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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.3.2018.tde-24092018-081250
Documento
Autor
Nome completo
Patrícia Kuzmenko Furlan
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Laurindo, Fernando José Barbin (Presidente)
Biancolino, César Augusto
Mattos, Cláudia Aparecida de
Moraes, Renato de Oliveira
Spinola, Mauro de Mesquita
Título em português
Fatores determinantes para a adoção das governanças de dados e de informação no ambiente big data.
Palavras-chave em português
Big data
Governança
Inteligência competitiva
Resumo em português
No ambiente big data, as organizações se preocupam em extrair valor dos dados e das informações com o intuito de obter vantagens competitivas. No entanto, são necessários esforços organizacionais com relação aos ativos de dados, incluindo a definição de responsabilidades com relação ao uso dos dados, a garantia da qualidade dos dados, dentre outros aspectos contemplados pelos modelos de governança de dados ou de informação. Deste modo, esta pesquisa investigou como as organizações podem adotar as governanças de dados ou de informação no ambiente big data e, para tanto, foram contemplados estudos de casos multisetoriais para identificar os fatores determinantes para a adoção das governanças de dados ou de informação no ambiente big data. Foram investigados os elementos e os conteúdos dos modelos de governança de dados ou de informação e analisados os aspectos dos modelos com relação à inteligência de negócios e ao big data analytics. Notou-se que as ações organizacionais com relação à governança de dados ou de informação são pouco consolidadas, mas conhecidas pelas organizações. Além disto, os modelos de governança de dados ou de informação são adotados por organizações com diferentes níveis de capacidades analíticas. Tais modelos contemplam a definição dos objetivos estratégicos da governança e domínios como o gerenciamento da qualidade dos dados ou das informações, o gerenciamento dos dados (em especial meta-dados), a transformação da mentalidade organizacional com relação aos dados e as informações e necessitam de competências de colaboração e comunicação dos stakeholders. Foram identificados oito fatores determinantes para a adoção das governanças de dados ou de informação no ambiente big data, os quais contemplam práticas estruturais, relacionais e operacionais do modelo de governança: 1 - Organizações grandes, globais, difusas, com estruturas descentralizadas de negócios e portfolio complexo de produtos ou serviços; 2 - Apontar um C-level, definir gerentes na estrutura e determinar data owners e data stewards; 3 - Estabelecer comitê de dados ou outros meios para reunir a alta cúpula e os principais líderes da organização; 4 - Atuação do departamento de TI nas atividades de gerenciamento de dados ou de informação, viabilizando e executando atividades operacionais com relação aos dados e as informações dentre as bases de dados e sistemas de informação; 5 - Atuar ativamente na transformação cultural da organização para data-driven; 6 - Promover a comunicação e a colaboração interna; desenvolver a comunicação com relação à eficácia das políticas e a necessidade de adequação dos stakeholders; 7 - Definir, gerenciar e controlar metadados; 8 - Definir os padrões, as exigências e o controle sobre a qualidade dos dados. A pesquisa oferece uma consolidação teórica relevante para o campo da governança de dados ou da informação, contemplando vasta lista de variáveis da literatura de de dados e governança de informação. Foi também possível expandir o modelo de governança de dados ou de informação englobando os domínios relativos à colaboração e comunicação, mudança cultural. Propõem-se uma expansão na conceituação geral dos termos governança de dados e governança de informação.
Título em inglês
Determinant factors for the adoption of data information governances in the big data environment.
Palavras-chave em inglês
Big data
Competitive intelligence
Data governance
Information governance
Resumo em inglês
In the big data environment, organizations are concerned with extracting value from data and information in order to acquire competitive advantage. However, organizational efforts are required to organize data assets, determine responsibilities with regard to the data assets, ensure data quality, and other aspects. Such activities are covered by data or information governance models. This research investigated how organizations can adopt data or information governance in the big data environment. Thus, it was conducted multi-sectoral case studies to identify determinants factors for the adopting of data or information governance in the big data environment. The research protocol encompassed elements and contents of the data or information governance models and those related to big data value extraction. It was noted that the organizational approaches regarding data or information governance are poorly consolidated, but are well known to organizations. In addition, data or information governance models are adopted by organizations with different levels of analytical capabilities. Those models include the definition of the strategic objectives, and domains like data or information quality management, data management (especially metadata), transformation of the organizational cultural in relation to the data and the information, and collaboration and communication among stakeholders. Eight determinants factor were identified for the adoption of data or information governance in the big data environment, including structural, relational and operational practices of the governance model: 1 - Large, global and diffuse organizations with decentralized business and complex portfolio of products or services; 2 - Define C-level, managers, data owners and data stewards; 3 - Establish a data committee or other means to bring together the top leaders of the organization; 4 - Engagement of the IT department on the data management activities, enabling and executing operational activities in relation to data and information among databases and information systems; 5 - Actively engage in the cultural transformation of the organization into data-driven; 6 - Promote communication and internal collaboration; develop communication on the effectiveness of policies and the need for stakeholder adequacy; 7 - Define, manage and control metadata; 8 - Define standards, requirements and control over data quality. This research provides a relevant theoretical consolidation to the field of data or information governance, contemplating a vast list of research variables on the fields of competitive intelligence, IT governance, data and information governance literatures. It was also possible to expand the data or information governance model through the addition of domains such as collaboration, communication, and cultural transformation. The research also proposes an expansion in the general conceptualization of the terms data governance and information governance.
 
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Data de Publicação
2018-09-26
 
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