A governança de dados, por definição, refere-se ao conjunto de processos, políticas, normas e métricas que asseguram a utilização eficaz e eficiente dos dados em uma organização, permitindo que ela atinja seus objetivos.
Olá! Seja bem-vindo ao nosso primeiro – de muitos – encontro de 2024. Trago hoje um adendo, ou uma continuação, do que abordamos em nosso último artigo quando falamos sobre a IA – Inteligência Artificial, especificada na Gestão Financeira e Estratégica. Hoje, abordaremos diretrizes importantes para o aproveitamento da Inteligência Artificial na gestão estratégica por parte das lideranças.
O objetivo desse artigo é orientar as lideranças sobre práticas eficazes de governança de dados nesse cenário onde parece existir um movimento de ‘FOMO’ – Fear of Missing Out ou, medo de ficar de fora, fazendo com que haja uma aderência desenfreada ao Hype da IA.
Um passo atrás
Há aproximadamente 3 anos, começamos a atender, aqui no Studio, clientes com demandas em dados, pois com o advento da pandemia esse era o Hype da época, e, naquele caso, mais do que um Hype era questão de sobrevivência, onde os negócios estavam sob a nuvem da dúvida de sua continuidade, forçando-os, de alguma forma, a maximizar o uso das próprias informações de suas operações para captura de valor – diga-se eficiência – naquele contexto, garantindo a sustentabilidade dos negócios. E desde então, foram alguns textos compartilhados aqui no Studio pelo blog, sobre os temas: dados, analytics, inteligência de negócio, com o intuito de ajudar o mercado, trazendo luz e oportunizando escolhas coerentes.
O que vimos foi uma onda de transformação digital ou uma digitalização sem precedentes. Alguns diziam que foi uma evolução na gestão de 10 anos em 1. Não vemos o movimento de agora, da IA – Inteligência Artificial como diferente disso. A forma de produzir informação nos negócios está mudando rápido, muitos têm a sensação que seus negócios serão engolidos por estarem fora da aplicabilidade da IA.
A interseção crescente entre dados, inteligência artificial (IA) e o sucesso empresarial é um tema amplamente discutido no mundo dos negócios hoje. A convergência destes elementos representa uma mudança fundamental na maneira como as empresas operam, inovam e competem. Vejamos:
Dados como Ativo Estratégico:
As organizações reconhecem cada vez mais os dados como um ativo estratégico que pode ser utilizado para obter vantagem competitiva. Segundo a consultoria Gartner, a capacidade de coletar, analisar e aplicar dados efetivamente é agora um diferencial crítico no mercado. As empresas estão investindo em tecnologias de dados e análises para entender melhor seus clientes, otimizar operações e prever tendências futuras.
Inteligência Artificial como Motor de Inovação:
A IA está transformando negócios em diversas indústrias, automatizando processos, melhorando a tomada de decisões e criando novos produtos e serviços. A Gartner projeta que ainda esse ano, 75% das empresas passarão de projetos pontuais para operacionalizar a IA, o que significa que a IA estará incorporada em múltiplas áreas de negócio, impulsionando a inovação e a eficiência.
Sinergia entre Dados e IA:
A sinergia entre dados e IA é fundamental para o sucesso empresarial. Dados de alta qualidade são essenciais para alimentar algoritmos de IA precisos e confiáveis. A Gartner enfatiza a importância de uma governança de dados robusta para garantir a qualidade, a segurança e a ética no uso de dados para IA. As empresas que podem integrar dados e IA de forma eficaz são mais capazes de adaptar-se rapidamente a mudanças de mercado e inovar à frente da concorrência.
Tecnicamente, existe uma escala de maturidade dos dados nos negócios, onde podemos enxergar melhor o início e o fim do que estamos falando. Vejamos:
O Cappra Institute criou o Índice de Maturidade Analítica para compreender a evolução das organizações no que tange ao uso de dados.
Já a consultoria Gartner apresenta uma curva assim:
Quando você passa a dedicar energia para otimizar a informação, que anteriormente eram apenas dados, entre o estágio 3 e 4 do Cappra e 2 e 3 da Gartner, gerando análises preditivas ou prescritivas do negócio, inevitavelmente você utilizará de Inteligência Artificial, algoritmos, cruzamento e combinação de informações em modelos matemáticos, que interajam com a realidade do negócio e as externalidades envolvidas trazendo sabedoria ao negócio.
Dito isso, fica evidenciado que a governança de dados tornou-se um aspecto crítico para o sucesso das empresas, especialmente em setores regulados e que lidam com grandes volumes de dados, onde a ingerência traz riscos expressivos aos negócios. A intersecção entre dados, IA e sucesso empresarial está definindo o panorama competitivo em várias indústrias. As empresas que investem em capacidade de dados e IA e que abordam os desafios associados de forma proativa estão melhor posicionadas para liderar em desempenho e inovação corporativa. A Gartner também destaca que LIDERAR COM DADOS E IA REQUER NÃO APENAS TECNOLOGIA, MAS TAMBÉM UMA VISÃO ESTRATÉGICA, CULTURA ORGANIZACIONAL E LIDERANÇA COMPROMETIDA.
Inteligência Artificial como HYPE
É importante destacarmos aqui a diferença entre o que já existia quanto à IA, que é o que apresentamos acima, onde podemos chamar de Sistemas Data-Driven e o que estamos vendo agora com o que se chama de IAs Generativas, como a OPEN AI – Chat GPT e tantas outras que surgiram a partir daí e que está trazendo o que citamos como a Síndrome FOMO – Fear of missing out. Mas calma, uma é essencial à sobrevivência, a outra é incremental. Vemos como complementares e igualmente importantes no aspecto de Governança de Dados.
A Governança de Dados no âmbito da Inteligência Artificial:
Como definição, a governança de dados refere-se ao conjunto de processos, políticas, normas e métricas que garantem a utilização eficaz e eficiente dos dados em uma organização, permitindo que ela atinja seus objetivos. É uma abordagem estratégica projetada para garantir a qualidade, a disponibilidade, a integridade e a segurança dos dados usados na empresa. A governança de dados não trata apenas da tecnologia; é também sobre pessoas, processos e cultura organizacional. O objetivo final é transformar dados em ativos valiosos que possam apoiar a tomada de decisões, fomentar a inovação e garantir a conformidade regulatória.
Ultimamente vimos acontecer um episódio real onde Hackers utilizaram a IA Generativa, passando-se por funcionários de uma empresa, agendando reunião com o CFO, solicitando transferências em dinheiro para diversas contas laranjas. Trazendo reflexões importantes e urgentes quanto à Cyber segurança e crimes de PFLD.
Mas disso falaremos nos próximos artigos.
Componentes Chave da Governança de Dados:
Políticas e Padrões de Dados:
Políticas de Dados: Conjunto de diretrizes que governam como os dados devem ser gerenciados e utilizados dentro da organização. Incluem diretrizes para privacidade de dados, qualidade de dados, compartilhamento de dados e segurança de dados.
Padrões de Dados: Define os formatos, nomenclaturas e padrões a serem adotados para garantir a consistência e a qualidade dos dados em toda a organização. Isso inclui padrões para a integração, armazenamento e publicação de dados.
Arquitetura de Dados:
Estrutura que define a organização, armazenamento, processamento e gestão dos dados dentro da empresa. Inclui o desenvolvimento de modelos de dados, a definição de metadados e a implementação de sistemas de gerenciamento de dados.
Qualidade de Dados:
Medidas e processos destinados a garantir que os dados sejam precisos, completos, confiáveis e relevantes para os propósitos de negócios. Inclui a implementação de controles de qualidade, a realização de auditorias de dados e a correção de problemas de dados identificados.
Segurança de Dados e Conformidade:
Estratégias e práticas implementadas para proteger os dados contra acessos não autorizados, perdas ou vazamentos. Inclui a implementação de controles de acesso, criptografia, monitoramento de segurança e políticas de privacidade de dados para garantir a conformidade com leis e regulamentos relevantes.
Gerenciamento de Metadados:
Processos para identificar, catalogar e manter metadados, que são dados sobre os dados. Isso inclui informações sobre a origem dos dados, estrutura, mudanças, acesso e controle. O gerenciamento eficaz de metadados facilita a localização, o entendimento e a confiança nos dados.
Administração de Dados:
Funções e responsabilidades atribuídas a indivíduos ou grupos dentro da organização para gerenciar a coleta, manutenção e uso dos dados. Inclui a definição de papéis como o do Data Steward (responsável pela qualidade e integridade dos dados) e o Data Custodian (responsável pela segurança e armazenamento dos dados).
Auditoria e Monitoramento:
Processos contínuos para avaliar a eficácia das políticas e práticas de governança de dados. Isso inclui a realização de auditorias regulares, monitoramento do acesso aos dados e avaliação da conformidade com as políticas e regulamentações.
Ou seja, implementando uma estratégia robusta de governança de dados, as organizações podem garantir que seus dados sejam gerenciados como um ativo estratégico, aumentando a eficiência operacional, a tomada de decisões, promovendo a inovação, garantindo a conformidade regulatória e a competitividade no seu mercado.
Desafios, Estratégia e Melhores Práticas da Governança de Dados na Era IA:
Existem 2 grandes desafios aqui, que perfaz a necessidade de profissionais capacitados e conhecedores dos melhores caminhos para a mitigação dos riscos envolvidos:
• Volume e Complexidade de Dados: Os desafios de gerenciar volumes massivos de dados gerados por tecnologias de IA, mantendo a integridade e a segurança.
• Ética e Transparência: Como assegurar práticas éticas na utilização de IA, mantendo a transparência e combatendo o viés algorítmico.
Como Estratégias e Melhores Práticas temos algumas implementações importantes:
Estabelecimento de Políticas Claras e Cultura de Dados:
Políticas de Governança de Dados: Desenvolvimento de políticas claras que definam responsabilidades e padrões para a qualidade, segurança e uso de dados. As políticas devem abranger desde a coleta até a exclusão de dados, assegurando conformidade com regulamentações aplicáveis.
Cultura Organizacional: Estimular uma cultura que valorize os dados como um recurso crucial. Implemente programas de treinamento para que todos os colaboradores entendam a importância da governança de dados e como suas ações impactam a qualidade e segurança dos dados.
Adoção de Tecnologia e Práticas de Segurança:
Tecnologias de Gerenciamento de Dados: Use tecnologias avançadas para suporte à coleta, armazenamento, análise e segurança dos dados. Escolha ferramentas que facilitam a governança de dados eficaz e promovam a integridade e acessibilidade dos dados.
Medidas de Segurança de Dados: Reforce a segurança dos dados com práticas como criptografia, autenticação multifatorial e políticas de acesso restrito. Mantenha as medidas de segurança atualizadas e em conformidade com as regulamentações de proteção de dados.
O que parece – e é – robusto, hoje tornou-se crucial para todos os negócios. Não olhar para os dados, tratar, e mais do que isso, utilizar modelos matemáticos trazendo outros aspectos macro ao negócio é deixar DINHEIRO NA MESA. A estratégia que não contemplar essa possibilidade, e o que virá ainda, está fadada a não inovar e deixar de ser competitivo no mercado.
Exemplos de Implementação de Governança de Dados e Inteligência Artificial:
Setor Financeiro:
Contexto: Um banco com desafios com a qualidade dos dados, que afeta a tomada de decisão e a eficiência operacional. Além disso, precisa assegurar a conformidade com regulamentações financeiras internacionais complexas.
Implementação: O banco implementa uma estrutura de governança de dados que inclui políticas claras, padrões de dados uniformes, e um sistema centralizado para gerenciamento de dados. Investe também em treinamento para os funcionários sobre a importância da qualidade dos dados e conformidade.
Resultados esperados: A qualidade dos dados melhora significativamente, resultando em uma tomada de decisão mais rápida e precisa. Há uma redução nos erros operacionais, na gestão de riscos, conseguindo atender às exigências regulatórias mais facilmente, evitando multas.
Setor de Saúde:
Contexto: Um grande hospital está tendo dificuldades para gerenciar os registros de pacientes de forma eficiente, o que leva a erros médicos e ineficiências operacionais.
Implementação: Adotar uma governança de dados rigorosa, com ênfase especial na qualidade e segurança dos dados dos pacientes. Implementando um novo sistema de gerenciamento de dados de saúde que facilita o acesso seguro aos registros dos pacientes.
Resultados esperados: A melhoria na qualidade dos dados resultará em um atendimento ao paciente mais eficaz e personalizado. Redução dos erros médicos e aumento da satisfação do paciente, além da garantia à conformidade com as regulamentações de privacidade de dados de saúde.
Setor de Varejo:
Contexto: Uma cadeia de lojas de varejo enfrenta desafios na gestão de inventário e na personalização das experiências de compra dos clientes devido a dados desatualizados e fragmentados.
Implementação: A empresa implementa uma solução de governança de dados que integra informações de diferentes fontes, padronizando a forma como os dados são coletados, armazenados e analisados. Também desenvolve uma plataforma de análise de dados para obter insights sobre o comportamento do cliente.
Resultados esperados: Com dados mais precisos e atualizados, a empresa pode melhorar a gestão de estoque e oferecer experiências de compra mais personalizadas. Isso leva a um aumento nas vendas e na fidelidade do cliente, além de reduzir o ciclo operacional e financeiro.
Portanto, fica claro o quanto a criação de uma cultura organizacional Data-Driven, que valoriza a qualidade dos dados, apoiada por políticas de governança bem definidas é crucial, bem como investimento em tecnologias avançadas para gerenciamento de dados e adoção de medidas de segurança robustas. Isso é uma estratégia que, se construída com bases fortes, leva de 2 a 3 anos para criar raízes e florescer no negócio. É preciso começar HOJE.
Para complementar, trago aqui uma última publicação da Gartner, na íntegra e com tradução livre, sobre:
Como Informar seu Conselho sobre IA generativa
Avanços recentes em IA generativa (GenAI) fazem dela o conjunto de tecnologias e capacidades mais disruptivo a atingir o mercado global em décadas. A GenAI poderia impactar significativamente o valor para os acionistas, fornecendo oportunidades novas e disruptivas para aumentar as receitas, reduzir custos e melhorar a produtividade, além de gerenciar melhor os riscos. Num futuro próximo, a GenAI se tornará uma vantagem competitiva e um diferencial. Os conselhos de administração devem familiarizar-se com as oportunidades competitivas proporcionadas pela genAI, bem como com as ameaças potenciais, para responder às crescentes necessidades de supervisão das empresas. Este webinar gratuito ajudará os executivos de alto escalão a apresentarem seus melhores argumentos ao conselho de administração sobre por que e como você precisa aplicar genAI em sua organização.
- Identifique as oportunidades estratégicas para IA generativa em sua organização;
- Determine quanto custará à sua organização utilizar adequadamente a IA generativa;
- Avalie a maturidade das soluções e provedores de genAI.
Para mais informações, acesse o site da Gartner.
Por fim, convidamos os líderes empresariais para adotarem uma abordagem estratégica e proativa na adoção das tecnologias e na governança de dados, visando não apenas a conformidade, mas também a inovação e a competitividade $ustentável. Você não deve seguir sozinho. Estamos aqui para construir o futuro da sua gestão e negócio – Vamos juntos!
A ANÁLISE DE DADOS LIBERTA E EMPODERA.
See you soon.
