O que é gerenciamento de dados?
A gestão de dados consiste em coletar, armazenar e utilizar dados de forma segura, eficiente e econômica, dentro dos limites das políticas e regulamentações. À medida que as iniciativas de IA ganham escala e as ameaças de ransomware aumentam, uma gestão de dados eficaz é um pré-requisito para a resiliência cibernética e a Readiness para a IA.
Pontos principais
A IA depende de uma gestão eficaz de dados
A gestão de dados corporativos pode ajudar a garantir a Readiness para a IA, a resiliência cibernética, a conformidade, a governança e a proteção contra ransomware.
A gestão de dados abrange governança, arquitetura, qualidade, segurança, metadados e proteção para fornecer, controlar e aprimorar o valor dos dados. A estrutura DAMA-DMBOK (1) define, em sua essência, 11 disciplinas interligadas.
Os modelos de IA exigem dados que sejam representativos, continuamente qualificados e governados no nível do ativo — não apenas limpos. A Gartner prevê que 60% dos projetos de IA fracassarão até 2026 sem dados preparados para IA(2).
A resiliência dos dados é uma disciplina de primeira linha na gestão de dados. A Sophos constatou que 94% das vítimas de ransomware tiveram invasores que tentaram comprometer seus backups (3) — tornando a imutabilidade e a recuperação testada essenciais.
A estrutura DAMA-DMBOK define a gestão de dados em 11 áreas de conhecimento. Ela tem a governança como eixo central e arquitetura, qualidade, segurança, integração, metadados e proteção de dados como disciplinas centrais.
DORA, NIS2, GDPR, HIPAA e a Lei de IA da UE impõem obrigações comprováveis de gestão de dados – exigindo controles documentados, backups imutáveis e trilhas de auditoria.
A gestão eficaz de dados ajuda a garantir a governança, a classificação e os controles de acesso em backups, arquivos e ambientes de Recovery – e não apenas nos sistemas de produção.
(1) DAMA-DMBOK, (2) Gartner, (3) Sophos
Apostas cada vez maiores
Por que o gerenciamento de dados é importante
De acordo com a Gartner, as organizações abandonarão 60% dos projetos de IA que não dispuserem de dados adequados para IA até 2026 — enquanto, segundo a Sophos, os autores de ataques de ransomware tiveram como alvo os backups em 94% dos ataques em 2024. O gerenciamento inadequado de dados é, atualmente, um risco estratégico.
Por que a IA precisa de um gerenciamento de dados melhor?
Os modelos de IA precisam de dados que sejam representativos, continuamente qualificados e controlados no nível dos ativos — não apenas limpos.
Proteja-se contra ransomware e violações
Quando os backups são comprometidos, as exigências de resgate dobram e os custos de Recovery aumentam – tornando a resiliência dos dados uma disciplina essencial do gerenciamento de dados.
Quais obrigações regulatórias a gestão de dados aborda?
A DORA, a NIS2, o GDPR, a HIPAA e a Lei de IA da UE exigem controles comprováveis, backups imutáveis, tempos de recuperação definidos e evidências prontas para auditoria.
Principais componentes
Como funciona a gestão de dados
A gestão de dados combina governança, qualidade, controle do ciclo de vida e proteção em todos os ambientes, ajudando a manter os dados confiáveis, recuperáveis e prontos para IA, independentemente de onde estejam armazenados.
Governança, qualidade e arquitetura
A governança de dados define as políticas e os direitos de decisão que controlam como os dados são criados, acessados e utilizados. As práticas de arquitetura e qualidade ajudam a manter os dados precisos, consistentes e prontos para iniciativas de negócios e de IA.
Ciclo de vida, classificação e metadados
O ciclo de vida dos dados abrange criação, armazenamento, uso, compartilhamento, arquivamento e exclusão – com controles de classificação, retenção e segurança aplicados em cada etapa. Metadados ativos mantêm os dados localizáveis e prontos para IA.
Proteção, resiliência e Recovery
A proteção de dados — backup, criptografia e controle de acesso — ajuda a manter os dados recuperáveis e confiáveis. A regra de backup 3-2-1 e a Cleanroom Recovery testada são o padrão corporativo moderno para o gerenciamento de dados resiliente a ransomware.
Na prática
Casos de uso do gerenciamento de dados
Organizações em setores regulamentados, empresas que utilizam IA e ambientes híbridos aplicam disciplinas de gerenciamento de dados para ajudar a proteger os dados, atender aos requisitos regulatórios e preparar os dados para a IA em grande escala.
O que as equipes de dados precisam para criar modelos de IA confiáveis?
As equipes de IA e de dados precisam de dados qualificados, governados e com rastreabilidade de linhagem para construir modelos confiáveis. O gerenciamento de dados deve ser a base de toda iniciativa sustentável de IA.
Conformidade com normas em diversas jurisdições
Organizações dos setores de serviços financeiros e saúde enfrentam obrigações que se sobrepõem de acordo com a DORA, a NIS2, o GDPR e a HIPAA. O gerenciamento de dados — classificação, governança e registro de auditoria — ajuda a fornecer as evidências de conformidade exigidas pelos órgãos reguladores.
Gerenciamento de dados em todos os ambientes
Muitas organizações operam em ambientes multicloud. A governança, a classificação e a proteção consistentes devem se estender a todos os ambientes de nuvem, SaaS e locais.
Perguntas frequentes
O que é gestão de dados?
A gestão de dados é a prática de coletar, manter e utilizar dados de forma segura. Ela abrange governança, qualidade, segurança, metadados e proteção – com 11 áreas de conhecimento definidas na estrutura DAMA-DMBOK.
Quais são os principais componentes da gestão de dados?
A DAMA-DMBOK define 11 componentes: governança de dados (a função central), arquitetura, modelagem e projeto, armazenamento e operações, segurança, integração e interoperabilidade, gerenciamento de documentos e conteúdo, dados mestres, data warehousing, metadados e qualidade. Estruturas modernas acrescentam DataOps, observabilidade de dados, resiliência de dados e preparação de dados para IA como prioridades.
Qual é a diferença entre gerenciamento de dados e governança de dados?
A gestão de dados é a disciplina abrangente que engloba todas as atividades necessárias para ajudar a fornecer, proteger e aprimorar o valor dos dados – incluindo arquitetura, qualidade, integração e proteção. A governança de dados é um subconjunto que define direitos de decisão, políticas e responsabilidade. Resumindo: a governança estabelece as regras; a gestão de dados as executa.
O que significa “dados prontos para IA”?
Dados preparados para IA são dados qualificados e continuamente alinhados a um caso de uso específico de IA – representativos dos padrões e valores atípicos que um modelo encontrará. Ao contrário dos dados tradicionalmente limpos, os dados preparados para IA exigem metadados ativos e governança no nível dos ativos, não apenas auditorias periódicas de qualidade.
Como a gestão de dados ajuda a garantir a conformidade regulatória?
A gestão de dados ajuda a fornecer os controles exigidos pelos órgãos reguladores – classificação, governança de acesso, backups imutáveis, tempos de recuperação definidos e evidências prontas para auditoria. A DORA, a NIS2, o GDPR, a HIPAA e a Lei de IA da UE exigem controles comprováveis.
Como a Commvault oferece suporte ao gerenciamento de dados?
A Commvault oferece suporte ao gerenciamento de dados por meio da descoberta e classificação de dados, governança de acesso, backups imutáveis seguindo a regra 3-2-1 e testes de recuperação em ambiente controlado – abrangendo ambientes em nuvem, híbridos e locais. Os recursos da Commvault ajudam a abordar todo o ciclo de vida dos dados, desde a governança e proteção até a recuperação.
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