A capability de Data Structure & Governance, inserida na macro capability Data & Analytics e na camada New Technology Exploration, desempenha um papel fundamental na gestão eficiente dos dados de uma organização.

Esta capability se concentra em estabelecer estruturas de dados eficazes e aplicar princípios de governança de dados para garantir que os dados estejam organizados, acessíveis e seguros.

No contexto do CIO Codex Capability Framework, uma lista das principais melhores práticas de mercado relacionadas a essa capability:

· Modelagem de Dados Eficiente: Desenvolver modelos de dados que se alinhem com as necessidades de negócios, garantindo que a estrutura de dados seja otimizada para armazenamento e recuperação eficientes.

· Padrões de Dados Claros: Definir e aplicar padrões consistentes de nomenclatura, formatação e classificação de dados para manter a qualidade e a consistência.

· Catalogação de Dados: Manter catálogos de dados abrangentes que permitam a fácil descoberta e acesso aos recursos de dados disponíveis na organização.

· Segurança de Dados Forte: Implementar medidas robustas de segurança de dados para proteger informações confidenciais e sensíveis contra acessos não autorizados.

· Gestão de Metadados Abrangente: Manter registros detalhados de metadados que descrevam a origem, o significado e o uso dos dados, facilitando a compreensão e a governança.

· Políticas de Retenção de Dados: Estabelecer políticas claras de retenção de dados para cumprir regulamentações e garantir a eliminação segura de informações quando necessário.

· Data Warehousing Eficiente: Implementar processos eficazes de data warehousing para coletar, armazenar e gerenciar grandes volumes de dados de várias fontes.

· Master Data Management (MDM): Adotar práticas de MDM para garantir a integridade e a consistência dos dados mestres, como informações de clientes, produtos e fornecedores.

· Governança de Dados Multidisciplinar: Estabelecer comitês multidisciplinares de governança de dados com representantes de diferentes áreas da organização.

· Monitoramento de Qualidade de Dados: Implementar ferramentas e processos de monitoramento contínuo da qualidade de dados para identificar e corrigir problemas de forma proativa.

· Conformidade Regulatória: Garantir que a organização esteja em conformidade com regulamentações de proteção de dados e privacidade, mantendo registros adequados e aplicando controles apropriados.

· Treinamento e Conscientização em Governança de Dados: Oferecer treinamento e programas de conscientização para funcionários sobre a importância da governança de dados e seu papel na organização.

· Avaliação de Impacto de Dados: Realizar avaliações de impacto de dados para entender como as mudanças afetarão os processos e as operações da organização.

· Integração com Arquitetura de Dados: Garantir que a governança de dados esteja integrada à arquitetura de dados da organização para uma abordagem holística.

· Gestão de Acesso a Dados: Implementar sistemas de gerenciamento de acesso a dados para controlar quem pode acessar e modificar informações críticas.

· Auditorias de Governança de Dados: Realizar auditorias regulares de governança de dados para avaliar o cumprimento das políticas e procedimentos estabelecidos.

· Colaboração com Stakeholders: Colaborar estreitamente com partes interessadas internas e externas para alinhar as práticas de governança de dados com as necessidades da organização.

· Métricas de Desempenho de Dados: Estabelecer métricas de desempenho de dados que permitam medir a eficácia das práticas de governança de dados e identificar áreas de melhoria.

· Resolução Proativa de Conflitos de Dados: Implementar processos para resolver proativamente conflitos de dados e garantir a integridade das informações.

· Adoção de Tecnologias Emergentes: Avaliar e adotar tecnologias emergentes, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, para melhorar a governança e o uso de dados.

Essas melhores práticas de mercado são fundamentais para estabelecer uma base sólida de governança de dados e estruturas de dados eficientes.

Elas garantem que os dados sejam um ativo valioso para a organização, facilitando a análise e a tomada de decisões informadas.

Além disso, contribuem para a conformidade regulatória, a segurança dos dados e a maximização do valor dos dados em todos os aspectos do negócio.