DMM-At-a-Glance (1)

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GESTÃO
(DMM)SM
NUM RELANCE
DADOS
MATURIDADE
MODELO
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F
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S
N
TREINAMENTO &
& FERRAMENTAS
MÉTODO
CERTIFICAÇÃO
RECURSOS
AVALIAÇÃO
S
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E 
NON
E 
&
G
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M
MODELO
O 
H
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eu
eu
EU
E (DMM)SM
GESTÃO
MATURIDADE
DADOS
MODELO
SProjetado para enfrentar 
os desafios do cenário de 
negócios global em constante 
mudança, o modelo DMM e o conjunto 
de produtos integrados foram projetados 
para ajudar as organizações a alavancar seus 
ativos de dados para melhorar o desempenho dos negócios.
S
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D
UMA
EU
S
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M
N
O 
E 
O 
• Componentes modulares de treinamento 
• Foco nos objetivos do aluno • Opções 
virtuais e presenciais
• Aprofunde-se no DMM com white papers, 
estudos de caso e muito mais.
hoje e fornecer um caminho para 
melhorar a capacidade de 
gerenciamento de dados corporativos
• Caminho claro para melhoria de 
desempenho • Projetado para adoção 
acelerada
• Entenda onde você está
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melhoria de processos. O DMM define os processos de negócios fundamentais 
de gerenciamento de dados e recursos específicos que constituem um caminho 
gradual para a maturidade. É uma estrutura de práticas recomendadas de 
gerenciamento de dados em seis categorias principais que ajuda as organizações a 
avaliar seus recursos, identificar pontos fortes e lacunas e alavancar seus ativos de 
dados para melhorar o desempenho dos negócios.
e interpretação precisa do modelo. O modelo DMM está disponível para
compre em: https://cmmiinstitute.com/dmm.
práticas para ajudar as organizações a construir, melhorar e medir seus
Embora o DMM defina os requisitos e as atividades para o gerenciamento de dados 
eficaz, ele não é prescritivo sobre como uma organização deve atingir esses recursos. 
O DMM é estruturado de forma que possa ser usado por organizações não apenas 
para avaliar seu estado atual de recursos, mas também para criar um roteiro 
personalizado para melhorar a capacidade de gerenciamento de dados corporativos.
capacidade de gerenciamento de dados corporativos, permitindo uma atualização oportuna e precisa
e dados acessíveis em toda a sua organização.
O DMM é um modelo de referência abrangente para o estado da prática
O livreto DMM Model At-A-Glance inclui um resumo das categorias DMM, áreas 
de processo e práticas funcionais. Este resumo fornecerá uma visão geral útil das 
áreas de conteúdo do modelo, mas os usuários devem ler e consultar o conteúdo 
completo do modelo para garantir a compreensão total
O modelo Data Management Maturity (DMM) fornece a melhor
O que é o modelo Data 
Management Maturity 
(DMM)SM ?
Visão geral do DMM
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figura 1
DMM Arquitetura e
Organização da Área de Processo
ARQUITETURA
parte interessada
ESTRATÉGIA
Qualidade
TI empresarial
DADOS
DADOS
Conformidade
PROCESSOS DE APOIO
DADOS Metadados
Supervisão
Requisitos de dados
Soluções
Necessidades de qualidade
Dados
Precisa
Supervisão de Implementação
Alinhamento
DADOS
QUALIDADE
GESTÃO
Alinhamento
PLATAFORMA E
Direção &
SupervisãoGOVERNANÇA
A infraestrutura
Estratégia de Qualidade
Regras / Critérios de Qualidade
A infraestrutura OPERAÇÕES
Processo de negócio
Qualidade
Colaboração
Categorias
O modelo é composto por 20 áreas de processo de gerenciamento de 
dados, bem como 5 áreas de processo de apoio que são organizadas 
em cinco categorias, conforme ilustrado na Figura 1. Cada categoria 
contém várias áreas de processo, conforme mostrado na Tabela 1. Essas 
áreas de processo servem como o principal meio de comunicar os temas, 
objetivos, práticas e exemplos de produtos de trabalho do modelo. A realização 
das práticas da área de processo permite que uma organização construa 
capacidades e, em conjunto com as práticas de suporte de infraestrutura, 
atinja a maturidade no gerenciamento de dados.
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Avaliação da qualidade dos dados
Caso de negócios
Plataforma de gerenciamento de dados
Criação de perfil de dados
Estratégia de gerenciamento de dados
Padrões Arquitetônicos
Gerenciamento de riscos
Gerenciamento de Provedor
Estratégia de gerenciamento de dados
Gerenciamento de metadados
Processos de Apoio
Gerenciamento do ciclo de vida dos dados
Medição e Análise
Gestão de dados
Integração de dados
Financiamento do Programa
Limpeza de dados
Plataforma e Arquitetura
Função de gerenciamento de dados
Qualidade de Dados
Gerenciamento de configurações
Garantia de qualidade do processo
Comunicações
Estratégia de qualidade de dados
Abordagem Arquitetônica
Gerenciamento de processos
Glossário de Negócios
Operações de dados
Definição de requisitos de dados
Dados Históricos, Arquivamento e Retenção
Gestão de Governança
tabela 1
Categorias Áreas de processo
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PERSPECTIVADESCRIÇÃO
Gerenciou
Definiram
Gerenciou
Realizado
Otimizado
mesa 2
1
3
2
4
5
Definições de Nível de Capacidade e Maturidade
NÍVEL
NÍVEL
NÍVEL
NÍVEL
NÍVEL
a infraestrutura
Os processos são executados ad hoc, principalmente no nível 
do projeto. Os processos normalmente não são aplicados em todas as 
áreas de negócios. A disciplina do processo é principalmente reativa; por 
exemplo, os processos de qualidade de dados enfatizam o reparo em 
detrimento da prevenção. Melhorias fundamentais podem existir, mas as 
melhorias ainda não foram estendidas dentro da organização ou mantidas.
Métricas de processo foram definidas e são usadas para 
gerenciamento de dados. Isso inclui gerenciamento de variância, 
previsão e análise usando técnicas estatísticas e outras técnicas 
quantitativas. O desempenho do processo é gerenciado ao longo da 
vida do processo.
de ativos.
Os processos são planejados e executados de acordo com a 
política; empregar pessoas qualificadas com recursos adequados 
para produzir resultados controlados; envolver as partes interessadas 
relevantes; são monitorados e controlados e avaliados quanto à 
aderência ao processo definido.
Os dados são vistos comoO desempenho do processo é otimizado por meio da 
aplicação da análise de Nível 4 para identificação de alvo de 
oportunidades de melhoria. As melhores práticas são 
compartilhadas com colegas e a indústria.
atuação.
essenciais para a 
sobrevivência em um 
mercado dinâmico e competitivo.
Conjunto de processos padrão é empregado e 
consistentemente seguido. Os processos para atendimento de 
necessidades específicas são ajustados a partir do conjunto de 
processos padrão de acordo com as diretrizes da organização.
como fonte de 
vantagem 
competitiva.
Há consciência da 
importância de gerenciar 
dados como um
Os dados são tratados
Os dados são gerenciados 
como um requisito para a 
implementação de projetos.
Os dados são tratados 
no nível organizacional 
como críticos para uma 
missão bem-sucedida
O DMMapresenta cinco níveis de capacidade funcional e maturidade.
Cada nível de área de processo é caracterizado por conquistas crescentes 
para melhoria de processos de melhores práticas. A Tabela 2 fornece uma 
descrição resumida e uma perspectiva para cada nível.
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Índice
Gestão Governamental ....................................... ........... 18
Criação de perfil de dados ....................................... ................................ 27
Gestão de Provedores.............................................. ................ 38
Plataforma de gerenciamento de dados.............................................. ......... 44
Abordagem Arquitetônica ....................................... ............ 40
Glossário de negócios.................................................. ...................... 20
Gerenciamento de riscos ................................................ ......................... 56
Gerenciamento de configurações ................................................ ....... 57
Começando................................................ ............................. 60
Caso de negócios ................................................. ................................ 14
Definição de Requisitos de Dados.............................................. ...... 33
Financiamento do programa ....................................... ......................... 16
Gerenciamento de processos................................................ ................... 52
Gerenciamento do ciclo de vida dos dados.............................................. ......... 35
Garantia da Qualidade do Processo.............................................. ........ 54
Integração de dados................................................ ............................. 46
Avaliação da qualidade dos dados.............................................. ............. 29
Comunicações................................................. ......................... 10
Dados Históricos, Retenção e Arquivamento............................. 48
Medição e Análise ........................................ .......... 50
Função de gerenciamento de dados ....................................... ......... 12
Limpeza de dados ................................................ ............................. 31
Gerenciamento de metadados.............................................. ................ 22
Padrões Arquitetônicos.............................................. ........... 42
Práticas de Suporte de Infraestrutura............................... 59
Estratégia de qualidade de dados ....................................... ................... 24
Estratégia de gerenciamento de dados ....................................... ........... 8
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implementação e gestão.
2.2 Os objetivos e prioridades de gerenciamento de dados estão alinhados
unidade a partir de uma perspectiva de dados, bem como rastreabilidade para
para gerenciamento de dados.
com objetivos de negócios.
3.2 Os objetivos de gerenciamento de dados para a organização são
programa de gestão e garante que todos os
as partes interessadas estão alinhadas com as prioridades e os objetivos do programa
2.1 Os objetivos, prioridades e escopo do gerenciamento de dados são
estabelecida e mantida.
definido e aprovado.
2.5 Métricas são usadas para avaliar o alcance dos objetivos
objetivos de negócios, é estabelecido e seguido.
projeto.
2.4 Um plano tático para abordar o gerenciamento de dados
escopo de toda a organização é estabelecido, aprovado,
objetivos e prioridades em toda a unidade de negócios é
Define a visão, metas e objetivos para os dados
3.1 Uma estratégia de gerenciamento de dados que representa um
2.3 Um processo para priorizar projetos em uma empresa
promulgada e mantida.
1.1 Objetivos, prioridades e escopo do gerenciamento de dados
refletem os objetivos de negócios das partes interessadas para pelo menos um
Estratégia
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Gestão de dados
Data Management men t S strat um Estratégia de gerenciamento de dados
NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
Propósito
Declarações de prática funcional
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https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
objetivos de gerenciamento de dados.
3.5 A estratégia de gerenciamento de dados da organização é
processos e requisitos regulatórios emergentes para garantir que o 
programa de gerenciamento de dados seja compatível
para o desenvolvimento e implementação da estratégia de 
gerenciamento de dados.
modificações são feitas com base em métricas.
processo.
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a estratégia de gestão é monitorada e atualizada, com base em revisões 
de progresso.
documentado, mantido, revisado e comunicado de acordo com o padrão 
definido pela organização
avaliar a eficácia dos objetivos estratégicos de gerenciamento de dados 
para atingir os objetivos de negócios e
melhores práticas da indústria para o desenvolvimento de 
estratégias e objetivos.
5.2 São feitas contribuições para as melhores práticas da indústria
com as necessidades futuras do negócio.
estratégia de gerenciamento de dados da organização.
5.1 A organização pesquisa e adota
3.4 O plano de sequência para implementação dos dados
4.1 Estatísticas e outras técnicas quantitativas são usadas para
3.6 A estratégia de gerenciamento de dados da organização é 
consistente com as políticas de gerenciamento de dados.
avaliados e priorizados em relação aos direcionadores e metas de 
negócios e alinhados com a estratégia de negócios.
4.2 A organização pesquisa negócios inovadores
3.7 Métricas são usadas para avaliar e monitorar a realização de
3.3 Negócios e tecnologia desenvolvem de forma colaborativa o
NÍVEL 4: MEDIDO
NÍVEL 5: OTIMIZADO
Data Management men t S strat um Estratégia de gerenciamento de dados é uma estratégia de gerenciamento de dados
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https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
1.1 As comunicações relacionadas aos ativos de dados são gerenciadas
3.1 A política de comunicação estabelece critérios para a
disseminação ou promulgação de diferentes tipos de comunicações de 
gerenciamento de dados.
eficácia das comunicações de gerenciamento de dados.
3.5 As comunicações são revisadas pelos pares das partes interessadas 
de acordo com um processo que é exigido por
dentro de pelo menos um projeto.
são comunicados e ajustados com base no feedback.
comentários.
3.4 Métricas são desenvolvidas e usadas para medir
3.2 A estratégia de comunicação é orientada por uma política de 
toda a organização e reflete a estratégia de gerenciamento 
de dados.
agendado.
Certifique-se de que políticas, padrões, processos, anúncios de 
progresso e outras comunicações de gerenciamento de dados sejam publicados, 
promulgados, compreendidos e ajustados com base em
3.3 Padrões, políticas e processos são promulgados
em toda a organização e ajustado com base em
comentários.
2.2 Padrões, políticas e processos de gerenciamento de dados
2.1 O plano de comunicaçãopara gerenciamento de dados é
definido, documentado, aprovado pelas partes interessadas e
Comunicações
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Data Management men t S strat um
COMUNICAÇÕES
NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
NÍVEL 1: REALIZADO
Propósito
Declarações de prática funcional
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https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
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3.6 Métricas são empregadas para melhorar o gerenciamento de dados
4.2 Técnicas estatísticas e outras técnicas quantitativas são 
empregadas para melhorar o gerenciamento de dados
eficácia das comunicações.
As comunicações externas de gerenciamento de dados são feitas 
com o objetivo de influenciar políticas públicas e
comunicações.
práticas recomendadas do setor que afetam os dados.
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4.1 Comunicações de gerenciamento de dados com
padrões e processos.
5.1
as partes interessadas são planejadas e conduzidas de acordo 
com a estratégia de comunicação.
NÍVEL 4: MEDIDO
NÍVEL 5: OTIMIZADO
Data Management men t S strat one
COMUNICAÇÕES
Estratégia de gerenciamento de dados
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projeto.
governança do gerenciamento de dados e a interação
que as partes interessadas se envolvam com a organização de 
gerenciamento de dados.
entre governança e gerenciamento de dados
1.1 As funções de gerenciamento de dados são estabelecidas para pelo menos um
2.2 Princípios são definidos e seguidos para orientar o
3.1 Uma função de gerenciamento de dados é estabelecida com
2.5 Existe e é seguido um mecanismo para identificar e
2.3 Papéis e responsabilidades são especificados para apoiar o
aplicar as alterações necessárias para aprimorar ou redesenhar os dados
função gerencial.
2.1 Um modelo aprovado de interação e engajamento garante
função.
2.4 Existem acordos que fornecem expectativas explícitas para o uso de 
recursos de equipe compartilhados com responsabilidades pelo 
gerenciamento de dados.
consistência das práticas relacionadas ao gerenciamento de dados.
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Gestão de dados
Função
Data Management men t S strat um
FU NÇÃO DE GERENCIAMENTO DE DADOS
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
NÍVEL 2: GERENCIADO
Propósito 
Fornece orientação para liderança e equipe de gerenciamento de dados 
para garantir que os dados sejam gerenciados como um ativo corporativo. 
A supervisão executiva é fundamental para estabelecer e manter os 
princípios de gerenciamento de dados, facilitar a adoção e garantir o 
alinhamento em toda a organização.
Declarações de prática funcional
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técnicas quantitativas.
3.5 O gerenciamento de dados é um negócio explicitamente reconhecido
5.2 Análise usando dados estatísticos e outros quantitativos
5.1 O plano operacional para a melhoria contínua do
função e é aproveitado em toda a organização.
3.4 Os processos de gerenciamento de dados são estabelecidos e
mantido pela função de gerenciamento de dados com 
aprovação de governança.
técnicas, bem como o uso de modelos de desempenho de 
processo, alavanca dados para melhorar a eficiência operacional.
4.2 Modificações da função de gerenciamento de dados e suas
que usam dados compartilhados.
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3.3 Uma organização de gerenciamento de dados e estrutura especificada 
são definidas e revisadas periodicamente para garantir que atendam 
às necessidades da organização.
as práticas são baseadas em uma análise de indicadores usando 
estatísticas e outras técnicas quantitativas.
as atividades de gerenciamento de dados devem ser priorizadas.
responsabilidade pelo gerenciamento de atividades que suportam os 
objetivos de gerenciamento de dados.
4.1 A função de gerenciamento de dados definiu tarefas que são medidas 
e avaliadas usando estatísticas e outras
3.2 O modelo de interação para a função de gerenciamento de dados 
garante o envolvimento da governança de dados para projetos
NÍVEL 5: OTIMIZADO
NÍVEL 4: MEDIDO
Data Management men t S strat um Gestão de Dados Estratégia Gestão de Dados FUNÇÃO
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2.3 O caso de negócios de gerenciamento de dados para novas iniciativas
métodos contábeis.
custo total de propriedade do programa de gerenciamento e
se alinha com os objetivos de negócios e gerenciamento de dados
aloca elementos de custo para organizações, programas e
gerenciado e rastreado em todo o gerenciamento de dados
gerenciamento de dados, tomando decisões com base em
2.2 Casos de negócios padrão suportam decisões de aprovação para
considerações e benefícios para a organização.
gerenciamento de dados de financiamento.
3.2 O caso de negócios reflete a análise dos dados
3.1 O caso de negócios de gerenciamento de dados é desenvolvido
de acordo com a metodologia padrão da organização.
Fornece uma justificativa para determinar qual gerenciamento de dados
3.3 Os casos de negócios de gerenciamento de dados exigem
patrocínio.
3.4 Os fatores de custo que compreendem o gerenciamento de dados TCO são
iniciativas devem ser financiadas e garante a sustentabilidade
2.1 A metodologia do caso de negócios é definida e seguida.
Objetivos.
1.1 Um caso de negócios é desenvolvido para iniciativas de projeto.
projetos de acordo com as finanças da organização
vida útil.
1.2 Os benefícios e custos do gerenciamento de dados são
documentados e usados nas decisões de financiamento local.
Caso de negócios
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Caso de Negócios
Data Management men t S strat um
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
Propósito
Declarações de prática funcional
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validado, verificado quanto à precisão e aprimorado por meio de revisões 
e análises regulares.
sessões.
analise as métricas de custo de gerenciamento de dados para avaliar o 
TCO de gerenciamento de dados e os métodos de coleta.
4.3 Scorecards de desempenho do programa de gerenciamento de dados
iniciativas e infraestrutura.
melhoria contínua do TCO para gerenciamento de dados.
4.2 Estatísticas e outras técnicas quantitativas são usadas para
5.2 A organização compartilha as melhores práticas de TCO para contribuir com a 
maturidade do setor por meio de publicações ou conferências
5.3 Técnicas de otimização e modelos preditivos são
empregados para antecipar os resultados das mudanças propostas antes 
da implementação.
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4.1 TCO de gerenciamento de dadosé empregado para medir, avaliar e 
financiar mudanças no gerenciamento de dados
5.1 Resultados estatísticos e guia de feedback das partes interessadas
incluem métricas de TCO.
3.5 Métricas de custo e benefício orientam o gerenciamento de dados
4.4 O modelo de TCO de gerenciamento de dados da organização é
prioridades.
NÍVEL 5: OTIMIZADO
NÍVEL 4: MEDIDO
Data Management men t S strat um
Caso de Negócios
Estratégia de gerenciamento de dados
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3.2 As prioridades de financiamento do programa se alinham com os objetivos e
funções operacionais e TI.
1.1 Pelo menos um projeto de gerenciamento de dados foi financiado
prioridades de gerenciamento de dados.
a eficácia e precisão do financiamento do programa em
Declarações de prática funcional
financiamento do programa de gestão.
padrões de tomada de decisão de investimento que são
2.3 Os custos de gerenciamento de dados são mapeados para as áreas de negócios,
consistentemente empregados em toda a organização.
implementado.
critérios de financiamento abordados pelo caso de negócios.
Garantir a disponibilidade de financiamento adequado e sustentável para
benefícios esperados.
3.1 O financiamento do programa de gerenciamento de dados se alinha com
apoiar o programa de gerenciamento de dados.
2.2 As partes interessadas participam e apóiam os dados
com base em análises de custo-benefício.
2.4 A governança do processo de financiamento é definida e
3.3 Medidas definidas determinam a eficácia de
4.1 As métricas são definidas e analisadas estatisticamente para avaliar
financiamento do programa no que diz respeito aos seus objetivos e
2.1 Iniciativas de gerenciamento de dados são financiadas com base em
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Financiamento do Programa
Financiamento do Programa
Data Management men t S strat one
NÍVEL 4: MEDIDO
NÍVEL 3: DEFINIDO
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 2: GERENCIADO
Declarações de prática funcional
Propósito
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https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
5.1 Lições aprendidas com o financiamento de programas em toda a organização
atender aos objetivos organizacionais.
5.2 Técnicas de otimização e modelos preditivos são
empregado para análise dos resultados antecipados das 
modificações propostas nos métodos de financiamento do programa 
antes da implementação.
para gerenciamento de dados são compartilhados com colegas do setor.
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NÍVEL 5: OTIMIZADO
Data Management men t S strat um Estratégia de gerenciamento de dados
Financiamento do Programa
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2.2 Papéis, responsabilidades e responsabilidades da governança
3.1 Uma estrutura de governança de dados em toda a organização e
2.5 Um processo de revisão é estabelecido e seguido para avaliar
e melhorar a governança de dados.
necessários para garantir que os dados corporativos sejam gerenciados como um
2.1 Uma estrutura de governança de dados definida e documentada é
activo e implementado de forma eficaz e sustentável.
2.4 A governança de dados segue políticas, processos e
no lugar.
padrões.
são estabelecidos para a área de assunto de dados por prioridade, conforme 
declarado na estratégia de negócios ou dados.
são principalmente atribuições baseadas em projetos.
2.3 Representantes da área de assunto de dados participam dos dados
plano de lançamento é estabelecido com patrocínio executivo.
3.2 A governança de dados de nível executivo em toda a organização está 
operacional para o assunto de alta prioridade da organização
governança e processos associados.
Desenvolver a propriedade, administração e estrutura operacional
áreas.
1.1 As funções de governança de dados são executadas por pelo menos um
projeto.
1.2 Propriedade, administração e responsabilidade pelos conjuntos de dados
Governança
Gestão
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GESTÃO DE DADOS
t
Homens de gerenciamento de governança
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
NÍVEL 2: GERENCIADO
Declarações de prática funcional
Propósito
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métricas para avaliar a eficácia das atividades de governança.
unidades de negócios, que são fornecedores ou consumidores de
4.2 Ajustes nas atividades e estrutura de governança de dados
são avaliados quanto às melhores práticas e lições aprendidas,
4.1 Estatísticas e outras técnicas quantitativas são
3.6 Um processo de avaliação é estabelecido para refinar os dados
fornecendo ideias para melhorias.
indústria de pares como um modelo de melhores práticas.
seguido.
3.5 A governança de dados determina e aprova
contra os objetivos periodicamente e reportados ao executivo
5.1
gestão.
Estruturas de governança externa e estudos de caso da indústria
5.3 Os processos de governança de dados são continuamente refinados e
3.8 Atividades e resultados de governança de dados são analisados
áreas de assunto de dados de alta prioridade.
são feitas com base nos resultados da análise.
melhorado.
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3.4 As políticas e processos padrão de governança de dados são
5.2 A estrutura de governança de dados é comunicada ao
governança para se alinhar com as prioridades de negócios em constante 
mudança e expandir conforme necessário para abranger novas funções e
3.3 A governança de dados inclui representantes de todos
aplicado para determinar se os esforços de governança estão mudando os 
comportamentos organizacionais de forma adequada.
domínios.
3.7 Sala de aula, orientação, e-learning ou treinamento no local de trabalho em 
processos de governança de dados são necessários para novos 
membros da governança e outras partes interessadas.
GESTÃO DE DADOS
Governança Gestão Gestão de Dados Estratégia de Gestão
NÍVEL 5: OTIMIZADO
NÍVEL 4: MEDIDO
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https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
https://cmmiinstitute.com/data-management-maturity
1.1 Os termos comerciais são definidos para uma finalidade específica.
promulgado para as partes interessadas relevantes.
3.3 A organização implementou um mecanismo para
3.2 Governança de dados em toda a organização para conformidade
2.3 Cada termo comercial adicionado ao glossário comercial tem
1.2 Modelos de dados lógicos são criados com referência a
com o processo de glossário de negócios é implementado e
3.1 A organização usa o glossário comercial aprovado
2.2 Os termos comerciais padrão estão prontamente disponíveis e
no desenvolvimento de repositórios compartilhados, padrões de 
transferência de dados (por exemplo, XML), ontologias, modelossemânticos e iniciativas similares envolvendo dados corporativos.
os esforços de consolidação aplicam termos comerciais padrão como
parte do processo de definição dos requisitos de dados.
definir, gerenciar, usar e manter o glossário comercial.
Oferece suporte a um entendimento comum de termos e definições sobre 
dados estruturados e não estruturados que dão suporte aos negócios
facilitar a transformação mapeando entre os negócios
processos para todas as partes interessadas.
seguido.
termos comerciais definidos e aprovados.
um nome único e uma definição única.
2.4 Novo desenvolvimento, integração de dados e dados
2.1 Um processo é estabelecido, documentado e seguido para
Glossário de Negócios
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Glossário de Negócios
GESTÃO DE DADOS
NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
Propósito
Declarações de prática funcional
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uso correto dos termos comerciais, destaque as exceções e 
garanta que sejam abordadas.
ou sinônimos.
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progresso da organização em direção a um glossário de 
negócios abrangente.
3.6 Os processos de monitoramento de conformidade são usados para verificar
4.3 O glossário comercial usa termos e definições comerciais 
padrão do setor, conforme apropriado.
estudos de caso abordando o gerenciamento eficaz de
termos de negócios.
5.2 Técnicas de otimização são empregadas para melhorar
4.2 O glossário comercial está integrado ao
3.4 Avaliações de impacto são realizadas e a aprovação 
da governança é obtida antes da implementação 
de mudanças nos termos de negócios.
o processo de desenvolvimento de taxonomias, ontologias 
ou representações semânticas alavancando o glossário de 
negócios.
5.3 A organização publica white papers e
3.5 Métricas são capturadas e usadas para avaliar o
repositório de metadados da organização com permissões 
de acesso apropriadas.
5.1 O glossário comercial foi aprimorado para conter
4.1 Estatísticas e outras técnicas quantitativas são
termos, atributos e nomes de elementos de dados físicos
regras de negócios associadas e estruturas de ontologia, e 
é consistente em toda a organização.
usado para gerenciar o processo e desenvolver relatórios e 
projeções sobre a integração do glossário de negócios para 
a alta administração.
NÍVEL 4: MEDIDO
NÍVEL 5: OTIMIZADO
Glossário de Negócios
GESTÃO DE DADOS
Estratégia de gerenciamento de dados
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melhorando a capacidade de resposta às mudanças nos negócios e reduzindo
2.2 Documentação de metadados captura dados
de acordo com um plano de implementação em fases, e está vinculado
governança com contribuições das partes interessadas relevantes.
interdependências.
riscos relacionados a dados.
3.2 O repositório de metadados da organização é preenchido com
esforços de gerenciamento e é supervisionado pela governança de dados.
e ativos de dados não estruturados sob gestão, promovendo
e apoiar o compartilhamento de dados, garantindo o uso compatível de dados,
2.1 Um processo de gerenciamento de metadados é estabelecido e
3.1 Uma estratégia de gerenciamento de metadados para a organização
seguido.
é estabelecido, promulgado e mantido por dados
2.4 Categorias, propriedades e padrões de metadados são
acessível.
Estabelecer os processos e a infraestrutura para especificar e
estabelecida e seguida.
às camadas de arquitetura.
3.3 A função de gerenciamento de dados centraliza os metadados
estendendo informações claras e organizadas sobre o
categorias e classificações adicionais de metadados
2.3 Os metadados são desenvolvidos e usados para realizar
análise sobre possíveis alterações de dados.
1.1 A documentação de metadados é desenvolvida, armazenada e
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O que fazer com a gestão
t
Me ta d ata Gerenciar homens
GESTÃO DE DADOS
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
NÍVEL 2: GERENCIADO
Propósito
Declarações de prática funcional
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4.1 A organização desenvolveu um meta integrado
4.3 As extensões do repositório de metadados incluem troca
4.5 Objetivos quantitativos orientam o gerenciamento de metadados e
5.1 A análise de causa raiz é conduzida para reduzir o
apoiar o desempenho do processo.
modelo implantado em todas as plataformas.
variações entre as informações do repositório e as
5.2 Modelos de previsão de desempenho orientam mudanças nos 
processos de gerenciamento de metadados.
repositório de metadados; e os processos de captura, alteração e 
refinamento de metadados são aprimorados continuamente.
3.6 Os metadados e quaisquer alterações nos metadados são validados 
em relação à arquitetura existente.
métricas de metadados e informações históricas sobre
metadados.
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desempenho são incluídos no repositório de metadados e empregados 
para apoiar a tomada de decisão baseada em fatos para novas 
iniciativas de gerenciamento de metadados.
padrões de representação de dados usados pela organização.
3.5 Medidas e métricas são usadas para avaliar a precisão
5.3 Os objetivos de melhoria de metadados quantitativos são
derivados da estratégia de metadados.
5.4 Mudanças de dados planejadas são avaliadas quanto ao impacto no
e adoção de metadados.
4.4 Novas atividades de gerenciamento de metadados são guiadas por
4.2 Tipos de metadados e definições de dados compatíveis
3.4 A governança de dados aprova adições de metadados e
4.6 Relatórios de análise estatística para processos, relatórios e
dados que descreve.
práticas de importação, assinatura e consumo.
mudanças.
NÍVEL 4: MEDIDO
NÍVEL 5: OTIMIZADO
Dados
Gestão de dados
Estratégia de Gestão Meus homens de gerenciamento de dados
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1.2 As partes interessadas do negócio participam da definição da qualidade dos dados
estratégia de qualidade.
organização e é acompanhado por políticas, processos e diretrizes 
correspondentes.
2.3 A organização estabeleceu políticas, processos e diretrizes para implementar 
a estratégia de qualidade de dados.
critérios e objetivos.
2.1 Uma estratégia de qualidade de dados é definida, aprovada e gerenciada.
1.1 Os objetivos, regras e critérios de qualidade de dados são
documentado.
2.2 As partes interessadas do negócio participam da criação dos dados
3.1 A estratégia de qualidade de dados é seguida em todo o
2.5 A estratégia de qualidade de dados é criada com referência aos objetivos e 
planos de negócios e é aprovada pela gerência executiva.
2.6 Planos para atenderas metas e objetivos da qualidade dos dados
estratégia são monitorados para avaliar o progresso.
1.3 Os planos de qualidade de dados são seguidos; as regras são implementadas;
2.4 Requisitos de qualidade de dados são articulados empregando dados
critérios são monitorados.
dimensões de qualidade selecionadas pela organização.
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Estratégia de qualidade de dados
Estrato Q u alidade de Dados um
Dados QU ALIT Y
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
NÍVEL 2: GERENCIADO
Declarações de prática funcional
Propósito 
Define uma estratégia integrada em toda a organização para 
atingir e manter o nível de qualidade de dados necessário para 
dar suporte às metas e objetivos de negócios.
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3.5 Projetos de qualidade de dados, como criação de perfil de 
dados, avaliações de dados, limpeza de dados e avaliações 
de risco estão alinhados com as necessidades de negócios 
identificadas na estratégia de qualidade de dados e na análise de 
custo-benefício.
4.2 A priorização de problemas de qualidade de dados para correção ou 
prevenção é avaliada quantitativamente. As prioridades são 
revisadas regularmente e ajustadas para atender aos objetivos 
de negócios em constante mudança.
4.1 Métricas de qualidade de dados são empregadas para analisar
4.3 Os relatórios das partes interessadas sobre problemas de qualidade de dados são
3.4 As políticas, processos e governança
contidos na estratégia de qualidade de dados são ancorados em 
todo o ciclo de vida dos dados, e os processos correspondentes 
são obrigatórios na metodologia do ciclo de vida de desenvolvimento 
do sistema.
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mudanças propostas para a estratégia de qualidade de dados.
3.3 Um processo definido para definir benefícios e custos
para iniciativas de qualidade de dados é empregado para orientar a 
implementação da estratégia de qualidade de dados.
coletados sistematicamente. Suas expectativas para melhorar 
a qualidade dos dados estão incluídas na estratégia de 
qualidade dos dados e são medidas e monitoradas.
3.2 Papéis e responsabilidades pela governança,
3.6 Um plano sequencial para os esforços de melhoria da qualidade 
dos dados em toda a organização é desenvolvido, monitorado 
e mantido.
4.4 O desempenho das políticas, processos e diretrizes, definidos 
para dar suporte à estratégia de qualidade de dados, é 
ajustado com base nos resultados da análise das métricas 
de desempenho.
implementação e gerenciamento de práticas de qualidade de 
dados são definidas.
Qualidade de dados
Estrato Q u alidade de Dados umEstratégia de gestão
Dados
NÍVEL 4: MEDIDO
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NÍVEL 5: OTIMIZADO
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5.2 A organização compartilha as melhores práticas e
abordagens para melhorar a qualidade dos dados com colegas do setor.
são implementados.
5.1 Os marcos e métricas do programa de qualidade de dados são regularmente
revisados por executivos, e melhorias contínuas
Estrato Q u alidade de Dados um
Dados QU ALIT Y
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1.1 A criação de perfil básico é realizada para armazenamento(s) de dados.
2.5 Os resultados e recomendações da criação de perfil de dados são relatados
2.3 Os planos para criação de perfil de um armazenamento de dados são compartilhados com
metadados, dados físicos e regras de qualidade de dados são
às partes interessadas.
capturado e mantido.
conjuntos e os armazenamentos de dados correspondentes que devem ser
plano, e os esforços são ajustados quando desvios significativos
são executadas.
do plano são detectados.
3.3 Rastreabilidade entre requisitos de dados, documentada
ferramentas e modelos de resultados foram definidos e
partes interessadas e governança de dados.
Desenvolve uma compreensão do conteúdo, qualidade e regras de
padronizado.
regularmente perfilados e monitorados.
3.2 Todas as técnicas identificadas para atender aos objetivos de criação de perfil
um conjunto especificado de dados sob gerenciamento.
2.4 As atividades de criação de perfil de dados são conduzidas de acordo com o
2.1 Uma metodologia de criação de perfil de dados é estabelecida e seguida.
3.4 A governança de dados é contratada para identificar os principais dados compartilhados
3.5 Os processos de criação de perfil são reutilizáveis e implantados em
vários armazenamentos de dados e repositórios de dados compartilhados.
2.2 Planos de criação de perfil de dados são estabelecidos para projetos.
3.1 Metodologias, processos, práticas de criação de perfil de dados,
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Criação de perfil de dados
Perfil de dados de
Qualidade de Dados
Estratégia de gerenciamento de dados
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
Declarações de prática funcional
Propósito
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padrões.
outras questões com base na compreensão do significado,
5.2 Processos de criação de perfil de dados e outras atividades são analisados
características técnicas e comportamento dos dados ao longo
4.3 Durante uma atividade de criação de perfil de dados, problemas reais são
4.2 Os esforços de criação de perfil de dados incluem a avaliação da conformidade
de conteúdo de dados com seus metadados aprovados e
5.1 A organização aborda as causas raiz dos defeitos e
para identificar defeitos e fazer melhorias com base nos benefícios 
esperados quantificados, custos estimados e objetivos de negócios.
4.4 Os resultados são armazenados centralmente, monitorados sistematicamente,
5.3 Relatórios de perfis automatizados em tempo real ou quase em tempo real são 
criados para todos os feeds e repositórios de dados críticos.
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4.1 O desempenho dos processos de criação de perfil de dados é medido e usado 
para gerenciar atividades em toda a organização.
e analisados em relação a estatísticas e métricas para fornecer 
informações sobre melhorias na qualidade dos dados ao longo do tempo.
Tempo.
3.6 O SDLC inclui tarefas de criação de perfil de dados com adaptação
em comparação com os problemas previstos estatisticamente com base nos 
resultados históricos de criação de perfil.
critérios, orientação e governança.
NÍVEL 4: MEDIDO
NÍVEL 5: OTIMIZADO
Dados QU ALIT Y
Perfil de dados de
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área de assunto para avaliações de qualidadede dados.
2.4 Os resultados da avaliação da qualidade dos dados incluem
2.3 Avaliações de qualidade de dados são realizadas periodicamente
recomendações para correção com suporte
3.1 Avaliações periódicas da qualidade dos dados são realizadas em
é rastreável aos registros individuais do componente para dar suporte
qualidade de acordo com processos, técnicas e contra dados
regras de qualidade.
de acordo com as técnicas e processos padrão.
de acordo com uma frequência aprovada pela qualidade dos dados
2.2 A governança de dados determina o conjunto chave de atributos por
política de avaliação.
correções, nível de esforço, caracterização do negócio
2.1 Objetivos, metas e objetivos da avaliação da qualidade dos dados
análise.
impacto e benefícios tangíveis e intangíveis.
2.6 Informações de alto nível em relatórios de avaliação de qualidade de dados
Fornece uma abordagem sistemática para medir e avaliar dados
limiares são estabelecidos, usados e mantidos
1.1 Avaliações de qualidade de dados são realizadas e os resultados são
racional.
documentado.
2.5 A análise de impacto inclui estimativas dos custos de
Qualidade de dados
Avaliação
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Dados
t
Estratégia de gestão A ssadores de qualidade de dados
Qualidade de dados
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
Declarações de prática funcional
Propósito
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3.4 A qualidade dos dados é avaliada usando limites e metas estabelecidos 
para cada dimensão de qualidade selecionada.
5.2 A avaliação da qualidade dos dados e os processos de geração de relatórios 
são continuamente revisados e aprimorados.
3.5 Os padrões de relatórios de medição de qualidade de dados são
3.3 Planos de melhoria decorrentes da qualidade dos dados
4.2 Os metadados operacionais de qualidade de dados são padronizados,
as avaliações são integradas no nível da organização.
capturados e analisados usando estatísticas e outras técnicas 
quantitativas para orientar melhorias.
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4.1 Os relatórios de medição de qualidade de dados são sistematicamente
custos e riscos, são definidos, aprovados e consistentemente
aplicado em toda a organização.
gerado com base na criticidade dos atributos e na volatilidade dos 
dados.
5.1 A organização pode avaliar quantitativamente os benefícios das alterações de 
dados propostas e refinar as prioridades de gerenciamento de acordo com 
as práticas de governança de qualidade de dados.
de acordo com as políticas de qualidade de dados em um cronograma 
aprovado ou de acordo com acionadores de eventos especificados.
integrado ao ciclo de vida de desenvolvimento de sistemas e processos 
de conformidade.
3.2 Os métodos para avaliar os impactos nos negócios, incluindo
Avaliação da qualidade dos dados
Dados QU ALIT Y
NÍVEL 5: OTIMIZADO
NÍVEL 4: MEDIDO
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1.1 Os requisitos de limpeza de dados são definidos e executados.
2.4 O processo para realizar a limpeza de dados é definido por
3.1 O histórico de alterações de dados é mantido por meio de limpeza
Atividades.
requisitos (por exemplo, dimensões de qualidade, como 
conformidade, precisão, singularidade) e critérios de qualidade.
2.7 Os problemas de limpeza de dados são comunicados e resolvidos, quando 
possível, na fonte interna ou externa.
2.3 O escopo da limpeza de dados é definido.
2.5 Uma política de limpeza de dados é estabelecida e mantida.
requisitos, que estão ligados a melhorias de processo para atingir os 
objetivos de negócios.
Define os mecanismos, regras, processos e métodos usados para validar e 
corrigir dados de acordo com negócios predefinidos
2.6 Métodos para corrigir os dados foram estabelecidos
3.3 As regras de limpeza de dados são aplicadas de forma consistente em 
toda a organização.
e são definidos dentro de um plano.
2.2 As atividades de limpeza de dados estão em conformidade com a qualidade dos dados
as regras.
2.1 As atividades de limpeza de dados aderem à limpeza de dados
3.2 Existem políticas, processos e procedimentos para garantir
um plano.
que as atividades de limpeza de dados sejam aplicadas no ponto de 
origem de acordo com as regras publicadas.
Limpeza de dados
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dados C lensi de
Y
Qualidade de dados
Estratégia de gerenciamento de dados
NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
Propósito
Declarações de prática funcional
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manutenção de padrões externos ou da indústria para
3.5 Modelos de relatório de resultados de limpeza de dados padrão, no
responsabilizar os provedores de dados pelos dados limpos.
5.2 Os requisitos de limpeza de dados para provedores de dados são
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nível de detalhe e resumo, são empregados.
gerenciados de acordo com processos padronizados.
3.4 Um grupo de governança estabelece, mantém e garante
5.1 A organização está envolvida no estabelecimento e
adesão às regras de limpeza de dados.
melhorar a qualidade do conteúdo dos dados.
4.1 Os acordos de nível de serviço incluem critérios de qualidade de dados para
NÍVEL 5: OTIMIZADO
NÍVEL 4: MEDIDO
Dados QU ALIT Y
dados C lensi de
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dados.
2.1 O processo de definição dos requisitos de dados é documentado
1.2 O glossário comercial é atualizado com dados aprovados
2.5 Papéis e responsabilidades das partes interessadas pelo envolvimento
e seguido.
com a definição dos requisitos de dados são especificados, planejados,
objetivos, é compreendida por todas as partes interessadas relevantes e é
entregas e confirmadas ou modificadas.
consistente com os processos que criam e consomem o
2.4 Os requisitos de dados estão alinhados com os correspondentes
modelo(s) de dados e outros artefatos relacionados.
alinhados com os objetivos do negócio.
requisitos.
2.3 A rastreabilidade dos requisitos de dados para negócios
3.1 Os requisitos de dados são definidos, validados e integrados
requisitos e objetivos sejam mantidos.
Garantir que os dados produzidos e consumidos satisfaçam os negócios
1.3 Os requisitos de dados são avaliados e julgados contra
2.2 Os requisitos de dados necessários para obter dados
monitorados e controlados.
1.1 As partes interessadas revisam e aprovam os requisitos de dados.
os objetivos de gerenciamento são definidos e comprovadamente
Definição
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Requisitos de dados
R equisitos Definição nEstratégia de gerenciamento de dadosDados O desempenho ns
Dados
NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
Propósito
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3.4 Requisitos de dados cumprem e incluem conformidade
4.2 Métricas definidas e gerenciadas garantem que os dados
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requisitos para dados físicos e lógicos, incluindo regras de segurança, 
bem como requisitos técnicos.
3.3 Os processos de negócios que produzem dados são
documentados e vinculados aos requisitos de dados.
para determinar se eles devem ser adotados no
requisitos.
ciclo de vida do desenvolvimento.
5.2 A organização compartilha as melhores práticas com a indústria e seus 
pares em relação aos requisitos de dados.
4.1 Melhores práticas do setor relativas aos requisitos de dados
3.2 Os requisitos de dados são avaliados com base no negócio
5.1 A organização implementou melhoria contínua de processos para 
garantir eficiência e consistência
priorização, seleção e verificação de dados
prioridades.
foram avaliados de acordo com critérios selecionados
3.5 Os requisitos são avaliados para garantir que sejam
usando a definição de requisitos padrão da organização
os requisitos conforme definidos satisfazem os objetivos do negócio; 
ações corretivas são tomadas quando o desempenho não está 
atendendo às necessidades de negócios.
implementável no ambiente de destino.
estrutura.
NÍVEL 5: OTIMIZADO
NÍVEL 4: MEDIDO
Dados O desempenho ns
Definição de requisitos de dados n
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à aposentadoria. O gerenciamento do ciclo de vida dos dados permite melhor
1.1 O ciclo de vida dos dados para processos de negócios é definido
desde a criação ou ingestão inicial - foram identificados
2.1 Os requisitos dos consumidores e produtores de dados são
e aplicado.
gerenciamento de riscos e oferece suporte a melhorias na qualidade dos dados,
mapeados e alinhados.
mantidos e revisados periodicamente quanto à conformidade.
2.5 O processo de ciclo de vida de desenvolvimento de sistemas requer
2.4 Os critérios de seleção são definidos e aplicados para designar
e controla seus fluxos de dados por meio de processos de negócios
ao longo do ciclo de vida dos dados desde a criação ou aquisição
fontes de dados autorizadas.
fontes de dados autorizadas.
2.3 Um processo definido para acordos de colaboração com
e mapeado.
respeito aos dados compartilhados e seu uso dentro dos negócios
1.3 As partes interessadas concordam com o escopo dos elementos de dados e
Garante que a organização compreenda, mapeie, faça inventários,
2.2 Processo de negócios para mapeamentos de dados são definidos,
particularmente em situações que envolvem grandes volumes de dados ou alta
1.2 Dependências de dados — upstream e downstream
processos são seguidos.
velocidade do movimento de dados, e complexos e interdependentes
processos que compartilham dados.
Gestão
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Ciclo de vida dos dados
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 2: GERENCIADO
s
Dados O operação n
Gerenciamento de dados Estratégia Gerenciamento do ciclo de vida de dados
Propósito
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ciclo de vida dos dados são estabelecidos e mantidos.
informações são coletadas para avaliar o progresso no processo de 
esforços de mapeamento de dados e a adoção de autoridade
os dados compartilhados são implementados para cada processo 
de negócios principal no nível organizacional.
3.7 Medidas e métricas são definidas e associadas
3.3 As responsabilidades do projeto para as atividades do ciclo de vida de 
desenvolvimento do sistema incluem o mapeamento de atributos de dados 
para processos de negócios, conjuntos de dados compartilhados, fontes e 
conjuntos de dados de destino que são importantes para a organização.
e aprovado pelas partes interessadas e gerenciado por órgãos e 
processos de governança de dados.
3.2 Processos de gerenciamento de mudanças que abordam todo o
3.6 As designações de fontes de dados autorizadas são revisadas e aprovadas 
pela governança de dados.
4.1 Um processo padrão é usado em toda a organização para análise de 
impacto do ciclo de vida dos dados e para identificar, estimar e 
programar mudanças em interfaces e conjuntos de dados.
3.5 Alterações em conjuntos de dados compartilhados ou conjuntos de dados de 
destino para uma finalidade comercial específica são gerenciadas por 
estruturas de governança de dados com as partes interessadas relevantes
4.2 As métricas são usadas para expandir a reutilização de dados compartilhados aprovados
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3.1 Os processos de gerenciamento do ciclo de vida dos dados são definidos
noivado.
fontes de dados.
referência e adoção de representações de dados compartilhados 
aprovadas e obtenção de dados de autoridade
3.4 Fluxos de dados e dados completos para processar mapas de ciclo de vida para
fontes.
NÍVEL 3: DEFINIDO
NÍVEL 4: MEDIDO
Gerenciamento de ciclo de vida de dados
Dados O desempenho ns
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periodicamente com o objetivo de introduzir melhorias no gerenciamento 
de dependências de dados.
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5.3 A organização compartilha experiências com a indústria e seus pares 
em relação aos processos de ciclo de vida de gerenciamento de dados.
5.1 Métricas e feedback das partes interessadas são analisados
e eliminar a redundância do processo.
5.2 As métricas do ciclo de vida dos dados são periodicamente 
refinadas e revisadas pela alta administração.
NÍVEL 5: OTIMIZADO
Gerenciamento de dados Estratégia Gerenciamento do ciclo de vida de dados
Dados O desempenho ns
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provedores externos é definido e seguido.
1.1 Requisitos de dados são traduzidos em fonte de dados
2.3 Critérios de qualidade de dados são definidos e incorporados
especificações.
3.1 A governança de dados monitora a organização padrão
definidos e empregados em toda a organização.
elementos de dados, é definido e seguido.
abordar desvios para limites de qualidade de dados estabelecidos
2.2 Um processo de aquisição de dados para obter dados de
e alvos definidos no contrato de nível de serviço.
acordos de nível de serviço com ambos externos e internos
fornecedores.
Otimize o fornecimento interno e externo de dados para atender aos 
requisitos de negócios e gerenciaro provisionamento de dados
2.1 Um processo para analisar requisitos de dados para fornecimento de dados
3.2 Métricas para o processo de gerenciamento de fornecimento de dados são
2.4 Discussões planejadas são realizadas com provedores de dados para
acordos de forma consistente.
especificações e requisitos de mapeamento para fornecer
1.2 Análise e testes são conduzidos para verificar se
amplo processo usado para desenvolver o fornecimento de dados
estabelecido, mantido e usado.
3.3 Os processos de avaliação e seleção da fonte de dados são
os dados adquiridos atendem aos requisitos declarados.
requisitos.
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Gerenciamento de Provedor
Data Management men t S strat um
Dados O desempenho ns
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
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4.2 As relações de parceria são desenvolvidas com
4.1 Principais métricas de desempenho relacionadas ao nível de serviço
processos são aplicados para melhorá-los e garantir que
compartilhado com colegas do setor.
objetivos de negócios são adequadamente suportados.
acordos são analisados usando estatísticas e outros
3.6 Reuniões periódicas são realizadas com provedores de dados para revisar as 
mudanças planejadas no conteúdo, processos, formatos, qualidade dos 
dados, etc.
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5.1 Análises estatísticas e outras análises quantitativas do provedor
em toda a organização, rastreados e aplicados.
3.5 Os acordos de nível de serviço são revisados periodicamente para 
garantir a satisfação dos objetivos e requisitos de negócios.
provedores externos com base nos resultados da avaliação do provedor e 
nas necessidades de dados antecipadas.
técnicas quantitativas, são revisadas e usadas para
3.4 Os acordos de nível de serviço do provedor são desenvolvidos com base
5.2 As lições de sourcing aprendidas e as melhores práticas evoluídas são
identificar e resolver problemas.
em modelos e processos padrão, são implementados
NÍVEL 4: MEDIDO
NÍVEL 5: OTIMIZADO
Dados
Estratégia de gestão
Dados O desempenho ns
Gerentes de Provedor
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para garantir que a arquitetura de dados de destino seja conjuntamente
2.1 A arquitetura de dados de destino se alinha e
2.4 Um processo é estabelecido e seguido para garantir que os dados
complementa a estratégia de gerenciamento de dados.
especificações de interface são documentadas para dados compartilhados,
aquisição, produção, armazenamento e entrega de dados para atender
implementação do guia.
objetivos comerciais e técnicos.
entre os componentes da camada de dados atual e o
ambiente de estado futuro.
racionalizado e aprovado por negócios e TI
nas decisões arquitetônicas.
partes interessadas.
com rastreabilidade desde a criação até o consumo (ponta a ponta) por todas 
as fontes dentro do escopo.
2.5 Um processo de conformidade é estabelecido e seguido para
2.3 Um plano de transição arquitetural é baseado em um mapeamento
1.3 Capacidades e requisitos técnicos são definidos para
Projete e implemente uma camada de dados ideal que permita o
1.1 Uma arquitetura de dados de destino alinha os requisitos de negócios
2.2 Um processo de governança é estabelecido e seguido
garantir que os projetos se refiram e utilizem os
com o armazenamento de dados implementado para pelo menos um projeto.
1.2 As partes interessadas de negócios e de TI são identificadas e envolvidas
arquitetônico
Aproximação
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P l atfo rm E A rc hit ecture
A rc hit ectura l Approach
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 2: GERENCIADO
Propósito
Declarações de prática funcional
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e aprovado em conjunto pelas unidades de negócios, TI e dados
capacidades de infraestrutura estão alinhadas.
5.1
melhorias são usadas como entrada para o projeto arquitetônico
3.7 A arquitetura inclui a camada de integração de destino, também conhecida 
como design de interface comum.
governança.
processo de design.
lições aprendidas através de publicações e conferências.
3.2 Um processo de racionalização do armazenamento de dados é executado.
3.3 A arquitetura de destino é desenvolvida de forma colaborativa
plantas arquitetônicas e projetos de componentes.
3.6 A arquitetura, requisitos técnicos e suporte
4.1 Análise estatística de desempenho e qualidade dos dados
Os modelos de previsão são avaliados em relação à arquitetura
3.5 Padrões de dados internos e externos selecionados
3.1 A abordagem arquitetônica para os dados de destino
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alterações e ajustes conforme necessário.
5.2 A organização compartilha arquitetura e plataforma
arquitetura é seguida em toda a organização.
são avaliados e aplicados no desenvolvimento de
3.4 A organização cria e mantém métricas para
arquitetura alvo.
3.8 A criação de perfis de dados é executada antes de finalizar o projeto de um 
componente de armazenamento de dados que conterá dados existentes.
avaliar o progresso na transição de estado e rastreabilidade
mapeamento.
NÍVEL 3: DEFINIDO
NÍVEL 4: MEDIDO
NÍVEL 5: OTIMIZADO
A rc hit ectura l Approach Estratégia de gestão
Dados
P l atfo rm E A rc hit ecture
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fundamental para o controle de ativos de dados e o uso eficiente e
e seguido.
organização.
mudanças nas necessidades de negócios, arquitetura e tecnologia.
2.2 Os padrões de arquitetura são revisados com os
intercâmbio de informações.
2.1 Padrões arquitetônicos que abordam representações de dados,
representações, acesso a dados e distribuição de dados,
elementos arquitetônicos que suportam dados aprovados
os projetos se alinham com os padrões selecionados.
segurança, acesso a dados e provisionamento de dados são definidos
2.5 Os padrões arquitetônicos são revisados periodicamente em relação
gerenciamento de desvios dos padrões arquitetônicos é
pelo menos um projeto.
definido e seguido.
3.2 Os requisitos externos aplicáveis à organização são
incluídos no desenvolvimento de padrões de arquitetura de dados.
2.4 A abordagem arquitetônica, plantas e componentes
Forneça um conjunto aprovado de expectativas para governar
3.1 Padrões arquitetônicos são seguidos em todo o
interessados e aprovados pela governança de dados.
2.3 Um processo que rege solicitações, aprovações e
1.1 Padrões de arquitetura de dados são definidos e seguidos para
Padrões
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arquitetônico
Arc hit ectura l S tan dards
P l atfo rm E A rchit ecture
NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
NÍVEL 1: REALIZADO
Propósito
Declarações de prática funcional
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indicar onde as mudanças nos padrões de arquitetura de dados e 
orientação aprimorada para aplicação de padrões são
executado para avaliar a conformidade com arquitetura
propostas de mudanças nos padrões de dados.
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padrões.
3.5 Métricas para monitorar e controlar a adoção e conformidade com os 
padrões de arquitetura são definidas e implementadas.
para mudanças propostas nos padrões e orientações de arquitetura de 
dados organizacionais antes da aceitação.
3.6 Um processo de auditoria é desenvolvido, documentado e
5.4 A organização compartilha as melhores práticas de padrões e
lições aprendidas por meio de publicações, conferências e white 
papers.
5.2 A organização contribui para a arquitetura de dados
necessário.
e formação.
iniciativas de padrões dentro de sua indústria.
5.3 A organização pesquisa tecnologias e métodos de dados inovadores para 
adoção potencial e desenvolve novos padrões apropriados para aqueles 
que são implantados.
3.4 A governança de dados garante que os padrões de arquitetura estejam 
alinhados com as necessidades de negócios e alinhados com o 
corpo sênior de governança de arquitetura da organização.
4.2 A organização realiza análise de impacto baseada em risco
5.1 O feedback é fornecido às partes interessadas externas sobre novos ou
3.3 Papéis e responsabilidades das partes interessadas para arquitetura
4.1 Métricas de resultados de auditoria e padrões de desvio interno
padrões incluem responsabilidade de conformidade, propriedade,
NÍVEL 4: MEDIDO
NÍVEL 5: OTIMIZADO
A rc hit ectura l Standards Estratégia de gerenciamento de dados
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2.3 As plataformas são consistentes com a pilha de tecnologia e
3.2 A duplicação do conjunto de dados entre os sistemas é documentada,
projetos arquitetônicos.
1.1 As plataformas e componentes de gerenciamento de dados são
Elementos de dados críticos para os quais a plataforma é uma 
fonte autorizada, fonte confiável ou sistema de registro
mudanças na complexidade prevista, bem como no volume
para atender às necessidades de negócios.
as decisões consideram a arquitetura de dados de destino e
3.1
apoiar a estratégia de gerenciamento de dados.
2.5 O órgão executivo de governança de dados aconselha e
objetivos definidos na estratégia de gerenciamento de dados.
consentimentos sobre as principais decisões da plataforma.
planejado e justificado.
3.3 Os planos de implementação da plataforma abordam a escalabilidade,
resiliência e segurança necessárias para acomodar
Garante que uma plataforma eficaz seja implementada e gerenciada
2.2 Existe uma política e um processo para garantir que construir ou comprar
documentado para pelo menos um projeto.
2.4 As plataformas suportam os requisitos de segurança e acesso
estão documentados.
da organização.
2.1 A implementação da plataforma suporta o alvo
Gestão de dados
Plataforma
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Plataforma de gerenciamento de dados
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NÍVEL 2: GERENCIADO
NÍVEL 1: REALIZADO
NÍVEL 3: DEFINIDO
Declarações de prática funcional
Propósito
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repositório de metadados da organização.
análise.
5.3 Os efeitos das mudanças de plataforma são comparados com
para verificar se a plataforma atende às necessidades de desempenho 
de negócios e requisitos de capacidade.
3.6 A plataforma contribui com seus metadados para o
5.2 A organização melhora continuamente a plataforma
design, desenvolvimento, implantação e operação da plataforma de 
gerenciamento de dados em seu setor.
com base em dados estatísticos de desempenho e causal
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modelos de previsão e analisados para melhorar a previsão
5.1 Os objetivos de melhoria da plataforma são quantitativamente
e os requisitos de nível de serviço podem ser atendidos.
modelos.
5.4 A organização está compartilhando suas experiências relacionadas a
3.5 Os dados de desempenho da plataforma são capturados, armazenados e usados
expressos e aprovados pela governança.
4.1 Métricas de desempenho qualitativas e quantitativas para o
de dados e número de usuários.
plataforma de gerenciamento de dados são analisados, usando estatísticas 
e outras técnicas quantitativas, para apoiar as decisões de mudança de 
plataforma.
3.4 O design e os recursos da plataforma garantem que o fluxo de trabalho
NÍVEL 4: MEDIDO
NÍVEL 5: OTIMIZADO
Estratégia de Gestão de Dados Plataforma de Gestão de Dados
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a realização de economia de custos através da centralização, e
pela organização fornece transporte a granel e carga,
abordar circunstâncias anormais selecionadas.
alterar captura de dados, controle de versão e configuração,
qualidade de dados melhorada.
2.5 A verificação da integração é realizada para garantir que
que requerem consolidação e agregação de dados, como
2.1 Os planos de integração de dados são documentados.
análise. A integração de dados permite a otimização de dados de origem,
controlada e coordenada.
2.2 O conjunto de disciplinas e ferramentas de integração de dados utilizadas
2.4 Os processos de remediação são estabelecidos e seguidos para
2.3 Um processo de controle de mudanças é estabelecido e seguido
e documentado.
Reduza a necessidade de o negócio obter dados de vários
para garantir que as mudanças no ambiente de integração,
as especificações de arquitetura e interface são documentadas
incluindo fontes upstream e alvos downstream, são
fontes e para melhorar a disponibilidade de dados para processos de negócios
e serão atendidas antes de serem lançadas em produção.
captura e gerenciamento de metadados e dados em linha
verificações e controles de qualidade.
1.1 A integração de dados entre os sistemas foi realizada
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Integração de dados
Dado em você graça n
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NÍVEL 2: GERENCIADO
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NÍVEL 5: OTIMIZADO
e verifique as regras de precedência de dados com usuários de 
negócios com