As 12 boas práticas da Gestão de Dados Moderna

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1 As 12 boas práticas da Gestão de Dados Moderna Bergson Lopes

2 Dados do Palestrante Bergson Lopes Rego, PMP é especialista em Gestão de Dados, Gerenciamento de Projetos e Governança de TI. Principal idealizador e multiplicador da filosofia da Gestão de Dados Moderna no Brasil, prestando regularmente treinamentos e palestras sobre o tema. Conduziu e participou de projetos para implantação de áreas de Administração e Gestão de Dados em empresas de grande porte nos segmentos: Oil & Gas, Governo, Financeiro, Seguros, Construção Civil e Indústria. Possui experiência de 19 anos na área de Tecnologia da Informação. No decorrer da carreira, já ocupou várias funções entre elas: Desenvolvedor, Analista de Sistemas, Administrador de Dados, Gerente de Projetos, Líder de Equipe e Consultor. Nos últimos 10 anos têm atuado diretamente em atividades relacionadas à Gestão de Dados. Em 2001, fundou a Blensson & Blonsson Consultoria, empresa voltada à prestação de serviços de consultoria e treinamentos ligados à área de Gestão de Dados. Desde 2011, Bergson é um voluntário ativo junto ao chapter Brasil da DAMA Data Management Association International, onde atualmente exerce a função de Diretor de Estudos Técnicos. É certificado PMP (Project Management Professional) pelo PMI (Project Management Institute), principal organização mundial responsável pelo desenvolvimento de práticas e profissionais em Gerenciamento de Projetos. Graduado em Informática pela FACHA, possui MBA em Gerência Estratégica da Informação e também em Gerência de Projetos (Master in Project Management) ambos pela UFRJ. Atualmente Bergson presta serviços como Consultor e Líder de Equipe de Administração de Dados para um cliente do segmento de Oil & Gas.

3 Histórico da Gestão de Dados Novos Tempos.. Boom!! AD Questionada Redescoberta Gestão de Dados Moderna Manual for Data Administration Agile Modeling DAMA/DMBOK

4 Gestão de Dados Moderna Nova Filosofia Mudança de Paradigma Utiliza vários conceitos das metodologias ágeis A filosofia da área é tão quanto (ou mais) importante que a metodologia adotada A Administração/Gestão de Dados reconhece os erros de atuação dos modelos adotados no passado (AD Tradicional)

5 Gestão de Dados Moderna A Gestão de Dados Moderna é baseada nos seguintes pensamentos: Empresas não existem somente para Administrar ou Gerir Dados Os dados são muito importantes, mas sozinhos não são o ativo mais importante das empresas Metas e objetivos da área de Gestão de Dados são mensuráveis. A Gestão de Dados deve ter sinergia com todas as áreas envolvidas na gestão, construção e manutenção da informação A Gestão de Dados está envolvida com os projetos da empresa. Projetos possuem recursos, tempo e orçamentos limitados

6 Gestão de Dados Moderna Principais ativos de uma organização segundo GD moderna: Os dados são muito importantes, mas sozinhos não são o ativo mais importante das empresas Empresa Informação Pessoas Recursos Materiais

7 Gestão de Dados Moderna Portanto: Postura da área de Gestão de Dados deve ser proativa Gestão de Dados deve ser ágil Gestão de Dados não é overhead Gestão de Dados deve trazer retorno tangível para a organização

8 Postura reativa A Gestão de Dados Moderna evita: Falta de objetivos tangíveis Equipes ineficazes Overhead Gestão de Dados ser encarada como obrigação Burocracia em excesso Gargalo no processo de desenvolvimento Conflitos desnecessários com as demais equipes envolvidas

9 Gestão de Dados Moderna Visão Geral

10 Boas Práticas 1 - Manter um time de destaque 2 - Atuar no início dos projetos 3 - Ser ágil nos atendimentos 4 - Utilizar princípios e ferramentas de qualidade 5 - Nunca acomodar 6 - Utilizar metodologia adequada 7 - Utilizar ferramentas de apoio 8 - Utilizar Modelos de Dados 9 - Investir na capacitação dos clientes 10 - Entender que o sucesso depende de todos 11 - Divulgar a área de Gestão de Dados 12 - Ter bom senso!

11 Manter um time de destaque Vantagens: Maior visibilidade e credibilidade da área de Gestão de Dados Profissionais de destaque rendem 3 ou 4 vezes mais que os profissionais comuns Melhor nivelamento e aproveitamento dos profissionais Equipes enxutas Equipes multidisciplinares

12 Manter um time de destaque Lembretes: O sucesso da Gestão de Dados depende do time que trabalha nela Não basta o profissional ser somente: Certificado, ou Qualificado, ou Experiente, ou Dedicado, comprometido, etc. Atenção: Um único membro da equipe pode contribuir efetivamente para o descrédito da área de Gestão de Dados, mesmo em equipes grandes

13 Manter um time de destaque Gestor de Dados de Destaque: Conhecimento do Negócio Habilidades em Gestão de Dados Habilidades Comportamentais Habilidades Técnicas

14 Um mesmo time Vários papéis Gerente de Projetos Administrador de Dados DBA Gestor Estratégico de Dados Administrador de Serviços Projetista de Dados Administrador de Repositórios Outros Papéis

15 Manter um time de destaque Certificação CDMP: Reconhece os profissionais qualificados na área de Gerenciamento de Dados Benefícios para o profissional: Ampliação da empregabilidade Aceleração do crescimento profissional Reconhecimento do grau de qualificação atestado internacionalmente Benefícios para a empresa: Demonstra alinhamento com uma metodologia normatizada e aceita internacionalmente Agrega credibilidade e valor aos prestadores de serviço Motiva colaboradores a buscar crescimento profissional CDMP é marca registrada da DAMA Data Management Association International

16 Atuar no início dos projetos Benefícios: Quanto maior o esforço nas atividades iniciais dos projetos, menor o esforço nas atividades de controle (inspeção) As principais anomalias são descobertas no início dos projetos Maiores possibilidades de reuso Rapidez nas criações dos modelos de dados Diminuição do retrabalho

17 Atuar no início dos projetos As fases iniciais do projeto possuem o maior grau de incerteza As correções dos erros identificados nas fases iniciais acarretam menores impactos e custo Custo da Anomalia Transição Construção Elaboração Iniciação $$$$ $$$ $$ $ Qt. Erros

18 Ser ágil nos atendimentos Atendimentos devem ser rápidos e previstos em acordos de serviço (SLA) A equipe de GD deve estar preparada para acompanhar o ritmos das equipes de desenvolvimento que trabalham com métodos ageis (Scrum, XP, Kambam) Quanto menor o tempo de atendimento, menor a resistência Os laudos e relatórios da equipe de GD devem ser claros e diretos Benefícios: As atividades da Gestão de Dados não são o gargalo do processo Os prazos são conhecidos por todos os envolvidos

19 Ser ágil nos atendimentos Exemplo de SLA: Atividade Esforço Tempo Homologar novo modelo de dados (pequeno) 6 horas 1 dia útil Homologar novo modelo de dados (médio) 12 horas 2 dias úteis Homologar novo modelo de dados (grande) 20 horas 3 dias úteis Implementar modelo no SGBD (pequeno/médio) 4 horas 1 dia útil Implementar modelo no SGBD(grande) 8 horas 1 dia útil Homologar alteração em modelo de dados (peq) 2 horas 1 dia útil Homologar alteração em modelo de dados (med) 5 horas 1 dia útil Homologar alteração em modelo de dados (grd) 12 horas 2 dias útil

20 Utilizar princípios e ferramentas da qualidade A qualidade é planejada, e não inspecionada Deming A Gestão de Dados deve abranger todas as fases do ciclo PDCA: Planejamento, Execução, Controle e Ação Corretiva Coleta e divulgação de indicadores Ferramentas mais usuais: Pareto, Gráficos de Controle, Diagrama de causa e efeito

21 Utilizar princípios e ferramentas da qualidade Gestão de Dados e o ciclo PDCA: P (Plan) P Planejamento do Processo D Execução do processo C Avaliação e Monitoração A (Act) Gestão de Dados C D (Do) A Ações de Melhoria Resultado: Melhoria da qualidade dos dados e estruturas de dados. Processo em evolução contínua. (Check)

22 Utilizar princípios e ferramentas da qualidade Exemplo de utilização dos diagramas de Pareto e Causa/Efeito: Erros encontrados nas avaliações de modelo de dados

23 Grau de Maturidade Nunca acomodar Zona de acomodação Benefícios da GD GD implantada Resistência à GD Tempo

24 Nunca acomodar Zona de acomodação Zona de Acomodação - Características: Várias áreas de Gestão de Dados permanecem nesta região A área de Gestão de Dados não acompanha a evolução dos processos da organização A existência da área de Gestão de Dados é questionada ao longo do tempo Como evitar este quadro: Definir, planejar e implementar os objetivos de curto, médio e longo prazo Revisar constantemente o modelo de atuação buscando novas melhorias

25 Utilizar Metodologia Adequada A metodologia de Gestão de Dados deve: Ser abrangente com adaptações aos diversos tipos de sistemas Regulamentar (O que fazer) e Orientar (como fazer) Normas e Padrões Procedimentos, roteiros e boas práticas Ser integrada aos novos modelos e processos de construção de software Ser disponibilizada a todos os envolvidos Benefícios: Todo e qualquer tipo de sistema é apoiado pela metodologia Metodologia conhecida por todos Evolução contínua

26 Utilizar Metodologia Adequada Exemplo: Documentação institucional Roteiros Papeis e responsabilidades Boas práticas Metodologia de Gestão de Dados Cadeia de Valor da GD Padrões Macroprocessos Processos

27 Utilizar Metodologia Adequada DAMA DMBOK é marca registrada da DAMA Data Management Association International

28 Utilizar Ferramentas de Apoio Lembretes: Uma ferramenta pode ser eficaz em uma ou várias empresas, mas não obrigatoriamente na sua A aquisição deve ser cuidadosamente estudada e planejada O suporte do fornecedor é fundamental Tipos de Ferramentas: Específicas Customizadas Benefícios: Agilizam o trabalho Maior confiabilidade Melhoria na qualidade do trabalho

29 Ferramentas Prontas: Ferramentas Case Repositório de Modelos Repositório de Metadados Ferramentas de MDM Ferramentas de Data Quality Utilizar Ferramentas de Apoio Ferramentas Customizadas: Personalizadas de acordo com as necessidades Auditoria em modelos de dados Base de dados de indicadores e métricas Apoio ao processo (workflow)

30 Barramento de Serviços GD Utilizar Ferramentas de Apoio Exemplo de Ferramentas de Apoio: Ferramenta Case Modelo de Dados Aplicação de Apoio Customizada Erros Métricas Repositório Modelos BD Apoio Estimativas Laudos Lições Aprendidas Repositório de Metadados Análise Impacto

31 Utilizar Modelos de Dados O modelo de dados é resultante de um processo de abstração e análise Não deve ser encarado somente como documentação Modelos conceituais devem refletir a visão de negócios Modelos físicos de dados devem refletir todos os ambientes de banco de dados da organização Entrada / saída de vários processos da Gestão de Dados Administração de modelos Gestão de Dados Administração de modelos Gestão de Dados Devem ser armazenados em repositórios

32 Utilizar Modelos de Dados Analista AD DBA Arquiteto Adm. Repositório Desenvolvedor SGBD Aplicação Repositório de Modelos Gestor Estratégico de Dados

33 Investir na Capacitação dos Clientes Investir na capacitação das pessoas envolvidas na construção de modelos de dados e/ou especificação dos seus acessos é investir na qualidade de dados A capacitação não deve-se resumir somente a equipe de Gestão de Dados. Analistas de Sistemas, Gerentes de Projetos, Arquitetos que interagem com a Gestão de Dados devem ser treinados Benefícios: Mostra comprometimento da Gestão de Dados com as demais pessoas envolvidas no trabalho Menor retrabalho Produção de modelos mais ágeis Melhoria no levantamento de requisitos Elevação do nível de abstração, com soluções mais flexíveis

34 Investir na Capacitação dos Clientes Formas de capacitação Workshops Treinamentos presenciais Treinamentos online O que capacitar? Processo de trabalho Metodologia de Gestão de Dados Operação de ferramentas Modelagem de Dados

35 Características: Entender que o sucesso é de todos Não incentivar a cultura de feudos de algumas empresas Feudos mais comuns nas empresas: Infra Qualidade Desenvolvimento Administração / Gestão de Dados Transmitir a todos envolvidos a mensagem de que o sucesso depende de todos Definir responsabilidades

36 Entender que o sucesso é de todos Principais Responsabilidades: A área de Gestão de Dados é responsável por manter os objetivos e diretrizes definidos em sua metodologia As equipes de desenvolvimento são responsáveis em manter um nível aceitável de qualidade dos artefatos produzidos e também envolver a Gestão de Dados nas fases iniciais dos projetos As gerências e coordenações do mesmo nível são responsáveis por oferecer subsídios para que os objetivos e diretrizes da área de Gestão de Dados sejam cumpridos A Alta gerência da TI é responsável pelo patrocínio e reconhecimento formal da área de Gestão de Dados. Sem isto, a atuação da Gestão de Dados é muito limitada

37 Divulgar a área de Gestão de Dados O Pato põe ovos, anda, nada e voa. Já a Galinha apenas põe ovos e anda, porém quando a Galinha põe seus ovos ela berra para todos! O Pato não! Muitas áreas de Gestão de Dados são extremamente maduras, porém fracassam, pois não sabem divulgar suas conquistas para demais áreas da empresa! O que divulgar periodicamente: Retornos financeiros Indicadores da área Indicadores de qualidade Marcos obtidos Eventos Metodologia, processos, etc...

38 Ter bom senso! O Bom Senso: Está ligado diretamente ao comportamento das pessoas Diminui às resistências Facilita às parcerias Diminui à burocracia Deve ser utilizado quando necessário Cuidado! Todos acreditam que possuem Bom Senso!

39 Obrigado! Bergson Lopes

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