O conceito de indústria 4.0 abrange diversas fases para a efetiva transformação digital, desde a digitalização até a capacidade preditiva e a adaptabilidade, de acordo com a Academia Alemã de Ciências e Engenharia. Fundamentalmente, o que se destaca é a influência e importância dos dados para estas fases. Ainda na digitalização, fase inicial da indústria 4.0, um grande volume de dados é gerado, o que desencadeia a necessidade de gestão e conhecimento da qualidade destes. À medida que há uma evolução da conectividade e da visibilidade (fases conseguintes para a indústria 4.0), o tema governança de dados emerge e torna-se um fator crítico. Para que ocorra efetivamente a extração de valor dos dados, a qualidade destes deve ser devidamente gerenciada, como também da organização e reconhecimento da linhagem (origem, modificações e ciclo de vida).
A governança de dados caracteriza-se pela complexidade e resultados significativos, quando efetivamente operacionalizada. Não apenas por se tratar do controle de acesso a essas informações, mas também por envolver um conjunto de atividades mais amplo que requer conhecimento, liderança, ferramentas adequadas e envolvimento de toda a cadeia de usuários.
Em um paralelo com a indústria 4.0, pode-se dizer que a governança de dados possui função fundamental, pois sem o adequado uso, qualidade e conhecimento estratégico do que pode ser extraído da base, as organizações passam a ter uma problemática de grande volume de informação, mas sem o devido aproveitamento.
Em termos práticos, a governança de dados engloba qualidade, conformidade, controle de acessos, usabilidade para o usuário final (ao exemplo dos catálogos e do glossário de dados) e o gerenciamento do ciclo de vida de determinadas fontes, mantendo o equilíbrio entre o técnico-informacional e a estratégia de negócio. Nisto se confere o verdadeiro valor desse recurso: os dados contribuírem prioritariamente para o desenvolvimento estratégico da organização, desde pequenas ações para que os insights retirados sejam cada vez mais concretos e claros até um alinhamento com as expectativas Comitê Executivo.
Tecnicamente, existem ferramentas que podem auxiliar na documentação das definições de termos e descritivos, ajudando o usuário a encontrar e entender a base de dados buscar a origem e proporcionar uma maneira mais ágil de obter visualizações e insights relevantes para o negócio.
Porém, a governança de dados envolve uma série de fatores, além da ferramenta, tais como pessoas, estratégia, leis vigentes, monitoramento contínuo, cultura, adaptabilidade, entre outros. Ou seja, apesar desses recursos, é preciso contar com a participação tanto da área de negócio como a técnica, independentemente do cargo na estrutura organizacional. Isto faz com que o fluxo dos dados e a qualidade destes sejam mais assertivos a todos os usuários, com foco estratégico e no desenvolvimento contínuo.
Assim, cabe a reflexão das organizações sobre o alinhamento das equipes e estratégias com o gerenciamento de dados, sob a finalidade de compreender como os dados gerados estão sendo explorados, ou como podem ser utilizados de maneira mais ágil, prática e com agregação de valor para o negócio.
* Luiz Sávio é sócio-líder de indústria 4.0 da KPMG no Brasil.
