A qualidade dos dados agora supera a segurança em novas iniciativas de governança

Endeavor Technique Staff (ESG) e provedor de gerenciamento de sistemas Tool Quest divulgou hoje seu Relatório de Governança e Empoderamento de Dados de 2022, um relatório anual estudar [subscription required] que identifica desafios e inovações em governança de dados, gerenciamento de dados e operações de dados.

Uma conclusão importante é que a busca por dados de alta qualidade ultrapassou a segurança de dados como o motivador mais importante para iniciativas de governança de dados. Quarenta e um por cento dos líderes de TI concordaram que a tomada de decisões de negócios depende fundamentalmente de dados confiáveis ​​e de alta qualidade. Ao mesmo pace, 45% dos entrevistados afirmam que os problemas com a qualidade dos dados são o maior detrator do retorno do investimento nos esforços de governança de dados.

As descobertas são baseadas na pesquisa do ESG com 220 profissionais de negócios e TI responsáveis ​​e/ou familiarizados com governança de dados e estratégias de capacitação, investimentos e operações em suas organizações. Todas as organizações representadas na pesquisa têm pelo menos 1.000 funcionários e receitas anuais de US$ 100 milhões ou mais.

Usando dados ao máximo

Embora reconheçam a grande importância de dados de alta qualidade, de acordo com a pesquisa, os líderes de gerenciamento de dados ainda estão lutando para melhorar seus dados e a capacidade de alavancar e maximizar estrategicamente o uso de dados na prática.

A segurança continua sendo uma grande preocupação para todos os executivos de dados. Mas a maré mudou para manter os altos padrões de qualidade de dados primeiro, a fim de obter os dados certos – mesmo antes de protegê-los em qualquer arranjo de armazenamento selecionado pela empresa.

“Vimos a convergência de iniciativas de qualidade de dados em governança de dados há algum pace”, disse Heath Thompson, presidente e gerente geral do negócio de gerenciamento de sistemas de informação (ISM) da Quest, ao VentureBeat. “Quando olhei para este relatório ESG, foi interessante ver como a qualidade de dados realmente se tornou importante como um tópico central.”

Depois de estabelecer as bases para a governança de dados, disse Thompson, há muitas coisas operacionais que você pode começar a fazer, incluindo a criação de políticas, seja segurança de dados, dataops ou qualquer outra coisa. “É assim que a indústria está começando a fazer isso agora.”

Dataops sendo usados ​​em iniciativas de qualidade de dados

Dataops é uma prática colaborativa de gerenciamento de dados focada em melhorar a comunicação, integração e automação de fluxos de dados entre gerenciadores de dados e consumidores de dados em uma organização.

Embora os desafios de visibilidade e observabilidade de dados sejam diferentes entre os setores, as operações de dados foram amplamente reconhecidas na pesquisa como a important solução para impulsionar a capacitação de dados, disse Thompson. Noventa por cento dos entrevistados concordaram que o fortalecimento dos recursos de dataops melhora a qualidade dos dados, a visibilidade e os problemas de acesso em seus negócios.

As maiores oportunidades para melhorar a precisão e a eficiência das operações de dados estão no investimento em tecnologias automatizadas e na implantação de ferramentas que economizam pace, como o gerenciamento de metadados. A pesquisa relatou que apenas 37% dos entrevistados descrevem seus processos de operações de dados como automatizados, e uma proporção igualmente pequena relata ter catalogação e mapeamento de dados automatizados hoje (36% e 35%, respectivamente).

“Dados confiáveis ​​e operações de dados eficientes nunca foram tão influentes na determinação do sucesso ou fracasso das metas de negócios”, disse o CEO da Quest, Patrick Nichols, em um comunicado de mídia. “Quando as pessoas não têm acesso a dados de alta qualidade e a confiança e orientação para usá-los corretamente, é praticamente impossível para eles alcançarem os resultados desejados.”

O relatório também revelou que os líderes empresariais lutam não apenas para entender seus dados, mas para localizá-los e usá-los em primeiro lugar, disse Thompson. Quarenta e dois por cento dos entrevistados disseram que pelo menos metade de seus dados eram “dados obscuros” – ou seja, retidos pela organização, mas não utilizados, não gerenciáveis ​​e inencontráveis. Um influxo de dados obscuros e a falta de visibilidade dos dados geralmente levam a gargalos downstream, impedindo a precisão e a eficácia dos dados operacionais, disse Thompson.

“Não estamos falando sobre a ‘darkish internet’ aqui”, disse Thompson. “Os dados obscuros com os quais estamos preocupados são todos os dados coletados, mas nunca usados ​​por uma empresa. A automação do Dataops está sendo usada para corrigir isso.”