Em um cenário em que a geração de dados acontece a cada segundo, além da capacidade de transformá-los em informações úteis para uma gestão data-driven, também se destaca um desafio cada vez mais complexo: garantir que essas informações sejam confiáveis, seguras e utilizadas conforme as regulamentações de cada país. É aqui que o papel das políticas de governança de dados se torna fundamental.
O BigQuery, da Plataforma Google Cloud, se apresenta como um aliado poderoso para empresas de todos os portes e segmentos na implementação de políticas de governança de dados robustas e eficazes.
Com sua arquitetura moderna e recursos avançados, oferece ferramentas para construir um ambiente de dados confiável e acessível, onde a governança não é somente uma obrigação, mas sim uma ferramenta para garantir o melhor desempenho nas atividades analíticas.
BigQuery como solução para Governança de Dados
A governança de dados pode ser definida por processos e políticas adotadas por uma empresa para garantir a integridade e uso correto dos dados em suas demandas e iniciativas. Essas diretrizes devem acompanhar todo o ciclo de vida do dado, incluindo a captura, armazenamento, tratamento, processamento e exclusão.
As metodologias da governança de dados visam garantir o cumprimento de seus cinco pilares essenciais: a disponibilidade, integridade, transparência, conformidade e segurança:
- Disponibilidade: garante que os dados estejam acessíveis e utilizáveis quando e onde forem necessários.
- Integridade: assegura que os dados sejam precisos, consistentes e confiáveis ao longo do tempo.
- Transparência: promove a clareza sobre a origem, o significado e o uso dos dados na organização.
- Conformidade: garante que os dados sejam gerenciados conforme as políticas internas e as regulamentações externas.
- Segurança: protege os dados contra acessos não autorizados, perdas ou danos.
Neste contexto, BigQuery, serviço de armazenamento (data warehouse corporativo) e análise totalmente serverless (sem servidor) do Google Cloud, oferece diversos recursos para implementar e aplicar políticas de governança de dados. Esses recursos apoiam a estruturação de três frentes da governança de dados: controle de acesso; administração e qualidade dos dados. Confira:
Controle de acesso
A administração de acesso envolve estabelecer, implementar e acompanhar normas e diretrizes que definem quais usuários podem ter acesso a informações. O BigQuery oferece ferramentas para auxiliar na gestão de permissões:
- IAM (Identity and Access Management): possibilita gerenciar permissões para recursos como projetos, conjuntos de dados e tabelas. As funções do IAM podem ser atribuídas a usuários, grupos ou contas de serviço, delimitando suas ações permitidas.
- Gestão de transferência: com o VPC Service Controls, é possível definir limites de segurança em recursos da Google Cloud e controlar o acesso conforme diretrizes internas.
- Registros de auditoria: proporcionam um histórico minucioso das ações dos usuários e ocorrências no sistema, auxiliando na implementação de diretrizes de governança e na detecção de vulnerabilidades.
Administração de dados
A administração de dados busca resguardar informações confidenciais a partir da classificação, ofuscação, modificação ou criptografia durante consultas, transferências ou armazenamento. Isso aumenta a segurança e a estruturação das informações. O BigQuery oferece os seguintes recursos para suportar essa gestão:
- Mascaramento de dados: permite ocultar informações sensíveis em tabelas, garantindo acesso parcial a usuários autorizados. Também mascara dados que possuem padrões confidenciais, mitigando vazamentos acidentais.
- Criptografia: todos os dados são criptografados automaticamente (estejam em repouso e em trânsito), com opções de personalização para atender a políticas específicas.
- Gerenciamento de metadados: simplifica a marcação de recursos, auxiliando na busca, categorização e estruturação dos dados.
Qualidade dos dados
A garantia da qualidade dos dados inclui monitorar a origem das informações e assegurar o atendimento a critérios de exatidão, completude e uniformidade. O BigQuery tem os seguintes mecanismos para alcançar essa integridade:
- Linhagem de dados: possibilita acompanhar o ciclo de vida dos dados, identificando sua fonte, transformações ao longo do tempo e destino final no ambiente.
- Análise estatística (analytics): fornece avaliação de características como médias, valores únicos e distribuição, simplificando a compreensão do perfil dos dados.
- Validação conforme regras: executa auditorias automatizadas para verificar conformidade com padrões pré-definidos, identificar inconsistências e corrigir falhas.
Conclusão
A implementação de uma política de governança de sucesso requer um equilíbrio entre processos, tecnologia e pessoas. A adoção de medidas e procedimentos sólidos alinhados com a adoção de plataformas robustas, como o BigQuery do Google Cloud, são essenciais para implementar a cultura data-driven.
Tal abordagem não apenas reduz riscos operacionais e legais, como também impulsiona a inovação, como a adoção da IA e ML. O planejamento adequado e as tecnologias certas podem ajudar a superar o desafio da governança de dados e torná-la um diferencial competitivo.
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Data Engineer
Com formação em Banco de Dados e Certificação Google Professional Data Engineer, é especialista em engenharia e pipelines de dados, análise de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning.
