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Criar um dicionário de dados profissional: uma abordagem passo a passo

  • Luiz Henrique de Oliveira Bueno
  • 12 de out. de 2024
  • 4 min de leitura
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O que é um Dicionário de Dados?

Um dicionário de dados é uma ferramenta essencial para qualquer organização que lida com uma grande quantidade de informações. Ele serve como um guia detalhado que documenta a estrutura, o significado e as regras de utilização dos dados em um sistema ou banco de dados. Ao criar um dicionário de dados profissional, você garante a padronização, a compreensão e a integridade dos dados em toda a empresa.


Vamos explorar uma abordagem passo a passo para criar um dicionário de dados de alta qualidade:


  • Defina o escopo e os objetivos

    Comece identificando o escopo do seu dicionário de dados. Ele deve abranger todo o sistema ou banco de dados em questão? Ou você vai focar em um subsistema ou departamento específico? Deixe claro os objetivos do dicionário, como padronizar a terminologia, facilitar a compreensão dos dados ou apoiar a governança de dados.


  • Identifique as fontes de dados

    Faça um levantamento de todas as fontes de dados relevantes, como bancos de dados, planilhas, sistemas legados, entre outros. Entenda a estrutura, as regras de negócio e os fluxos de dados associados a cada fonte.


  • Documente os metadados

    Para cada elemento de dados, colete informações como nome, descrição, tipo de dado, tamanho, formato, regras de validação, relacionamentos com outros dados, entre outros metadados importantes. Utilize um template padronizado para garantir a consistência.


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  • Envolva as partes interessadas

    Inclua as principais partes interessadas, como analistas de negócios, especialistas de domínio e usuários finais, no processo de criação do dicionário. Isso garante que as definições e informações estejam alinhadas com as necessidades reais do negócio.


  • Estabeleça padrões e convenções

    Defina padrões e convenções para a nomenclatura, formatação e organização dos elementos de dados. Isso facilita a compreensão e a navegação pelo dicionário.


  • Crie uma estrutura de navegação

    Organize o dicionário de dados de forma lógica e intuitiva, com índices, seções e links entre os elementos relacionados. Isso permite que os usuários encontrem rapidamente as informações de que precisam.


  • Mantenha o dicionário atualizado

    Estabeleça um processo contínuo de revisão e atualização do dicionário de dados. Sempre que houver alterações nos sistemas ou nos requisitos de negócios, atualize o dicionário para refletir essas mudanças.


Ao seguir essa abordagem passo a passo, você criará um dicionário de dados profissional, abrangente e alinhado com as necessidades do seu negócio. Essa ferramenta será essencial para garantir a qualidade, a integridade e a compreensão dos dados em toda a organização.


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Ao criar um dicionário de dados, é importante estar atento a alguns erros comuns que podem comprometer a eficácia dessa ferramenta. Vamos explorar os principais deles:


  • Falta de envolvimento das partes interessadas:

    • Erro: Criar o dicionário de dados sem a participação dos usuários finais, analistas de negócios e especialistas de domínio.


    • Impacto: O dicionário pode não refletir as reais necessidades e terminologias do negócio.


  • Definições incompletas ou imprecisas:

    • Erro: Fornecer definições vagas, ambíguas ou insuficientes para os elementos de dados.

    • Impacto: Os usuários podem não compreender corretamente o significado e o uso dos dados.


  • Falta de padrões e convenções:

    • Erro: Não estabelecer padrões para a nomenclatura, formatação e organização do dicionário.


    • Impacto: O dicionário fica desorganizado e de difícil navegação.


  • Desatualização do conteúdo:

    • Erro: Não manter o dicionário de dados atualizado com as mudanças nos sistemas e requisitos de negócios.


    • Impacto: O dicionário perde a relevância e a confiabilidade ao longo do tempo.


  • Falta de integração com outros sistemas:

    • Erro: Criar o dicionário de dados de forma isolada, sem integrá-lo a outras ferramentas de governança de dados.


    • Impacto: Informações importantes ficam dispersas e de difícil acesso.


  • Excesso de detalhes técnicos:

    • Erro: Focar excessivamente em metadados técnicos, esquecendo-se das necessidades dos usuários de negócios.


    • Impacto: O dicionário se torna inacessível e pouco útil para a maioria dos stakeholders.


      Para evitar esses erros, é essencial adotar uma abordagem centrada no usuário, estabelecer processos de governança de dados robustos e manter o dicionário atualizado e integrado aos demais sistemas da organização.


Conclusão:

Ao longo deste artigo, exploramos uma abordagem detalhada e estruturada para a criação de um dicionário de dados profissional. Essa ferramenta essencial desempenha um papel fundamental na padronização, compreensão e integridade dos dados em uma organização.


Vimos que o ponto de partida é definir claramente o escopo e os objetivos do dicionário, alinhando-os com as necessidades do negócio. Em seguida, é preciso identificar todas as fontes de dados relevantes e documentar de forma minuciosa os metadados associados a cada elemento.


O envolvimento das partes interessadas, como usuários finais e especialistas de domínio, é crucial para garantir que as definições e informações estejam de acordo com a realidade do negócio. Além disso, é importante estabelecer padrões e convenções que facilitem a navegação e a compreensão do dicionário.


Para manter a relevância e a confiabilidade do dicionário de dados, é essencial implementar um processo contínuo de revisão e atualização, acompanhando as mudanças nos sistemas e requisitos da organização.


Ao evitar erros comuns, como a falta de envolvimento das partes interessadas, definições imprecisas e desatualização do conteúdo, é possível criar um dicionário de dados profissional que se torne uma ferramenta indispensável para a gestão eficaz dos dados na empresa.


Portanto, ao seguir essa abordagem passo a passo, você estará bem encaminhado para desenvolver um dicionário de dados robusto, alinhado com as necessidades do seu negócio e que contribua significativamente para a governança e a qualidade dos dados.


Referências:

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