Com o aumento da produção e consumo de dados nos últimos anos, produto do que hoje é conhecido como Terceira Plataforma, a questão da Segurança da Informação vem crescendo continuamente, principalmente com as regulamentações governamentais estabelecidas recentemente como, por exemplo, o GDPR (General Data Protection Regulation) na europa e o LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) no Brasil.

Quando os dados passam a ser o ativo mais importante da empresa, o que de fato são, é imprescindível que determinadas medidas de segurança sejam tomadas. A adequação às leis de proteção aos dados é sim necessária, porém, não é a única preocupação a ser considerada. Quando falamos em Governança de Dados vemos que existem muitos outros pilares igualmente relevantes.

Analisando essa evolução do Big Data e os 3 Vs (volume, variedade e velocidade), é possível observar uma mudança de paradigma em muitos conceitos pré-estabelecidos em Gerenciamento de Dados. A Indústria, por exemplo, já evolui para Indústria 4.0., DataOps vem ganhando destaque, especialmente em Marketing. E essas mudanças de paradigma com o movimento de digitalização de grandes empresas e surgimentos de Startups, estão cada vez mais presentes; investimentos em mídia e anúncios, análise de comportamento digital, análise de sentimento em interações em redes sociais, personalização de conteúdo, enfim, tudo isso vem trazendo novas necessidades e, com isso, novas abordagens a temas sempre bastante discutidos.

Alguns termos vêm ganhando notoriedade como Data Enablement (Ativação de Dados), que nada mais é do que consumir dados de forma ágil e dinâmica, gerando rapidamente valor agregado (Data Management Platform, ou DMP, são exemplos pela necessidade de criação e armazenamento de audiências aplicadas instantaneamente ao negócio). Outro termo, ainda pouco destacado, é Data Fabric, uma estrutura de serviços e arquitetura que possibilita uma visão geral de todos os dados (seja on-premise ou em nuvem) que otimize processos e permita uma evolução mais rápida da maturidade da organização (ainda embrionário e talvez utópico pela realidade das empresas e avanços tecnológicos contínuos, como IoT).

Enfim, a ideia aqui é ressaltar a importância da Governança de Dados para o Marketing Digital e auxiliar o mercado a se adaptar às novas necessidades, evangelizando os profissionais em mapeamento de riscos, incremento de receita e redução de gastos. Qualidade de Dados, tema que vem ganhando força para as grandes soluções de MarTech, é um dos pilares de Governança e deve ser abordado em outras publicações em breve.

O que é Governança de Dados?

“A governança de dados é a especificação de direitos de decisão e uma estrutura de responsabilidade para incentivar o comportamento desejável na avaliação, criação, armazenamento, uso, arquivamento e exclusão de dados e informações. Inclui os processos, funções, padrões e métricas que garantem o uso eficaz e eficiente de dados e informações, permitindo que uma organização alcance seus objetivos.” — Oracle

Em outras palavras podemos entender a Governança de Dados como a gestão e estruturação de todas as pessoas, processos e tecnologias que envolvem a criação, reuso, consumo e exclusão dos dados dentro de uma organização.

Porque devemos nos preocupar com a Governança de Dados em Marketing?

Vazamento de informações confidenciais, infelizmente, são situações comuns no nosso cotidiano e geralmente pensamos que esse tipo de erro é inerente a área de TI, o que por vezes nos leva a cometer alguns erros comuns, como por exemplo não realizar a devida gestão de acessos às ferramentas de análise ou compartilhar planilhas de dados com terceiros sem a devida criptografia.

Outro cenário comum é a não confiabilidade nos dados por falta de conhecimento ou documentações sobre a coleta, muitas vezes mal se sabe a origem do dado e se ele estaria correto ou não. Tais situações podem levar a uma análise incorreta dos dados, o que pode resultar em custos desnecessários, alocação de recursos mal direcionados e má compreensão da jornada do cliente.

A Governança de Dados garante a segurança das informações, ajudando a aumentar o seu nível de confiabilidade, qualidade e proteção contra possíveis exclusões ou alterações acidentais. Além disso, pode impactar diretamente no crescimento da receita, redução de riscos e melhora nos resultados.

Dimensões ou Disciplinas

Segundo o framework proposto pela DAMA International (comunidade global de gestão de dados), podemos dividir a Governança em áreas ou funções que servem como diretrizes para sua aplicação em uma empresa. São elas:

Gestão de Arquitetura de Dados — De forma simples, é todo o processo que envolve a coleta de dados (ingestão de dados em ferramentas analyticas, datalakes, datawarehouses, etc), o caminho que os dados percorrem, o processamento e a visualização dos dados e quais tecnologias são ou serão utilizadas em todo esse processo. É importante ter documentado a arquitetura da coleta, da origem ao destino final dos dados (pensando no ciclo de vida da informação, da coleta, manutenção, armazenamento ao descarte), ter um desenho das ferramentas de Martech utilizadas nesse fluxo, e também em como estão estruturadas e mapeadas as bases de dados provenientes da coleta.

Desenvolvimento dos Dados — Trata-se da análise, criação de projeto e implementação das soluções de dados de forma a maximizar o valor dos recursos. Em marketing podemos definir como tudo que envolve a arquitetura dos dados de navegação (modelagem do que será coletado, como a criação de mapas de coleta), pixels de mídia, integração com CRM e audiência para viabilizar e facilitar o consumo, atendendo as diversas áreas de negócio. Pode também englobar definição de uma plataforma Cloud com hub de conexões e APIs para execução de processos ETL.

Gestão de Operação de Dados — Trata-se de tudo que envolve a parte de base de dados, então devemos definir como funcionará a ingestão desses dados e o armazenamento dos mesmos, pensando em termos de estruturação do banco que irá recebê-los, ter planos de backup e recuperação. Também podemos mencionar a otimização da performance do banco de dados (Tuning) e políticas de expurgo e retenção de dados. Essa dimensão é um pouco mais técnica e pode parecer um pouco distante do Marketing, principalmente em organizações que utilizam Cloud, mas quando falamos em Data Lake e Data Warehouse é importante que se tenha as preocupações apontadas.

Gestão da Segurança de Dados — Essa é a dimensão mais conhecida e que as pessoas mais têm se preocupado atualmente. Trata-se de planejar e executar uma estrutura que garanta a privacidade e segurança dos dados. É aqui que entram as políticas de LGPD e onde devemos nos preocupar também com os acessos às ferramentas e bases de dados, bem como criptografia de dados sensíveis, registro e acompanhamento de logs, controle de requisitos de consumo e compartilhamento de dados.

Gestão de Dados Mestres — Trata-se da definição de uma estrutura de origem de dados que funcione como uma referência da verdade, ou seja, a garantia de uma versão dos dados mais relevantes que seja confiável e consistente e que, geralmente, formem uma origem única dos dados. Podemos utilizar como exemplo aqui a definição da origem de dados de mídia (Deve-se considerar os números de Facebook Ads ou Google Analytics? De qual ferramenta será considerada a origem do tráfego?), origem de downloads de um aplicativo (Deve-se considerar os números de AppsFlyer ou Firebase?) e até mesmo dados de receita e transação (Deve-se considerar dados de ferramentas de análise ou dados internos de bancos de dados transacionais?). Essas definições são importantes para que possa haver a consistência dos números reportados.

Gestão de Data Warehouse e BI — Essa dimensão, como o nome já diz, consiste no ambiente “final” para análise e de onde iremos obter os resultados para a visualização dos dados. Portanto é importante que os dados estejam prontos para serem utilizados nas tomadas de decisão. Devem ser considerados principalmente os dados históricos e como eles estão sendo modelados para sua utilização juntamente com os dados atuais, de modo que propicie a manipulação e geração de relatórios para as análises do negócio.

Gestão de Conteúdo e Documentações — É o processo de planejar, implementar e controlar atividades para armazenar, proteger e acessar dados não estruturados e semiestruturados da empresa e que também podem estar em um banco de dados, como dados de CMS, documentos, vídeos, imagens, etc. No cenário de Marketing Digital pode se aplicar a padronização do HTML, estruturação do Data Layer (Camada de Dados), parametrizações de URL, configuração de ferramentas, documentos de modelos de mensuração, de forma a facilitar a estruturação e a coleta dos dados intrínsecos ao conteúdo e à navegação dos usuários.

Gestão de Metadados — Partindo do significado de Metadados, que são as informações que complementam e explicam os dados, podemos entender essa dimensão com sendo a estruturação sobre o que são os dados, como os dicionários de dados, principalmente quando falamos sobre integração de dados e criação de bases. É importante termos alguma documentação que nos explique o que são (volumetria e tempestividade esperadas, origens e destinos, schema relacionais, etc). Isso é fundamental para que todos os envolvidos autorizados possam conhecer e manipular seus dados.

Gestão de Qualidade de Dados — Trata-se de promover, medir, avaliar, melhorar e garantir a qualidade dos dados da empresa, atendendo a necessidade dos diversos consumidores. Em Marketing Digital, está ligado à validação e acompanhamento da qualidade de dados de navegação, mídia e audiência durante todo o ciclo de vida dos dados. Buscando avaliar os processos e otimizar as etapas para reduzir custos e aumentar produtividade, refletindo a qualidade de dados em qualidade de produtos e serviços. Aqui podemos falar em monitoramento de coleta com definição de métricas que medem a qualidade dos dados e também a definição de boas práticas na coleta e validação dos dados, bem como plano de ação ou contingência para regularização de situações evidenciadas pela monitoria.

Conclusão

Ainda há muito o que ser discutido em relação a Governança de Dados para área de Marketing Digital, aqui apenas deixamos uma visão geral e alguns exemplos de como poderiam ser aplicadas as dimensões da governança dentro do Marketing. É importante que, pelo menos, algumas diretrizes sejam incorporadas no dia-a-dia da organização e se mantenham em constante evolução e adaptação, visando sempre a confiabilidade e segurança dos dados.

Vale ressaltar também, que não existe um “bater de martelo” nesse contexto de governança, cada um pode interpretar e adaptar à sua necessidade, o mais relevante aqui é manter esse tema sempre em pauta, buscando novas soluções para o cenário atual da organização.

Autores: Angélica e Bruno Mercadante, Data Science na DP6