Em um artigo anterior, listamos os principais desenvolvimentos em arquiteturas de dados e gerenciamento de dados. Isto variou desde o atual iImplementações de Fábrica de Dados e Gerenciamento de Dados Edge para a busca de implementações práticas para arquiteturas Data Mesh.
Neste segundo artigo, completamos a lista de tendências fora da arquitetura de dados.
Estrutura GADMP (Princípios de Gerenciamento de Dados Geralmente Aceitos)
Parte da implementação de um estratégia de dados em nossa empresa é definir uma lista de princípios e comprometer-se com eles. Com estes princípios será possível definir políticas e diretrizes e alcançar as melhores práticas em gerenciamento de dados. Existem estruturas padrão de princípios "geralmente aceitos" que são usados como ponto de partida na definição desses princípios, tais como GAAP, GARP, GASSP ou Gartner's GAIP.
Susan Earley propôs a estrutura GADMP para facilitar as fases de definição de princípios dentro da governança de dados. Partir destes princípios facilita muito a definição de políticas e diretrizes organizacionais. Os oito princípios são os seguintes:
- Dados como um ativo (Vale como um ativo).
- Uso ético dos dados (Uso ético).
- Gerenciamento de dados como o trabalho de todos (Incorporação Cultural).
- Foco no ciclo de vida dos dados (Propriedade do ciclo de vida dos dados).
- Incorporação em processos operacionais (Incorporação operacional).
- Transformação de processos operacionais (Transparência operacional).
- É melhor prevenir do que remediar (Prevenção > Remediação).
- Reutilização incrementa o valor (Reutilização melhora o valor).
Intercâmbio de dados / Mercado de dados em gerenciamento de dados
medida que aumenta o número de fontes de informação disponíveis, torna-se mais complicado realizar fases analíticas, dada a diversidade habitual dos dados. Este problema é agravado pela possível escassez de informações associadas aos dados, seu significado, sua expiração, etc.
Esta tendência procura criar um balcão único para o intercâmbio de informações. Cada bloco de informação é tratado como um produto e seu intercâmbio (Troca de Dados) ou mesmo monetização (Mercado de Dados) é facilitado. Cada produto deve conter informações mínimas, incluindo uma descrição de sua utilidade, modos de uso, data de validade, linhagem, etc. Este sistema evita que os analistas passem longos dias navegando por bancos de dados procurando informações e investigando se é a última versão dos dados. Algumas ferramentas como o Floco de Neve incluem um sistema de intercâmbio de dados, e há também plataformas como Nokia Data Marketplace onde você pode facilmente comprar dados.
Novos marcos regulatórios e regimes legais (Compliance)
Os dados pessoais que armazenamos em nossa organização podem estar sujeitos a Órgãos de Controle. Por exemplo, na Espanha tínhamos a LOPD e seus direitos ARCO e após sua modificação pela LOPDGDD foi substituída pelo atual RGDP europeu. Os regulamentos exigem mudanças no nível de processamento de dados e o não cumprimento pode levar a sanções.
Na época, era necessário gerar novos procedimentos operacionais para garantir os direitos ARCO. Após o advento do GDPR em 2018, também foi necessário cobrir os novos direitos que ele trouxe consigo. Durante 2023, será necessário analisar os marcos regulatórios da Califórnia (EUA), Virgínia (EUA) e Suíça, se operarmos com dados pessoais de cidadãos desses locais. Além disso, e embora seja uma minuta pendente de aprovação, é interessante ficar de olho nos regulamentos CPPA canadenses (atualmente Projeto de Lei C-11) caso esses regulamentos se apliquem aos nossos dados.
Gerenciamento de dados ampliado
As operações diárias no gerenciamento de dados são geralmente um processo manual e, na maioria das áreas, agimos de acordo com as necessidades de nossa empresa. Por que não aproveitar a inteligência artificial e a aprendizagem de máquinas para otimizar esses processos?
Do termo "Aumentado", surgiram várias disciplinas (Qualidade de Dados Aumentada, Catalogação de Dados Aumentada & MMIS, Gerenciamento de Dados Mestres Aumentados, etc.), que utilizam essas técnicas para melhorar os processos operacionais. A adoção de novas arquiteturas facilitará a integração desses serviços para enriquecer nossos processos e sistemas de informação.
Nos próximos anos (2023-2025) estaremos atentos à maturidade dessas tendências e ao possível surgimento de novas soluções dentro do campo de Gerenciamento de Dados.
