Modelos operacionais de gestão de dados

Conceitos de gerenciamento de dados

Sharon Omwega

Data Scientist

Desvendando modelos centralizados

• Tarefas centralizadas sob uma autoridade ou equipe específica
• Garante uniformidade e controle
• Elimina redundâncias entre áreas
• Fornece diretrizes claras para o tratamento de dados
• Limitações possíveis: burocracia e pouca flexibilidade para necessidades específicas
• Indicado para quem prioriza padronização, conformidade e abordagem unificada

¹ Imagens desta lição foram criadas com Freepik

Entendendo modelos descentralizados

• Responsabilidades de dados dispersas
• Independência e decisão local
• Resposta flexível às necessidades das áreas e senso de propriedade
• Desafios: inconsistência e problemas de padronização
• Comunicação e alinhamento são críticos
• Adequado para organizações com unidades diversas e requisitos distintos

Navegando por modelos híbridos

• Abordagem híbrida, combinando centralização e descentralização
• Busca equilíbrio entre flexibilidade, autonomia, controle e padronização
• Pode ter gestão central para governança e decisões estratégicas
• Unidades podem ter autonomia em tarefas de dados específicas
• Útil para quem precisa de supervisão central e flexibilidade descentralizada

Pontos para a implementação

1. Cultura organizacional
2. Escalabilidade
3. Sensibilidade e segurança dos dados
4. Flexibilidade e agilidade
5. Compatibilidade da infraestrutura de tecnologia
6. Requisitos de integração
7. Conformidade regulatória
8. Impacto nos custos

Vamos praticar!

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