. Entregar projetos na mão de equipes sem qualificação e vivência anterior em projetos do mesmo porte é um convite ao fracasso do projeto.
A visão de futuro é nada mais, nada menos, a resposta a seguinte pergunta: Como a área de Gestão de Dados deverá funcionar em x anos? A visão de futuro abrange o curto, o médio e o longo prazo.
A metodologia deve ser especificada prevendo essas evoluções. A previsão sobre o uso de ferramentas no futuro também deve influenciar na criação e/ou alteração da metodologia.
Se uma empresa deseja implantar todas as funções previstas no guia DAMA-DMBOK®, mas em um primeiro momento, não possui recursos e nem tempo necessário para implantar todas as funções, ela deve definir as funções prioritárias e começar a definir seus processos de trabalho de acordo com as funções definidas como prioritárias, porém sem esquecer que no futuro essas funções serão integradas as outras. Portanto, as especificações desses processos devem ser flexíveis o suficiente para poderem ser integrados no futuro.
O mesmo vale para as ferramentas. É claro que as ferramentas não devem guiar os processos, porém suas características não devem ser ignoradas. Se, por exemplo, uma empresa pretende trabalhar no futuro com as funções de MDM e Data Quality, jamais deverá deixar de prever o uso dessas ferramentas que darão apoio às funções nas especificações dos primeiros processos da Metodologia. A utilização de ferramentas de apoio é uma das doze boas práticas e será melhor detalhada nos próximos artigos.
Recursos financeiros correspondem ao total de verbas disponíveis para o funcionamento da área de Gestão de Dados. Cabe ao responsável pela área de Gestão de Dados planejar as atividades da área de acordo com o orçamento disponível.
O estudo do retorno sobre o investimento (ROI - Return of Investiment) para o projeto de criação e/ou alteração de uma Metodologia de Gestão de Dados é fundamental para saber se o projeto é viável economicamente ou não. Se a área não possui verbas suficientes para iniciar um novo projeto, onde o retorno será dado somente após a conclusão do mesmo, não há como seguir adiante.
Apesar de fundamental, a regra descrita acima não é seguida por grande parte das organizações, afinal, nem sempre as empresas iniciam seus projetos ligados à área de Gestão de Dados com o ROI definido, porém vale ressaltar, que esta abordagem é muito perigosa, pois não há limites definidos para os cortes orçamentários dos projetos.
Se a empresa aplicar uma expectativa de custos muito rigorosa, fatalmente terá projetos cancelados por excederem os custos planejados, mesmo com baixos percentuais de desvios dos orçamentos, sem levar em conta as consequências das perdas das verbas já consumidas e os retornos que as conclusões dos projetos dariam à empresa, mesmo com custos maiores.
Por outro lado, também poderão ocorrer situações onde a expectativa com os custos não é considerada, nem mesmo há um controle sobre os custos dos projetos, nesses casos, a empresa terá um risco de consumir muito mais recursos financeiros do que os retornos reais dos projetos se propõem a dar. Fatalmente, no futuro, a área de Gestão de Dados será considerada um overhead, tendo sua existência questionada pelo alto staff da empresa.
Implantar e manter uma Metodologia de Gestão de Dados não é uma tarefa trivial. Metodologias prontas, baseadas em "receitas de bolo", na maioria das vezes, não resolvem os problemas, apenas atrapalham.
O entendimento das características de cada empresa junto à adoção customizada de guias de referência consagrados, como o DAMA-DMBOK® é fundamental para o sucesso na implantação, adoção e/ou alteração de uma Metodologia de Gestão de Dados. Além disso, a participação de uma equipe de Gestão de Dados qualificada, que conheça muito bem o ambiente da empresa é fundamental para este tipo de trabalho.