A
federada, pois estabelece padrões corporativos centrais enquanto permite que cada área mantenha controle operacional sobre seus próprios dados e processos locais.
B
colegiada, pois as decisões são tomadas por um comitê com representantes de múltiplas áreas através de consenso e participação coletiva nas definições.
C
centralizada, pois concentra as decisões sobre dados tributários em um único comitê central que define políticas uniformes para todas as áreas da Secretaria.
D
descentralizada, pois mantém a autonomia das três coordenadorias para tomarem decisões independentes sobre seus respectivos conjuntos de dados fiscais.
E
compartilhada, pois distribui responsabilidades entre tecnologia e negócio, com a área de TI implementando infraestrutura e as áreas fiscais definindo regras tributárias.
A
tem foco na padronização e normalização dos dados, garantindo que a organização siga estruturas uniformes para análise e relatórios, com base no Enterprise Data Governance Organization (EDGO). O EDGO assegura que os dados eslejam devidamente organizados, permitindo maior uniformidade e consisténcia nas informações geradas.
B
é o exercício de autoridade e controle (planejamento, monitoramento e fiscalização) sobre a gestão de ativos de dados e tem como objetivo garantir que os dados sejam gerenciados adequadamente, de acordo com políticas e melhores praticas. Foca em como são tomadas as decisões sobre os dados e como se espera que pessoas e processos se comportem em relação aos mesmos.
C
trata do acesso facilitado aos dados para diversos departamentos da organização, promovendo principalmente a integração e a acessibilidade dos dados para apoiar a colaboração interna. O foco está na criação de políticas e processos que ampliem o acesso aos dados e integrem as diferentes áreas da organização, recomendando o uso do modelo Data Integration-as-a-Service (DlaaS).
D
enfatiza principalmente a segurança e a privacidade dos dados para atender às regulamentações de conformidade e proteção de dados. Assim, o guia define processos centrados na proteção de dados, controle de acesso e na criação de políticas com base no Data Stewardship Governance Model (DSGM).
E
orienta principalmente o desenvolvimento de infraestrutura de Tl para garantir uma base sólida de armazenamento e automação de dados. O guia foca no design de arquitetura e pipelines de Extract Transform Load (ETL) para suportar o gerenciamento de dados.
A
tem foco na padronização e normalização dos dados, garantindo que a organização siga estruturas uniformes para análise e relatórios, com base no Enterprise Data Governance Organization (EDGO). O EDGO assegura que os dados eslejam devidamente organizados, permitindo maior uniformidade e consisténcia nas informações geradas.
B
é o exercício de autoridade e controle (planejamento, monitoramento e fiscalização) sobre a gestão de ativos de dados e tem como objetivo garantir que os dados sejam gerenciados adequadamente, de acordo com políticas e melhores praticas. Foca em como são tomadas as decisões sobre os dados e como se espera que pessoas e processos se comportem em relação aos mesmos.
C
trata do acesso facilitado aos dados para diversos departamentos da organização, promovendo principalmente a integração e a acessibilidade dos dados para apoiar a colaboração interna. O foco está na criação de políticas e processos que ampliem o acesso aos dados e integrem as diferentes áreas da organização, recomendando o uso do modelo Data Integration-as-a-Service (DlaaS).
D
enfatiza principalmente a segurança e a privacidade dos dados para atender às regulamentações de conformidade e proteção de dados. Assim, o guia define processos centrados na proteção de dados, controle de acesso e na criação de políticas com base no Data Stewardship Governance Model (DSGM).
E
orienta principalmente o desenvolvimento de infraestrutura de Tl para garantir uma base sólida de armazenamento e automação de dados. O guia foca no design de arquitetura e pipelines de Extract Transform Load (ETL) para suportar o gerenciamento de dados.
A
A definição de princípios éticos para o uso de dados é uma preocupação restrita a modelos de aprendizado de máquina, não integrando o escopo fundamental ou as áreas de conhecimento de um programa de governança de dados.
B
A função primordial da governança de dados é a execução de atividades operacionais e técnicas, como processos de carga (ETL) e armazenamento, enquanto os comitês de governança atuam meramente como instâncias consultivas sem poder deliberativo.
C
Os gestores de dados (data stewards) devem ser, preferencialmente, especialistas externos à organização, atuando de forma independente das áreas de negócio produtoras da informação para assegurar a neutralidade técnica e a padronização.
D
A governança de dados estabelece o tratamento dos dados como ativos organizacionais, exigindo responsabilidade formal (accountability), definição clara de papéis e procedimentos de controle análogos aos aplicados a ativos físicos e financeiros, garantindo-se o alinhamento com os objetivos estratégicos do negócio.
E
A governança de dados é um programa de natureza estritamente tecnológica, sob o qual a área de tecnologia da informação (TI) centraliza as decisões sobre o significado e o uso dos dados, cabendo às unidades de negócio apenas o consumo das informações.
A
A governança de dados deve ser aplicada exclusivamente aos ambientes analíticos (data lakes), sendo prescindível nos sistemas transacionais, dado que estes operam sob regras de integridade referencial nativas dos bancos de dados relacionais.
B
A governança de dados foca primordialmente na administração da infraestrutura física (servidores e redes), sendo uma atribuição operacional exclusiva do departamento de tecnologia da informação (TI).
C
A qualidade de dados é tratada como uma disciplina multidimensional cujas dimensões (como acurácia, completude, consistência, tempestividade e unicidade) devem ser definidas e medidas com base nos requisitos e na criticidade do negócio.
D
Em modelos de governança robustos, o papel do data steward (curador de dados) torna-se desnecessário, uma vez que as ferramentas de catálogo de dados automatizam as decisões sobre o ciclo de vida da informação.
E
Os metadados dividem-se em técnicos, de negócio e operacionais, abrangendo desde a estrutura de tabelas até regras de negócio, linhagem de dados (lineage) e definições de responsabilidade.
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