Develop Data Modelling Plans
Desenvolver planos de modelagem de dados é crucial para garantir que os dados da organização sejam representados de maneira precisa e eficiente.
Este processo envolve a definição de uma estratégia detalhada para a criação de modelos de dados que representam a estrutura de informações da organização, incluindo a identificação de entidades, atributos e relacionamentos entre dados.
Os planos de modelagem de dados devem considerar os requisitos de negócios, regulamentações, padrões da indústria e melhores práticas de modelagem de dados.
A elaboração desses planos inclui a consulta a várias partes interessadas, como departamentos de TI, unidades de negócios e equipes de compliance, para garantir que todas as necessidades e restrições sejam atendidas.
O resultado é um plano abrangente que guia a implementação e manutenção dos modelos de dados, assegurando consistência, precisão e utilidade das informações para suportar a tomada de decisões estratégicas.
· PDCA focus: Plan
· Periodicidade: Anual
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# |
Nome da Atividade |
Descrição |
Inputs |
Outputs |
RACI |
DARE |
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1 |
Assess Business Requirements |
Avaliar os requisitos de negócios para a modelagem de dados, entendendo as necessidades de informação. |
Requisitos de negócios, entrevistas |
Relatório de requisitos |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
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2 |
Define Data Modelling Strategy |
Definir a estratégia de modelagem de dados, incluindo metodologias e ferramentas a serem utilizadas. |
Relatório de requisitos |
Estratégia de modelagem de dados |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Solution Engineering & Development; Informed: IT Governance & Transformation |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Solution Engineering & Development; Recommender: IT Governance & Transformation; Executer: Data, AI & New Technology |
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3 |
Develop Modelling Framework |
Desenvolver o framework de modelagem, especificando os padrões e diretrizes para a criação dos modelos. |
Estratégia de modelagem de dados |
Framework de modelagem |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
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4 |
Plan Data Collection |
Planejar a coleta de dados necessária para suportar a modelagem de dados. |
Framework de modelagem |
Plano de coleta de dados |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Cybersecurity; Informed: Solution Engineering & Development |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Cybersecurity; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
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5 |
Review and Approve Plans |
Revisar e aprovar os planos de modelagem de dados, garantindo que estejam alinhados com os objetivos estratégicos. |
Plano de coleta de dados |
Planos de modelagem aprovados |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
Identify Data Insights Opportunities
Identificar oportunidades de insights de dados é um processo crítico para maximizar o valor dos dados organizacionais.
Este processo envolve a análise de fontes de dados existentes e potenciais para identificar áreas onde insights significativos podem ser obtidos.
A identificação dessas oportunidades requer uma compreensão profunda dos objetivos de negócios e das métricas de desempenho chave.
É necessário envolver várias partes interessadas, incluindo analistas de dados, gestores de negócios e especialistas em TI, para garantir que todas as perspectivas sejam consideradas.
O resultado é um conjunto de oportunidades de insights que podem informar decisões estratégicas, melhorar operações e fornecer vantagens competitivas.
Este processo inclui a revisão contínua das fontes de dados e a adaptação às mudanças nas necessidades de negócios e no ambiente de dados.
· PDCA focus: Plan
· Periodicidade: Trimestral
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# |
Nome da Atividade |
Descrição |
Inputs |
Outputs |
RACI |
DARE |
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1 |
Analyze Data Sources |
Analisar as fontes de dados existentes e potenciais para identificar onde insights podem ser obtidos. |
Fontes de dados, relatórios de desempenho |
Relatório de análise de fontes |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
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2 |
Identify Business Metrics |
Identificar as métricas de desempenho chave que serão informadas pelos insights de dados. |
Relatório de análise de fontes |
Métricas de desempenho identificadas |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Solution Engineering & Development; Informed: IT Governance & Transformation |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Solution Engineering & Development; Recommender: IT Governance & Transformation; Executer: Data, AI & New Technology |
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3 |
Engage Stakeholders |
Envolver as partes interessadas para obter insights sobre necessidades de negócios e oportunidades de dados. |
Métricas de desempenho identificadas |
Feedback das partes interessadas |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
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4 |
Develop Insights Framework |
Desenvolver um framework para a identificação e análise de oportunidades de insights de dados. |
Feedback das partes interessadas |
Framework de insights |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Cybersecurity; Informed: Solution Engineering & Development |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Cybersecurity; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
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5 |
Document Opportunities |
Documentar as oportunidades de insights de dados identificadas, detalhando o impacto potencial. |
Framework de insights |
Documento de oportunidades |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
Execute Data Modelling Projects
Executar projetos de modelagem de dados envolve a criação e implementação de modelos que representem com precisão a estrutura de informações da organização.
Este processo inclui a coleta e preparação de dados, a criação de modelos conceituais, lógicos e físicos, e a validação dos modelos para garantir sua precisão e utilidade.
A execução de projetos de modelagem de dados requer a colaboração entre analistas de dados, engenheiros de dados e outras partes interessadas para garantir que os modelos atendam às necessidades de negócios e técnicos.
Além disso, é fundamental utilizar ferramentas e metodologias adequadas para garantir que os modelos sejam escaláveis e mantidos com facilidade.
Este processo também envolve a documentação completa dos modelos e a capacitação das equipes para utilizá-los de maneira eficaz.
· PDCA focus: Do
· Periodicidade: Contínua
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# |
Nome da Atividade |
Descrição |
Inputs |
Outputs |
RACI |
DARE |
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1 |
Collect and Prepare Data |
Coletar e preparar os dados necessários para a modelagem. |
Fontes de dados, plano de coleta |
Dados preparados |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Solution Engineering & Development |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
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2 |
Develop Conceptual Models |
Desenvolver modelos conceituais que representem a estrutura de informações em um nível alto. |
Dados preparados |
Modelos conceituais |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
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3 |
Create Logical Models |
Criar modelos lógicos detalhados que definam os atributos e relacionamentos dos dados. |
Modelos conceituais |
Modelos lógicos |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Solution Engineering & Development; Informed: IT Governance & Transformation |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Solution Engineering & Development; Recommender: IT Governance & Transformation; Executer: Data, AI & New Technology |
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4 |
Build Physical Models |
Construir modelos físicos que especificam como os dados serão armazenados e gerenciados fisicamente. |
Modelos lógicos |
Modelos físicos |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
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5 |
Validate and Refine Models |
Validar e refinar os modelos para garantir que eles atendam aos requisitos de precisão e utilidade. |
Modelos físicos |
Modelos validados |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Cybersecurity; Informed: Solution Engineering & Development |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Cybersecurity; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
Evaluate Data Insights Outcomes
Avaliar continuamente os insights obtidos a partir dos dados é essencial para garantir que eles sejam precisos, relevantes e úteis para a organização.
Este processo envolve a revisão e análise dos insights gerados, verificando sua precisão e relevância em relação aos objetivos de negócios.
A avaliação contínua permite identificar quaisquer discrepâncias ou áreas de melhoria nos modelos de dados e nos processos de análise.
As atividades incluem a coleta de feedback das partes interessadas, a realização de análises comparativas e a documentação dos resultados.
O objetivo é assegurar que os insights estejam alinhados com as necessidades estratégicas e operacionais da organização, possibilitando ajustes e refinamentos conforme necessário.
· PDCA focus: Check
· Periodicidade: Contínua
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# |
Nome da Atividade |
Descrição |
Inputs |
Outputs |
RACI |
DARE |
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1 |
Collect Feedback on Insights |
Coletar feedback das partes interessadas sobre a utilidade e precisão dos insights gerados. |
Insights gerados, feedback |
Relatório de feedback |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Solution Engineering & Development |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
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2 |
Analyze Feedback |
Analisar o feedback recebido para identificar áreas de melhoria e discrepâncias. |
Relatório de feedback |
Análise de feedback |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Cybersecurity |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Cybersecurity; Executer: Data, AI & New Technology |
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3 |
Conduct Comparative Analysis |
Realizar análises comparativas para avaliar a precisão e relevância dos insights gerados. |
Análise de feedback, insights gerados |
Relatório de análise comparativa |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Solution Engineering & Development; Informed: IT Governance & Transformation |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Solution Engineering & Development; Recommender: IT Governance & Transformation; Executer: Data, AI & New Technology |
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4 |
Document Evaluation Results |
Documentar os resultados da avaliação, incluindo descobertas e recomendações de melhoria. |
Relatório de análise comparativa |
Relatório de avaliação documentado |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Cybersecurity; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Cybersecurity; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
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5 |
Review and Refine Insights |
Revisar e refinar os insights gerados com base na avaliação contínua e feedback recebido. |
Relatório de avaliação documentado |
Insights refinados |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Solution Engineering & Development |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
Optimize Data Modelling Practices
Otimizar continuamente as práticas de modelagem de dados é vital para garantir que os modelos permaneçam precisos, eficientes e relevantes.
Este processo envolve a revisão regular das práticas de modelagem de dados, a incorporação de novas técnicas e ferramentas, e a adaptação às mudanças nas necessidades de negócios e no ambiente tecnológico.
As atividades incluem a análise de tendências de modelagem de dados, a implementação de melhorias baseadas em feedback e a capacitação contínua das equipes envolvidas.
A otimização das práticas de modelagem de dados assegura que a organização possa responder rapidamente a novas oportunidades e desafios, mantendo a qualidade e a utilidade dos modelos de dados.
· PDCA focus: Act
· Periodicidade: Anual
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# |
Nome da Atividade |
Descrição |
Inputs |
Outputs |
RACI |
DARE |
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1 |
Review Modelling Techniques |
Revisar as técnicas de modelagem de dados utilizadas, identificando áreas de melhoria. |
Práticas de modelagem atuais |
Relatório de revisão técnica |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |
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2 |
Implement New Techniques |
Implementar novas técnicas e ferramentas de modelagem de dados baseadas na revisão. |
Relatório de revisão técnica |
Técnicas e ferramentas implementadas |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: Solution Engineering & Development; Informed: IT Infrastructure & Operation |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: Solution Engineering & Development; Recommender: IT Infrastructure & Operation; Executer: Data, AI & New Technology |
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3 |
Train Teams on New Practices |
Treinar as equipes nas novas práticas e ferramentas de modelagem de dados. |
Técnicas e ferramentas implementadas |
Equipe treinada |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Cybersecurity |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Cybersecurity; Executer: Data, AI & New Technology |
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4 |
Monitor Implementation |
Monitorar a implementação das novas práticas para garantir sua eficácia. |
Equipe treinada |
Relatório de monitoramento |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Infrastructure & Operation; Informed: Solution Engineering & Development |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Infrastructure & Operation; Recommender: Solution Engineering & Development; Executer: Data, AI & New Technology |
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5 |
Refine Practices |
Refinar continuamente as práticas de modelagem de dados com base no feedback e nos resultados do monitoramento. |
Relatório de monitoramento |
Práticas refinadas |
Responsible: Data, AI & New Technology; Accountable: Data, AI & New Technology; Consulted: IT Governance & Transformation; Informed: Architecture & Technology Visioning |
Decider: Data, AI & New Technology; Advisor: IT Governance & Transformation; Recommender: Architecture & Technology Visioning; Executer: Data, AI & New Technology |