ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados

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2 2 ANÁLISE DA PESQUISA: O perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados Carlos Barbieri Com colaboração de Fernanda Farinelli Belo Horizonte Janeiro de 2013 Versão 02

3 3 FICHA TÉCNICA Autor Carlos Barbieri Colaboração Fernanda Farinelli (PRODEMGE) Equipe técnica Isabella Fonseca (FUMSOFT) Claudio Filardi (FUMSOFT) Evilene Santos (FUMSOFT) Editoração Pedro Ivo Brandão (FUMSOFT) Renata Ferreira (FUMSOFT) Projeto gráfico Gracielle Santos (FUMSOFT) FUMSOFT Presidência Thiago Turchetti Maia Vice-presidência Leonardo Fares Menhem Barbieri, Carlos. Análise da pesquisa: o perfil das empresas brasileiras em gestão e governança de dados. Fumsoft - Belo Horizonte, As informações contidas neste trabalho podem ser reproduzidas desde que citada a fonte. Outras informações podem ser obtidas pelo Fumsoft Av. Afonso Pena, 4.000, 3º andar - bairro Cruzeiro CEP: Belo Horizonte/MG Tel.: (31)

4 4 SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO GESTÃO DE DADOS ANÁLISE DOS RESULTADOS Características das empresas respondentes Perfil das empresas Número de empregados Natureza das empresas Localização Geográfica Análise preliminar da amostra Governança de dados Planejamento de Gestão de Dados Controle da Gestão de Dados Gestão da arquitetura de dados Desenvolvimento de dados Gestão de operações de dados Gestão de segurança de dados Gestão de dados mestre e de referência Gestão de Data Warehousing e Business Intelligence Gestão de documentos e conteúdo Gestão de metadados Gestão da qualidade de dados Ferramentas de apoio a Gestão de Dados REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS... 50

5 5 1. INTRODUÇÃO Neste estudo, é realizada uma análise da pesquisa realizada pela Dama-BR e Fumsoft, com o objetivo de mapear o posicionamento das empresas com relação à Gestão e Governança de Dados. A pesquisa foi realizada durante os meses de outubro e novembro de 2012, período em que foi disponibilizado um questionário on-line. Este foi preenchido por empresas convidadas pelas instituições realizadoras, sem nenhuma limitação prévia de tamanho, ramo de atividade, faturamento ou número de colaboradores. A ideia foi buscar a primeira impressão da Governança de Dados no Brasil, visto que tais dados nunca haviam sido levantados no país em uma pesquisa quantitativa como esta. Foram obtidas 76 respostas completas e seus resultados, na forma de tabelas e gráficos, estão disponibilizados nos sites da Dama-BR e Fumsoft. Como o conceito de Gestão e Governança de dados é ainda relativamente novo e os dados da pesquisa não são estatisticamente maduros, ressalta-se que as considerações aqui apresentadas são uma percepção pessoal do autor, sem qualquer intenção de desenvolver teses e estabelecer parâmetros definitivos sobre a forma com que as empresas praticam a Gestão e Governança de Dados no Brasil. A ideia é estabelecer alguns pontos iniciais de discussão, que possam ser aprofundados em estudos subsequentes e sirvam também para que a área acadêmica e a indústria da consultoria balizem suas ações neste campo. Alguns processos do Data Management Book of Knowledge (DMBOK Corpo de conhecimento da Dama sobre Governança de Dados) foram analisados de maneira geral, pelas respostas, sem se ater aos detalhes de suas atividades. Outros foram analisados com maior foco, considerando as respostas dadas para cada uma de suas atividades. Para facilitar o entendimento da interpretação dos dados, serão apresentados no próximo tópico os conceitos sintetizados pertinentes àquele corpo de conhecimento do DMBOK antes dos resultados coletados e discutidos. Para aqueles que têm interesse em conhecer um pouco mais a fundo estes conceitos e outras premissas do DMBOK, que nortearam a pesquisa e esta análise, a Fumsoft disponibiliza em sua página eletrônica uma visão sintética e comentada do documento, também elaborada pelo autor. Este artigo pode ser acessado em: bok_fumsoft_carlos_barbieri.pdf

6 6 2. GESTÃO DE DADOS A Gestão de Dados (no inglês, Data Management ou DM), conforme o DMBOK (2009), visa controlar e alavancar eficazmente o uso dos ativos dados e sua missão e objetivos são atender e exceder às necessidades de informação de todos os envolvidos (stakeholders) da empresa em termos de disponibilidade, segurança e qualidade. É uma responsabilidade tanto da tecnologia da informação de uma empresa quanto de seus clientes internos e externos e envolve desde a alta direção, que utiliza dados na geração de informações estratégicas, até profissionais de nível operacional, que muitas vezes são responsáveis pela coleta e produção dos dados. O DMBOK (2009) estrutura o processo de DM por meio de funções e atividades e está distribuído por dez áreas de conhecimento, conforme apresentado na Figura 1: Figura 1 - Áreas de conhecimento na Gestão de Dados Governança de dados Gerência da Arquitetura de dados Desenvolvimento de dados Gestão de operações de bancos de dados Gestão de Segurança de dados

7 7 Gestão de Dados mestres e de Referência Gestão de Data Warehousing e BI Gestão de Documentos e conteúdo Gestão de Metadados Gestão de Qualidade de dados A pesquisa foi elaborada tomando como base as 10 áreas de conhecimento do processo de DM propostos pelo DMBOK, com alguns desdobramentos entre os processos ou corpos de conhecimentos. A exceção foi a parte relativa à Segurança de Dados, onde as proposições do COBIT foram consideradas. Também foram feitas considerações sobre o Framework Zachman e arquitetura TOGAF no capítulo relativo à Arquitetura de Dados.

8 8 3. ANÁLISE DOS RESULTADOS 3.1. Características das empresas respondentes Perfil das empresas Das empresas respondentes, conforme apresentado no Gráfico 1, 38,5% são de grande porte, com faturamento bruto anual maior que R$300 milhões; 33,3% são microempresas, com faturamento menor ou igual a R$2,4 milhões; 10,3% são pequenas empresas, com faturamento entre R$2,4 e R$16 milhões; 6,4% são empresas médias com faturamento entre R$16 milhões e R$90 milhões e outros 6,4% não se enquadram em nenhum dos perfis mencionados. Gráfico 1 Porte das empresas participantes

9 Número de empregados Segundo o Gráfico 2, observa-se que as empresas da esfera de comércio e serviços com mais de 100 colaboradores representam 38,5% das participantes, enquanto 19,2% são microempresas da mesma área, com até nove empregados; 15,4% são empresas da área de indústria, com mais de 500 colaboradores; 9% das empresas são de porte pequeno, da área de comércio e serviços, com quadro entre 10 e 49 colaboradores; 7,7% são microempresas, da área da indústria com até 19 empregados; 5,1% das empresas são de porte médio, do segmento da indústria, com quadro entre 100 e 499 empregados; 3, são de empresas de médio porte do segmento do comércio e indústria, com quadro entre 50 e 99 colaboradores e 1,3% são de empresas pequenas, do segmento indústria, com quadro entre 20 e 99 colaboradores. Gráfico 2 Tamanho das empresas participantes quanto ao número de empregados Natureza das empresas Ao verificar as empresas participantes quanto a forma jurídica (Gráfico 3) observa-se que as empresas privadas representam 71, das respondentes; as públicas, 15,4% e as de natureza mista são 12,.

10 10 Gráfico 3 Natureza Jurídica das empresas participantes Localização Geográfica Conforme apresentado no Gráfico 4, percebe-se a participação de empresas distribuídas em nove estados do Brasil (considerando como referência a sede), sendo 42,3% de Minas Gerais, 23,1% de São Paulo, 14,1% do Rio de Janeiro, 14,1% do Distrito Federal e Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Paraná, Bahia e Alagoas com 1,3% cada.

11 11 Gráfico 4 Localização geográfica das empresas participantes Análise preliminar da amostra Como a pesquisa é inédita e seu objetivo era obter a primeira fotografia da situação da Gestão de Dados no Brasil, não houve preocupação com a escolha técnica da amostra, do ponto de vista estatístico. Dessa forma, a amostra apresenta uma variedade de empresas de atributos diferentes (porte, número de colaboradores, natureza), fator que precisa ser considerado quando das análises dos resultados, pois os conceitos de Gestão de Dados ainda são novos e a probabilidade é que se encontre maior maturidade (ou seja, as melhores práticas DMBOK aplicadas) em empresas com maior estrutura organizacional. Cabe ressaltar que quase 43% das empresas respondentes são classificadas como micro e pequenas empresas. Além disso, empresas com áreas de atuação diferentes também podem ter comportamento diferente com relação aos dados. Por exemplo, empresas do ramo financeiro, sujeitas a maior regulamentação ou empresas que processam dados com objetivos diretos de negócios também tendem a ter uma percepção diferente da importância dos dados nos seus resultados. Por outro lado, empresas que prestam serviços de desenvolvimento de software estão nesse momento, com os olhos mais voltados para a qualidade de seus processos do

12 12 que dos seus dados. Isso, obviamente, não é uma constatação científica, mas é uma percepção colhida nas quase 80 empresas onde a Fumsoft desenvolveu projetos de melhoria de qualidade de processos. Embora a pesquisa tenha capturado números transformados em percentuais, não é razoável a suposição de que a amostragem realizada represente estatisticamente as empresas do mercado brasileiro e a sua forma de tratamento de dados. De qualquer forma, a pesquisa se revela muito valiosa por oferecer essa primeira imagem sobre gestão de dados e deve servir para que abordagens mais focadas e análises mais apuradas sejam realizadas no futuro, visando uma fotografia cada vez mais real e segmentada Governança de dados A Governança de Dados (GD) representa o exercício da autoridade e controle (planejamento, monitoração e aplicação ou enforcement de regras), procedimentos, políticas, etc.; sobre os ativos de dados. A GD é uma abordagem de planejamento e controle de alto nível, estabelecida sobre a gerência de dados em diversos ângulos. No conceito da DAMA, a Governança de Dados é um dos corpos de conhecimento dentro do domínio maior de Gestão de Dados. Seria aquele elemento central do qual irradiam as políticas, processos e controles definidos sobre os ativos de dados, válidos e aplicados em todos os outros processos. Para alguns autores essa diferença inexiste, podendo às vezes os conceitos serem entendidos como sinônimos (Gestão e Governança). Segundo o DMBOK (2009), a área de GD é dividida em atividades e subatividades, representando a sua estrutura, em duas áreas: Planejamento da Gestão/Gerência de Dados e Controle da Gestão/Gerência de Dados. A seguir, apresenta-se uma relação das subatividades pertinentes a cada uma das atividades da GD seguida da análise dos resultados de cada uma das perguntas relativas a essas atividades Planejamento de Gestão de Dados As subatividades propostas pelo DMBOK (2009) para a atividade de planejamento de gestão de dados são: Entender as necessidades estratégicas de dados da empresa. Desenvolver e manter a estratégia de dados para a empresa.

13 13 Definir os papéis e as organizações (estruturas corporativas) para tratar os dados e sua gestão. Identificar e nomear os gestores de dados (Data stewards). Formalizar as unidades organizacionais para GD e Gestores de dados. Revisar e aprovar a arquitetura de dados da empresa. Planejar e apoiar (patrocinar) projetos e serviços no escopo de gerência de dados. Estimar o valor dos ativos de dados e seus custos associados. O Gráfico 5 abaixo, apresenta a situação das empresas participantes em relação à atividade de planejamento de gestão de dados e suas subatividades. 0% 20% 40% 60% 80% Entendimento estratégico das necessidades de dados da organização 1% 10% 21% 29% 3 Desenvolve e mantém uma estratégia de dados 13% 3% 40% 37% A atividade é realizada Estabelece os papéis e as estruturas para a gestão de dados Identifica e designa gestores de dados (data stewards) 14% 9% 3% 12% 4% 4% 40% 35% 27% 54% A atividade é realizada consistentemente entre as linhas de negócios A atividade é realizada, monitorada e medida Desenvolve e aprova políticas, padrões e procedimentos de dados 1% 17% 3 37% A atividade não é realizada Revê e aprova a arquitetura de dados 1% 9% 1 32% 40% Não Sei Planeja e patrocina projetos e serviços de gestão de dados 0% 5% 23% 17% 55% Estima valores de ativos de dados e custos associados 5% 1% 15% 72% Gráfico 5 - Atividades executadas atualmente quanto ao planejamento de gestão de dados

14 14 Com relação ao Planejamento da Gestão de Dados ou Governança de Dados, o DMBOK (2009) apresenta as seguintes considerações sobre a subatividade que trata o entendimento estratégico sobre os dados: Entendimento das necessidades de dados da empresa frente aos seus objetivos estratégicos. Algo do tipo: Para onde vou em termos de negócios/estratégia, como vou e que dados eu preciso para tal. Políticas e diretrizes, atreladas a essa estratégia de dados e que direcionam a sua utilização, definem a forma de integração de dados entre linhas de negócios, alinham os modelos de dados com outros modelos na arquitetura corporativa, regulamentam aspectos de segurança e privacidade, legislam sobre replicação e qualidade de dados, resolvem pendências de dados, patrocinam e apoiam ações corporativas, garantem aderência a normas reguladoras e dispõe de tratamento sobre novas formas de dados (semi-estruturados, não-estruturados, Big Data, etc). Programas e Projetos (outros dois P s da GD) que deverão ser pensados como ações estruturadas/iniciativas para o alcance desses objetivos. Na atividade Entendimento estratégico das necessidades de dados da organização ou, numa releitura, entendimento da necessidade estratégica dos dados, observa-se que 29% das empresas participantes da pesquisa não realizam essa atividade ou não tem essa percepção e entendimento. Dos quase 70% que entendem 10% o fazem com maior amplitude (realizam consistentemente entre linhas de negócios e monitoram e medem tais atividades desse quesito). Outros quase 60% fazem consistentemente, porém sem monitoração e medida (Gráfico 5). Esses números sugerem que as empresas, na sua maioria, têm a percepção da importância estratégica dos dados. Isso é uma premissa válida, porém nem sempre materializada na mesma proporção, conforme veremos a seguir. Já em relação à atividade Desenvolvimento e manutenção de uma estratégia de dados, ou seja, da concretização da percepção da necessidade acima demonstrada, observa-se que das empresas pesquisadas, 37% não fazem nada, 21% fazem de forma consistente, monitorada e medida e outros 40% fazem a atividade sem grandes controles (Gráfico 5). Observa-se uma ligeira diferença entre os que entendem (no sentido de verem a importância de se ter uma estratégia de dados) e os que efetivamente materializam essas estratégias (70% contra 61%). Ou seja, o desenvolvimento e manutenção de uma estratégia de dados é menor do que os que entendem a sua necessidade. Esse número, inclusive poderá ser menor, quando se detalhar o que o DMBOK define como ter uma efetiva estratégia de dados e as empresas perceberem que isso é bem mais do que ter SGBD s, DBA s e AD s, conforme discutido a seguir.

15 15 Quando se analisa existência de estruturas e papéis definidos para a realização da estratégia de dados, proposto pelo DMBOK (2009, p. 29) como uma atividade do planejamento da gestão de dados, fica evidente que os papéis e estruturas variam de modelos adotados para a GD, mas sempre gravitam em torno de uma camada com visão mais organizacional (comitê supraorganizacional), uma camada tática que supervisiona as ações ao longo das áreas e os gestores de dados nas áreas de negócios (data stewards) ou nas operacionais (data custodians, ou DA, DBA, normalmente lotados na TI). O modelo do DMBOK oferece uma variada gama de opções. Assim sendo, conforme visto no Gráfico 5, um grupo de empresas em torno de 35% não tem papéis e estruturas, um valor próximo dos que não têm nenhuma estratégia para dados, flagrado no item anterior (37%). Um número relativamente expressivo de 63% afirmam ter estruturas e papéis para a gestão de dados em algum grau, com 23% dizendo realizá-la com amplitude entre linhas de negócios e com medição e monitoração (maior controle). Esse número pode estar distorcido para cima e mereceria outra rodada futura, com uma visão mais vertical para se capturar adequadamente a sua real fotografia. Um dos problemas que pode gerar esses números elevados é a falta do pleno entendimento do que sejam papéis e estruturas para a gestão de dados. Por exemplo, a simples existência da figura de AD (Administrador de dados) e do ABD (Administrador de Bancos de dados) na área da TI, por si só, não caracteriza a existência da Gestão de Dados no sentido amplo colocado. É fundamental a existência de camadas em níveis estratégicos e táticos para garantir a funcionalidade operacional dos dados nas empresas, como Comitê ou Conselho de GD (Gestão ou Governança de Dados), CDO (Chief Data Officer), DMO (Data Management Office), uma espécie de coordenador dos gestores de dados, além da figura dos próprios (gestores ou stewards). Não basta ter somente ABD e AD, é preciso que haja GD! Segundo do o DMBOK (2009) em relação à atividade Identifica e designa data stewards o que deseja-se observar é a existência de gestores de dados nas áreas de negócios, visto que nas áreas de TI normalmente já há os AD s e ABD s, figuras associadas aos dados. Desta forma, das empresas participantes, verifica-se a partir do gráfico 5 que 54% não tem a figura de um data stewards ou data steward, enquanto 43% dizem possuir. Destes, somente 1 dizem ter data stewards com consistência no seu papel, monitoração e medição, conforme se espera desse role. Outros 27% dizem possuir o papel oficialmente (com designação), porém sem aparente aprofundamento (sem integração entre linhas de negócios e sem monitoração e medição das atividades). Esse número, na visão do autor desta análise, é mais realista e serve de calibração para o número do quesito anterior, por sugerir que mais da metade dos respondentes não tem ainda este papel designado.

16 16 Quanto à atividade Desenvolve, aprova políticas, padrões e procedimentos de dados a visão do DMBOK (2009) refere-se à busca de uma instância maior, com uma visão corporativa e com autoridade para definir certas regras de dados e que valem para a organização. De novo, percebe-se um patamar elevado, com 62% dos respondentes afirmam manter essa visão organizacional definidora e 37% afirmam não manter tal visão (Gráfico 5). Tais números podem ser considerados elevados e pode-se ter aqui novamente aspectos de entendimento sobre essa visão organizacional definidora de política, procedimentos e padrões (três dos nove P s) da GD. Outro fator a ser considerado também é o tipo de empresa respondente da pesquisa. Empresas como Bureau de Serviços de Dados tendem a ter uma estruturação mais sólida neste item em particular, pois os dados são os seus insumos de negócios, o que não necessariamente acontece com empresas cujo core business está em outro domínio. A atividade Revisa e aprova a arquitetura de dados segundo o DMBOK (2009) significa o quanto as empresas definem e mantém modelos corporativos de dados e outros níveis relacionados à arquitetura. Envolve o trabalho dos arquitetos de dados em conjunto com gestores de dados das áreas por assunto, tudo orquestrado por uma visão organizacional. Deve ser desenvolvido, mantido e aprovado por instâncias superiores e estar em consonância com os objetivos estratégicos da empresa. A arquitetura de dados, é claro, deverá estar em sintonia com outras arquiteturas, como de tecnologia, de processos, de sistemas e de negócios. Para o desenvolvimento desta atividade, os resultados obtidos pela pesquisa (Gráfico 5), mostram que 59% dizem ter esses cuidados com a revisão e aprovação da arquitetura de dados, enquanto 40% dizem não realizar tais práticas. Ter quase 60% das empresas praticando a arquitetura de dados, conforme indagado, pode ser uma fotografia real, mas me parece também um pouco alto. De novo, é mais um ponto que merece observação cuidadosa. Normalmente as empresas têm uma arquitetura de dados focada em sistemas, mas não necessariamente integradas e nem conectadas com outros tipos de arquiteturas, numa visão estratégica. Há modelos de dados, em variados níveis de abstração (uns mais lógicos e outros mais próximos da implementação), porém, sempre com forte sabor de solução para aquele sistema específico e não dentro de um espectro mais corporativo. Já para a atividade Planeja e patrocina projetos e serviços de gestão de dados, o que se deseja focar, conforme o DMBOK (2009) são as iniciativas, na forma de programas e projetos, que alavanquem a GD. Passam por programas e projetos que estabeleçam uma arquitetura de dados, de DW e BI, de MDM, de qualidade de dados, de controle de

17 17 metadados, etc. Esses projetos, como quaisquer implementações de processos, requerem alterações significativas na cultura da empresa, além de estabelecimento de novas estruturas e papéis. A receita básica é uma avaliação das condições atuais existentes naquele domínio especifico e um ou mais planos de ação para o estabelecimento das novas condições desejadas. É importante lembrar que um projeto dessa natureza deverá ser conduzido pelos processos padrões de GPP (Gerência de Portfólio) e de GPR (Gerência de Projetos) da empresa, como nos modelos MPS.BR e CMMI. Alguns projetos, de escopo maior, como a implementação de ERP s e de CRM deverão estar em consonância com as iniciativas de dados. Normalmente, esses projetos são iniciativas encapsuladas e transcorrem com gerências e ações paralelas às iniciativas de dados da empresa. Os serviços de gestão de dados, a que se refere a questão, são os diretamente associados a esses projetos e variam, por exemplo, da coordenação da governança de dados à modelagem de dados e análise de qualidade, passando, por gerência de dados não estruturados e de metadados, etc. A resposta dada pelas empresas (Gráfico 5) foi que 45% delas dizem realizar essa atividade, embora somente 5% o façam com a completude necessária (atividade realizada, monitorada e medida). Por outro lado, 55% dos respondentes disseram não realizá-la, o que joga uma luz mais realista nas ações efetivas de dados, quando confrontado com os números mais otimistas citados acima. Para o DMBOK (2009), a atividade Estimam valores de ativos de dados e custos associados, sugere uma intenção de se levantar o quanto as empresas percebem os dados como ativos (um dos clichês de 2012). Na realidade, os dados são considerados ativos intangíveis e já há movimentos em direção a posicioná-los como um ativo para o qual se estabelece valoração. Por meios diretos ou indiretos, as empresas tentam definir valores derivados do seu uso e aplicação. Uma delas é estabelecer um consenso sobre uma percentagem de valor com que os dados contribuem para um projeto, relativizado a outros tipos de recursos que o integram. Outra forma é pelo custo negativo que a sua baixa qualidade pode produzir, ou pelos impactos negativos na reputação decorrentes dela (impactos pela baixa qualidade). Outra forma é tentar estimar o quanto os concorrentes pagariam por aquele acervo de dados existente. De toda a forma, essa prática é de baixo uso e o seu conceito ainda não está maduro. A valoração dos dados como ativo se reflete claramente nas respostas apresentadas n Gráfico 5, onde dos participantes, 72% dizem não realizar a atividade e 27% dizem fazê-la. Destes, somente 5% declaram ter a atividade feita na completude desejada. Muito provavelmente essas empresas (entre 3 e 4, que representam 5% de quase 80 questionários completados) são empresas que atuam no segmento de business de dados (bureau de

18 18 dados), onde a valoração dos dados, no caso seu insumo maior, é um fator crítico de sucesso do seu negócio Controle da Gestão de Dados As subatividades propostas pelo DMBOK (2009) para a atividade de controle de gestão de dados são: Supervisionar as unidades organizacionais e pessoas (staff) definidas para as funções de Gerência de Dados. Coordenar as atividades de Governança de Dados. Gerenciar e resolver pendências relacionadas aos aspectos de dados. Monitorar e garantir as aderências às normas regulatórias de dados. Monitorar e garantir as conformidades com relação a Políticas, Padrões e Arquiteturas de Dados. Supervisionar os projetos e serviços relacionados à Gerência de Dados. Comunicar e promover o valor dos ativos de dados da empresa. Com relação ao Controle da Gestão de Dados ou Governança de dados, foram observadas as seguintes tendências, evidenciadas no Gráfico 6 como as empresas participantes se apresentam nesta atividade:

19 19 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Supervisiona as áreas com profissionais de dados e apoio (staff) 1% 10% 9% 3 44% A atividade é realizada Coordena atividades de governança de dados Gerencia e resolve questões associadas a dados Monitora e garante conformidade regulatória Monitora e garante conformidade com políticas, padrões e arquitetura de dados 12% 3% 10% 9% 3% 13% 13% 5% 12% 17% 0% 35% 45% 51% 27% 31% % A atividade é realizada consistentemente entre as linhas de negócios A atividade é realizada, monitorada e medida A atividade não é realizada Supervisiona projetos e serviços de gestão de dados 9% 1% 31% 51% Não Sei Comunica e promove o valor dos ativos de dados 5% 4% 21% 64% Gráfico 6 - Atividades executadas atualmente quanto ao controle da gestão de dados Com relação a atividade Supervisiona as unidades organizacionais e pessoas (staff) definidas para as funções de GD das empresas respondentes, 55% afirmaram desenvolver essa atividade de supervisão sobre as áreas e pessoas envolvidas com as atividades de GD. O número pode estar está um pouco elevado considerando o percentual de respostas que aponta ter a figura designada de gestores de dados (fundamentais nas funções de GD), ou seja, de 42% (Gráfico 6). Em relação à atividade Coordena as atividades de Governança de dados, 53% dos respondentes afirmam que tem ações de coordenação de atividades de GD. Por outro lado, 45% afirmam não ter ações de coordenação sobre essas atividades (Gráfico 6). Isso sugere uma observação cuidadosa, indicando que pode haver atividades de GD sendo desenvolvidas, como identificadas no gráfico 5, por exemplo, onde 61% desenvolvem, aprovam políticas, padrões e procedimentos e com 59% revendo e aprovando arquitetura de dados, sem a devida coordenação.

20 20 Já para a atividade Gerencia e resolve pendências (questões) relativas a dados segundo o DMBOK (2009) a intenção desta atividade é a resolução de impasses e conflitos (issues) de dados, como por exemplo, choques no compartilhamento de dados ou divergências sobre aspectos de segurança. Uma das principais atividades da GD é justamente a atuação sobre esses pontos de impasses e conflitos. Dos respondentes, de acordo com o gráfico 6, 70% apontam ter atividades para a resolução de pendências de dados, enquanto 27% sustentam não tê-las. De todas as atividades de GD citadas nesse corpo de conhecimento de Governança de Dados, o DMBOK, esta atividade foi a de maior valor. O ponto a ser pensado aqui é se essas soluções estão sendo encaminhadas por uma área de GD ou se são soluções obtidas de forma descentralizada. Para a atividade Monitora e garante conformidade com normas regulatórias 57% das empresas indicaram ter atividades para tal e 3 indicaram não realizá-la. Isso, obviamente, depende do tipo de organização e do grau de controle externo a que ela está submetida. As organizações do ramo financeiro, bancário e de seguros, serviços públicos, etc., na visão do autor, normalmente possuem esses tipos de obrigações regulatórias e compuseram cerca de 35% das respondentes (Gráfico 6). Conforme o DMBOK (2009), outra atividade de monitoramento Monitora e garante conformidade com políticas, padrões e arquitetura a GD é vista como o Legislativo e Judiciário de dados de uma empresa, devendo, dessa forma, garantir que as regras definidas para esses ativos sejam respeitadas. Neste ponto, observa-se no gráfico 6 que 57% dos respondentes julgam atuar garantindo o cumprimento das regras enquanto 44% julgam não executar essa atividade. Assim, quase a metade (44%) dos pesquisados declaram não ter nenhuma atividade de controle sobre as políticas, padrões e arquiteturas de dados, números coerentes com as lacunas observadas nos quesitos anteriores. Quanto à atividade Supervisiona projetos e serviços de gestão de dados o DMBOK (2009) sugere também outro ponto importante da GD, que é a supervisão de projetos e serviços associados a dados. Por exemplo, projetos de profiling nos dados, de implementação de MDM (Master Data Management ou Gestão de Dados Mestre), ou de implementação de gestão de segurança de dados estariam no arco de controle da GD. Neste quesito, 4 disseram realizar a atividade, enquanto 51% apontam que não realizam essas atividades (Gráfico 6). Essa percepção vem ao encontro do coeficiente anterior, mostrando que quase a metade das respondentes não tem ações de GD no sentido de monitoração e supervisão de dados.

21 21 Enfim, para a atividade Comunica e promove o valor dos ativos de dados a pesquisa tenta observar com que grau a empresa comunica o valor dos ativos de dados que possui. Está associado ao item anteriormente discutido do Planejamento de Gestão de Dados, analisado no Gráfico 5, que indaga sobre o valor, traduzido em números ou em elementos comparativos, que o acervo dos dados existentes representa. Essas duas questões tem a ver com o clichê que sugere que os dados devem ser vistos como ativos da empresa ou que certas organizações já buscam elencar os dados nos seus controles contábeis. Segundo o Gráfico 6, somente 30% das empresas respondentes dizem ter essa atividade realizada, enquanto que 64,1% não realizam e 6,4% dizem não saber acerca desse ponto. É importante notar que esse aspecto é o que apresentou o maior índice de não realização (64%), juntamente com o seu equivalente na parte de planejamento (Estima valores de ativos de dados e custos associados), que apontou 72%. Em resumo: A cultura nas empresas brasileiras ainda carece de amadurecimento no sentido de reconhecer os dados como elementos de valor tangível, mensurável, contábil e visto como um ativo organizacional Gestão da arquitetura de dados A Gestão da Arquitetura de Dados, de acordo com o DMBOK (2009), define as necessidades de dados da empresa e projeta as estruturas mestres para atender essas necessidades. Inclui o desenvolvimento e manutenção da arquitetura corporativa de dados, dentro do contexto da arquitetura corporativa e suas conexões com as soluções implementadas via sistemas/aplicações e os projetos que implementam esta arquitetura. A sua estrutura de atividades é composta por: Entender as necessidades de informação da empresa. Percebe-se aqui uma variante com relação à outra já mencionada na função Governança de Dados. O foco aqui é na necessidade de informações, ou seja algo mais elaborado e focado em negócios e derivado do anterior Entender as necessidades estratégicas de dados. Desenvolver e manter o modelo corporativo de dados (MCD). Analisar e alinhar o MCD com outros modelos de negócios. Definir e manter uma arquitetura de tecnologia de Dados.

22 22 Definir e manter uma arquitetura de integração de dados. Definir e manter uma arquitetura de DW (Data Warehousing) e de BI (Business Intelligence). Definir e manter uma taxonomia e padrões de nomes (namespaces) de dados para a empresa. Definir e manter uma arquitetura de metadados. Ressalta-se que embora o modelo do DMBOK apresente o detalhamento acima, na pesquisa, as perguntas foram simplificadas com a intenção de facilitar o entendimento do questionário a ser preenchido. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Entende as necessidades de informações da organização 3% 10% 17% 32% 3 A atividade é realizada Desenvolve e mantêm o modelo de dados organizacional de alto nível/corporativo Analisa e alinha o modelo de dados com outros modelos de negócios 5% 13% 10% 5% 24% 27% 47% 53% A atividade é realizada consistentemente entre as linhas de negócios A atividade é realizada, monitorada e medida A atividade não é realizada Revê e aprova modelo de dados da organização 5% 9% 13% 2 45% Não sei Gráfico 7 Atividades de gestão de arquitetura de dados realizadas atualmente Com relação à gestão da Arquitetura de dados (baseado na proposta do TOGAF 9), o DMBOK faz as seguintes considerações, evidenciadas no Gráfico 7: Para o DMBOK (2009), a atividade Entende as necessidades de informações da organização visa identificar a percepção que as empresas devem ter acerca das necessidades de informação, do ponto de vista organizacional. No fundo, busca ver se as empresas percebem

23 23 a necessidade dos dados para atender suas estratégias de negócios, desenvolvendo uma visão unificada entre elementos vitais como dados, processos, negócios, sistemas, tecnologia, etc. A arquitetura TOGAF 9 é uma das proposições para arquitetura corporativa, que visa a definição de uma visão integrada entre informática e negócios. Esse conceito de arquitetura corporativa nasceu em 1989, numa publicação da IBM, quando Zachman sugeriu algo para socorrer a área de Informática, que cada vez mais não conseguia se acoplar e apoiar com rapidez os movimentos de negócios da empresa. Dessa proposição de Zachman nasceram outras, dentre elas o TOGAF 9. A proposição TOGAF 9 é uma das alternativas para essa adoção de arquitetura corporativa e juntamente com a arquitetura de Zachman e do Gartner Group (adquirido do Meta Group), formam as referências existentes para uma empresa que deseja a sua criação. Nesse caso, a questão está direcionada para essa percepção de entendimento do posicionamento estratégico da informação à luz da arquitetura corporativa. Os resultados coletados apresentados no Gráfico 7 foram que 5 das empresas disseram sim e 32% disseram não. A incidência de quase 60% das empresas que responderam afirmativamente pode ser um indicativo de que a percepção está amplificada e que a resposta indique que as necessidades de informação da empresa tenham sido desvinculadas de uma arquitetura maior, conforme a proposição da questão central. No que tange a atividade Desenvolve e mantém o modelo de dados organizacional de alto nível/visão corporativa o DMBOK vai ao cerne da questão. Das respondentes, 42% disseram sim e 47% disseram não realizam a atividade, além de um dos mais altos níveis da opção não sei, de 10%. Os quase 60% desse item se contrapõem com os quase 60% do item anterior, indicando que talvez esta percepção seja mais realista do que aquela. (Gráfico 7). Na atividade Analisa e alinha o modelo de dados com outros modelos de negócios As respostas foram 40% para sim e 53% para não, com não sabendo sobre o quesito. O valor está coerente com quase 60% do item anterior. (Gráfico 7). E em relação à atividade Revê e aprova modelo de dados da organização dos respondentes, 50% disseram que sim e 45% disseram que não, com 5% não sabendo. Há um equilíbrio entre os que avaliam (revisam) e aprovam os modelos de dados e os que não o fazem. Neste ponto aparece uma dúvida. A pergunta é acerca dos modelos de dados organizacionais, ou seja, um nível bem mais conceitual do que os que normalmente são desenvolvidos, quase à imagem dos modelos relacionais. Seria esse o entendimento dos respondentes? A percepção que se tem hoje acerca dessas práticas é a clara dificuldade de

24 24 se manter uma arquitetura integrada de dados com outras arquiteturas. A manutenção de um modelo conceitual de dados integrado é um desafio na medida em que (quase) não há regras e políticas que legislem sobre a proliferação ou criação livre de dados e tabelas. As empresas tendem a ter essas arquiteturas definidas, porém separadas e sem laços entre elas. Na camada de bancos de dados, nota-se uma interação tangencial como, por exemplo, na aprovação de tabelas de bancos de dados demandadas pelas aplicações, à luz de um modelo conceitual. Esse é o caso de algumas empresas, um pouco mais evoluídas, que mantém um sincronismo entre o modelo conceitual dos dados com o modelo físico de BD, atualizando-os num repositório de modelos. Ou seja, as preocupações com os dados acontecem num momento bem distante de uma visão estratégica, já no momento da sua materialização física. Isso pode explicar parte das respostas (50%) da pergunta D sobre revisão e aprovação de modelos de dados. (Gráfico 7). A parte relativa a padrões de nomes existe normalmente, mas há tendência de uma grande lacuna no domínio dos metadados. O DMBOK (2009) sugere no seu corpo de conhecimento a criação de modelos de dados em cinco níveis de abstração: O primeiro, em nível de assunto, com grandes entidades de negócios (entre 20 e 30), com simplesmente a sua definição negocial, sem atributos ou com pouco detalhamento. O segundo nível é formado por um nível um pouco mais detalhado, com cerca de entidades de negócios, derivadas daquelas grandes áreas (subject areas). Num nível abaixo viriam às entidades do nível anterior, agora com atributos. No nível de aplicativos, há duas abstrações: uma, com a visão do modelo lógico de dados e outra com o modelo físico (Figura 2). Figura 2 Níveis do Modelo de Dados Corporativo Fonte: DMBOK (2009, p. 75)

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