Here's how you can leverage data governance frameworks to drive innovation in your organization.

- 📚 Understand the basics of data governance, involving policies, procedures, and standards. - 🛡️ Ensure data accuracy, consistency, and security by setting up robust frameworks. - 🔑 Clearly define who can access data, how it can be used, and where it's stored. - 📊 Reliable data forms the foundation for spotting trends, making predictions, and driving innovative projects. - 🚀 Think of data governance as setting the stage for your data to perform at its best, enabling your organization to innovate effectively.

Establish Clear Data Policies Work with cross-functional teams to establish clear data policies that define data ownership, access, and usage guidelines, providing a framework for responsible data management and innovation. Foster a culture of data literacy across the organization, providing training and resources to help employees understand how to access, interpret, and leverage data to drive innovation. Continuously evolve and adapt the data governance framework to keep pace with changing business requirements, technological advancements, and emerging data-driven use cases, ensuring that it remains relevant and effective in supporting innovation.

A organização de uma área dedicada à ciência de dados é uma obrigação para qualquer empresa hoje em dia. A organização que não entende a importância dos dados que são gerados por ela não terá um futuro muito promissor. A área de ciência de dados deve ser a responsável pelas políticas, difusão da cultura de dados pela organização, treinamento de usuários, definição de padrões, homologação de ferramentas e pela criação e manutenção do dicionário de dados da empresa. Ela é a base de tudo.

A criação da área de dados é tão importante que suas responsabilidades devem ser definidas e patrocinadas pela alta administração da empresa. A primeira tarefa desta área é a divulgação de sua existência, deixando claro para toda a organização qual é sua finalidade, onde pode ajudar e quando envolvê-la. Embora seja uma área com estrutura própria, deve ter autoridade para se auto regular, permitindo que se adapte às necessidades da organização não só em função das mudanças dos negócios, mas principalmente em função das mudanças que ela mesmo trará aos negócios.

Having more granularity in the role definitions helps to reduce confusion, because there is less likelihood of role overlap, but doesn't necessarily guarantee greater clarity overall.

As políticas e diretrizes geradas pela área de ciência de dados devem ser amplamente divulgadas na organização. A área precisa ter o cuidado de gerar políticas que realmente normatizem o uso de dados, mas sem engessar a organização, gerando um impacto negativo sobre estas políticas que irá prejudicar e muito sua própria aceitação.

A área da ciência de dados deve ser a responsável por mapear as ferramentas em uso na organização, identificar as que são realmente relevantes e auxiliando a consolidação das ferramentas se for necessário. Ela deve ser também a responsável pelo treinamento dos usuários, procurando obter o máximo potencial que cada ferramenta pode oferecer.

When Maya's company struggled with innovation, she saw an opportunity in data governance frameworks. * By implementing robust governance practices, she ensured data accuracy and accessibility. * Using tools like Collibra and Informatica, Maya created a culture of data-driven decision-making. * This new approach unlocked insights that sparked innovative ideas across departments, leading to a surge in product development and market expansion. Maya's strategic use of data governance transformed her organization, driving sustained innovation and growth.

With all being said Transparency in the process is necessary, clearly defined objectives provides valid justification for data use if using data belong to other data domains to enable smooth consumption in generating insights.