Entre 80 a 90% dos dados de uma organização não são estruturados. Neste período de transformação digital bem estabelecida, que tem como marca registrada a enorme abundância de informações e o valor agregado a elas, um dos maiores e inevitáveis desafios enfrentados pela liderança nas empresas é a governança de dados não estruturados.  

Isso ocorre, porque lidar com tamanho volume de dados, recurso hoje reconhecido como ativos organizacionais, vitais e críticos para as empresas, é algo complexo, uma vez que exige o exercício da autoridade, controle de estratégias, políticas, funções e ações ligadas aos ativos de dados – exigindo a modernização do pensamento – um dos maiores desafios estratégicos das empresas. 

Neste artigo, esclareceremos qual a forma adequada de proceder na hora de gerenciar os dados não estruturados para que você consiga extrair o real valor desses ativos e utilizá-los de maneira estratégica em seu negócio. 

Boa leitura! 

O que são dados não estruturados?  

Não é possível proceder positivamente na governança de dados não estruturados sem saber identificar quais os tipos de informações que estão disponíveis para tratamento.  

Por isso, vamos fazer um breve resumo com as principais características de cada tipo de estrutura de dados. Confira: 

Dados estruturados 

  • Armazenamento de fácil compreensão humana; 
  • Storage em Bancos de Dados Relacionais ou Não-Relacionais; 
  • Possuem estrutura definida por colunas e linhas; 
  • Geralmente utilizam consultas por Linguagem de Manipulação de Dados. 

Dados Semiestruturados 

  • Possuem representação estrutural heterogênea; 
  • Comumente encontrados em redes sociais e dados da web; 
  • A estrutura está contida juntamente com o dado; 
  • Geralmente são modelados por grafos direcionados rotulados. 

Dados não estruturados 

  • Possuem estrutura não-padronizada ou estrutura mínima; 
  • São armazenados em servidores de arquivos, sites, nuvens ou computadores pessoais; 
  • Podem ser vídeos, fotos, documentos escaneados, etc.; 
  • Geralmente são analisados por métodos de inteligência artificial (IA). 

Existem 3 categorias de governança de dados não estruturados: Comando e Controle, Tradicional e Não invasiva. Elas definem quais as formas de reconhecer as pessoas, agir com elas, os processos, ferramentas e operações utilizadas no tratamento dos dados. 

Vamos abordar os prós e contras de cada tipo de governança, observe: 

Comando e controle 

Prós: Comando firme sobre políticas e regras, estrutura rígida e definida de governança, fácil de passar de um Administrador para outro. 

Contras: Ambiente altamente regulado e burocrático, muitas vezes diminui a qualidade de vida e de trabalho dos funcionários. 

Tradicional 

Prós: Número limitado de responsáveis; fácil administração e execução, responsabilidades bem delimitadas. 

Contras: Apenas direcionado a políticas e regras, não chega à granularidade corporativa. 

Não invasiva 

Prós: Governança é aplicada aos processos existentes, não é alterada nem imposta a forma de organização, trabalho e engajamento sobre a Governança Corporativa. 

Contras: Exige tempo considerável, esforço e foco, com maior complexidade de execução. 

 Tecnologias utilizadas na governança de dados não estruturados 

Assim como é importante conhecer as estruturas de dados e as categorias de governança para elas, também é fundamental conhecer quais as tecnologias usadas para isso.  

Atualmente, são utilizadas: Natural Language Processing (NLP), Optical Character Recognition, indexação, classificação, catalogação e assessments. As ferramentas mais comuns na governança de dados não estruturados são tecnologias da IBM, OneTrust e Informatica 

Você deve estar pensando: “estrutura de dados, regras, políticas, tecnologias e ferramentas. Como conciliar tudo isso?” Pois não se preocupe, daqui em diante vamos te apresentar os passos da jornada de governança de dados não estruturados. 

Sugerimos, também que confira o artigo: Primeiros passos para se tornar Data Driven. 

Como proceder na governança de dados não estruturados  

Como você pode ver, neste caso o proceder é um tanto quanto complexo. Por isso, organizamos um passo a passo descritivo com o framework contendo as etapas da jornada de governança e explicaremos como acontece cada uma delas. 

1- Definir 

O primeiro passo é definir os propósitos, objetivos, pain points e resultados esperados com o tratamento dos dados não estruturados. Essa é a hora de dar espaço aos insights, trabalhar na regulamentação e eficiência dos processos, e harmonização dos dados. 

2- Descobrir 

Momento onde são mapeadas as origens, é feita a indexação e catalogação dos dados. Além disso, é aqui que são definidos os assessments que serão utilizados e os processos são identificados, mapeados e catalogados. 

3- Descartar 

A etapa de descarte é uma fase de alerta baseada na análise, descarte e retorno dos dados tratados, para avaliar sua utilidade ou redundância. 

4- Defender 

O quarto passo é a fase da defesa. Se defender aqui significa utilizar os assessments e realizar análise de risco para mitigar ou aceitar os processos, políticas, estratégias, etc. utilizados no plano de ação. 

5- Disponibilizar 

O último passo é disponibilizar, por meio dos assessments, os fluxos internos e externos e realizar o registro de todas as ações. 

 Pronto, até aqui você provavelmente já tem as principais diretrizes para realizar uma governança de dados não estruturados de maneira adequada.  

Entretanto, é um assunto complexo, por isso é fundamental contar com parcerias que ofereçam a expertise necessária para trabalhar todo este volume de maneira qualitativa e quantitativa a ponto de transformar as informações em insumos importantes para a tomada de decisões inteligentes e eficazes. 

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