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Indicadores de Desempenho da Governança de Dados

2021-08-20T16:44:30Z

192.168.0.41:

[[Category:Governança de Dados]]{{#vardefine:corSociedade|background-color:Goldenrod; color:white;}}{{#vardefine:corAprendizagem|background-color:OliveDrab; color:white;}}{{#vardefine:corGovernanca|background-color:SteelBlue; color:white;}}{{#vardefine:corFinanceira|background-color:DarkMagenta; color:white;}}{{#vardefine:verticalTxt|-webkit-writing-mode:vertical-rl; writing-mode:vertical-rl; -webkit-transform:rotate(180deg); transform:rotate(180deg);}}
Os indicadores de desempenho, utilizados para monitorar o alcance dos objetivos do programa, conforme detalhado na seção 2 1 Conceito serão segmentados em duas categorias Itens de Controle e KPIs Os Itens de Controle referem se aos indicadores voltados à mensuração do desempenho da frente de trabalho (DEA e DGF) como um todo, podendo ser aplicado a todos os objetivos Os KPIs, indicadores chave de performance, destinam se ao monitoramento do alcance de cada objetivo estratégico previamente definido. Ttodos os indicadores aqui sugeridos serão de responsabilidade da PCR, que deverá definir o adequado plano de monitoramento. Vale ressaltar que a construção dos indicadores do DGF tiveram como base o Logframe.

Posto isso, serão apresentados a seguir os indicadores de desempenho do DGF, suas respectivas fórmulas de cálculo, orientação, fontes de coleta e unidades de medida. A tabela a seguir apresenta, de maneira sucinta, a definição dos aspectos relacionados aos indicadores estratégicos abordados neste capítulo.

*'''Orientação''': Indica a direção preferível do resultado do indicador. Indicadores com orientação positiva sinalizados com o símbolo ↑ indicam que quanto maior o número obtido a partir da mensuração do indicador, melhor o resultado. Já os indicadores com orientação negativa representados pelo símbolo ↓ indicam que quanto menor o número obtido a partir do cálculo do indicador, melhor o resultado.
*'''Fontes de coleta''': Refere-se às potenciais instituições provedoras das informações necessárias para a mensuração do indicador.

{| class="wikitable" width="100%"
! colspan="6" style="{{#var:corSociedade}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;"|<big>SOCIEDADE</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corSociedade}}"|Transformação Digital
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|STD 1 - Expandir e aprimorar serviços tecnológicos e canais digitais realizando uma aproximação entre sociedade e Prefeitura do Recife por meio da qualidade dos serviços prestados até 2025.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Índice de automação de relatórios divulgados para população
|(Número de relatórios gerados automaticamente / número de relatórios elaborados manualmente) x 100
|align="center"|↑
|Equipe DGF / Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Índice de satisfação em relação as soluções
|Soma das notas de satisfação das soluções de TI / total de avaliações
|align="center"|↑
|Equipe DGF/ Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de dados georreferenciados
|Número de conjuntos de dados georreferenciados
|align="center"|↑
|Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Lista priorizada de serviços essenciais a serem digitalizados
|Elaboração da lista
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de digitalização de serviços
|(Número de processos administrativos suportados por digitais / Número de total de processos administrativos) x 100
|align="center"|↑
|Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|6
|Índice de atendimento digital
|(Número de atendimentos de forma digital / Número total de atendimentos ) x 100
|align="center"|↑
|Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|7
|Índice de integração de sistemas
|(Número de sistemas consumindo funcionalidades (via API) de outros sistemas / número total de sistemas) x 100
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|%
|-
|8
|Índice de integração de dados
|(Número de Bases de Dados Integradas / Número Total de Bases de Dados ) x 100
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|%
|}

{| class="wikitable" width="100%"
|+
! colspan="6" style="{{#var:corAprendizagem}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;|<big>APRENDIZAGEM E CONHECIMENTO</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corAprendizagem}}"|Educação Digital
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|AED 1 - Realizar a promoção de uma alfabetização digital para servidores da PCR por meio de iniciativas de educação e conscientização até 2022.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Ações realizadas de alfabetização digital
|(Ações realizadas de alfabetização digital / Total de ações planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Índice de comparecimento de Servidores nas ações realizadas de alfabetização e treinamento em habilidades digitais
|Número de servidores que realizaram treinamentos em competências digitais
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de servidores com competências digitais básicas
|(Número de servidores avaliados com capacidades básicas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|4
|Índice de servidores com competências digitais intermediárias
|(Número de servidores avaliados com capacidades intermediárias / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|5
|Índice de servidores com competências digitais avançadas
|(Número de servidores avaliados com capacidades avançadas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|6
|Média de satisfação dos servidores em relação às ações de alfabetização digital
|Soma das notas de satisfação das ações / total de avaliações
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|7
|Disseminadores de Cultura Digital
|Número de servidores certificados como disseminadores de cultura digital
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|8
|Percentual de departamentos ou agências que enviam servidores para ações de alfabetização digital
|(Número de departamentos representados nas ações / número total de departamentos) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%

|-
! colspan="6" style="{{#var:corAprendizagem}} color:white;"|Competências Digitais
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|ACD 1 - Equipar e capacitar servidores da Prefeitura do Recife com habilidades de dados de forma a ampliar e melhorar acesso, usabilidade e análise de dados, melhorando os resultados operacionais até 2022.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Ações realizadas de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|(Ações realizadas de alfabetização e treinamento em dados / Total de ações planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Índice de comparecimento de Servidores nas ações realizadas de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|Número de servidores que realizaram treinamentos em competências de dados
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de servidores com competências em dados básicas
|(Número de servidores avaliados com capacidades básicas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|4
|Índice de servidores com competências em dados intermediárias
|(Número de servidores avaliados com capacidades intermediárias / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|5
|Índice de servidores com competências em dados avançadas
|(Número de servidores avaliados com capacidades avançadas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|6
|Média de satisfação dos servidores em relação às ações de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|Soma das notas de satisfação das ações / total de avaliações
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|7
|Disseminadores de Cultura de Dados
|Número de servidores certificados como disseminadores de cultura de dados
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|8
|Percentual de departamentos ou agências que enviam servidores para ações de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|(Número de departamentos representados nos treinamentos / número total de departamentos) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|9
|Iniciativas de análise e processamento de dados
|Número de iniciativas de análise de dados
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|}

{| class="wikitable" width="100%" style="border: 1px solid Black"
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white;text-shadow:gray 0.5px 0.5px; border: 1px solid Black"|<big>GOVERNANÇA</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white; border: 1px solid Black"|Transparência
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GTR 1 - Expandir o programa de dados abertos na PCR por meio ampliação do escopo e melhoria da qualidade, quantidade e variedade de dados abertos, envolvendo entidades públicas e privadas até 2023.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Ações em mídias sociais
|(Número de ações em mídias sociais / número de ações planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Engajamento nas redes sociais
|Número de postagens nas redes sociais
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Ações presenciais de conscientização em dados abertos
|(Número de ações presenciais para conscientização das partes interessadas em dados abertos / Número de ações presenciais planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|4
|Índice de comparecimento nas ações por grupo de representantes (ex: ONGs, jornalistas, lideres comunitários, mulheres)
|Número de participantes por ação e por grupo de representantes
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de conformidade com Boas Práticas de Publicação de Dados na Web
|(Número de conjuntos de dados abertos em conformidade com as Boas Práticas do W3C / Número total de conjuntos de dados abertos) x 100
|align="center"|↑
|EGD / Emprel
|align="center"|%
|-
|6
|Velocidade de atendimento a solicitações de acesso à informação
|Tempo médio de atendimento a uma solicitação de acesso à informação
|align="center"|↑
|CGM / Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|7
|Disponibilidade de conjunto de dados publicados
|(Número de conjuntos de dados abertos publicados / Número de conjuntos de dados previstos no plano de publicação) x 100
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|%
|-
|8
|Evolução da Programa de Dados Abertos
|Número de novos conjuntos de dados publicados por mês
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|9
|Índice de transparência ativa
|(Número de conjuntos de dados com publicação automatizada / número total de conjuntos de dados publicados) x 100
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|%
|-
|10
|Índice de atualização de conjuntos de dados
|(Número de conjuntos de dados atualizados / número total de conjuntos de dados publicados)
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|11
|Índice de satisfação de conjuntos de dados
|Soma das notas de avaliação dos conjuntos de dados / total de avaliações
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|12
|Plano de publicação de dados
|Plano de publicação de dados elaborado
|align="center"| -
|EGD
|align="center"| -

|-
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white; border: 1px solid Black"|Processos e Políticas
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GPP 1 - Implantar a estrutura organizacional de governança de dados da Prefeitura do Recife até Dezembro de 2021.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Nomeação de Chefe Executivo de Dados
|Publicação da portaria de nomeação do Chefe Executivo de Dados
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|2
|Estabelecimento de Conselho de Governança de Dados
|Publicação da portaria de nomeação dos membros do Conselho
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|3
|Estabelecimento de Comitês e subcomitês táticos
|Publicação da portaria de nomeação dos membros do Comitê
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|4
|Estabelecimento de Escritório de Governança de Dados
|Publicação da portaria de nomeação dos membros do Escritório de Governança de Dados (EGD)
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|5
|Número de reuniões realizadas
|Número de reuniões realizadas
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|6
|Número de decisões realizadas
|Número de reuniões realizadas
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GPP 2 - Implantar um arcabouço de processos e políticas para Governança de Dados na Prefeitura do Recife até Dezembro de 2021.
|-
|1
|Catálogo de Ativos de Dados
|Catálogo de Ativos Dados elaborado
|align="center"| -
|EGD
|align="center"| -
|-
|2
|Princípios de Governança de Dados
|Princípios de Governança de Dados são definidos
|align="center"| -
|Equipe DGF
|align="center"| -
|-
|3
|Arcabouço de políticas
|Número de políticas de governança de dados elaboradas
|align="center"|↑
|Equipe DGF / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Arcabouço de processos
|Número de processos de governança de dados elaborados
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de Revisão de Políticas
|(Número de políticas revisadas / Número total de políticas) x 100
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|6
|Índice de Revisão de Processos
|(Número de processos revisados / Número total de processos) x 100
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|7
|Índice de aprimoramento de processos
|Média aritmética das notas atribuídas aos processos
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|8
|Maturidade de gestão de dados (igual ou superior a 3)
|Avaliação do DMM
|align="center"|↑
|Equipe DGF / EGD
|align="center"|Unidade

|-
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white; border: 1px solid Black"|Infraestrutura Tecnológica
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GIT 1 - Expandir e aprimorar a infraestrutura de TI a fim de atender a confiabilidade e disponibilidade dos dados para apoiar a tomada de decisões e elaboração de políticas até 2025.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Arquitetura de Dados
|Arquitetura de Dados definida
|align="center"| -
|EGD / Emprel
|align="center"| -
|-
|2
|Incidentes relacionados ao serviço de TI (confiabilidade)
|Número de incidentes de TI
|align="center"|↓
|Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de satisfação com qualidade da entrega de serviços de TI
|Soma das notas de avaliação dos serviços de TI / total de avaliações
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Incidentes relacionados à perda de dados
|Número de incidentes de perda de dados
|align="center"|↓
|EGD / Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de serviços de TI em computação em nuvem
|(Número de serviços de TI em nuvem / número total de serviços de TI) x 100
|align="center"|↑
|EGD / Emprel
|align="center"|%
|-
|6
|Orçamento atribuído ao desenvolvimento e manutenção de TI
|Percentual do orçamento atribuído ao desenvolvimento e manutenção de TI
|align="center"|↑
|EGD / Emprel
|align="center"|%
|}

{| class="wikitable" width="100%" style="border: 1px solid Black"
! colspan="6" style="{{#var:corFinanceira}} color:white;text-shadow:gray 0.5px 0.5px; border: 1px solid Black"|<big>FINANCEIRA</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corFinanceira}} color:white; border: 1px solid Black"|Sustentabilidade Financeira
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|FSF 1 - Assegurar que as ações de Governança de Dados tenham suporte financeiro por meio de orçamento disponibilizado para o pro grama, garantindo sua continuidade até 2025.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Orçamento do Programa de Governança de Dados
|Percentual do orçamento atribuído ao desenvolvimento e manutenção de TI
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|2
|Custo do Programa de Governança de Dados
|Custo total estimado para governança de dados
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Orçamento versus Custo do Programa de Governança de Dados
|(valor total do orçamento de governança de dados / custo total estimado ) x 100
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%

|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|FSF 2 - Viabilizar soluções e habilitadores para criação de um mercado de dados da Cidade do Recife por meio da proposição de modelos economicamente viáveis para parceiros, para que o valor dos dados da cidade possa ser explorado até 2025.
|-
|1
|Avaliação do valor dos dados
|Avaliação do valor dos dados realizada
|align="center"| -
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|2
|Índice de conjuntos de dados de alto valor
|Número de conjuntos de dados de alto valor publicados
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Criação de fundo de investimento para coleta e processamento de dados urbanos
|Fundo de investimento criado
|align="center"| -
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Índice criação de startups com base em dados urbanos
|Número de startups criadas com base em dados urbanos
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de editais de inovação com base em dados urbanos
|Número de editais de inovação com base em dados urbanos
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|}

Indicadores de Desempenho da Governança de Dados

2021-08-20T16:43:04Z

192.168.0.41:

[[Category:Governança de Dados]]{{#vardefine:corSociedade|background-color:Goldenrod; color:white;}}{{#vardefine:corAprendizagem|background-color:OliveDrab; color:white;}}{{#vardefine:corGovernanca|background-color:SteelBlue; color:white;}}{{#vardefine:corFinanceira|background-color:DarkMagenta; color:white;}}{{#vardefine:verticalTxt|-webkit-writing-mode:vertical-rl; writing-mode:vertical-rl; -webkit-transform:rotate(180deg); transform:rotate(180deg);}}
Os indicadores de desempenho, utilizados para monitorar o alcance dos objetivos do programa, conforme detalhado na seção 2 1 Conceito serão segmentados em duas categorias Itens de Controle e KPIs Os Itens de Controle referem se aos indicadores voltados à mensuração do desempenho da frente de trabalho (DEA e DGF) como um todo, podendo ser aplicado a todos os objetivos Os KPIs, indicadores chave de performance, destinam se ao monitoramento do alcance de cada objetivo estratégico previamente definido. Ttodos os indicadores aqui sugeridos serão de responsabilidade da PCR, que deverá definir o adequado plano de monitoramento. Vale ressaltar que a construção dos indicadores do DGF tiveram como base o Logframe.

Posto isso, serão apresentados a seguir os indicadores de desempenho do DGF, suas respectivas fórmulas de cálculo, orientação, fontes de coleta e unidades de medida. A tabela a seguir apresenta, de maneira sucinta, a definição dos aspectos relacionados aos indicadores estratégicos abordados neste capítulo.

*'''Orientação''': Indica a direção preferível do resultado do indicador. Indicadores com orientação positiva sinalizados com o símbolo ↑ indicam que quanto maior o número obtido a partir da mensuração do indicador, melhor o resultado Já os indicadores com orientação negativa representados pelo símbolo ↓ indicam que quanto menor o número obtido a partir do cálculo do indicador, melhor o resultado.
*'''Fontes de coleta''': Refere-se às potenciais instituições provedoras das informações necessárias para a mensuração do indicador.

{| class="wikitable" width="100%"
! colspan="6" style="{{#var:corSociedade}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;"|<big>SOCIEDADE</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corSociedade}}"|Transformação Digital
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|STD 1 - Expandir e aprimorar serviços tecnológicos e canais digitais realizando uma aproximação entre sociedade e Prefeitura do Recife por meio da qualidade dos serviços prestados até 2025.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Índice de automação de relatórios divulgados para população
|(Número de relatórios gerados automaticamente / número de relatórios elaborados manualmente) x 100
|align="center"|↑
|Equipe DGF / Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Índice de satisfação em relação as soluções
|Soma das notas de satisfação das soluções de TI / total de avaliações
|align="center"|↑
|Equipe DGF/ Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de dados georreferenciados
|Número de conjuntos de dados georreferenciados
|align="center"|↑
|Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Lista priorizada de serviços essenciais a serem digitalizados
|Elaboração da lista
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de digitalização de serviços
|(Número de processos administrativos suportados por digitais / Número de total de processos administrativos) x 100
|align="center"|↑
|Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|6
|Índice de atendimento digital
|(Número de atendimentos de forma digital / Número total de atendimentos ) x 100
|align="center"|↑
|Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|7
|Índice de integração de sistemas
|(Número de sistemas consumindo funcionalidades (via API) de outros sistemas / número total de sistemas) x 100
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|%
|-
|8
|Índice de integração de dados
|(Número de Bases de Dados Integradas / Número Total de Bases de Dados ) x 100
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|%
|}

{| class="wikitable" width="100%"
|+
! colspan="6" style="{{#var:corAprendizagem}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;|<big>APRENDIZAGEM E CONHECIMENTO</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corAprendizagem}}"|Educação Digital
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|AED 1 - Realizar a promoção de uma alfabetização digital para servidores da PCR por meio de iniciativas de educação e conscientização até 2022.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Ações realizadas de alfabetização digital
|(Ações realizadas de alfabetização digital / Total de ações planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Índice de comparecimento de Servidores nas ações realizadas de alfabetização e treinamento em habilidades digitais
|Número de servidores que realizaram treinamentos em competências digitais
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de servidores com competências digitais básicas
|(Número de servidores avaliados com capacidades básicas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|4
|Índice de servidores com competências digitais intermediárias
|(Número de servidores avaliados com capacidades intermediárias / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|5
|Índice de servidores com competências digitais avançadas
|(Número de servidores avaliados com capacidades avançadas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|6
|Média de satisfação dos servidores em relação às ações de alfabetização digital
|Soma das notas de satisfação das ações / total de avaliações
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|7
|Disseminadores de Cultura Digital
|Número de servidores certificados como disseminadores de cultura digital
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|8
|Percentual de departamentos ou agências que enviam servidores para ações de alfabetização digital
|(Número de departamentos representados nas ações / número total de departamentos) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%

|-
! colspan="6" style="{{#var:corAprendizagem}} color:white;"|Competências Digitais
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|ACD 1 - Equipar e capacitar servidores da Prefeitura do Recife com habilidades de dados de forma a ampliar e melhorar acesso, usabilidade e análise de dados, melhorando os resultados operacionais até 2022.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Ações realizadas de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|(Ações realizadas de alfabetização e treinamento em dados / Total de ações planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Índice de comparecimento de Servidores nas ações realizadas de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|Número de servidores que realizaram treinamentos em competências de dados
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de servidores com competências em dados básicas
|(Número de servidores avaliados com capacidades básicas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|4
|Índice de servidores com competências em dados intermediárias
|(Número de servidores avaliados com capacidades intermediárias / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|5
|Índice de servidores com competências em dados avançadas
|(Número de servidores avaliados com capacidades avançadas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|6
|Média de satisfação dos servidores em relação às ações de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|Soma das notas de satisfação das ações / total de avaliações
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|7
|Disseminadores de Cultura de Dados
|Número de servidores certificados como disseminadores de cultura de dados
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|8
|Percentual de departamentos ou agências que enviam servidores para ações de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|(Número de departamentos representados nos treinamentos / número total de departamentos) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|9
|Iniciativas de análise e processamento de dados
|Número de iniciativas de análise de dados
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|}

{| class="wikitable" width="100%" style="border: 1px solid Black"
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white;text-shadow:gray 0.5px 0.5px; border: 1px solid Black"|<big>GOVERNANÇA</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white; border: 1px solid Black"|Transparência
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GTR 1 - Expandir o programa de dados abertos na PCR por meio ampliação do escopo e melhoria da qualidade, quantidade e variedade de dados abertos, envolvendo entidades públicas e privadas até 2023.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Ações em mídias sociais
|(Número de ações em mídias sociais / número de ações planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Engajamento nas redes sociais
|Número de postagens nas redes sociais
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Ações presenciais de conscientização em dados abertos
|(Número de ações presenciais para conscientização das partes interessadas em dados abertos / Número de ações presenciais planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|4
|Índice de comparecimento nas ações por grupo de representantes (ex: ONGs, jornalistas, lideres comunitários, mulheres)
|Número de participantes por ação e por grupo de representantes
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de conformidade com Boas Práticas de Publicação de Dados na Web
|(Número de conjuntos de dados abertos em conformidade com as Boas Práticas do W3C / Número total de conjuntos de dados abertos) x 100
|align="center"|↑
|EGD / Emprel
|align="center"|%
|-
|6
|Velocidade de atendimento a solicitações de acesso à informação
|Tempo médio de atendimento a uma solicitação de acesso à informação
|align="center"|↑
|CGM / Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|7
|Disponibilidade de conjunto de dados publicados
|(Número de conjuntos de dados abertos publicados / Número de conjuntos de dados previstos no plano de publicação) x 100
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|%
|-
|8
|Evolução da Programa de Dados Abertos
|Número de novos conjuntos de dados publicados por mês
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|9
|Índice de transparência ativa
|(Número de conjuntos de dados com publicação automatizada / número total de conjuntos de dados publicados) x 100
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|%
|-
|10
|Índice de atualização de conjuntos de dados
|(Número de conjuntos de dados atualizados / número total de conjuntos de dados publicados)
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|11
|Índice de satisfação de conjuntos de dados
|Soma das notas de avaliação dos conjuntos de dados / total de avaliações
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|12
|Plano de publicação de dados
|Plano de publicação de dados elaborado
|align="center"| -
|EGD
|align="center"| -

|-
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white; border: 1px solid Black"|Processos e Políticas
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GPP 1 - Implantar a estrutura organizacional de governança de dados da Prefeitura do Recife até Dezembro de 2021.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Nomeação de Chefe Executivo de Dados
|Publicação da portaria de nomeação do Chefe Executivo de Dados
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|2
|Estabelecimento de Conselho de Governança de Dados
|Publicação da portaria de nomeação dos membros do Conselho
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|3
|Estabelecimento de Comitês e subcomitês táticos
|Publicação da portaria de nomeação dos membros do Comitê
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|4
|Estabelecimento de Escritório de Governança de Dados
|Publicação da portaria de nomeação dos membros do Escritório de Governança de Dados (EGD)
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|5
|Número de reuniões realizadas
|Número de reuniões realizadas
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|6
|Número de decisões realizadas
|Número de reuniões realizadas
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GPP 2 - Implantar um arcabouço de processos e políticas para Governança de Dados na Prefeitura do Recife até Dezembro de 2021.
|-
|1
|Catálogo de Ativos de Dados
|Catálogo de Ativos Dados elaborado
|align="center"| -
|EGD
|align="center"| -
|-
|2
|Princípios de Governança de Dados
|Princípios de Governança de Dados são definidos
|align="center"| -
|Equipe DGF
|align="center"| -
|-
|3
|Arcabouço de políticas
|Número de políticas de governança de dados elaboradas
|align="center"|↑
|Equipe DGF / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Arcabouço de processos
|Número de processos de governança de dados elaborados
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de Revisão de Políticas
|(Número de políticas revisadas / Número total de políticas) x 100
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|6
|Índice de Revisão de Processos
|(Número de processos revisados / Número total de processos) x 100
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|7
|Índice de aprimoramento de processos
|Média aritmética das notas atribuídas aos processos
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|8
|Maturidade de gestão de dados (igual ou superior a 3)
|Avaliação do DMM
|align="center"|↑
|Equipe DGF / EGD
|align="center"|Unidade

|-
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white; border: 1px solid Black"|Infraestrutura Tecnológica
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GIT 1 - Expandir e aprimorar a infraestrutura de TI a fim de atender a confiabilidade e disponibilidade dos dados para apoiar a tomada de decisões e elaboração de políticas até 2025.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Arquitetura de Dados
|Arquitetura de Dados definida
|align="center"| -
|EGD / Emprel
|align="center"| -
|-
|2
|Incidentes relacionados ao serviço de TI (confiabilidade)
|Número de incidentes de TI
|align="center"|↓
|Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de satisfação com qualidade da entrega de serviços de TI
|Soma das notas de avaliação dos serviços de TI / total de avaliações
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Incidentes relacionados à perda de dados
|Número de incidentes de perda de dados
|align="center"|↓
|EGD / Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de serviços de TI em computação em nuvem
|(Número de serviços de TI em nuvem / número total de serviços de TI) x 100
|align="center"|↑
|EGD / Emprel
|align="center"|%
|-
|6
|Orçamento atribuído ao desenvolvimento e manutenção de TI
|Percentual do orçamento atribuído ao desenvolvimento e manutenção de TI
|align="center"|↑
|EGD / Emprel
|align="center"|%
|}

{| class="wikitable" width="100%" style="border: 1px solid Black"
! colspan="6" style="{{#var:corFinanceira}} color:white;text-shadow:gray 0.5px 0.5px; border: 1px solid Black"|<big>FINANCEIRA</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corFinanceira}} color:white; border: 1px solid Black"|Sustentabilidade Financeira
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|FSF 1 - Assegurar que as ações de Governança de Dados tenham suporte financeiro por meio de orçamento disponibilizado para o pro grama, garantindo sua continuidade até 2025.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Orçamento do Programa de Governança de Dados
|Percentual do orçamento atribuído ao desenvolvimento e manutenção de TI
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|2
|Custo do Programa de Governança de Dados
|Custo total estimado para governança de dados
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Orçamento versus Custo do Programa de Governança de Dados
|(valor total do orçamento de governança de dados / custo total estimado ) x 100
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%

|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|FSF 2 - Viabilizar soluções e habilitadores para criação de um mercado de dados da Cidade do Recife por meio da proposição de modelos economicamente viáveis para parceiros, para que o valor dos dados da cidade possa ser explorado até 2025.
|-
|1
|Avaliação do valor dos dados
|Avaliação do valor dos dados realizada
|align="center"| -
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|2
|Índice de conjuntos de dados de alto valor
|Número de conjuntos de dados de alto valor publicados
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Criação de fundo de investimento para coleta e processamento de dados urbanos
|Fundo de investimento criado
|align="center"| -
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Índice criação de startups com base em dados urbanos
|Número de startups criadas com base em dados urbanos
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de editais de inovação com base em dados urbanos
|Número de editais de inovação com base em dados urbanos
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|}

Planejamento Estratégico da Governança de Dados

2021-08-20T14:52:18Z

192.168.0.41:

O {{#tip-text:planejamento estratégico|dica}} é definido como o processo gerencial de desenvolver e manter uma adequação razoável entre os objetivos e recursos de uma empresa ou instituição, e as mudanças e oportunidades do mercado na qual ela está inserida. Tem por objetivo orientar e reorientar uma instituição na procura de melhores resultados, analisando ameaças e oportunidades do ambiente externo, levando em consideração aspectos do passado, e do presente para projetar o futuro. Como forma de a conduzir a organização a alcançar seu propósito.

= Consolidação do planejamento estratégico =

<div id="misc" class="mainpage_row">
<div class="mainpage_box">
<h3>[[File:OOjs UI icon article-rtl-progressive.svg|20px|middle|link=]]Missão</h3>
<div class="items">
Coordenar esforços para promover a excelência e transparência na gestão da cidade, centrados na criação de um ecossistema de dados, por meio de técnicas e soluções de governança, de modo a proteger a privacidade, promover o engajamento e a capacitação da população, instituições públicas e privadas, colaborando para a equidade social.
</div>
</div>
</div>

<div id="misc" class="mainpage_row">
<div class="mainpage_box">
<h3>[[File:OOjs UI icon article-rtl-progressive.svg|20px|middle|link=]]Visão</h3>
<div id="mainpage-users" title="Users" class="items">
Ser uma cidade transparente, inclusiva, reconhecida por sua capacidade de fomentar as políticas e conduzir a gestão e o serviço público, apoiada em um ecossistema de dados urbanos sustentável, com forte engajamento da sociedade civil até 2025.
</div>
</div>
</div>

<div id="misc" class="mainpage_row">
<div class="mainpage_box">
<h3>[[File:OOjs UI icon article-rtl-progressive.svg|20px|middle|link=]]Valores</h3>
<div id="mainpage-users" title="Users" class="items">

'''Excelência''': o projeto deve estar comprometida em incentivar e buscar a excelência no desempenho de quaisquer atividades relacionadas a capacitação, a governança e gestão de dados.


'''Padronização''': alcançar a padronização é um pré requisito indispensável para a boa gestão de dados como ativos.


'''Conceder Responsabilidade (Stewardship)''': o Ecossistema de Dados atribuirá responsabilidades a Autoridades de Dados (Data Stewards) que representarão os interesses da Prefeitura do Recife em uma determinada área ou assunto, sejam eles do negócio ou da área de tecnologia. O Ecossistema de Dados obedecerá ainda aos princípios de legalidade, impessoalidade, moralidade, publicidade, eficiência contidos na Lei Orgânica do Município de Recife.


'''Eficiência''': o ecossistema de dados deve atuar, tanto quanto possível, de forma célere e com o menor gasto de recursos para realizar os objetivos de cada atividade administrativa.


'''Legalidade''': o ecossistema de dados deve plenamente obedecer às autorizações e às proibições existentes na Constituição Federal, na Constituição de Pernambuco, em leis e decretos municipais, estaduais e federais, e em tratados internacionais.


'''Impessoalidade''': o ecossistema de dados não deve causar prejuízos, nem criar privilégios, não autorizados pela legislação.


'''Moralidade (Ética)''': o ecossistema de dados deve promover a tomada de decisões ética e estar em sintonia com as finalidades éticas explícitas e implícitas em todos os comandos legislativos.


'''Publicidade (Transparência)''': os processos de administração e administração de dados exibirão transparência, devendo ficar claro para todos os participantes e auditores como e quando as decisões e controles relacionados aos dados foram introduzidos nos processos. Em especial, o Ecossistema de Dados deve atuar de forma mais transparente possível perante o cidadão, de modo a facilitar que este fiscalize a correção das atividades do Poder Público.

</div>
</div>
</div>


De forma sucinta, para cumprir a sua missão e visão, o Programa fará uso das competências comportamentais e técnicas da Prefeitura e de todas as entidades envolvidas, para ajustar processos de governança e gestão de dados, engajar, capacitar e incluir digitalmente a sociedade, almejando a sustentabilidade financeira do programa, de forma a gerar benefícios sociais a cidade do Recife.


Para o desdobramento desta estratégia e com o objetivo de acompanhar e mensurar o atingimento da missão e da visão, foi utilizada a metodologia do Balanced Score Card (BSC). A partir desse momento, definiu se então um formato adaptado que contemplará as perspectivas de governança, sociedade, aprendizagem e conhecimento, e financeira.

Por sua vez, para cada uma das perspectivas foram desdobrados temas estratégicos que foram desenvolvidos a partir das conclusões advindas de produtos anteriores, como Diagnóstico Aprofundado do DGF, bem como reuniões realizadas com o Comitê Técnico Gestor. Em seguida, essas análises também resultaram no mapeamento da SWOT, presente neste capítulo.

==Perspectivas e Temas estratégicos==

{{#vardefine:corSociedade|background-color:Goldenrod; color:white;}}
{{#vardefine:corAprendizagem|background-color:OliveDrab; color:white;}}
{{#vardefine:corGovernanca|background-color:SteelBlue; color:white;}}
{{#vardefine:corFinanceira|background-color:DarkMagenta; color:white;}}
{{#vardefine:verticalTxt|-webkit-writing-mode:vertical-rl; writing-mode:vertical-rl; -webkit-transform:rotate(180deg); transform:rotate(180deg);}}

Pelo método adaptado do BSC para o planejamento estratégico do Ecossistema de Dados da Prefeitura do Recife, foram definidas as seguintes descrições das perspectivas estratégicas:
{| class="wikitable"
|+
!Perspectiva
!Descrição
|-
| style="{{#var:corSociedade}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" |<big>'''Sociedade'''</big>
|Fornecer soluções tecnológicas para modernização do estado e implementação de serviços digitais com o intuito de melhorar a vida do cidadão.
|-
| style="{{#var:corAprendizagem}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" |<big>'''Aprendizagem e Conhecimento'''</big>
|Fomentar e engajar capital humano com habilidades digitais fortalecendo uma cultura de dados.
|-
| style="{{#var:corGovernanca}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" |<big>'''Governança'''</big>
|Diretrizes para a promoção da transparência e de ações em direção a uma gestão colaborativa mais digital e orientado a dados.
|-
| style="{{#var:corFinanceira}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" |<big>'''Financeira'''</big>
|Gestão financeira estruturada para garantir sustentabilidade financeira, isso inclui a atração de parceiros públicos e privados e a promoção da inovação.
|}

Sobre os respectivos temas estratégicos, podemos considerar as seguintes definições:

{| class="wikitable"
|+
!Perspectiva
!Temas estratégicos
!Descrição
|-
| rowspan="2" align="center" style="{{#var:corSociedade}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Sociedade  '''</big>
| align="center" |'''Engajamento e inclusão digital'''
|Processo de democratização do acesso às tecnologias da Informação, de modo a permitir a inserção de todos na sociedade através da informação e consumo de dados públicos.
|-
| align="center" |'''Transformação digital'''
|Uso da tecnologia digital nas soluções de problemas tradicionais e tem como capacidade aumentar a integração entre diferentes setores da sociedade, sendo aplicado em assuntos relacionados aos problemas de administração pública.
|-
| rowspan="2" align="center" style="{{#var:corAprendizagem}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Aprendizagem e Conhecimento  '''</big>
| align="center" |'''Competências digitais'''
|Dizem respeito aos conhecimentos, habilidades e atitudes da população relacionadas à cultura digital. São eles: acesso, uso, segurança, cultura e criação.
|-
| align="center" |'''Educação digital'''
|Uso de recursos digitais na prática pedagógica, formação e instrução do cidadão quanto ao uso seguro, consciente e responsável da internet e dispositivos tecnológicos.
|-
| rowspan="3" align="center" style="{{#var:corGovernanca}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Governança  '''</big>
| align="center" |'''Transparência'''
|Diretrizes para a promoção da transparência e de ações em direção a uma gestão colaborativa mais digital e orientado a dados.
|-
| align="center" |'''Infraestrutura Tecnológica'''
|Qualidade e amplitude da infraestrutura municipal disponível para acesso à internet, bem como o acompanhamento da conectividade da população pelas autoridades.
|-
| align="center" |'''Processos e Políticas'''
|Desenvolver processos e políticas para atuação de comitês estratégicos para iniciativas do programa e implantar arcabouços para a Governança de Dados.
|-
| align="center" style="{{#var:corFinanceira}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Financeira  '''</big>
| align="center" |'''Sustentabilidade Financeira'''
|Saber utilizar os recursos disponíveis de forma racional, seguindo uma lógica para atender as necessidades pessoais de hoje, mas também visando o futuro.
|}

==Objetivos Estratégicos==
Os objetivos estratégicos apresentados a seguir definirão o caminho para atingirmos a visão do programa.
{| border="0px" cellpadding="10px" cellspacing="0px"
|+
!<big>Sociedade</big>
!<big>Aprendizagem e Conhecimento</big>
!<big>Governança</big>
!<big>Financeira</big>
|-
| valign="top" style="{{#var:corSociedade}}" |
<big>'''Engajamento e Inclusão Digital'''</big>
{| width="100%" border="0px" cellpadding="10px" cellspacing="8px" |
|-
| style="background-color: white;" | 
|}

<big>'''Transformação Digital'''</big>
{| width="100%" border="0px" cellpadding="10px" cellspacing="8px" |
|-
| style="background-color:White; color:Black"|STD 1 - Expandir e aprimorar serviços tecnológicos e canais digitais realizando uma aproximação entre sociedade e Prefeitura do Recife por meio da qualidade dos serviços prestados até 2025.
|}

| valign="top" style="{{#var:corAprendizagem}}" |
<big style="color:white">'''Educação Digital'''</big>
{| width="100%" border="0px" cellpadding="10px" cellspacing="8px" |
|-
| style="background-color:White; color:Black"|AED 1 - Realizar a promoção de uma alfabetização digital e de dados para servidores da PCR por meio de iniciativas de educação e conscientização até 2022.
|}

<big style="color:white">'''Competências Digitais'''</big>
{| width="100%" border="0px" cellpadding="10px" cellspacing="8px" |
|-
| style="background-color:White; color:Black"|ACD 1 - Equipar e capacitar servidores da Prefeitura do Recife com habilidades de dados de forma a ampliar e melhorar acesso, usabilidade e análise de dados, melhorando os resultados operacionais até 2022.
|}

| valign="top" style="{{#var:corGovernanca}}" |
<big style="color:white">'''Transparência'''</big>
{| width="100%" border="0px" cellpadding="10px" cellspacing="8px" |
|-
| style="background-color:White; color:Black"|GTR1 - Expandir o programa de dados abertos na PCR por meio ampliação do escopo e melhoria da qualidade, quantidade e variedade de dados abertos, envolvendo entidades públicas e privadas até 2023.
|}

<big>'''Infraestrutura Tecnológica'''</big>
{| width="100%" border="0px" cellpadding="10px" cellspacing="8px" |
|-
| style="background-color:White; color:Black"|GIT1 - Expandir e aprimorar a infraestrutura de TI a fim de atender a confiabilidade e disponibilidade dos dados para apoiar a tomada de decisões e elaboração de políticas até 2025.
|}

<big>'''Processos e Políticas'''</big>
{| width="100%" border="0px" cellpadding="10px" cellspacing="8px" |
|-
| style="background-color:White; color:Black"|GPP1 - Implantar a estrutura organizacional de governança de dados da Prefeitura do Recife até Dezembro de 2021.
|-
| style="background-color:White; color:Black"|GPP2 - Implantar um arcabouço de processos e políticas para Governança de Dados na Prefeitura do Recife até Dezembro de 2021.
|}

| valign="top" style="{{#var:corFinanceira}}" |

<big>'''Sustentabilidade Financeira'''</big>
{| width="100%" border="0px" cellpadding="10px" cellspacing="8px" |
|-
| style="background-color:White; color:Black"|FSF1 - Assegurar que as ações de Governança de Dados tenham suporte financeiro por meio de orçamento disponibilizado para o programa, garantindo sua continuidade até 2025.
|-
| style="background-color:White; color:Black"|FSF2 - Viabilizar soluções e habilitadores para criação de um mercado de dados da Cidade do Recife por meio da proposição de modelos economicamente viáveis para parceiros, para que o valor dos dados da cidade possa ser explorado até 2025.
|}

|}

==Iniciativas estratégicas==
Para cada objetivo estratégico serão expostas, a seguir, as respectivas iniciativas estratégicas relacionadas ao DGF.

{| class="wikitable"
|+
!Perspectiva
!Tema
!Objetivo
!Iniciativa
!Descrição
|-
| rowspan="6" align="center" style="{{#var:corSociedade}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Sociedade  '''</big>
| rowspan="6" align="center" style="{{#var:corSociedade}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Transformação digital  '''</big>
| rowspan="6" align="center" |STD 1 - Expandir e aprimorar serviços tecnológicos e canais digitais realizando uma aproximação entre sociedade e Prefeitura do Recife por meio da qualidade dos serviços prestados até 2025.
| align="center" |STD 1.1 - Desenvolver Framework de Análise de Dados
|Desenvolver e manter um framework de análise de dados incorporando métodos e ferramentas para apoiar análises avançadas, estatísticas e espaciais Análise de dados diz respeito a várias maneiras pelas quais os dados podem ser detalhados, comparados e examinados em busca de tendências. Para isso, o framework de análise de dados irá apoiar a entrega de dados e evidências que ajudarão a resolver problemas prioritários, otimizar decisões, desempenho e resultados.
|-
| align="center" |STD 1.2 - Desenvolver Plataforma de Data Science
|Desenvolver e manter uma plataforma de Data Science. Uma plataforma de Data Science oferece suporte a usuários com diferentes níveis de conhecimento por meio de serviços consistentes e integrados para criar, gerenciar e otimizar modelos preditivos com objetivo de entregar políticas melhores e promover evoluções de processos administrativos e serviços. A plataforma precisa ser uma solução integrada que atenda a todos os requisitos do ciclo de vida da Data Science.
|-
| align="center" |STD 1.3 - Ampliar Dados Georreferenciados
|Desenvolver e aprimorar mecanismos para aquisição, produção, compartilhamento e uso de dados geoespaciais. Dados geoespaciais fornecem meios para organizar e fornecer resposta aos desafios de planejamento e gestão urbana. Devem ser usados não apenas para mapeamento e visualização, mas também para integração com outras fontes de dados. Um melhor planejamento urbano para Recife requer garantir metodologias e melhores práticas estejam em vigor para otimizar os dados geoespaciais do estado e os recursos relacionados.
|-
| align="center" |STD 1.4 - Consolidar Múltiplos Canais de Atendimento
|Evoluir e consolidar estratégia de múltiplos canais de atendimento ao público explorando plataformas digitais como, redes sociais, aplicativos móveis e serviços Web. Além de oferecer aos cidadãos mais opções para eles possam interagir com a Prefeitura, a estratégia de múltiplos canais tem o potencial de aumentar os níveis gerais de serviço. A ampliação e melhoria dos canais digitais podem reduzir o número de interações simples e informativas por telefone ou pessoalmente, permitindo tempo adicional para atender cidadãos com necessidades de serviço mais complexas.
|-
| align="center" |STD 1.5 - Digitalizar Processos e Serviços
|Aprimorar e consolidar programa de informatização de processos operacionais e administrativos da Prefeitura do Recife. A informatização (ou digitalização) de serviços públicos moderniza e simplifica as relações com cidadãos, empresas e até órgãos públicos com a administração. Também oferece à administração a possibilidade de reinventar seus processos operacionais e incentivar os cidadãos a usar serviços públicos inovadores, eficientes e seguros.
|-
| align="center" |STD 1.6 - Expandir Integração de Sistemas
|Expandir programa de integração de sistemas. A integração de sistemas consiste em um processo que visa unir todos os sistemas organizacionais em um só ou torná-los interligados por meio de um software de gerenciamento. A Prefeitura possui uma quantidade significativa de sistemas isolados sendo usados por departamentos. Quando estes sistemas não estão integrados, fica bem mais difícil para servidores e equipes trabalharem de forma eficiente para alcançar os objetivos estratégicos de seus departamentos. Em vez de empregar uma grande variedade de ferramentas para realizar tarefas cotidianas, a Prefeitura deve implementar a menor quantidade possível de ferramentas e integrá-las de forma compacta.

|-
| rowspan="9" align="center" style="{{#var:corAprendizagem}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Aprendizagem e Conhecimento  '''</big>
| rowspan="5" align="center" style="{{#var:corAprendizagem}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Educação digital  '''</big>
| rowspan="5" align="center" |AED 1 - Realizar a promoção de uma alfabetização digital e de dados para servidores da PCR por meio de iniciativas de educação e conscientização até 2022.
| align="center" |AED 1.1 - Promover Conscientização Digital e em Dados
|Promoção de conscientização em cultura de dados e educação digital. Sessões de treinamento e conscientização devem ser oferecidas a servidores públicos para aprimorar o conhecimento e as habilidades digitais e de dados Uma barreira para uma organização alcançar melhor conhecimento de dados é sua cultura. Essa barreira provavelmente é alimentada pela falta de conhecimento sobre como os dados podem ser usados para a vantagem estratégica. Se servidores não conseguirem ver os benefícios, eles poderão resistir à implantação de um programa de governança de dados e consequente criação de uma cultura de dados.
|-
| align="center" |AED 1.2 - Promover Alfabetização Digital e de Dados
|Incorporar alfabetização digital e de dados no programa regular de treinamento de servidores. A alfabetização digital vai além das habilidades básicas de informática. É essencial aproveitar ao máximo os investimentos já feitos no ambiente, dispositivos e ferramentas de TI para garantir que os sistemas e serviços de TI ajudem a produtividade da força de trabalho em vez de prejudicá la Por sua vez, a alfabetização de dados é uma habilidade necessária para que servidores da Prefeitura sejam capazes de extrair insights de alto valor a partir de informações e dados disponíveis.
|-
| align="center" |AED 1.3 - Ampliar Suporte em TI
|Ampliar suporte metodológico no uso de tecnologias digitais para atividades administrativas e operacionais. Além da necessidade de treinar e promover a conscientização digital, recursos devem ser investidos na criação de um serviço de assistência helpdesk para poder ajudar os usuários com relação a questões técnicas do uso de tecnologias digitais. Os usuários têm várias origens e possuem habilidades técnicas diferentes, podendo não ter conhecimento e experiência no uso das ferramentas digitais. O serviço de assistência irá fornecer aconselhamento e assistência aos servidores da Prefeitura, diminuindo o tempo necessário para resolução de problemas.
|-
| align="center" |AED 1.4 - Identificar Disseminadores de Conhecimento
|Instituir programa de disseminadores de conhecimento em dados e soluções digitais. A ideia é identificar líderes para atribuir lhes o compromisso de criar uma cultura orientada a dados na Prefeitura. Estes líderes ajudarão a identificar as necessidades digitais relacionadas aos negócios, além de promover recursos e iniciativas digitais. Uma comunidade de líderes deverá ser estabelecida para fornecer um fórum de troca de conhecimentos.
|-
| align="center" |AED 1.5 - Desenvolver Plano de Comunicação
|Desenvolver e implementar um plano de comunicação/envolvimento das partes interessadas em programas de cultura de dados e digital. A comunicação eficaz é essencial para o lançamento de qualquer esforço organizacional em larga escala. Para organizações que implementam um novo (ou reformulam um antigo) programa de cultura de dados e digital, a comunicação pode desempenhar um papel ainda maior. Quando servidores são informados sobre a importância de uma alfabetização digital e de dados, entenderão e apoiarão melhor uma mudança de cultura.
|-
| rowspan="4" align="center" style="{{#var:corAprendizagem}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Competências digitais  '''</big>
| rowspan="4" align="center" |ACD 1 - Equipar e capacitar servidores da Prefeitura do Recife com habilidades de dados de forma a ampliar e melhorar acesso, usabilidade e análise de dados, melhorando os resultados operacionais até 2022.
| align="center" |ACD 1.1 - Identificar Maturidade em Habilidade em Dados
|Estabelecer um programa contínuo de avaliação em habilidades de dados. A Prefeitura deve realizar de forma regular ações para avaliar as capacidades de seus servidores em habilidades digitais e de dados. O resultado das avaliações servirá para identificar eventuais lacunas e tomar ações para garantir que suas forças de trabalho estejam bem preparadas.
|-
| align="center" |ACD 1.2 - Desenvolver Plano de Capacitação
|Desenvolver plano de capacitação em habilidades de dados entre servidores, definindo treinamentos de curto, médio e longo prazo para as diversas especialidades necessárias para a manutenção eficiente da governança de dados e evolução da maturidade em gestão de dados. Como meio de manter suportar diversas ações internas ao longo do tempo, com sustentabilidade e forte capacidade de atualização, adaptação e autocrítica, é obrigatória a definição de uma estratégia de capacitação.
|-
| align="center" |ACD 1.3 - Criar Suporte Técnico em Gestão e Análise de Dados
|Criar serviço de suporte técnico relacionado a gestão, análise e governança de dados. Este serviço apoiará a entrega de dados e evidências que ajudarão a resolver problemas de negócios prioritários, otimizar decisões, desempenho e resultados. Com um foco diferente do serviço de assistência helpdesk este serviço possui uma temática focada em uso de dados No mais, este serviço poderá dar suporte integrado a secretarias e órgãos com menor orçamento e pessoal, que teriam maior dificuldade em compor uma equipe técnica em gestão e análise de dados.
|-
| align="center" |ACD 1.4 - Fornecer Ferramentas de Dados
|Fornecer ferramentas e recursos para fazer gestão e uso apropriado de dados. A Prefeitura deve fornecer ferramentas e recursos para os departamentos testarem e fazerem uso inovador de informações e dados.
|-
| rowspan="28" align="center" style="{{#var:corGovernanca}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Governança  '''</big>
| rowspan="7" align="center" style="{{#var:corGovernanca}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Transparência  '''</big>
| rowspan="7" align="center" |AED 1 - Realizar a promoção de uma alfabetização digital e de dados para servidores da PCR por meio de iniciativas de educação e conscientização até 2022.
| align="center" |GTR 1.1 - Aprimorar Portal de Dados
|Realizar um programa contínuo de aprimoramento do portal de dados abertos. O atual portal recifense é baseado em CKAN e sofre com problemas de instabilidade, falta de opções para visualização dos dados, dificuldades de manutenção, assim como impossibilita trabalhar com dados em tempo real, tais empecilhos bloqueiam o desenvolvimento da abertura de dados governamentais na cidade. Deve ser criado um programa que trate o portal como um ativo importante de interação com a sociedade civil, incorporando novas funcionalidades e atualizando o conteúdo do mesmo de forma regular. Deve ser explorado uma análise de experiência (UX) para perfis diversos de usuários.
|-
| align="center" |GTR 1.2 - Planejar Publicação de Dados
|Realizar planejamento de publicação de dados. Devido a várias restrições, nem todas as informações potenciais da Prefeitura podem ser disponibilizadas ao mesmo tempo. Portanto, deve ser desenvolvido um plano de publicação de dados abertos que equilibre os requisitos e necessidades de todas as partes interessadas, internas e externas, com os recursos disponíveis, bem como os possíveis benefícios e riscos associados à publicação dos conjuntos de dados identificados. Colaborar com partes interessadas externas ajudará a identificar o possível uso e garantir que conjuntos de dados apropriados sejam disponibilizados como dados abertos.
|-
| align="center" |GTR 1.3 - Promover Publicação de Dados "''By Design''"
|Desenvolver programa de publicação de dados abertos desde a concepção (by design). Para alcançar a visão de um governo mais transparente, responsável e responsivo, os princípios de governo aberto precisam ser cada vez mais aplicado ao design de programas e serviços. O objetivo a longo prazo é transformar os processos de trabalho, bem como, os programas, os serviços e as informações sejam abertos desde sua concepção.
|-
| align="center" |GTR 1.4 - Estabelecer Auditoria de Dados
|Criar programa de auditoria de dados pessoais Buscando a adequação à nova Lei Geral de Proteção de dados (Lei nº 13.709/2018 - LGPD), a Prefeitura deve garantir a proteção de dados pessoais. Para isso é fundamental que a Prefeitura implemente um programa de auditoria considerando os temas como os papeis na proteção à privacidade, gerenciamento de risco à privacidade controles de proteção à privacidade e risco chaves e suas ações, sem prejuízo de todas as demais necessidades.
|-
| align="center" |GTR 1.5 - Garantir Conjunto de Dados em Conformidade
|Garantir que todos os conjuntos de dados estejam em conformidade com boas práticas de publicação de dados na Web. Certificar que todos os conjuntos de dados estejam em conformidade com as recomendações da W3C quanto a licença, formatos, metadados, padrões. Os conjuntos de dados também devem ser publicados com uma classificação mínima de 3 estrelas, como CSV, JSON ou XML Revisar os procedimentos de publicação regularmente para garantir que estejam atualizados conforme quaisquer novos padrões/formatos recomendados por organizações como OKFN e W3C. Deve também ser criado um novo sistema de garantia de qualidade para verificar como os conjuntos de dados publicados estão em conformidade com os padrões atualizados.
|-
| align="center" |GTR 1.6 - Estabelecer Auditoria de Dados
|Aprimorar políticas apropriadas pelas quais os órgãos públicos possam assumir compromissos de compartilhamento de dados abertos. As políticas atuais devem ser revisadas de forma a ampliar a publicação de dados, bem como responsabilização em caso de não serem cumpridos o plano de publicação estabelecido pela Prefeitura.
|-
| align="center" |GTR 1.7 - Desenvolver Métricas de Progresso
|Desenvolver métricas para captura e avaliação do progresso do programa de dados abertos. Introduzir e acompanhar KPIs (Open Data Key Performance Indicators) para mostrar rapidamente a integridade do programa. Os indicadores servirão para avaliar a realização das ações realizadas e se o desempenho reflete os objetivos do plano estratégico.
|-
| rowspan="7" align="center" style="{{#var:corGovernanca}} color:white;text-shadow:gray 0.5px 0.5px; writing-mode: vertical-rl; transform: rotate(180deg);" cellpadding="10px" |<big>'''  Infraestrutura Tecnológica  '''</big>
| rowspan="7" align="center" |GIT 1 - Expandir e aprimorar a infraestrutura de TI a fim de atender a confiabilidade e disponibilidade dos dados para apoiar a tomada de decisões e elaboração de políticas até 2025.
| align="center" |GIT 1.1 - Aprimorar Arquitetura de Dados
|Aprimorar arquitetura de dados para permitir que os departamentos divulguem seus dados e informações atendendo a princípios de integração, consistência e segurança. A arquitetura de dados é um elemento essencial de governança de dados. Ela é usada para fornecer a todos os departamentos uma abordagem estruturada para identificar e descrever as necessidades de negócios e as informações, aplicativos e tecnologia necessários para habilitá-los. O entendimento da arquitetura de dados permite uma tomada de decisão eficaz sobre investimentos, custos e riscos de TI, permitindo que a Prefeitura atue para otimizar o desempenho e cumprir as prioridades do governo.
|-
| align="center" |GIT 1.2 - Implantar Soluções Corporativas
|Implantar soluções corporativas para armazenamento, gerenciamento e compartilhamento de informações. O gerenciamento de dados refere se ao planejamento, entrega, operações e controle de uma organização de seus serviços relacionados a produção, armazenamento, distribuição, acesso e consumo de dados. Os departamentos tradicionalmente implementam ou adquirem suas próprias ferramentas de dados. Tais ferramentas envolvem custos inerentes de implementação e manutenção, e a diversidade de ferramentas afeta a eficiência geral. Além disso, as solicitações de serviço e os registros de problemas não fluem facilmente dentro e entre departamentos e conjuntos de ferramentas. A Prefeitura deve priorizar o fornecimento de ferramentas corporativas que trará consistência à prática da gestão de dados e, mais importante, reduzirá o custo e os atrasos no atendimento de solicitações de serviço.
|-
| align="center" |GIT 1.3 - Criar Plataforma de Interoperabilidade Institucional
|Criar uma plataforma de interoperabilidade institucional. A Prefeitura deve envolver as partes interessadas no desenvolvimento de uma abordagem de serviço unificado e na criação de um conjunto de ferramentas de integração modernas. A ideia é a criação de uma plataforma que atue como um intermediário de informações, permitindo a troca de dados e informações entre sistemas, departamentos e órgãos da Prefeitura, diminuindo a incidência de silos de dados A construção de uma plataforma de interoperabilidade institucional trata se de uma proposta de iniciativa estratégica que demandará pelo menos três anos de desenvolvimento. O correto desenvolvimento demandará fases específica de análises, diagnóstico, planejamento e desenvolvimento. Tal produto não faz parte do escopo do eixo DGF, entretanto, tendo em vista um planejamento estratégico com prazo de 5 anos, umas das ações essenciais para a Prefeitura alcançar um aprimoramento da sua infraestrutura de TI e bem como impulsionar a cultura de análise de dados é justamente avançar a interoperabilidade de dados. Por isso, esta ação foi sugerida com uma iniciativa essencial.
|-
| align="center" |GIT 1.4 - Aprimorar Infraestrutura de TI
|Aprimorar a infraestrutura de servidores e rede. Informação e tecnologia são os principais facilitadores de um ambiente de trabalho moderno que apoia a colaboração, inovação e mobilidade Garantir que a tecnologia inteligente forneça uma experiência consistente e acessível no local de trabalho em todo a Prefeitura melhorará a forma como todos os servidores trabalham juntos e prestará melhores serviços a sociedade. Assim a infraestrutura deve ser aprimorada para permitir maiores garantias de confiabilidade e robustez, assim como a entrega horizontal de serviços digitais, colaboração e compartilhamento de informações dentro da Prefeitura e com cidadãos, empresas externas, partes interessadas e parceiros.
|-
| align="center" |GIT 1.5 - Evoluir Gestão de TI
|Evoluir práticas, processos e ferramentas de gerenciamento de TI. Para adotar totalmente uma abordagem corporativa, os departamentos precisam de orientações claras sobre prioridades acordadas e abordagens aprovadas de gestão de TI. É necessária uma forte supervisão para garantir o progresso sustentado no avanço dos objetivos compartilhados. As funções e responsabilidades devem ser documentadas para a implementação eficaz de uma estrutura de governança de TI.
|-
| align="center" |GIT 1.6 - Consolidar Processos de Gestão de Riscos
|Consolidar processos de gestão de riscos de TI. A consequência natural da transformação digital é que a Prefeitura estará mais exposta a ataques cibernéticos. Com sua responsabilidade de manter grandes quantidades de dados confidenciais, a Prefeitura precisa minimizar os riscos de perda de dados, bem como de acesso/divulgação não autorizada. Deverá ser criado processos formais de gestão e mitigação de riscos.
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| align="center" |GIT 1.7 - Adotar Soluções em Nuvem
|Definir e planejar serviços e soluções que possam ser disponibilizadas em nuvem. A computação em nuvem introduz uma mudança fundamental no fornecimento de serviços de TI. Ele fornece acesso a recursos de TI compartilhados por meio de modelos de "pagamento por uso", semelhantes aos usados em utilitários tradicionais, como água e eletricidade. A adoção da computação em nuvem garantirá que a Prefeitura possa manter a excelência dos serviços de TI durante um período de crescente demanda por serviços online e fornecer acesso oportuno a informações precisas a sociedade.
|-
| rowspan="14" align="center" style="{{#var:corGovernanca}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Processos e Políticas  '''</big>
| rowspan="7" align="center" |GPP 1 - Implantar a estrutura organizacional de governança de dados da Prefeitura do Recife até Dezembro de 2021.
| align="center" |GPP 1.1 - Documentar Papéis e Responsabilidades
|Documentar papéis e responsabilidades de gestão e governança de dados Idealmente, organizações precisam gerenciar a atribuição de responsabilidades aos seus membros em relação às atividades que devem ser realizadas. Isso significa que, para que uma estratégia de governança de dados seja executada, não apenas é necessário associar funções a cada membro da organização, mas também fornecer uma maneira de organizar e exibir essas atribuições de papéis e responsabilidades.
|-
| align="center" |GPP 1.2 - Marcos Regulatórios
|Propor, ajustar e atualizar marcos regulatórios sobre governança de dados e compartilhamento de dados. O estabelecimento da governança de dados na Prefeitura envolve um conjunto de ações institucionais, entre elas a criação de novos cargos e órgãos, bem como mudar atribuições para alguns cargos já existentes. Outros marcos regulatórios também serão necessários para prever a regulamentação do compartilhamento de informações, incluindo dados pessoais, entre órgãos públicos prever a gestão da informação por órgãos públicos.
|-
| align="center" |GPP 1.3 - Definir Protocolos de Autoridade e Mandato
|Definir protocolos de atribuição de autoridade e mandato. O mandato define a autoridade concedida aos papéis de governança de dados dentro da organização e, a partir disso, a responsabilidade. Isso é particularmente crítico para as equipes de gerenciamento de dados. O tipo de mandato tem uma influência significativa no impacto geral do gerenciamento de dados na organização.
|-
| align="center" |GPP 1.4 - Estabelecer Órgãos Estratégicos e Táticos de Governança de Dados
|Estabelecer órgãos estratégicos e táticos de Governança de Dados para supervisionar e monitorar as práticas de gerenciamento de dados. Além dos cargos operacionais, para estabelecer uma estrutura de governança, órgãos estratégicos, táticos e de suporte devem ser formados para desenvolver as metas, missão e visão para a supervisão de dados. O programa será conduzido por um Conselho de Governança de Dados realizando a supervisão e definição do framework de governança Um comitê de dados fornecerá implementação em nível tático da estratégia de Governança de Dados. Um escritório de governança de dados que irá atuar como facilitador das atividades da Governança de Dados em
todos os níveis.
|-
| align="center" |GPP 1.5 - Formar Equipes de Governança de Dados
|Uma vez que os papeis tenham sido documentados e os protocolos de mandatos tenham sido definidos, o próximo passo é nomear/recrutar e operacionalizar papéis e órgãos de Governança de Dados. A governança de dados precisa de especialistas em negócios e de TI. Os especialistas em negócios comunicam aos outros quais são as necessidades dos negócios em relação aos dados. Os membros da equipe de TI precisam ser altamente qualificados em tecnologia. Eles fornecem ferramentas para as pessoas da equipe de negócios trabalharem com os dados.
|-
| align="center" |GPP 1.6 - Estabelecer Comunicação e Promoção da Governança de Dados
|Estabelecer programa contínuo de comunicação e promoção de governança de dados. A Governança de Dados depende de uma comunicação consistente e confiável para ser eficaz. A Prefeitura deve realizar um planejamento da comunicação de forma a garantir que os participantes estejam cientes do status do programa, das iniciativas planejadas e de suas responsabilidades específicas, incluindo os principais itens de ação, decisões ou atividades atribuídas a eles. Também se espera do plano de comunicação educar cada servidor sobre seu papel e responsabilidades na governança de dados.
|-
| align="center" |GPP 1.7 - Monitorar Governança de Dados
|Desenvolver mecanismos para monitoramento da governança de dados. Deve ser criado um conjunto de mecanismos que serão usados para monitoramento do progresso do programa de governança de dados. Os principais indicadores de desempenho devem ser definidos e revisados conforme necessário.
|-
| rowspan="7" align="center" |GPP 2 - Implantar um arcabouço de processos e políticas para Governança de Dados na Prefeitura do Recife até Dezembro de 2021.
| align="center" |GPP 2.1 - Desenvolver Políticas e Processos de Governança de Dados
|Desenvolver e aprimorar arcabouço de políticas e processos de governança de dados. As políticas são declarações formais, breves e de alto nível sobre como os colaboradores devem executar a aquisição, avaliação da qualidade, preservação, segurança e uso de dados. As políticas se concentram nos resultados desejados, não nos meios de implementação e, como consequência, conduzem padrões, procedimentos e controles técnicos. Os processos podem ser vistos como os meios para atingir objetivos e são os mecanismos para aplicar a política. Definir processos ajuda as organizações a padronizar o fluxo de trabalho, serviços e procedimentos, assim como identificar oportunidades de melhoria.
|-
| align="center" |GPP 2.2 - Desenvolver Catálogo de Políticas e Processos
|Desenvolver estrutura de catálogo de gestão em políticas e processos. Este catálogo pode ser visto como um local onde todos as políticas e os processos, bem como seus documentos associados são mantidos para que possam ser facilmente organizados, pesquisados, acessados e atualizados. Este catálogo será um componente essencial para manutenção e implantação da processos de gestão de processos relacionados a governança de dados.
|-
| align="center" |GPP 2.3 - Priorizar Conjuntos de Dados
|Desenvolver uma metodologia para priorização de conjuntos de dados. Em virtude da complexidade organizacional e do grande volume de conjuntos de dados existentes, a implantação do programa de governança necessitará focar suas primeiras ações em conjuntos de dados prioritários. Para isso, será necessário definir diretrizes de priorização de conjuntos de dados, bem como estabelecer um planejamento de ações com base nas diretrizes criadas.
|-
| align="center" |GPP 2.4 - Evoluir Maturidade de Gestão de Dados
|Elaborar plano de evolução da maturidade de gestão de dados (DMM). Um dos objetivos inerentes a um programa de governança de dados é a evolução da maturidade da gestão de dados. Assim, devem ser traçadas ações específicas para definição, evolução e gerenciamento de processos de gestão de dados.
|-
| align="center" |GPP 2.5 - Catalogar Ativos de Dados
|Realizar um programa contínuo de catalogação de ativos de dados. Uma atividade essencial da Governança de Dados é criar um catálogo abrangente dos dados de uma organização. Os catálogos de dados se tornaram rapidamente um componente central do gerenciamento de dados moderno. Ele fornecerá um meio essencial para permitir que analistas de dados, administradores e consumidores de dados encontrem e compreendam um conjunto de dados relevante.
|-
| align="center" |GPP 2.6 - Estabelecer Programa de Conformidade de Dados
|Desenvolver e estabelecer programa de conformidade e gerenciamento de problemas. Toda organização é impactada por regulamentos governamentais e da indústria Muitos desses regulamentos determinam como os dados e informações devem ser gerenciados. Parte da função de governança de dados é monitorar e garantir a conformidade regulatória. Assim, devem ser implementados controles adequados para garantir, documentar e monitorar a conformidade com os regulamentos relacionados a dados.
|-
| align="center" |GPP 2.7 - Avaliar Ativos de Dados
|Desenvolver estrutura de avaliação de ativos de dados. Um conjunto de dados somente será considerado um ativo de dados quando o mesmo estiver adequado para uso. Isso envolve atender a um conjunto de requisitos de qualidade, tais como integridade, consistência, completude. Devem ser implementados controles para garantir, monitorar a qualidade. Ainda, para benefício dos usuários e das partes interessadas, deve ser desenvolvido uma estrutura para definir e medir o valor dos conjuntos de dados existentes para que o mesmo seja gerenciado como qualquer outro ativo corporativo.
|-
| rowspan="5" align="center" style="{{#var:corFinanceira}} {{#var:verticalTxt}}" cellpadding="10px" |<big>'''  Financeira  '''</big>
| rowspan="5" align="center" style="{{#var:corFinanceira}} {{#var:verticalTxt}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;" cellpadding="10px" |<big>'''  Sustentabilidade Financeira  '''</big>
| align="center" |FSF 1 - Assegurar que as ações de Governança de Dados tenham suporte financeiro por meio de orçamento disponibilizado para o programa, garantindo sua continuidade até 2025.
| align="center" |FSF 1.1 - Atribuir Financiamento para Governança de Dados
|Atribuir financiamento apropriado para alcançar os objetivos do programa de governança de dados. Garantir que os investimentos em governança de dados sejam sustentáveis e que atendam às necessidades permitirá que os departamentos ofereçam melhores serviços aos cidadãos Um modelo de financiamento sustentável deve levar em consideração o ciclo regular de renovação dos ativos de infraestrutura de TI e o nível apropriado de investimento.
|-
| rowspan="4" align="center" |FSF 2 - Viabilizar soluções e habilitadores para criação de um mercado de dados da Cidade do Recife por meio da proposição de modelos economicamente viáveis para parceiros, para que o valor dos dados da cidade possa ser explorado até 2025.
| align="center" |FSF 2.1 - Publicar Conjuntos de Dados de Alto Valor
|Identificar possíveis conjuntos de dados de alto valor para publicação. Construir uma economia orientada a valor em torno de dados abertos, tornando conjuntos de dados de alto valor acessíveis ao público e reutilizáveis livremente, garantindo, sempre que possível, um retorno do investimento para a Prefeitura. O valor dos dados da cidade deve ser considerado nos domínios social, ambiental, econômico e financeiro. Demonstre o impacto do uso de dados abertos por meio de estudos de caso, comunicações e narração de histórias (story telling).
|-
| align="center" |FSF 2.2 - Estimar Custo da Governança de Dados
|Definir como os custos relacionados a gestão e governança de dados serão estimados, orçados, gerenciados, monitorados e controlados. Deve também ser desenvolvido uma aproximação dos recursos monetários necessários para realizar as ações do programa de governança de dados.
|-
| align="center" |FSF 2.3 - Desenvolver Estratégias de Negócios
|Desenvolver estratégias de negócios para explorar o potencial de dados (abertos ou fechados) e desenvolver produtos e serviços para melhorar a qualidade de vida e criar empregos Devem ser criados modelos viáveis (comerciais) com parceiros. Isso permitirá o desenvolvimento de uma infraestrutura de provimento de dados, bem como o consumo de dados da cidade. Devem ser envolvidos parceiros para disponibilizar um conjunto de ferramentas (por exemplo, interfaces de publicação de dados, extração de metadados descritivos e técnicos, mecanismos de verificação da qualidade dos dados) para facilitar e automatizar a publicação e o gerenciamento de dados e metadados no armazenamento de dados para garantir padrões e as licenças são respeitadas.
|-
| align="center" |FSF 2.4 - Suporte a PME/Startups
|Desenvolver meios de oferecer suporte às PME/startups que baseiam seus negócios em dados abertos. A comunidade de startups de Recife já está desenvolvendo uma grande reputação, com pontos fortes em tecnologia móveis e consumo de dados Startups e PMEs baseadas em dados abertos contribuem para a sustentabilidade de um ecossistema de dados, usando dados para criar negócios que geram impacto econômico, social e ambiental. Devem ser criados programas para apoiar a próxima geração de negócios digitais e apoiá-los para acelerar o desenvolvimento de seus produtos.
|}

==Indicadores de Desempenho==

Os indicadores de desempenho, utilizados para monitorar o alcance dos objetivos do programa, conforme detalhado na seção 2 1 Conceito serão segmentados em duas categorias Itens de Controle e KPIs Os Itens de Controle referem se aos indicadores voltados à mensuração do desempenho da frente de trabalho (DEA e DGF) como um todo, podendo ser aplicado a todos os objetivos Os KPIs, indicadores chave de performance, destinam se ao monitoramento do alcance de cada objetivo estratégico previamente definido. Ttodos os indicadores aqui sugeridos serão de responsabilidade da PCR, que deverá definir o adequado plano de monitoramento. Vale ressaltar que a construção dos indicadores do DGF tiveram como base o Logframe.

Posto isso, serão apresentados a seguir os indicadores de desempenho do DGF, suas respectivas fórmulas de cálculo, orientação, fontes de coleta e unidades de medida. A tabela a seguir apresenta, de maneira sucinta, a definição dos aspectos relacionados aos indicadores estratégicos abordados neste capítulo.

*'''Orientação''': Indica a direção preferível do resultado do indicador. Indicadores com orientação positiva sinalizados com o símbolo ↑ indicam que quanto maior o número obtido a partir da mensuração do indicador, melhor o resultado Já os indicadores com orientação negativa representados pelo símbolo ↓ indicam que quanto menor o número obtido a partir do cálculo do indicador, melhor o resultado.
*'''Fontes de coleta''': Refere-se às potenciais instituições provedoras das informações necessárias para a mensuração do indicador.

{| class="wikitable" width="100%"
! colspan="6" style="{{#var:corSociedade}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;"|<big>SOCIEDADE</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corSociedade}}"|Transformação Digital
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|STD 1 - Expandir e aprimorar serviços tecnológicos e canais digitais realizando uma aproximação entre sociedade e Prefeitura do Recife por meio da qualidade dos serviços prestados até 2025.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Índice de automação de relatórios divulgados para população
|(Número de relatórios gerados automaticamente / número de relatórios elaborados manualmente) x 100
|align="center"|↑
|Equipe DGF / Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Índice de satisfação em relação as soluções
|Soma das notas de satisfação das soluções de TI / total de avaliações
|align="center"|↑
|Equipe DGF/ Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de dados georreferenciados
|Número de conjuntos de dados georreferenciados
|align="center"|↑
|Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Lista priorizada de serviços essenciais a serem digitalizados
|Elaboração da lista
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de digitalização de serviços
|(Número de processos administrativos suportados por digitais / Número de total de processos administrativos) x 100
|align="center"|↑
|Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|6
|Índice de atendimento digital
|(Número de atendimentos de forma digital / Número total de atendimentos ) x 100
|align="center"|↑
|Emprel / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|7
|Índice de integração de sistemas
|(Número de sistemas consumindo funcionalidades (via API) de outros sistemas / número total de sistemas) x 100
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|%
|-
|8
|Índice de integração de dados
|(Número de Bases de Dados Integradas / Número Total de Bases de Dados ) x 100
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|%
|}

{| class="wikitable" width="100%"
|+
! colspan="6" style="{{#var:corAprendizagem}} text-shadow:gray 0.5px 0.5px;|<big>APRENDIZAGEM E CONHECIMENTO</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corAprendizagem}}"|Educação Digital
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|AED 1 - Realizar a promoção de uma alfabetização digital para servidores da PCR por meio de iniciativas de educação e conscientização até 2022.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Ações realizadas de alfabetização digital
|(Ações realizadas de alfabetização digital / Total de ações planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Índice de comparecimento de Servidores nas ações realizadas de alfabetização e treinamento em habilidades digitais
|Número de servidores que realizaram treinamentos em competências digitais
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de servidores com competências digitais básicas
|(Número de servidores avaliados com capacidades básicas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|4
|Índice de servidores com competências digitais intermediárias
|(Número de servidores avaliados com capacidades intermediárias / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|5
|Índice de servidores com competências digitais avançadas
|(Número de servidores avaliados com capacidades avançadas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|6
|Média de satisfação dos servidores em relação às ações de alfabetização digital
|Soma das notas de satisfação das ações / total de avaliações
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|7
|Disseminadores de Cultura Digital
|Número de servidores certificados como disseminadores de cultura digital
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|8
|Percentual de departamentos ou agências que enviam servidores para ações de alfabetização digital
|(Número de departamentos representados nas ações / número total de departamentos) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%

|-
! colspan="6" style="{{#var:corAprendizagem}} color:white;"|Competências Digitais
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|ACD 1 - Equipar e capacitar servidores da Prefeitura do Recife com habilidades de dados de forma a ampliar e melhorar acesso, usabilidade e análise de dados, melhorando os resultados operacionais até 2022.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Ações realizadas de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|(Ações realizadas de alfabetização e treinamento em dados / Total de ações planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Índice de comparecimento de Servidores nas ações realizadas de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|Número de servidores que realizaram treinamentos em competências de dados
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de servidores com competências em dados básicas
|(Número de servidores avaliados com capacidades básicas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|4
|Índice de servidores com competências em dados intermediárias
|(Número de servidores avaliados com capacidades intermediárias / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|5
|Índice de servidores com competências em dados avançadas
|(Número de servidores avaliados com capacidades avançadas / número total de servidores) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|6
|Média de satisfação dos servidores em relação às ações de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|Soma das notas de satisfação das ações / total de avaliações
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|7
|Disseminadores de Cultura de Dados
|Número de servidores certificados como disseminadores de cultura de dados
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|8
|Percentual de departamentos ou agências que enviam servidores para ações de alfabetização e treinamento em habilidades de dados
|(Número de departamentos representados nos treinamentos / número total de departamentos) x 100
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|9
|Iniciativas de análise e processamento de dados
|Número de iniciativas de análise de dados
|align="center"|↑
|Escritório de Governança de Dados / Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|}

{| class="wikitable" width="100%" style="border: 1px solid Black"
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white;text-shadow:gray 0.5px 0.5px; border: 1px solid Black"|<big>GOVERNANÇA</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white; border: 1px solid Black"|Transparência
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GTR 1 - Expandir o programa de dados abertos na PCR por meio ampliação do escopo e melhoria da qualidade, quantidade e variedade de dados abertos, envolvendo entidades públicas e privadas até 2023.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Ações em mídias sociais
|(Número de ações em mídias sociais / número de ações planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|2
|Engajamento nas redes sociais
|Número de postagens nas redes sociais
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Ações presenciais de conscientização em dados abertos
|(Número de ações presenciais para conscientização das partes interessadas em dados abertos / Número de ações presenciais planejadas) x 100
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|%
|-
|4
|Índice de comparecimento nas ações por grupo de representantes (ex: ONGs, jornalistas, lideres comunitários, mulheres)
|Número de participantes por ação e por grupo de representantes
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de conformidade com Boas Práticas de Publicação de Dados na Web
|(Número de conjuntos de dados abertos em conformidade com as Boas Práticas do W3C / Número total de conjuntos de dados abertos) x 100
|align="center"|↑
|EGD / Emprel
|align="center"|%
|-
|6
|Velocidade de atendimento a solicitações de acesso à informação
|Tempo médio de atendimento a uma solicitação de acesso à informação
|align="center"|↑
|CGM / Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|7
|Disponibilidade de conjunto de dados publicados
|(Número de conjuntos de dados abertos publicados / Número de conjuntos de dados previstos no plano de publicação) x 100
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|%
|-
|8
|Evolução da Programa de Dados Abertos
|Número de novos conjuntos de dados publicados por mês
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|9
|Índice de transparência ativa
|(Número de conjuntos de dados com publicação automatizada / número total de conjuntos de dados publicados) x 100
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|%
|-
|10
|Índice de atualização de conjuntos de dados
|(Número de conjuntos de dados atualizados / número total de conjuntos de dados publicados)
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|11
|Índice de satisfação de conjuntos de dados
|Soma das notas de avaliação dos conjuntos de dados / total de avaliações
|align="center"|↑
|CGM / Emprel / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|12
|Plano de publicação de dados
|Plano de publicação de dados elaborado
|align="center"| -
|EGD
|align="center"| -

|-
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white; border: 1px solid Black"|Processos e Políticas
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GPP 1 - Implantar a estrutura organizacional de governança de dados da Prefeitura do Recife até Dezembro de 2021.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Nomeação de Chefe Executivo de Dados
|Publicação da portaria de nomeação do Chefe Executivo de Dados
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|2
|Estabelecimento de Conselho de Governança de Dados
|Publicação da portaria de nomeação dos membros do Conselho
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|3
|Estabelecimento de Comitês e subcomitês táticos
|Publicação da portaria de nomeação dos membros do Comitê
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|4
|Estabelecimento de Escritório de Governança de Dados
|Publicação da portaria de nomeação dos membros do Escritório de Governança de Dados (EGD)
|align="center"| -
|SEPLAG
|align="center"| -
|-
|5
|Número de reuniões realizadas
|Número de reuniões realizadas
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|6
|Número de decisões realizadas
|Número de reuniões realizadas
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GPP 2 - Implantar um arcabouço de processos e políticas para Governança de Dados na Prefeitura do Recife até Dezembro de 2021.
|-
|1
|Catálogo de Ativos de Dados
|Catálogo de Ativos Dados elaborado
|align="center"| -
|EGD
|align="center"| -
|-
|2
|Princípios de Governança de Dados
|Princípios de Governança de Dados são definidos
|align="center"| -
|Equipe DGF
|align="center"| -
|-
|3
|Arcabouço de políticas
|Número de políticas de governança de dados elaboradas
|align="center"|↑
|Equipe DGF / EGD
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Arcabouço de processos
|Número de processos de governança de dados elaborados
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de Revisão de Políticas
|(Número de políticas revisadas / Número total de políticas) x 100
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|6
|Índice de Revisão de Processos
|(Número de processos revisados / Número total de processos) x 100
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|7
|Índice de aprimoramento de processos
|Média aritmética das notas atribuídas aos processos
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|8
|Maturidade de gestão de dados (igual ou superior a 3)
|Avaliação do DMM
|align="center"|↑
|Equipe DGF / EGD
|align="center"|Unidade

|-
! colspan="6" style="{{#var:corGovernanca}} color:white; border: 1px solid Black"|Infraestrutura Tecnológica
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|GIT 1 - Expandir e aprimorar a infraestrutura de TI a fim de atender a confiabilidade e disponibilidade dos dados para apoiar a tomada de decisões e elaboração de políticas até 2025.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Arquitetura de Dados
|Arquitetura de Dados definida
|align="center"| -
|EGD / Emprel
|align="center"| -
|-
|2
|Incidentes relacionados ao serviço de TI (confiabilidade)
|Número de incidentes de TI
|align="center"|↓
|Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Índice de satisfação com qualidade da entrega de serviços de TI
|Soma das notas de avaliação dos serviços de TI / total de avaliações
|align="center"|↑
|Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Incidentes relacionados à perda de dados
|Número de incidentes de perda de dados
|align="center"|↓
|EGD / Emprel
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de serviços de TI em computação em nuvem
|(Número de serviços de TI em nuvem / número total de serviços de TI) x 100
|align="center"|↑
|EGD / Emprel
|align="center"|%
|-
|6
|Orçamento atribuído ao desenvolvimento e manutenção de TI
|Percentual do orçamento atribuído ao desenvolvimento e manutenção de TI
|align="center"|↑
|EGD / Emprel
|align="center"|%
|}

{| class="wikitable" width="100%" style="border: 1px solid Black"
! colspan="6" style="{{#var:corFinanceira}} color:white;text-shadow:gray 0.5px 0.5px; border: 1px solid Black"|<big>FINANCEIRA</big>
|-
! colspan="6" style="{{#var:corFinanceira}} color:white; border: 1px solid Black"|Sustentabilidade Financeira
|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|FSF 1 - Assegurar que as ações de Governança de Dados tenham suporte financeiro por meio de orçamento disponibilizado para o pro grama, garantindo sua continuidade até 2025.
|-
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|#
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|KPI
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fórmula de cálculo
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Orientação
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Fonte de coleta
!style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|Unidade
|-
|1
|Orçamento do Programa de Governança de Dados
|Percentual do orçamento atribuído ao desenvolvimento e manutenção de TI
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%
|-
|2
|Custo do Programa de Governança de Dados
|Custo total estimado para governança de dados
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Orçamento versus Custo do Programa de Governança de Dados
|(valor total do orçamento de governança de dados / custo total estimado ) x 100
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|%

|-
! colspan="6" style="background-color:#999999; color:white; border: 1px solid Black"|FSF 2 - Viabilizar soluções e habilitadores para criação de um mercado de dados da Cidade do Recife por meio da proposição de modelos economicamente viáveis para parceiros, para que o valor dos dados da cidade possa ser explorado até 2025.
|-
|1
|Avaliação do valor dos dados
|Avaliação do valor dos dados realizada
|align="center"| -
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|2
|Índice de conjuntos de dados de alto valor
|Número de conjuntos de dados de alto valor publicados
|align="center"|↑
|EGD
|align="center"|Unidade
|-
|3
|Criação de fundo de investimento para coleta e processamento de dados urbanos
|Fundo de investimento criado
|align="center"| -
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|4
|Índice criação de startups com base em dados urbanos
|Número de startups criadas com base em dados urbanos
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|-
|5
|Índice de editais de inovação com base em dados urbanos
|Número de editais de inovação com base em dados urbanos
|align="center"|↑
|Comitê multisetorial
|align="center"|Unidade
|}

Requisitos legais e regulamentares da Governança de Dados

2021-08-09T13:43:03Z

192.168.0.41:

Leis e regulamentações estão cada vez mais frequentes e abrangentes em torno dos dados tornando mais crítica a necessidade da governança de dados em organizações. Motivados pela criação de garantias ao acesso à informação, promoção da transparência, ou mesmo pela necessidade de proteger as informações pessoais dos cidadãos contra abusos ou ameaças a privacidade, órgãos legislativos e instituições governamentais passaram a editar leis e decretos que regulamentam diversos aspectos relacionados ao processamento, à proteção e à transferência de dados.

Estas normas legais e regulamentares buscam promover e exigir a adoção de padrões essenciais de segurança e privacidade, disseminando a conscientização e o uso das melhores práticas. É preciso ressaltar que a necessidade de cumprir as obrigações de conformidade regulatória não é exclusiva da área de gestão de dados. Áreas como gerenciamento de risco corporativo, finanças, gerenciamento de risco operacional e TI em geral também estão sujeitas a diversas normas legais.

A governança de dados deve ter uma ideia clara sobre as regulamentações existentes e traduzi-las em práticas operacionalizadas que garantam que a organização esteja realmente em conformidade com a Lei. Assim, a governança de dados deve ter uma compreensão da situação nos ambientes que gerenciam os dados e ajudar a identificar possíveis lacunas em relação às leis e regulamentos.

Em particular, a governança de dados em administrações públicas brasileiras precisa ser compreendida à luz das restrições e requisitos legais dispostos em leis, decretos e normas municipais, estaduais e federais. A adequação dos órgãos e entidades públicas em relação aos dispositivos legais sobre dados envolve uma transformação cultural que deve alcançar os níveis estratégico, tático e operacional da instituição. Essa transformação envolve considerar a governança dos dados desde a fase de concepção do serviço ou produto até sua execução e promover ações de conscientização de todo corpo funcional no sentido de incorporar as políticas e princípios de governança de dados.

Nesse contexto, o presente capítulo tem como objetivo fornecer uma análise das legislações vigentes sobre o tema e apresentar boas práticas nas operações de tratamento de dados pessoais por órgãos públicos. A adequação destes órgãos a estas legislações envolve uma transformação cultural que deve alcançar todos os níveis nas instituições, promovendo ações de conscientização em todo corpo funcional.

Cumpre destacar que o princípio da finalidade do tratamento de dados em instituições públicas relaciona se com a execução de políticas públicas devidamente estabelecidas em lei e com o cumprimento de obrigação legal ou regulatória.

As orientações relativas ao tratamento dos dados pessoais pela Administração Pública foram estruturadas em dois tópicos:
# Direitos fundamentais do titular de dados contempla a base legal de tratamento, exercícios do direito do titular de dados e base legal de tratamento.
# Tratamento de dados indica como realizar corretamente o tratamento de dados pessoais.

== Catalogação de legislações ==
Foi realizada atividade de levantamento de leis e demais instrumentos normativos que fazem correlação com a temática de estrutura e governança de dados. Este levantamento foi realizado por meio de pesquisas ao Sistema de Processo Legislativo da Câmara Municipal do Recife, ao Portal da Legislação Estadual de Pernambuco e ao Portal da Legislação do Governo Federal e da análise de alguns instrumentos normativos citados no ToR (Term of Reference). É preciso destacar que não se trata de um levantamento exaustivo. Desta forma, outras normas podem ser incorporadas a este arcabouço no futuro.

A atividade de análise de leis propõe se ao estudo dos principais aspectos reguladores que regem a prática de gestão e governança de dados. Busca-se, portanto, melhor entender o ambiente, as determinações e requerimentos jurídicos visando auxiliar no direcionamento da identificação de eventuais fragilidades de inconformidades regulatórias.

Nas tabelas a seguir, é possível verificar o conjunto de regulamentações locais e nacionais identificadas como relevantes para a implantação de um programa de governança de dados:
=== Leis Municipais ===
{| class="wikitable"
|-
! Instrumento
!Nome!! Temática !! Finalidade
|-
| style="text-align:center" | [https://sapl.recife.pe.leg.br/sapl_documentos/norma_juridica/26_texto_integral LEI Nº 17.866/2013]
|style="text-align:center" | LAI do Município|| style="text-align:center" | Acesso a dados e informações públicas || Disciplina o acesso às informações públicas e regulamenta as restrições às informações sigilosas no âmbito do poder executivo municipal.
|-
| style="text-align:center" | DECRETO Nº 28.527 DE 16 DE JANEIRO DE 2015
| || style="text-align:center" | Acesso a dados e informações públicas || Regulamenta a lei municipal nº 17.866/2013, que trata do acesso, no município, a informações públicas.
|-
| style="text-align:center" | DECRETO Nº 30.975 DE 27 DE NOVEMBRO DE 2017
| || style="text-align:center" | Meio Eletrônico - Processos Urbanísticos Digitais || Dispõe sobre o Portal de Licenciamento Urbanístico da Prefeitura do Recife e estabelece os procedimentos para o requerimento, a tramitação e a conclusão, por meio eletrônico, dos processos urbanísticos digitais, no âmbito da Secretaria de Mobilidade e Controle Urbano e, revoga o decreto nº 30.512/2017.
|-
| style="text-align:center" | LEI Nº 16.720/2001
| || style="text-align:center" | Disponibilização e Confidencialidade de Dados || Cria procedimento de notificação compulsória da violência contra a mulher atendida em serviços de urgência e emergência públicos e privados no município do Recife e autoriza a criação da comissão de monitoramento da violência contra a mulher em recife. Art. 6º A disponibilização de dados do Arquivo Especial da Violência Contra a Mulher, de cada serviço de saúde e o da Epidemiologia da Secretaria Municipal de Saúde, deverão obedecer rigorosamente à confidencialidade dos dados, visando garantir a privacidade das mulheres.
|}

=== Leis Federais ===
{| class="wikitable"
|-
! Instrumento !! Temática !! Finalidade
|-
| style="text-align:center" | LEI Nº 12.527, DE 18 DE NOVEMBRO DE 2011 || style="text-align:center" | Acesso às informações || Regula o acesso às informações previsto no inciso XXXIII do art. 5º , no inciso II do §3º do art. 37 e no §2º do art. 216 da Constituição Federal; altera a Lei nº 8.112, de 11 de dezembro de 1990; revoga a Lei nº 11.111, de 5 de maio de 2005, e dispositivos da Lei nº 8.159, de 8 de janeiro de 1991; e dá outras providências.
|-
| style="text-align:center" | LEI Nº 13.709, DE 14 DE AGOSTO DE 2018 || style="text-align:center" | Proteção de dados pessoais || Dispõe sobre a proteção de dados pessoais e altera a Lei nº 12.965, de 23 de abril de 2014 (Marco Civil da Internet).
|}
O catálogo das legislações apresentado possui uma conexão importante com a fase de elaboração das Políticas de Governança de Dados para a Prefeitura do Recife. Como já mencionado, a estrutura de políticas de governança de dados deve estar alinhadas às leis e normas existentes. Desta maneira, a estrutura de políticas será estabelecida a partir de princípios de dados e em conformidade com a legislação vigente, definindo a partir disto processos internos e melhores práticas de gerenciamento de dados

Requisitos legais e regulamentares da Governança de Dados

2021-08-09T13:40:27Z

192.168.0.41:

Leis e regulamentações estão cada vez mais frequentes e abrangentes em torno dos dados tornando mais crítica a necessidade da governança de dados em organizações. Motivados pela criação de garantias ao acesso à informação, promoção da transparência, ou mesmo pela necessidade de proteger as informações pessoais dos cidadãos contra abusos ou ameaças a privacidade, órgãos legislativos e instituições governamentais passaram a editar leis e decretos que regulamentam diversos aspectos relacionados ao processamento, à proteção e à transferência de dados.

Estas normas legais e regulamentares buscam promover e exigir a adoção de padrões essenciais de segurança e privacidade, disseminando a conscientização e o uso das melhores práticas. É preciso ressaltar que a necessidade de cumprir as obrigações de conformidade regulatória não é exclusiva da área de gestão de dados. Áreas como gerenciamento de risco corporativo, finanças, gerenciamento de risco operacional e TI em geral também estão sujeitas a diversas normas legais.

A governança de dados deve ter uma ideia clara sobre as regulamentações existentes e traduzi-las em práticas operacionalizadas que garantam que a organização esteja realmente em conformidade com a Lei. Assim, a governança de dados deve ter uma compreensão da situação nos ambientes que gerenciam os dados e ajudar a identificar possíveis lacunas em relação às leis e regulamentos.

Em particular, a governança de dados em administrações públicas brasileiras precisa ser compreendida à luz das restrições e requisitos legais dispostos em leis, decretos e normas municipais, estaduais e federais. A adequação dos órgãos e entidades públicas em relação aos dispositivos legais sobre dados envolve uma transformação cultural que deve alcançar os níveis estratégico, tático e operacional da instituição. Essa transformação envolve considerar a governança dos dados desde a fase de concepção do serviço ou produto até sua execução e promover ações de conscientização de todo corpo funcional no sentido de incorporar as políticas e princípios de governança de dados.

Nesse contexto, o presente capítulo tem como objetivo fornecer uma análise das legislações vigentes sobre o tema e apresentar boas práticas nas operações de tratamento de dados pessoais por órgãos públicos. A adequação destes órgãos a estas legislações envolve uma transformação cultural que deve alcançar todos os níveis nas instituições, promovendo ações de conscientização em todo corpo funcional.

Cumpre destacar que o princípio da finalidade do tratamento de dados em instituições públicas relaciona se com a execução de políticas públicas devidamente estabelecidas em lei e com o cumprimento de obrigação legal ou regulatória.

As orientações relativas ao tratamento dos dados pessoais pela Administração Pública foram estruturadas em dois tópicos:
# Direitos fundamentais do titular de dados contempla a base legal de tratamento, exercícios do direito do titular de dados e base legal de tratamento.
# Tratamento de dados indica como realizar corretamente o tratamento de dados pessoais.

== Catalogação de legislações ==
Foi realizada atividade de levantamento de leis e demais instrumentos normativos que fazem correlação com a temática de estrutura e governança de dados. Este levantamento foi realizado por meio de pesquisas ao Sistema de Processo Legislativo da Câmara Municipal do Recife, ao Portal da Legislação Estadual de Pernambuco e ao Portal da Legislação do Governo Federal e da análise de alguns instrumentos normativos citados no ToR (Term of Reference). É preciso destacar que não se trata de um levantamento exaustivo. Desta forma, outras normas podem ser incorporadas a este arcabouço no futuro.

A atividade de análise de leis propõe se ao estudo dos principais aspectos reguladores que regem a prática de gestão e governança de dados. Busca-se, portanto, melhor entender o ambiente, as determinações e requerimentos jurídicos visando auxiliar no direcionamento da identificação de eventuais fragilidades de inconformidades regulatórias.

Nas tabelas a seguir, é possível verificar o conjunto de regulamentações locais e nacionais identificadas como relevantes para a implantação de um programa de governança de dados:
=== Leis Municipais ===
{| class="wikitable"
|-
! Instrumento
!Nome!! Temática !! Finalidade
|-
| style="text-align:center" | [https://sapl.recife.pe.leg.br/sapl_documentos/norma_juridica/26_texto_integral LEI Nº 17.866/2013]
|LAI do Município|| style="text-align:center" | Acesso a dados e informações públicas || Disciplina o acesso às informações públicas e regulamenta as restrições às informações sigilosas no âmbito do poder executivo municipal.
|-
| style="text-align:center" | DECRETO Nº 28.527 DE 16 DE JANEIRO DE 2015
| || style="text-align:center" | Acesso a dados e informações públicas || Regulamenta a lei municipal nº 17.866/2013, que trata do acesso, no município, a informações públicas.
|-
| style="text-align:center" | DECRETO Nº 30.975 DE 27 DE NOVEMBRO DE 2017
| || style="text-align:center" | Meio Eletrônico - Processos Urbanísticos Digitais || Dispõe sobre o Portal de Licenciamento Urbanístico da Prefeitura do Recife e estabelece os procedimentos para o requerimento, a tramitação e a conclusão, por meio eletrônico, dos processos urbanísticos digitais, no âmbito da Secretaria de Mobilidade e Controle Urbano e, revoga o decreto nº 30.512/2017.
|-
| style="text-align:center" | LEI Nº 16.720/2001
| || style="text-align:center" | Disponibilização e Confidencialidade de Dados || Cria procedimento de notificação compulsória da violência contra a mulher atendida em serviços de urgência e emergência públicos e privados no município do Recife e autoriza a criação da comissão de monitoramento da violência contra a mulher em recife. Art. 6º A disponibilização de dados do Arquivo Especial da Violência Contra a Mulher, de cada serviço de saúde e o da Epidemiologia da Secretaria Municipal de Saúde, deverão obedecer rigorosamente à confidencialidade dos dados, visando garantir a privacidade das mulheres.
|}

=== Leis Federais ===
{| class="wikitable"
|-
! Instrumento !! Temática !! Finalidade
|-
| style="text-align:center" | LEI Nº 12.527, DE 18 DE NOVEMBRO DE 2011 || style="text-align:center" | Acesso às informações || Regula o acesso às informações previsto no inciso XXXIII do art. 5º , no inciso II do §3º do art. 37 e no §2º do art. 216 da Constituição Federal; altera a Lei nº 8.112, de 11 de dezembro de 1990; revoga a Lei nº 11.111, de 5 de maio de 2005, e dispositivos da Lei nº 8.159, de 8 de janeiro de 1991; e dá outras providências.
|-
| style="text-align:center" | LEI Nº 13.709, DE 14 DE AGOSTO DE 2018 || style="text-align:center" | Proteção de dados pessoais || Dispõe sobre a proteção de dados pessoais e altera a Lei nº 12.965, de 23 de abril de 2014 (Marco Civil da Internet).
|}
O catálogo das legislações apresentado possui uma conexão importante com a fase de elaboração das Políticas de Governança de Dados para a Prefeitura do Recife. Como já mencionado, a estrutura de políticas de governança de dados deve estar alinhadas às leis e normas existentes. Desta maneira, a estrutura de políticas será estabelecida a partir de princípios de dados e em conformidade com a legislação vigente, definindo a partir disto processos internos e melhores práticas de gerenciamento de dados

Princípios do Programa de Governança de Dados

2021-08-09T12:23:24Z

192.168.0.41:

Um programa de governança de dados exige um conjunto claro de valores e princípios para que todas as partes interessadas possam saber como as decisões de gerenciamento de dados estão sendo tomadas Em suma, princípios e valores fornecem uma direção clara.

Os valores constituem um sistema de referência com o qual as partes interessadas podem se identificar, se comprometer e se sentir responsáveis Além disso, os valores são um farol para a definição de comportamentos e atitudes defendidos e utilizados por uma organização Assim, ao ter que tomar certas decisões, tanto os líderes como os demais funcionários podem se basear nos valores.

Por sua vez, princípios traduzem os valores em uma série de compromissos Eles definem o que a boa governança implica na prática, descrevendo os principais requisitos e regras a serem seguidos em um programa de governança de dados Os princípios também servem como uma estrutura de monitoramento que permite a análise regular dos progressos e na definição dos parâmetros de referência para todos os envolvidos na governança.

A definição dos princípios de governança de dados garante que exista um conjunto comum de diretrizes para gestão de dados em toda a Prefeitura Isso estabelece as bases para dados cada vez mais valiosos para a Prefeitura, cidadãos, empresas, pesquisadores e outros organismos do setor público Os princípios devem apoiar a missão definida para este Projeto de coordenar esforços para promover a excelência e transparência na gestão da cidade, centrados na criação de um ecossistema de dados, por meio de técnicas e soluções de governança, de modo a proteger a privacidade dos dados pessoais de cidadãos.

Ademais, espera se que os princípios reforcem os valores de legalidade, impessoalidade, moralidade, publicidade e eficiência contidos na Lei Orgânica do Município de Recife, bem como aos valores de excelência, padronização e stewardship definidos como essenciais para o programa de Governança de Dados.

= Perspectivas e Temas Estratégicos=
Os princípios devem estar conectados com a Estratégia de Governança, guiando assim a organização para o estado futuro desejado. Desta forma, as perspectivas e temas estratégicos estabelecidos no relatório do Planejamento Estratégico serviram como direcionadores na construção dos princípios.

No relatório de Planejamento Estratégico, foram identificados alguns componentes que auxiliam no acompanhamento do caminho estratégico, sendo eles: perspectivas estratégicas, temas estratégicas, objetivos estratégicos, iniciativas estratégicas e indicadores. Em particular o planejamento estratégico para a governança de dados da Prefeitura do Recife está fundamentado em modelo adaptado do Balanced Score Card (BSC), para o qual foram propostas as seguintes descrições das perspectivas estratégicas:

{| class="wikitable"
|-
! Perspectiva !! Descrição
|-
| style="text-aling;center" | Sociedade|| Fornecer soluções tecnológicas para modernização do estado e implementação de serviços digitais com o intuito de melhorar a vida do cidadão.
|-
| style="text-aling;center" | Aprendizagem e Conhecimento|| Fomentar e engajar capital humano com habilidades digitais fortalecendo uma cultura de dados.
|-
| style="text-aling;center" | Governança|| Fomentar a criação da gestão de dados como ativos, bem como executar ações em direção a uma gestão colaborativa mais digital e orientado a dados.
|-
| style="text-aling;center" | Financeira|| Fomentar gestão financeira estruturada para garantir sustentabilidade financeira, isso inclui a atração de parceiros públicos e privados e a promoção da inovação.
|}

Sobre os respectivos temas estratégicos, foram consideradas as seguintes definições:

=== Perspectiva: Sociedade ===
{| class="wikitable"
|-
! Temas estratégicos !! Descrição
|-
| style="text-aling;center" | Engajamento e Inclusão Digital || Processo de democratização do acesso às tecnologias da Informação, de modo a permitir a inserção de todos na sociedade através da informação e consumo de dados públicos
|-
| style="text-aling;center" | Transformação Digital|| Uso da tecnologia digital às soluções de problemas tradicionais e tem como capacidade aumentar a integração entre diferentes setores da sociedade, sendo aplicado em assuntos relacionados aos problemas de administração pública
|}

=== Perspectiva: Aprendizagem e Conhecimento ===
{| class="wikitable"
|-
! Temas estratégicos !! Descrição
|-
| style="text-aling;center" | Competências Digitais|| Conhecimentos, habilidades e atitudes da população relacionadas à cultura digital, são eles acesso, uso, segurança, cultura e criação.
|-
| style="text-aling;center" | Educação Digital|| Uso de recursos digitais na prática pedagógica, formação e instrução do cidadão quanto ao uso seguro, consciente e responsável da internet e dispositivos tecnológicos.
|}

=== Perspectiva: Governança ===
{| class="wikitable"
|-
! Temas estratégicos !! Descrição
|-
| style="text-aling;center" | Transparência || Conhecimento e uso de dados públicos e plataformas disponíveis para divulgação dos dados
|-
| style="text-aling;center" | Infraestrutura Tecnológica || Qualidade e amplitude da infraestrutura municipal disponível para acesso à internet, bem como o acompanhamento da conectividade da população pelas autoridades.
|-
| style="text-aling;center" | Processos e Políticas || Processos e políticas para normatização, coordenação e monitoramento do programa de Governança de Dados.
|}

=== Perspectiva: Financeira ===
{| class="wikitable"
|-
! Temas estratégicos !! Descrição
|-
| style="text-aling;center" | Sustentabilidade Financeira|| Utilização racional dos recursos disponíveis, seguindo uma lógica para atender as necessidades de hoje, mas também visando o futuro.
|}

== Princípios de Governança de Dados ==
Os princípios estabelecidos abaixo ajudarão a moldar a concepção, implementação e evolução de um programa de governança de dados Atuarão como balizadores a serem usados para avaliar decisões sobre gestão dos dados e como coletar, proteger, compartilhar e usar dados Estes princípios foram elaborados com base nas recomendações de organizações internacionais especializadas no tema a) em particular, a Data Management Association ( b) metodologias proprietárias da EY c) revisão de literatura especializada em governança de dados.

'''Engajamento e Inclusão Digital'''
* Os dados devem ser entendidos e confiáveis por cada grupo que os utiliza * Há um engajamento ativo para garantir que informações e dados possam ser usados de várias maneiras

'''Transformação Digital'''
* Serviços são digitais por padrão
* Serviços digitais são adequados, acessíveis, úteis, compreensíveis, oportunos e seguros * A comunicação e atendimento ao cidadão é inclusiva garantindo acesso e serviço a todos

'''Competências Digitais'''
* O valor da equipe está em sua capacidade de criar ativos de dados reutilizáveis e de alta qualidade * A cultura de dados contribui para o desenvolvimento sobre o valor dos dados para missão, serviço e bem público

'''Educação Digital'''
* O aprendizado é contínuo e colaborativo com e sobre dados.

'''Transparência'''
* Todo dado deve ser público a menos que protegido por lei;
* O mapeamento de todos os conjuntos de dados é público e abrangente, listando quais dados são públicos e protegidos;
* Os dados podem ser descobertos por cidadãos, empresas e serviço público.

'''Infraestrutura Tecnológica'''
* Os dados são mantidos por meio de bases e sistemas compartilhados e acessíveis preferencialmente por meio de APIs para oferecer suporte à interoperabilidade;
* A arquitetura de dados é escalável, segura e eficiente, bem como é formal e proativa; não pode ser improvisada ou reativa;
* Plataformas de tecnologia são adequadas e eficientes para que haja uma boa governança de dados.

'''Processos e Políticas - Governança e Controle'''
* Os dados são um ativo organizacional e devem ser gerenciados com uma perspectiva corporativa;
* Os dados são gerenciados durante todo o seu ciclo de vida para eliminar preconceitos, garantir a adequação ao uso e aderir a códigos éticos e impessoais.
* As práticas e os processos são monitorados e acompanhados em relação às metas definidas;
* Os processos e políticas devem ser revisados periodicamente e adaptados, quando apropriado.

'''Processos e Políticas - Responsabilidade e Accountability'''
* As funções e os papéis são definidos e atribuídos para garantir a conformidade com a qualidade das informações, a privacidade e o acesso/segurança dos dados;
* Todos são responsáveis por suas partes no suporte à governança de dados.

'''Processos e Políticas - Uso e Reuso'''
* Os dados são usados para apoiar a tomada de decisão baseada em evidências e tornar os serviços mais eficientes;
* O valor dos dados está em adequação ao uso (qualidade, confiabilidade, integridade, timeliness e disponibilidade), bem como em sua capacidade de reutilização, não em sua exclusividade;
* A identificação e o refinamento dos dados devem envolver a contribuição contínua de usuários e partes interessadas.

'''Processos e Políticas – Conformidade'''
* Os dados são comprovadamente processados e mantidos de acordo com a legislação e políticas cabíveis.

'''Processos e Políticas – Ética, Igualdade de Gênero e Inclusão'''
* Políticas e ações de governança de dados oferecem oportunidades iguais para todos e todas e respeitam suas necessidades específicas.

'''Processos e Políticas – Privacidade e Segurança '''
* Os dados pessoais são protegidos pela legislação de proteção de dados;
* As pessoas podem acessar dados sobre si mesmas e serem informadas sobre como seus dados estão sendo usados.

'''Processos e Políticas – Qualidade'''
* Os dados são adequados, precisos, confiáveis, objetivos, acessíveis, úteis, compreensíveis e oportunos.

'''Sustentabilidade Financeira'''
* A governança de dados proporciona menor dispêndio de custos financeiros com dados, garantindo retorno ao investimento realizado. Seguindo, portanto, um modelo de financiamento sustentável.

Categoria:Governança de Dados

2021-08-03T16:15:09Z

192.168.0.41: Criou página com 'Categoria Governança de Dados'

Categoria Governança de Dados

Política de acesso e compartilhamento de dados

2021-08-03T16:14:31Z

192.168.0.41:

Política de qualidade de dados

2021-08-03T16:14:23Z

192.168.0.41:

[[Category:Governança de Dados]]
Este documento é parte integrante do [[Governanca de_Dados|Programa de Governança de Dados da Prefeitura do Recife]]. 
 
De acordo com [https://www.damabrasil.org/ DAMA], a confiabilidade de dados é premissa para a produção de dados de alta qualidade, adequados ao atendimento das diversas necessidades da organização. A qualidade de dados é responsabilidade de todos os participantes do ciclo de vida dos dados, desde o operador até o gerente de qualidade.
<ol type="1">
<li>Esta Política descreve os procedimentos, as orientações e os padrões relacionados à qualidade dos dados cuja Prefeitura é guardiã.</li>
<li>Esta Política se aplica:
<ol type="i">
<li>aos órgãos públicos integrantes da Administração direta do Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às autarquias, às fundações públicas, às empresas públicas, às sociedades de economia mista e às entidades controladas, direta ou indiretamente, pelo Município do Recife e vinculadas ao Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às instituições que recebam recursos públicos diretamente do orçamento ou mediante subvenções sociais, contrato de gestão, termo de parceria, convênios, acordo, ajustes ou outros instrumentos congêneres, publicidade limitada à parcela dos recursos públicos oriundos do Município do Recife.</li>
</ol></li>
<li>Esta política visa garantir que dados de alta qualidade sejam coletados, compartilhados e usados pelos órgãos e entidades municipais.</li>
<li>A qualidade dos dados é definida nos termos desta política como um aspecto de governança de dados que se concentra na adequação dos dados ao seu propósito.</li>
<li>Os principais aspectos de qualidade de dados são:
<ol type="i">
<li>'''precisão''', os dados devem ser suficientemente precisos para os fins pretendidos;</li>
<li>'''consistência''', os dados coletados devem ser compreendidos pela equipe que os coleta e os itens de dados devem ser internamente consistentes As definições de dados devem ser refletidas nos documentos do procedimento;</li>
<li>'''confiabilidade''', os dados devem refletir processos de coleta de dados estáveis e consistentes nos pontos de coleta e ao longo do tempo, seja usando sistemas manuais ou baseados em computador, ou uma combinação de ambos;</li>
<li>'''oportunidade''', os dados devem ser capturados o mais rápido possível após o evento ou atividade e devem estar disponíveis para o uso pretendido dentro de um período de tempo razoável;</li>
<li>'''relevância''', os dados capturados devem ser relevantes para os fins para os quais são usados Isso envolve revisões periódicas dos requisitos para refletir as mudanças nas necessidades;</li>
<li>'''completude''', os dados precisam ser completos, representativos e imparciais. Convém que informações suficientes sejam coletadas e com a qualidade adequada, pois são necessárias para tirar conclusões significativas.</li>
</ol></li>
<li>A qualidade dos dados é responsabilidade de cada servidor, funcionário ou contratado de órgãos e entidades municipais que coletam, produzem, extraem ou analisam dados de qualquer um dos sistemas de informação ou recursos de informação da Prefeitura. Todos devem estar cientes de suas responsabilidades e as competências relevantes para suas funções em relação à qualidade dos dados.</li>
<li>Cada servidor, funcionário ou contratado é responsável por relatar quaisquer problemas de qualidade de dados imediatamente ao seu gestor, que deve tomar as medidas corretivas apropriadas.</li>
<li>Uma revisão regular dos fluxos de dados deve ser realizada para atribuir responsabilidade a cada um, e estabelecer níveis apropriados de controle.</li>
<li>A qualidade dos dados deve ser considerada como parte de todos os acordos de compartilhamento/troca de dados (internos ou externos) para garantir que os dados trocados sejam de qualidade apropriada. Para compartilhamento interno, é importante que cópias ou versões adicionais de dados não sejam criadas desnecessariamente.</li>
<li>A melhoria contínua dos sistemas também é importante para garantir que os dados produzidos sejam da mais alta qualidade.</li>

'''# Melhoria da Qualidade'''

<li>Uma estratégia integrada em toda a Prefeitura deve ser estabelecida para atingir e manter o nível de qualidade de dados necessário para dar suporte às metas e objetivos.</li>
<li>As partes interessadas devem participar da criação da estratégia de qualidade de dados, articulando as dimensões de qualidade de dados selecionadas pela Prefeitura. A estratégia de qualidade de dados deve ser definida, aprovada e gerenciada.</li>
<li>Os procedimentos e padrões de qualidade de dados estarão disponíveis para todos os servidores, funcionários e contratados envolvidos na coleta e tratamento de dados.</li>
<li>Os procedimentos e padrões devem ser ancorados em todo o ciclo de vida dos dados e processos correspondentes obrigatórios na metodologia de ciclo de vida de desenvolvimento do sistema.</li>
<li>Estes padrões e procedimentos devem ser registrados no repositório institucional de artefatos de Governança de Dados. O repositório permitirá que usuários autorizados localizem, gerenciem e usem os procedimentos e padrões.</li>
<li>O controle rígido da versão é essencial para que todas as partes estejam usando os mesmos procedimentos que refletem as definições de dados atuais.</li>
<li>O desenvolvimento apropriado da equipe deve ser fornecido a todo o pessoal relevante na introdução e sempre que necessário para encorajar todos os funcionários responsáveis pelo manuseio dos dados a ter o conhecimento e as competências apropriados para garantir a qualidade dos dados.</li>
<li>As Autoridades de Dados e Analistas de Qualidade de Dados apoiarão servidores, funcionários e contratados no cumprimento desta Política e de quaisquer procedimentos locais em vigor.</li>
<li>Dados de boa qualidade podem ser obtidos por monitoramento cuidadoso e correção de erros, mas é mais eficaz e eficiente que os dados sejam inseridos corretamente na primeira vez. Para conseguir isso, a configuração apropriada do sistema é essencial e devem existir bons procedimentos para que a equipe possa ser treinada e apoiada em seu trabalho.</li>
<li>As Autoridades de Dados, em colaboração com os Analistas de Qualidade de Dados, são responsáveis por garantir que existam procedimentos específicos em relação a todos os ativos de informação sob seu controle. Estes procedimentos devem estabelecer, no mínimo, quando o ativo de informação deve ser usado, como deve ser usado e por quem e como a qualidade dos dados registrados será monitorada.</li>
<li>Quando apropriado, as Autoridades de Dados devem garantir que o treinamento esteja disponível para a equipe usar o ativo e que os riscos de informação associados a cada ativo sejam ativamente identificados e mitigados.</li>
<li>Os elementos de qualidade dos dados de qualquer procedimento devem ser definidos de forma a não serem ambíguos para aqueles que devem realizar as tarefas. Eles devem refletir os padrões nacionais e locais. O Conselho de Governança de Dados deve aprovar modelos padrão que podem ser usados para a criação de procedimentos específicos para cada departamento.</li>

'''# Captura de dados'''

<li>Todos os Produtores de Dados devem garantir a precisão e os outros aspectos de qualidade supracitados.</li>
<li>Devem ser estabelecidos controles adequados sobre a captura, coleta e produção de dados visando precisão em todos os momentos. Os Produtores de Dados devem ter diretrizes claras, procedimentos e treinamento adequado (quando aplicável) para usar sistemas para garantir que as informações sejam inseridas de forma correta e consistente.</li>
<li>Quando não houver procedimentos acordados, Produtores de Dados devem documentar os procedimentos que empreendem para coletar dados e quaisquer acordos de garantia locais que estejam em vigor.</li>
<li>Todos os procedimentos devem ser revisados regularmente para considerar seu impacto na qualidade dos dados, de forma que os dados coletados permaneçam adequados ao propósito.</li>
<li>Quaisquer mudanças nos procedimentos devem ser comunicadas a todo o pessoal relevante.</li>

'''# Sistemas'''

<li>Devem existir sistemas para a coleta, validação, verificação e relatório de dados.</li>
<li>Todos os dados devem ser validados internamente antes de serem enviados externamente.</li>
<li>Os dados devem ser coletados apenas uma vez, sempre que possível, para evitar a necessidade de vários sistemas.</li>
<li>Todos os sistemas usados para coleta de dados devem ser eletrônicos, sempre que possível, para reduzir o risco de erro humano.</li>
<li>Deve haver uma estratégia clara para o armazenamento de dados em conformidade com as diretrizes das políticas de segurança e plataforma de dados.</li>
<li>É vital que os sistemas usados para coletar, armazenar e calcular os dados sejam precisos e quaisquer falhas ou erros sejam identificados Todos os sistemas precisam ser verificados e testados regularmente, seus usuários sejam treinados adequadamente e as orientações instruções estejam disponíveis.</li>

'''# Auditoria e Monitoramento'''

<li>Como estabelecido na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, a administração pública deve garantir exatidão, clareza, relevância e atualização dos dados, de acordo com a necessidade do cumprimento da finalidade de seu tratamento Outros instrumentos legislativos como a Lei de Acesso à Informação também possuem a mesma determinação.</li>
<li>De forma a garantir conformidade com o estabelecido em lei, todos os dados devem ser submetidos a auditorias internas e externas, se necessário.</li>
<li>Os Órgãos de Conformidade e Auditoria são responsáveis por coordenar e supervisionar auditorias na qualidade dos dados. Estas auditorias devem ser realizadas por auditores internos pelo menos a cada dois anos.</li>
<li>A definição do escopo das auditorias de qualidade de dados será realizada pelo Subcomitê de Qualidade de Dados, que identificará os serviços a serem auditados e os requisitos para validação.</li>
<li>Todas as auditorias resultarão em um relatório de conclusões e recomendações.</li>
<li>Os resultados de todas as auditorias de qualidade de dados serão analisados pelo Comitê de Dados e Conselho de Governança de Dados, incluindo os resultados e relatórios de recomendações e planos de ação resultantes. O Comitê de Dados terá a responsabilidade de elaborar planos de ação para garantir que os requisitos de qualidade de dados sejam cumpridos.</li>
<li>Além disso, eles continuarão a monitorar o progresso em relação aos planos de ação até que todas as ações sejam concluídas e coordenarão novas auditorias para avaliar a eficácia das ações realizadas.</li>
<li>O Escritório de Governança de Dados determinará indicadores chave de desempenho anuais relacionados à qualidade dos dados e analisará o progresso em relação a essas medidas trimestralmente, no mínimo, garantindo que os riscos sejam identificados, registrados e relatados de acordo com a estratégia e política de gestão de risco de confiança.</li>
<li>As Autoridades de Dados devem coordenar e supervisionar a execução de rotinas de validação regulares para monitorar continuamente a qualidade dos dados como parte de outros procedimentos. Essas rotinas verificam a integridade e validade dos dados em relação aos principais ativos de dados da Prefeitura.</li>
<li>Uma metodologia de criação de perfil de dados deve ser estabelecida e seguida, por meio da definição de metodologias de perfil de dados, processos, práticas, ferramentas e modelos de resultados definidos e padronizados. Planos para traçar o perfil de um armazenamento de dados devem ser compartilhados com as partes interessadas relevantes e governança de dados.</li>
<li>As atividades de criação de perfil de dados são conduzidas de acordo com o plano e os esforços são ajustados quando desvios significativos do plano são detectados. Os resultados e recomendações do perfil de dados são relatados às partes interessadas.</li>
<li>Quando problemas na qualidade dos dados são identificados, eles serão informados aos responsáveis pela produção dos dados e manutenção da qualidade dos dados, conforme apropriado, para garantir que ações possam ser tomadas para melhorar os sistemas e processos. Estas ações podem incluir treinamento e acompanhamento apropriado. Se os problemas persistirem, é prudente investigar a causa raiz, ou os eventos, que resultam na deterioração da qualidade dos dados ou trazem à tona os problemas existentes.</li>
<li>A análise de causa raiz é definida como um termo coletivo que descreve uma ampla gama de abordagens, ferramentas e técnicas usadas para descobrir as causas dos problemas.</li>
<li>Em complemento as auditorias, todos os dados estão sujeitos aos procedimentos:
<ol type="i">
<li>Profile de Dados;</li>
<li>Limpeza de dados remoção de registros duplicados ou preenchimento de informações ausentes;</li>
<li>Verificações pontuais na qualidade dos dados fornecidos por terceiros;</li>
<li>Reconciliação dos dados produzidos pelos sistemas com registros manuais;</li>
<li>Verificações de amostra para eliminar a recorrência de um erro específico.</li>
</ol></li>

'''# Gerenciamento de Problemas de Qualidade'''

<li>Eventualmente, problemas de qualidade de dados, como erros ou omissões, serão identificados. É imperativo que, quando for o caso, eles sejam relatados à Autoridade de Dados, que será responsável por identificar tendências em problemas de qualidade de dados e tomar medidas para corrigir os processos para reduzir qualquer margem de erro.</li>
<li>Além disso, quando exemplos de dados de baixa qualidade são descobertos, a trilha de auditoria deve ser usada para identificar o membro da equipe responsável pelo erro ou omissão. A pessoa identificada deve então ser solicitada a fazer qualquer entrada corretiva, ou pelo menos ser alertada do erro, para que possa ser informada das implicações de sua ação e da importância dos itens de dados.</li>
<li>Onde houver um padrão de tais erros ou omissões com uma equipe específica, deve ser executado uma investigação de causa raiz.</li>
<li>Os erros devem ser corrigidos o mais rápido possível após terem sido identificados de acordo com procedimentos nacionais e locais relativos à correção de registros.</li>
</ol>

Política de proteção de dados

2021-08-03T16:14:00Z

192.168.0.41:

[[Category:Governança de Dados]]
Este documento é parte integrante do [[Governanca de_Dados|Programa de Governança de Dados da Prefeitura do Recife]]. 
 
A proteção de dados envolve questões relacionadas ao sigilo e privacidade dos dados, e visa garantir também que dados pessoais sejam processados de acordo com os direitos dos titulares.
 

# Esta Política estabelece controles de segurança de privacidade apropriados e eficazes para proteger privacidade dos dados, e limitar ou conter o impacto de qualquer incidente envolvendo uma violação de privacidade dos dados.
# Esta Política se aplica.
## aos órgãos públicos integrantes da Administração direta do Poder Executivo Municipal;
## às autarquias, às fundações públicas, às empresas públicas, às sociedades de economia mista e às entidades controladas, direta ou indiretamente, pelo Município do Recife e vinculadas ao Poder Executivo Municipal;
## às instituições que recebam recursos públicos diretamente do orçamento ou mediante subvenções sociais, contrato de gestão, termo de parceria, convênios, acordo, ajustes ou outros instrumentos congêneres, publicidade limitada à parcela dos recursos públicos oriundos do Município do Recife.
# Para os fins desta Política, considera-se:
## dado pessoal informação relacionada a pessoa natural identificada ou identificável;
## dado pessoal sensível dado pessoal sobre origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política, filiação a sindicato ou a organização de caráter religioso, filosófico ou político, dado referente à saúde ou à vida sexual, dado genético ou biométrico, quando vinculado a uma pessoa natural;
## dado anonimizado dado relativo ao titular que não possa ser identificado, considerando a utilização de meios técnicos razoáveis e disponíveis na ocasião de seu tratamento;
## titular pessoa natural a quem se referem os dados pessoais que são objeto de tratamento;
## controlador pessoa natural ou jurídica, de direito público ou privado, a quem competem as decisões referentes ao tratamento de dados pessoais;
## agentes de tratamento o controlador e o operador;
## tratamento toda operação realizada com dados pessoais, como as que se referem a coleta, produção, recepção, classificação, utilização, acesso, reprodução, transmissão, distribuição, processamento, arquivamento, armazenamento, eliminação, avaliação ou controle da informação, modificação, comunicação, transferência, difusão ou extração;
## anonimização utilização de meios técnicos razoáveis e disponíveis no momento do tratamento, por meio dos quais um dado perde a possibilidade de associação, direta ou indireta, a um indivíduo;
## consentimento manifestação livre, informada e inequívoca pela qual o titular concorda com o tratamento de seus dados pessoais para uma finalidade determinada;
## bloqueio suspensão temporária de qualquer operação de tratamento, mediante guarda do dado pessoal ou do banco de dados;
## eliminação exclusão de dado ou de conjunto de dados armazenados em banco de dados, independentemente do procedimento empregado;
## transferência internacional de dados transferência de dados pessoais para país estrangeiro ou organismo internacional do qual o país seja membro;
## uso compartilhado de dados comunicação, difusão, transferência internacional, interconexão de dados pessoais ou tratamento compartilhado de bancos de dados pessoais por órgãos e entidades municipais no cumprimento de suas competências legais, ou entre esses e entes privados, reciprocamente, com autorização específica, para uma ou mais modalidades de tratamento permitidas por esses entes públicos, ou entre entes privados;
## relatório de impacto à proteção de dados pessoais documentação do controlador que contém a descrição dos processos de tratamento de dados pessoais que podem gerar riscos às liberdades civis e aos direitos fundamentais, bem como medidas, salvaguardas e mecanismos de mitigação de risco;
## órgão de pesquisa órgão ou entidade da administração pública direta ou indireta ou pessoa jurídica de direito privado sem fins lucrativos legalmente constituída sob as leis brasileiras, com sede e foro no País, que inclua em sua missão institucional ou em seu objetivo social ou estatutário a pesquisa básica ou aplicada de caráter histórico, científico, tecnológico ou estatístico.
# A Prefeitura deve categorizar as informações e ativos de dados de acordo com as leis federais, estaduais e municipais aplicáveis, ordens executivas, diretivas, políticas, regulamentos, padrões e orientações.
# Todas as informações cobertas por esta política devem ser classificadas em uma das quatro categorias, de acordo com o nível de segurança exigido Em ordem decrescente de sensibilidade, essas categorias (ou "classificações de segurança") são "Confidenciais", "Pessoais e Sensíveis", e "Públicas".
## informações sigilosas são aquelas submetidas temporariamente à restrição de acesso público em razão de sua imprescindibilidade para a segurança da sociedade e do Estado;
## informações confidenciais incluem qualquer informação que a Prefeitura tenha obrigação contratual, legal ou regulatória de proteger da maneira mais rigorosa, por exemplo dados que incluam conteúdo protegidos por direitos autorais;
## informações pessoais são aquelas relacionadas à pessoa natural identificada ou identificável relativas à intimidade, vida privada, honra e imagem das pessoas;
## informações sensíveis são aquelas que revelam origem racial ou étnica, convicções religiosas ou filosóficas, opiniões políticas, filiação sindical, questões genéticas, biométricas e sobre a saúde ou a vida sexual de uma pessoa;
## informações públicas são aquelas que não se encaixam em nenhuma das categorias anteriores.
# Todos os recursos de informação, sejam documentos físicos, bancos de dados eletrônicos ou outras coleções de informações, devem ser atribuídos a um nível de classificação de segurança de acordo com o conteúdo mais sensível neles contido.
# Sempre que possível, todos os dados devem ser classificados explicitamente, de modo que os usuários de quaisquer dados específicos estejam cientes de sua classificação.
# A classificação do sigilo de informações, no âmbito da Administração Pública Municipal, é de competência:
## no grau de ultrassecreto, das seguintes autoridades:
### Prefeito e Vice Prefeito;
### O Controlador Geral do Município do Recife;
### Secretários Municipais
## no grau de secreto e reservado, das autoridades referidas no inciso I, dos Presidentes de autarquias, fundações, empresas públicas e sociedades de economia mista.
# O Escritório de Governança de Dados deve documentar os resultados da categorização de segurança (incluindo justificativa de suporte).
# As informações sigilosas, confidenciais, pessoais e sensíveis devem ser protegidas contra acesso uso, modificação ou destruição não autorizado Todos os membros da administração pública do Recife compartilham a responsabilidade de proteger a confidencialidade e segurança dos dados.
# Os requisitos de privacidade e informações confidenciais também se aplicam a atividades de blogs e mídias sociais Como tal, membros da administração pública de Recife estão proibidos de revelar qualquer informação sigilosa, confidencial, pessoal ou sensível ou qualquer outro material protegido de divulgação por estatutos, regras, normas, contratos e políticas aplicáveis quando envolvidos em atividades de blog e/ou mídia social.
# Os órgãos e entidades municipais são dispensados de obter consentimento do titular dos dados quando o tratamento dos dados tiver finalidade:
## cumprimento de obrigação legal ou regulatória pelo controlador;
## tratamento compartilhado de dados necessários à execução, pela administração pública, de políticas públicas previstas em leis ou regulamentos.
# Os órgãos e entidades municipais devem identificar os elementos mínimos de dados pessoais a que são relevantes e necessários para cumprir a finalidade de coleta legalmente autorizada Devendo também limitar a coleta e retenção de dados pessoais aos elementos mínimos identificados para os fins descritos.
# O consentimento, quando exigido pelos órgãos públicos, será medida excepcional e deverá se referir a finalidades determinadas e comunicadas claramente ao titular do dado.
# Para os casos cujo consentimento é obrigatório, devem ser fornecidos os meios apropriados para que o titular dos dados autorize a coleta, uso, manutenção e compartilhamento de seus dados pessoais antes de sua coleta.
# Os meios apropriados devem permitir que os indivíduos entendam as consequências das decisões de aprovar ou recusar a autorização da coleta, uso, disseminação e retenção de seus dados pessoais.
# Os órgãos e entidades municipais devem obter o consentimento, quando viável e apropriado, dos indivíduos antes de qualquer novo uso ou divulgação de dados pessoais coletados anteriormente.
# Ao solicitar consentimento, os órgãos e entidades municipais devem descrever em seus avisos de privacidade os fins para os quais os dados são coletados, usados, mantidos e compartilhados.
# A notificação de privacidade deve informar sobre:
## atividades que afetam a privacidade, incluindo a coleta, uso, compartilhamento, proteção, manutenção e descarte de dados pessoais;
## sua autoridade para coletar dados pessoais;
## a capacidade de acessar os dados pessoais e de ter os dados pessoais alteradas ou corrigidas, se necessário;
## os dados pessoais que a Prefeitura do Recife coleta e a(s) finalidade(s) para a qual coleta essas informações;
## como a Prefeitura do Recife usa os dados pessoais internamente se a Prefeitura compartilha dados pessoais com entidades externas, as categorias dessas entidades e as finalidades desse compartilhamento;
## se os titulares têm a capacidade de consentir com usos específicos ou compartilhamento de dados pessoais e como exercer tal consentimento;
## como os titulares podem obter acesso a dados pessoais; e
## como os dados pessoais serão protegidos.
# O consentimento pode ser revogado a qualquer momento mediante manifestação expressa do titular, por procedimento gratuito e facilitado, ratificados os tratamentos realizados sob amparo do consentimento anteriormente manifestado enquanto não houver requerimento de eliminação.
# As práticas de uso e tratamento dos dados também devem estar publicamente disponíveis para que os titulares e partes interessadas possam verificar compatibilidade do tratamento com as finalidades informadas aos titulares, de acordo com o contexto do tratamento.
# Outra informação a ser publicada é a identidade e informações de contato do encarregado As atividades do encarregado consistem em:
## aceitar reclamações e comunicações dos titulares, prestar esclarecimentos e adotar providências;
## receber comunicações da autoridade nacional e adotar providências;
## orientar os funcionários e os contratados da entidade a respeito das práticas a serem tomadas em relação à proteção de dados pessoais; e
## executar as demais atribuições determinadas pelo controlador ou estabelecidas em normas complementares.
# Os órgãos e entidades municipais devem revisar os avisos públicos para refletir as mudanças na prática ou política que afetam os dados pessoais ou alterações nas suas atividades de tratamento que afetem a privacidade, antes ou assim que possível após a mudança.
# O titular tem direito ao acesso facilitado às informações sobre o tratamento de seus dados, que deverão ser disponibilizadas de forma clara, adequada e ostensiva acerca de outras características previstas em regulamentação para o atendimento do princípio do livre acesso da LGDP.
# Os órgãos e entidades municipais devem publicar regras e regulamentos que regem como um titular pode solicitar acesso aos registros mantidos pela Prefeitura, de acordo com as leis e regulamentos aplicáveis.
# '''Inventário e Uso de Dados''' A Prefeitura deve estabelecer, manter e atualizar, em uma frequência definida, um inventário que contém uma lista de todos os ativos de dados que contenham dados pessoais.
# O inventário deve ter uma capacidade de indexação ou recuperação para auxiliar e agilizar o processo de busca e recuperação de dados
# '''Compartilhamento de Dados''' O controlador que obtiver o consentimento e necessitar comunicar ou compartilhar dados pessoais com outros controladores deverá obter consentimento específico do titular para esse fim, ressalvadas as hipóteses de dispensa do consentimento previstas em Lei.
# O compartilhamento dentro da administração pública no âmbito da execução de políticas públicas e atribuição legal é previsto na lei e dispensa o consentimento específico.
# Órgãos e Entidades municipais devem aderir esta política de proteção aos dados e às diretrizes federais e estaduais aplicáveis para o processamento adequado de solicitações relacionadas à privacidade.
# O compartilhamento de dados pelos órgãos e entidades municipais observará as seguintes diretrizes:
## a informação da Prefeitura será compartilhada da forma mais ampla possível, observadas as restrições legais, os requisitos de segurança da informação e comunicações e o disposto na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais;
## o compartilhamento de dados sujeitos a sigilo implica a assunção, pelo recebedor de dados, dos deveres de sigilo e auditabilidade impostos ao custodiante dos dados;
## os mecanismos de compartilhamento, interoperabilidade e auditabilidade devem ser desenvolvidos de forma a atender às necessidades de negócio dos órgãos e entidades municipais para facilitar a execução de políticas públicas orientadas por dados;
## os órgãos e entidades municipais colaborarão para a redução dos custos de acesso a dados no âmbito do poder executivo de Recife, inclusive, mediante o reaproveitamento de recursos de infraestrutura por múltiplos órgãos e entidades municipais;
## nas hipóteses em que se configure tratamento de dados pessoais, serão observados o direito à preservação da intimidade e da privacidade da pessoa natural, a proteção dos dados e as normas e os procedimentos previstos na legislação; e
## a coleta, o tratamento e o compartilhamento de dados por cada órgão serão realizados nos termos do disposto no art 23 da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
# Quando o tratamento de dados pessoais envolver a obrigação legal de difusão destes em transparência ativa, estes devem ser publicados em formato interoperável e estruturado para o uso compartilhado, em cumprimento ao disposto no art 25 da LGPD e como já previa o art 8 º, §3 da Lei nº 12 527 2011 a Lei de Acesso à Informação.
# '''Anonimização e Pseudonimização''' Dado anonimizado é o dado relativo a um titular que não possa ser identificado. A não identificação da relação entre o dado e seu proprietário decorre da utilização da técnica de anonimização, a fim de impossibilitar a associação entre estes, seja de forma direta ou indireta.
# É importante ressaltar que, ainda que o dado esteja anonimizado, uma vez observada a possibilidade de reversão do processo que obteve a anonimização, este processo deixa de ser assim considerado e passa a ser considerado pseudonimização. Esses processos, de acordo com a legislação em vigor, devem ser utilizados, sempre que possível, por meio da aplicação de meios técnicos razoáveis e disponíveis na ocasião do tratamento dos dados.
# '''Correção e Alteração de Dados''' Órgãos e entidades municipais devem fornecer um processo para que os titulares tenham dados pessoais imprecisos mantidos pelos órgãos e entidades municipais sejam corrigidos ou alterados, tendo em vista o princípio da Qualidade dos Dados disposto na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
# Processos e procedimentos também devem ser estabelecidos para disseminar as correções ou alterações dos dados pessoais a outros usuários autorizados dos dados pessoais, como parceiros externos de compartilhamento de informações Quando viável e apropriado, os órgãos e entidades municipais responsáveis pela correção e alteração deve notificar os titulares afetados de que suas informações foram corrigidas ou alteradas.
# A Prefeitura deve implementar um processo para receber e responder a reclamações, preocupações ou perguntas de indivíduos sobre as práticas de privacidade de dados implementadas pela administração pública de Recife.
# Os dados pessoais serão eliminados após o término de seu tratamento, no âmbito e nos limites técnicos das atividades, autorizada a conservação para as seguintes finalidades:
## cumprimento de obrigação legal ou regulatória pelo controlador;
## estudo por órgão de pesquisa, garantida, sempre que possível, a anonimização dos dados pessoais;
## transferência a terceiro, desde que respeitados os requisitos de tratamento de dados dispostos na Lei Geral de Proteção a Dados Pessoais ou;
## uso exclusivo do controlador, vedado seu acesso por terceiro, e desde que anonimizados os dados.

Política de qualidade de dados

2021-08-02T20:05:38Z

192.168.0.41:

Este documento é parte integrante do [[Governanca de_Dados|Programa de Governança de Dados da Prefeitura do Recife]]. 
 
De acordo com [https://www.damabrasil.org/ DAMA], a confiabilidade de dados é premissa para a produção de dados de alta qualidade, adequados ao atendimento das diversas necessidades da organização. A qualidade de dados é responsabilidade de todos os participantes do ciclo de vida dos dados, desde o operador até o gerente de qualidade.
<ol type="1">
<li>Esta Política descreve os procedimentos, as orientações e os padrões relacionados à qualidade dos dados cuja Prefeitura é guardiã.</li>
<li>Esta Política se aplica:
<ol type="i">
<li>aos órgãos públicos integrantes da Administração direta do Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às autarquias, às fundações públicas, às empresas públicas, às sociedades de economia mista e às entidades controladas, direta ou indiretamente, pelo Município do Recife e vinculadas ao Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às instituições que recebam recursos públicos diretamente do orçamento ou mediante subvenções sociais, contrato de gestão, termo de parceria, convênios, acordo, ajustes ou outros instrumentos congêneres, publicidade limitada à parcela dos recursos públicos oriundos do Município do Recife.</li>
</ol></li>
<li>Esta política visa garantir que dados de alta qualidade sejam coletados, compartilhados e usados pelos órgãos e entidades municipais.</li>
<li>A qualidade dos dados é definida nos termos desta política como um aspecto de governança de dados que se concentra na adequação dos dados ao seu propósito.</li>
<li>Os principais aspectos de qualidade de dados são:
<ol type="i">
<li>'''precisão''', os dados devem ser suficientemente precisos para os fins pretendidos;</li>
<li>'''consistência''', os dados coletados devem ser compreendidos pela equipe que os coleta e os itens de dados devem ser internamente consistentes As definições de dados devem ser refletidas nos documentos do procedimento;</li>
<li>'''confiabilidade''', os dados devem refletir processos de coleta de dados estáveis e consistentes nos pontos de coleta e ao longo do tempo, seja usando sistemas manuais ou baseados em computador, ou uma combinação de ambos;</li>
<li>'''oportunidade''', os dados devem ser capturados o mais rápido possível após o evento ou atividade e devem estar disponíveis para o uso pretendido dentro de um período de tempo razoável;</li>
<li>'''relevância''', os dados capturados devem ser relevantes para os fins para os quais são usados Isso envolve revisões periódicas dos requisitos para refletir as mudanças nas necessidades;</li>
<li>'''completude''', os dados precisam ser completos, representativos e imparciais. Convém que informações suficientes sejam coletadas e com a qualidade adequada, pois são necessárias para tirar conclusões significativas.</li>
</ol></li>
<li>A qualidade dos dados é responsabilidade de cada servidor, funcionário ou contratado de órgãos e entidades municipais que coletam, produzem, extraem ou analisam dados de qualquer um dos sistemas de informação ou recursos de informação da Prefeitura. Todos devem estar cientes de suas responsabilidades e as competências relevantes para suas funções em relação à qualidade dos dados.</li>
<li>Cada servidor, funcionário ou contratado é responsável por relatar quaisquer problemas de qualidade de dados imediatamente ao seu gestor, que deve tomar as medidas corretivas apropriadas.</li>
<li>Uma revisão regular dos fluxos de dados deve ser realizada para atribuir responsabilidade a cada um, e estabelecer níveis apropriados de controle.</li>
<li>A qualidade dos dados deve ser considerada como parte de todos os acordos de compartilhamento/troca de dados (internos ou externos) para garantir que os dados trocados sejam de qualidade apropriada. Para compartilhamento interno, é importante que cópias ou versões adicionais de dados não sejam criadas desnecessariamente.</li>
<li>A melhoria contínua dos sistemas também é importante para garantir que os dados produzidos sejam da mais alta qualidade.</li>

'''# Melhoria da Qualidade'''

<li>Uma estratégia integrada em toda a Prefeitura deve ser estabelecida para atingir e manter o nível de qualidade de dados necessário para dar suporte às metas e objetivos.</li>
<li>As partes interessadas devem participar da criação da estratégia de qualidade de dados, articulando as dimensões de qualidade de dados selecionadas pela Prefeitura. A estratégia de qualidade de dados deve ser definida, aprovada e gerenciada.</li>
<li>Os procedimentos e padrões de qualidade de dados estarão disponíveis para todos os servidores, funcionários e contratados envolvidos na coleta e tratamento de dados.</li>
<li>Os procedimentos e padrões devem ser ancorados em todo o ciclo de vida dos dados e processos correspondentes obrigatórios na metodologia de ciclo de vida de desenvolvimento do sistema.</li>
<li>Estes padrões e procedimentos devem ser registrados no repositório institucional de artefatos de Governança de Dados. O repositório permitirá que usuários autorizados localizem, gerenciem e usem os procedimentos e padrões.</li>
<li>O controle rígido da versão é essencial para que todas as partes estejam usando os mesmos procedimentos que refletem as definições de dados atuais.</li>
<li>O desenvolvimento apropriado da equipe deve ser fornecido a todo o pessoal relevante na introdução e sempre que necessário para encorajar todos os funcionários responsáveis pelo manuseio dos dados a ter o conhecimento e as competências apropriados para garantir a qualidade dos dados.</li>
<li>As Autoridades de Dados e Analistas de Qualidade de Dados apoiarão servidores, funcionários e contratados no cumprimento desta Política e de quaisquer procedimentos locais em vigor.</li>
<li>Dados de boa qualidade podem ser obtidos por monitoramento cuidadoso e correção de erros, mas é mais eficaz e eficiente que os dados sejam inseridos corretamente na primeira vez. Para conseguir isso, a configuração apropriada do sistema é essencial e devem existir bons procedimentos para que a equipe possa ser treinada e apoiada em seu trabalho.</li>
<li>As Autoridades de Dados, em colaboração com os Analistas de Qualidade de Dados, são responsáveis por garantir que existam procedimentos específicos em relação a todos os ativos de informação sob seu controle. Estes procedimentos devem estabelecer, no mínimo, quando o ativo de informação deve ser usado, como deve ser usado e por quem e como a qualidade dos dados registrados será monitorada.</li>
<li>Quando apropriado, as Autoridades de Dados devem garantir que o treinamento esteja disponível para a equipe usar o ativo e que os riscos de informação associados a cada ativo sejam ativamente identificados e mitigados.</li>
<li>Os elementos de qualidade dos dados de qualquer procedimento devem ser definidos de forma a não serem ambíguos para aqueles que devem realizar as tarefas. Eles devem refletir os padrões nacionais e locais. O Conselho de Governança de Dados deve aprovar modelos padrão que podem ser usados para a criação de procedimentos específicos para cada departamento.</li>

'''# Captura de dados'''

<li>Todos os Produtores de Dados devem garantir a precisão e os outros aspectos de qualidade supracitados.</li>
<li>Devem ser estabelecidos controles adequados sobre a captura, coleta e produção de dados visando precisão em todos os momentos. Os Produtores de Dados devem ter diretrizes claras, procedimentos e treinamento adequado (quando aplicável) para usar sistemas para garantir que as informações sejam inseridas de forma correta e consistente.</li>
<li>Quando não houver procedimentos acordados, Produtores de Dados devem documentar os procedimentos que empreendem para coletar dados e quaisquer acordos de garantia locais que estejam em vigor.</li>
<li>Todos os procedimentos devem ser revisados regularmente para considerar seu impacto na qualidade dos dados, de forma que os dados coletados permaneçam adequados ao propósito.</li>
<li>Quaisquer mudanças nos procedimentos devem ser comunicadas a todo o pessoal relevante.</li>

'''# Sistemas'''

<li>Devem existir sistemas para a coleta, validação, verificação e relatório de dados.</li>
<li>Todos os dados devem ser validados internamente antes de serem enviados externamente.</li>
<li>Os dados devem ser coletados apenas uma vez, sempre que possível, para evitar a necessidade de vários sistemas.</li>
<li>Todos os sistemas usados para coleta de dados devem ser eletrônicos, sempre que possível, para reduzir o risco de erro humano.</li>
<li>Deve haver uma estratégia clara para o armazenamento de dados em conformidade com as diretrizes das políticas de segurança e plataforma de dados.</li>
<li>É vital que os sistemas usados para coletar, armazenar e calcular os dados sejam precisos e quaisquer falhas ou erros sejam identificados Todos os sistemas precisam ser verificados e testados regularmente, seus usuários sejam treinados adequadamente e as orientações instruções estejam disponíveis.</li>

'''# Auditoria e Monitoramento'''

<li>Como estabelecido na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, a administração pública deve garantir exatidão, clareza, relevância e atualização dos dados, de acordo com a necessidade do cumprimento da finalidade de seu tratamento Outros instrumentos legislativos como a Lei de Acesso à Informação também possuem a mesma determinação.</li>
<li>De forma a garantir conformidade com o estabelecido em lei, todos os dados devem ser submetidos a auditorias internas e externas, se necessário.</li>
<li>Os Órgãos de Conformidade e Auditoria são responsáveis por coordenar e supervisionar auditorias na qualidade dos dados. Estas auditorias devem ser realizadas por auditores internos pelo menos a cada dois anos.</li>
<li>A definição do escopo das auditorias de qualidade de dados será realizada pelo Subcomitê de Qualidade de Dados, que identificará os serviços a serem auditados e os requisitos para validação.</li>
<li>Todas as auditorias resultarão em um relatório de conclusões e recomendações.</li>
<li>Os resultados de todas as auditorias de qualidade de dados serão analisados pelo Comitê de Dados e Conselho de Governança de Dados, incluindo os resultados e relatórios de recomendações e planos de ação resultantes. O Comitê de Dados terá a responsabilidade de elaborar planos de ação para garantir que os requisitos de qualidade de dados sejam cumpridos.</li>
<li>Além disso, eles continuarão a monitorar o progresso em relação aos planos de ação até que todas as ações sejam concluídas e coordenarão novas auditorias para avaliar a eficácia das ações realizadas.</li>
<li>O Escritório de Governança de Dados determinará indicadores chave de desempenho anuais relacionados à qualidade dos dados e analisará o progresso em relação a essas medidas trimestralmente, no mínimo, garantindo que os riscos sejam identificados, registrados e relatados de acordo com a estratégia e política de gestão de risco de confiança.</li>
<li>As Autoridades de Dados devem coordenar e supervisionar a execução de rotinas de validação regulares para monitorar continuamente a qualidade dos dados como parte de outros procedimentos. Essas rotinas verificam a integridade e validade dos dados em relação aos principais ativos de dados da Prefeitura.</li>
<li>Uma metodologia de criação de perfil de dados deve ser estabelecida e seguida, por meio da definição de metodologias de perfil de dados, processos, práticas, ferramentas e modelos de resultados definidos e padronizados. Planos para traçar o perfil de um armazenamento de dados devem ser compartilhados com as partes interessadas relevantes e governança de dados.</li>
<li>As atividades de criação de perfil de dados são conduzidas de acordo com o plano e os esforços são ajustados quando desvios significativos do plano são detectados. Os resultados e recomendações do perfil de dados são relatados às partes interessadas.</li>
<li>Quando problemas na qualidade dos dados são identificados, eles serão informados aos responsáveis pela produção dos dados e manutenção da qualidade dos dados, conforme apropriado, para garantir que ações possam ser tomadas para melhorar os sistemas e processos. Estas ações podem incluir treinamento e acompanhamento apropriado. Se os problemas persistirem, é prudente investigar a causa raiz, ou os eventos, que resultam na deterioração da qualidade dos dados ou trazem à tona os problemas existentes.</li>
<li>A análise de causa raiz é definida como um termo coletivo que descreve uma ampla gama de abordagens, ferramentas e técnicas usadas para descobrir as causas dos problemas.</li>
<li>Em complemento as auditorias, todos os dados estão sujeitos aos procedimentos:
<ol type="i">
<li>Profile de Dados;</li>
<li>Limpeza de dados remoção de registros duplicados ou preenchimento de informações ausentes;</li>
<li>Verificações pontuais na qualidade dos dados fornecidos por terceiros;</li>
<li>Reconciliação dos dados produzidos pelos sistemas com registros manuais;</li>
<li>Verificações de amostra para eliminar a recorrência de um erro específico.</li>
</ol></li>

'''# Gerenciamento de Problemas de Qualidade'''

<li>Eventualmente, problemas de qualidade de dados, como erros ou omissões, serão identificados. É imperativo que, quando for o caso, eles sejam relatados à Autoridade de Dados, que será responsável por identificar tendências em problemas de qualidade de dados e tomar medidas para corrigir os processos para reduzir qualquer margem de erro.</li>
<li>Além disso, quando exemplos de dados de baixa qualidade são descobertos, a trilha de auditoria deve ser usada para identificar o membro da equipe responsável pelo erro ou omissão. A pessoa identificada deve então ser solicitada a fazer qualquer entrada corretiva, ou pelo menos ser alertada do erro, para que possa ser informada das implicações de sua ação e da importância dos itens de dados.</li>
<li>Onde houver um padrão de tais erros ou omissões com uma equipe específica, deve ser executado uma investigação de causa raiz.</li>
<li>Os erros devem ser corrigidos o mais rápido possível após terem sido identificados de acordo com procedimentos nacionais e locais relativos à correção de registros.</li>
</ol>

Política de qualidade de dados

2021-08-02T18:53:01Z

192.168.0.41:

Este documento é parte integrante do [[Governanca de_Dados|Programa de Governança de Dados da Prefeitura do Recife]]. 
 
De acordo com [https://www.damabrasil.org/ DAMA], a confiabilidade de dados é premissa para a produção de dados de alta qualidade, adequados ao atendimento das diversas necessidades da organização. A qualidade de dados é responsabilidade de todos os participantes do ciclo de vida dos dados, desde o operador até o gerente de qualidade.
<ol type="1">
<li>Esta Política descreve os procedimentos, as orientações e os padrões relacionados à qualidade dos dados cuja Prefeitura é guardiã.</li>
<li>Esta Política se aplica:
<ol type="i">
<li>aos órgãos públicos integrantes da Administração direta do Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às autarquias, às fundações públicas, às empresas públicas, às sociedades de economia mista e às entidades controladas, direta ou indiretamente, pelo Município do Recife e vinculadas ao Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às instituições que recebam recursos públicos diretamente do orçamento ou mediante subvenções sociais, contrato de gestão, termo de parceria, convênios, acordo, ajustes ou outros instrumentos congêneres, publicidade limitada à parcela dos recursos públicos oriundos do Município do Recife.</li>
</ol></li>
<li>Esta política visa garantir que dados de alta qualidade sejam coletados, compartilhados e usados pelos órgãos e entidades municipais.</li>
<li>A qualidade dos dados é definida nos termos desta política como um aspecto de governança de dados que se concentra na adequação dos dados ao seu propósito.</li>
<li>Os principais aspectos de qualidade de dados são:
<ol type="i">
<li>'''precisão''', os dados devem ser suficientemente precisos para os fins pretendidos;</li>
<li>'''consistência''', os dados coletados devem ser compreendidos pela equipe que os coleta e os itens de dados devem ser internamente consistentes As definições de dados devem ser refletidas nos documentos do procedimento;</li>
<li>'''confiabilidade''', os dados devem refletir processos de coleta de dados estáveis e consistentes nos pontos de coleta e ao longo do tempo, seja usando sistemas manuais ou baseados em computador, ou uma combinação de ambos;</li>
<li>'''oportunidade''', os dados devem ser capturados o mais rápido possível após o evento ou atividade e devem estar disponíveis para o uso pretendido dentro de um período de tempo razoável;</li>
<li>'''relevância''', os dados capturados devem ser relevantes para os fins para os quais são usados Isso envolve revisões periódicas dos requisitos para refletir as mudanças nas necessidades;</li>
<li>'''completude''', os dados precisam ser completos, representativos e imparciais. Convém que informações suficientes sejam coletadas e com a qualidade adequada, pois são necessárias para tirar conclusões significativas.</li>
</ol></li>
<li>A qualidade dos dados é responsabilidade de cada servidor, funcionário ou contratado de órgãos e entidades municipais que coletam, produzem, extraem ou analisam dados de qualquer um dos sistemas de informação ou recursos de informação da Prefeitura. Todos devem estar cientes de suas responsabilidades e as competências relevantes para suas funções em relação à qualidade dos dados.</li>
<li>Cada servidor, funcionário ou contratado é responsável por relatar quaisquer problemas de qualidade de dados imediatamente ao seu gestor, que deve tomar as medidas corretivas apropriadas.</li>
<li>Uma revisão regular dos fluxos de dados deve ser realizada para atribuir responsabilidade a cada um, e estabelecer níveis apropriados de controle.</li>
<li>A qualidade dos dados deve ser considerada como parte de todos os acordos de compartilhamento/troca de dados (internos ou externos) para garantir que os dados trocados sejam de qualidade apropriada. Para compartilhamento interno, é importante que cópias ou versões adicionais de dados não sejam criadas desnecessariamente.</li>
<li>A melhoria contínua dos sistemas também é importante para garantir que os dados produzidos sejam da mais alta qualidade.</li>

'''#Melhoria da Qualidade'''

<li>Uma estratégia integrada em toda a Prefeitura deve ser estabelecida para atingir e manter o nível de qualidade de dados necessário para dar suporte às metas e objetivos.</li>
<li>As partes interessadas devem participar da criação da estratégia de qualidade de dados, articulando as dimensões de qualidade de dados selecionadas pela Prefeitura. A estratégia de qualidade de dados deve ser definida, aprovada e gerenciada.</li>
<li>Os procedimentos e padrões de qualidade de dados estarão disponíveis para todos os servidores, funcionários e contratados envolvidos na coleta e tratamento de dados.</li>
<li>Os procedimentos e padrões devem ser ancorados em todo o ciclo de vida dos dados e processos correspondentes obrigatórios na metodologia de ciclo de vida de desenvolvimento do sistema.</li>
<li>Estes padrões e procedimentos devem ser registrados no repositório institucional de artefatos de Governança de Dados. O repositório permitirá que usuários autorizados localizem, gerenciem e usem os procedimentos e padrões.</li>
<li>O controle rígido da versão é essencial para que todas as partes estejam usando os mesmos procedimentos que refletem as definições de dados atuais.</li>
<li>O desenvolvimento apropriado da equipe deve ser fornecido a todo o pessoal relevante na introdução e sempre que necessário para encorajar todos os funcionários responsáveis pelo manuseio dos dados a ter o conhecimento e as competências apropriados para garantir a qualidade dos dados.</li>
<li>As Autoridades de Dados e Analistas de Qualidade de Dados apoiarão servidores, funcionários e contratados no cumprimento desta Política e de quaisquer procedimentos locais em vigor.</li>
<li>Dados de boa qualidade podem ser obtidos por monitoramento cuidadoso e correção de erros, mas é mais eficaz e eficiente que os dados sejam inseridos corretamente na primeira vez Para conseguir isso, a configuração apropriada do sistema é essencial e devem existir bons procedimentos para que a equipe possa ser treinada e apoiada em seu trabalho.</li>
<li>As Autoridades de Dados, em colaboração com os Analistas de Qualidade de Dados, são responsáveis por garantir que existam procedimentos específicos em relação a todos os ativos de informação sob seu controle. Estes procedimentos devem estabelecer, no mínimo, quando o ativo de informação deve ser usado, como deve ser usado e por quem e como a qualidade dos dados registrados será monitorada.</li>
<li>Quando apropriado, as Autoridades de Dados devem garantir que o treinamento esteja disponível para a equipe usar o ativo e que os riscos de informação associados a cada ativo sejam ativamente identificados e mitigados.</li>
<li>Os elementos de qualidade dos dados de qualquer procedimento devem ser definidos de forma a não serem ambíguos para aqueles que devem realizar as tarefas. Eles devem refletir os padrões nacionais e locais. O Conselho de Governança de Dados deve aprovar modelos padrão que podem ser usados para a criação de procedimentos específicos para cada departamento.</li>

'''#Captura de dados'''

<li>Todos os Produtores de Dados devem garantir a precisão e os outros aspectos de qualidade supracitados.</li>
<li>Devem ser estabelecidos controles adequados sobre a captura, coleta e produção de dados visando precisão em todos os momentos. Os Produtores de Dados devem ter diretrizes claras, procedimentos e treinamento adequado (quando aplicável) para usar sistemas para garantir que as informações sejam inseridas de forma correta e consistente.</li>
<li>Quando não houver procedimentos acordados, Produtores de Dados devem documentar os procedimentos que empreendem para coletar dados e quaisquer acordos de garantia locais que estejam em vigor.</li>
<li>Todos os procedimentos devem ser revisados regularmente para considerar seu impacto na qualidade dos dados, de forma que os dados coletados permaneçam adequados ao propósito.</li>
<li>Quaisquer mudanças nos procedimentos devem ser comunicadas a todo o pessoal relevante.
 '''Sistemas''' </li>
<li>Devem existir sistemas para a coleta, validação, verificação e relatório de dados.</li>
<li>Todos os dados devem ser validados internamente antes de serem enviados externamente.</li>
<li>Os dados devem ser coletados apenas uma vez, sempre que possível, para evitar a necessidade de vários sistemas.</li>
<li>Todos os sistemas usados para coleta de dados devem ser eletrônicos, sempre que possível, para reduzir o risco de erro humano.</li>
<li>Deve haver uma estratégia clara para o armazenamento de dados em conformidade com as diretrizes das políticas de segurança e plataforma de dados.</li>
<li>É vital que os sistemas usados para coletar, armazenar e calcular os dados sejam precisos e quaisquer falhas ou erros sejam identificados Todos os sistemas precisam ser verificados e testados regularmente, seus usuários sejam treinados adequadamente e as orientações instruções estejam disponíveis.
 '''Auditoria e Monitoramento''' </li>
<li>Como estabelecido na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, a administração pública deve garantir exatidão, clareza, relevância e atualização dos dados, de acordo com a necessidade do cumprimento da finalidade de seu tratamento Outros instrumentos legislativos como a Lei de Acesso à Informação também possuem a mesma determinação.</li>
<li>De forma a garantir conformidade com o estabelecido em lei, todos os dados devem ser submetidos a auditorias internas e externas, se necessário.</li>
<li>Os Órgãos de Conformidade e Auditoria são responsáveis por coordenar e supervisionar auditorias na qualidade dos dados. Estas auditorias devem ser realizadas por auditores internos pelo menos a cada dois anos.</li>
<li>A definição do escopo das auditorias de qualidade de dados será realizada pelo Subcomitê de Qualidade de Dados, que identificará os serviços a serem auditados e os requisitos para validação.</li>
<li>Todas as auditorias resultarão em um relatório de conclusões e recomendações.</li>
<li>Os resultados de todas as auditorias de qualidade de dados serão analisados pelo Comitê de Dados e Conselho de Governança de Dados, incluindo os resultados e relatórios de recomendações e planos de ação resultantes. O Comitê de Dados terá a responsabilidade de elaborar planos de ação para garantir que os requisitos de qualidade de dados sejam cumpridos.</li>
<li>Além disso, eles continuarão a monitorar o progresso em relação aos planos de ação até que todas as ações sejam concluídas e coordenarão novas auditorias para avaliar a eficácia das ações realizadas.</li>
<li>O Escritório de Governança de Dados determinará indicadores chave de desempenho anuais relacionados à qualidade dos dados e analisará o progresso em relação a essas medidas trimestralmente, no mínimo, garantindo que os riscos sejam identificados, registrados e relatados de acordo com a estratégia e política de gestão de risco de confiança.</li>
<li>As Autoridades de Dados devem coordenar e supervisionar a execução de rotinas de validação regulares para monitorar continuamente a qualidade dos dados como parte de outros procedimentos Essas rotinas verificam a integridade e validade dos dados em relação aos principais ativos de dados da Prefeitura.</li>
<li>Uma metodologia de criação de perfil de dados deve ser estabelecida e seguida, por meio da definição de metodologias de perfil de dados, processos, práticas, ferramentas e modelos de resultados definidos e padronizados Planos para traçar o perfil de um armazenamento de dados devem ser compartilhados com as partes interessadas relevantes e governança de dados.</li>
<li>As atividades de criação de perfil de dados são conduzidas de acordo com o plano e os esforços são ajustados quando desvios significativos do plano são detectados. Os resultados e recomendações do perfil de dados são relatados às partes interessadas.</li>
<li>Quando problemas na qualidade dos dados são identificados, eles serão informados aos responsáveis pela produção dos dados e manutenção da qualidade dos dados, conforme apropriado, para garantir que ações possam ser tomadas para melhorar os sistemas e processos Estas ações podem incluir treinamento e acompanhamento apropriado. Se os problemas persistirem, é prudente investigar a causa raiz, ou os eventos, que resultam na deterioração da qualidade dos dados ou trazem à tona os problemas existentes.</li>
<li>A análise de causa raiz é definida como um termo coletivo que descreve uma ampla gama de abordagens, ferramentas e técnicas usadas para descobrir as causas dos problemas.</li>
<li>Em complemento as auditorias, todos os dados estão sujeitos aos procedimentos:
<ol type="i">
<li>Profile de Dados;</li>
<li>Limpeza de dados remoção de registros duplicados ou preenchimento de informações ausentes;</li>
<li>Verificações pontuais na qualidade dos dados fornecidos por terceiros;</li>
<li>Reconciliação dos dados produzidos pelos sistemas com registros manuais;</li>
<li>Verificações de amostra para eliminar a recorrência de um erro específico.</li>
</ol>
 '''Gerenciamento de Problemas de Qualidade''' </li>
<li>Eventualmente, problemas de qualidade de dados, como erros ou omissões, serão identificados. É imperativo que, quando for o caso, eles sejam relatados à Autoridade de Dados, que será responsável por identificar tendências em problemas de qualidade de dados e tomar medidas para corrigir os processos para reduzir qualquer margem de erro.</li>
<li>Além disso, quando exemplos de dados de baixa qualidade são descobertos, a trilha de auditoria deve ser usada para identificar o membro da equipe responsável pelo erro ou omissão. A pessoa identificada deve então ser solicitada a fazer qualquer entrada corretiva, ou pelo menos ser alertada do erro, para que possa ser informada das implicações de sua ação e da importância dos itens de dados.</li>
<li>Onde houver um padrão de tais erros ou omissões com uma equipe específica, deve ser executado uma investigação de causa raiz.</li>
<li>Os erros devem ser corrigidos o mais rápido possível após terem sido identificados de acordo com procedimentos nacionais e locais relativos à correção de registros.</li>
</ol>

Política de qualidade de dados

2021-08-02T18:50:57Z

192.168.0.41:

Este documento é parte integrante do [[Governanca de_Dados|Programa de Governança de Dados da Prefeitura do Recife]]. 
 
De acordo com [https://www.damabrasil.org/ DAMA], a confiabilidade de dados é premissa para a produção de dados de alta qualidade, adequados ao atendimento das diversas necessidades da organização. A qualidade de dados é responsabilidade de todos os participantes do ciclo de vida dos dados, desde o operador até o gerente de qualidade.
<ol type="1">
<li>Esta Política descreve os procedimentos, as orientações e os padrões relacionados à qualidade dos dados cuja Prefeitura é guardiã.</li>
<li>Esta Política se aplica:
<ol type="i">
<li>aos órgãos públicos integrantes da Administração direta do Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às autarquias, às fundações públicas, às empresas públicas, às sociedades de economia mista e às entidades controladas, direta ou indiretamente, pelo Município do Recife e vinculadas ao Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às instituições que recebam recursos públicos diretamente do orçamento ou mediante subvenções sociais, contrato de gestão, termo de parceria, convênios, acordo, ajustes ou outros instrumentos congêneres, publicidade limitada à parcela dos recursos públicos oriundos do Município do Recife.</li>
</ol></li>
<li>Esta política visa garantir que dados de alta qualidade sejam coletados, compartilhados e usados pelos órgãos e entidades municipais.</li>
<li>A qualidade dos dados é definida nos termos desta política como um aspecto de governança de dados que se concentra na adequação dos dados ao seu propósito.</li>
<li>Os principais aspectos de qualidade de dados são:
<ol type="i">
<li>'''precisão''', os dados devem ser suficientemente precisos para os fins pretendidos;</li>
<li>'''consistência''', os dados coletados devem ser compreendidos pela equipe que os coleta e os itens de dados devem ser internamente consistentes As definições de dados devem ser refletidas nos documentos do procedimento;</li>
<li>'''confiabilidade''', os dados devem refletir processos de coleta de dados estáveis e consistentes nos pontos de coleta e ao longo do tempo, seja usando sistemas manuais ou baseados em computador, ou uma combinação de ambos;</li>
<li>'''oportunidade''', os dados devem ser capturados o mais rápido possível após o evento ou atividade e devem estar disponíveis para o uso pretendido dentro de um período de tempo razoável;</li>
<li>'''relevância''', os dados capturados devem ser relevantes para os fins para os quais são usados Isso envolve revisões periódicas dos requisitos para refletir as mudanças nas necessidades;</li>
<li>'''completude''', os dados precisam ser completos, representativos e imparciais. Convém que informações suficientes sejam coletadas e com a qualidade adequada, pois são necessárias para tirar conclusões significativas.</li>
</ol></li>
<li>A qualidade dos dados é responsabilidade de cada servidor, funcionário ou contratado de órgãos e entidades municipais que coletam, produzem, extraem ou analisam dados de qualquer um dos sistemas de informação ou recursos de informação da Prefeitura. Todos devem estar cientes de suas responsabilidades e as competências relevantes para suas funções em relação à qualidade dos dados.</li>
<li>Cada servidor, funcionário ou contratado é responsável por relatar quaisquer problemas de qualidade de dados imediatamente ao seu gestor, que deve tomar as medidas corretivas apropriadas.</li>
<li>Uma revisão regular dos fluxos de dados deve ser realizada para atribuir responsabilidade a cada um, e estabelecer níveis apropriados de controle.</li>
<li>A qualidade dos dados deve ser considerada como parte de todos os acordos de compartilhamento/troca de dados (internos ou externos) para garantir que os dados trocados sejam de qualidade apropriada. Para compartilhamento interno, é importante que cópias ou versões adicionais de dados não sejam criadas desnecessariamente.</li>
<li>A melhoria contínua dos sistemas também é importante para garantir que os dados produzidos sejam da mais alta qualidade.</li>
'''Melhoria da Qualidade'''
<li>Uma estratégia integrada em toda a Prefeitura deve ser estabelecida para atingir e manter o nível de qualidade de dados necessário para dar suporte às metas e objetivos.</li>
<li>As partes interessadas devem participar da criação da estratégia de qualidade de dados, articulando as dimensões de qualidade de dados selecionadas pela Prefeitura. A estratégia de qualidade de dados deve ser definida, aprovada e gerenciada.</li>
<li>Os procedimentos e padrões de qualidade de dados estarão disponíveis para todos os servidores, funcionários e contratados envolvidos na coleta e tratamento de dados.</li>
<li>Os procedimentos e padrões devem ser ancorados em todo o ciclo de vida dos dados e processos correspondentes obrigatórios na metodologia de ciclo de vida de desenvolvimento do sistema.</li>
<li>Estes padrões e procedimentos devem ser registrados no repositório institucional de artefatos de Governança de Dados. O repositório permitirá que usuários autorizados localizem, gerenciem e usem os procedimentos e padrões.</li>
<li>O controle rígido da versão é essencial para que todas as partes estejam usando os mesmos procedimentos que refletem as definições de dados atuais.</li>
<li>O desenvolvimento apropriado da equipe deve ser fornecido a todo o pessoal relevante na introdução e sempre que necessário para encorajar todos os funcionários responsáveis pelo manuseio dos dados a ter o conhecimento e as competências apropriados para garantir a qualidade dos dados.</li>
<li>As Autoridades de Dados e Analistas de Qualidade de Dados apoiarão servidores, funcionários e contratados no cumprimento desta Política e de quaisquer procedimentos locais em vigor.</li>
<li>Dados de boa qualidade podem ser obtidos por monitoramento cuidadoso e correção de erros, mas é mais eficaz e eficiente que os dados sejam inseridos corretamente na primeira vez Para conseguir isso, a configuração apropriada do sistema é essencial e devem existir bons procedimentos para que a equipe possa ser treinada e apoiada em seu trabalho.</li>
<li>As Autoridades de Dados, em colaboração com os Analistas de Qualidade de Dados, são responsáveis por garantir que existam procedimentos específicos em relação a todos os ativos de informação sob seu controle. Estes procedimentos devem estabelecer, no mínimo, quando o ativo de informação deve ser usado, como deve ser usado e por quem e como a qualidade dos dados registrados será monitorada.</li>
<li>Quando apropriado, as Autoridades de Dados devem garantir que o treinamento esteja disponível para a equipe usar o ativo e que os riscos de informação associados a cada ativo sejam ativamente identificados e mitigados.</li>
<li>Os elementos de qualidade dos dados de qualquer procedimento devem ser definidos de forma a não serem ambíguos para aqueles que devem realizar as tarefas. Eles devem refletir os padrões nacionais e locais. O Conselho de Governança de Dados deve aprovar modelos padrão que podem ser usados para a criação de procedimentos específicos para cada departamento.
 '''Captura de dados''' </li>
<li>Todos os Produtores de Dados devem garantir a precisão e os outros aspectos de qualidade supracitados.</li>
<li>Devem ser estabelecidos controles adequados sobre a captura, coleta e produção de dados visando precisão em todos os momentos. Os Produtores de Dados devem ter diretrizes claras, procedimentos e treinamento adequado (quando aplicável) para usar sistemas para garantir que as informações sejam inseridas de forma correta e consistente.</li>
<li>Quando não houver procedimentos acordados, Produtores de Dados devem documentar os procedimentos que empreendem para coletar dados e quaisquer acordos de garantia locais que estejam em vigor.</li>
<li>Todos os procedimentos devem ser revisados regularmente para considerar seu impacto na qualidade dos dados, de forma que os dados coletados permaneçam adequados ao propósito.</li>
<li>Quaisquer mudanças nos procedimentos devem ser comunicadas a todo o pessoal relevante.
 '''Sistemas''' </li>
<li>Devem existir sistemas para a coleta, validação, verificação e relatório de dados.</li>
<li>Todos os dados devem ser validados internamente antes de serem enviados externamente.</li>
<li>Os dados devem ser coletados apenas uma vez, sempre que possível, para evitar a necessidade de vários sistemas.</li>
<li>Todos os sistemas usados para coleta de dados devem ser eletrônicos, sempre que possível, para reduzir o risco de erro humano.</li>
<li>Deve haver uma estratégia clara para o armazenamento de dados em conformidade com as diretrizes das políticas de segurança e plataforma de dados.</li>
<li>É vital que os sistemas usados para coletar, armazenar e calcular os dados sejam precisos e quaisquer falhas ou erros sejam identificados Todos os sistemas precisam ser verificados e testados regularmente, seus usuários sejam treinados adequadamente e as orientações instruções estejam disponíveis.
 '''Auditoria e Monitoramento''' </li>
<li>Como estabelecido na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, a administração pública deve garantir exatidão, clareza, relevância e atualização dos dados, de acordo com a necessidade do cumprimento da finalidade de seu tratamento Outros instrumentos legislativos como a Lei de Acesso à Informação também possuem a mesma determinação.</li>
<li>De forma a garantir conformidade com o estabelecido em lei, todos os dados devem ser submetidos a auditorias internas e externas, se necessário.</li>
<li>Os Órgãos de Conformidade e Auditoria são responsáveis por coordenar e supervisionar auditorias na qualidade dos dados. Estas auditorias devem ser realizadas por auditores internos pelo menos a cada dois anos.</li>
<li>A definição do escopo das auditorias de qualidade de dados será realizada pelo Subcomitê de Qualidade de Dados, que identificará os serviços a serem auditados e os requisitos para validação.</li>
<li>Todas as auditorias resultarão em um relatório de conclusões e recomendações.</li>
<li>Os resultados de todas as auditorias de qualidade de dados serão analisados pelo Comitê de Dados e Conselho de Governança de Dados, incluindo os resultados e relatórios de recomendações e planos de ação resultantes. O Comitê de Dados terá a responsabilidade de elaborar planos de ação para garantir que os requisitos de qualidade de dados sejam cumpridos.</li>
<li>Além disso, eles continuarão a monitorar o progresso em relação aos planos de ação até que todas as ações sejam concluídas e coordenarão novas auditorias para avaliar a eficácia das ações realizadas.</li>
<li>O Escritório de Governança de Dados determinará indicadores chave de desempenho anuais relacionados à qualidade dos dados e analisará o progresso em relação a essas medidas trimestralmente, no mínimo, garantindo que os riscos sejam identificados, registrados e relatados de acordo com a estratégia e política de gestão de risco de confiança.</li>
<li>As Autoridades de Dados devem coordenar e supervisionar a execução de rotinas de validação regulares para monitorar continuamente a qualidade dos dados como parte de outros procedimentos Essas rotinas verificam a integridade e validade dos dados em relação aos principais ativos de dados da Prefeitura.</li>
<li>Uma metodologia de criação de perfil de dados deve ser estabelecida e seguida, por meio da definição de metodologias de perfil de dados, processos, práticas, ferramentas e modelos de resultados definidos e padronizados Planos para traçar o perfil de um armazenamento de dados devem ser compartilhados com as partes interessadas relevantes e governança de dados.</li>
<li>As atividades de criação de perfil de dados são conduzidas de acordo com o plano e os esforços são ajustados quando desvios significativos do plano são detectados. Os resultados e recomendações do perfil de dados são relatados às partes interessadas.</li>
<li>Quando problemas na qualidade dos dados são identificados, eles serão informados aos responsáveis pela produção dos dados e manutenção da qualidade dos dados, conforme apropriado, para garantir que ações possam ser tomadas para melhorar os sistemas e processos Estas ações podem incluir treinamento e acompanhamento apropriado. Se os problemas persistirem, é prudente investigar a causa raiz, ou os eventos, que resultam na deterioração da qualidade dos dados ou trazem à tona os problemas existentes.</li>
<li>A análise de causa raiz é definida como um termo coletivo que descreve uma ampla gama de abordagens, ferramentas e técnicas usadas para descobrir as causas dos problemas.</li>
<li>Em complemento as auditorias, todos os dados estão sujeitos aos procedimentos:
<ol type="i">
<li>Profile de Dados;</li>
<li>Limpeza de dados remoção de registros duplicados ou preenchimento de informações ausentes;</li>
<li>Verificações pontuais na qualidade dos dados fornecidos por terceiros;</li>
<li>Reconciliação dos dados produzidos pelos sistemas com registros manuais;</li>
<li>Verificações de amostra para eliminar a recorrência de um erro específico.</li>
</ol>
 '''Gerenciamento de Problemas de Qualidade''' </li>
<li>Eventualmente, problemas de qualidade de dados, como erros ou omissões, serão identificados. É imperativo que, quando for o caso, eles sejam relatados à Autoridade de Dados, que será responsável por identificar tendências em problemas de qualidade de dados e tomar medidas para corrigir os processos para reduzir qualquer margem de erro.</li>
<li>Além disso, quando exemplos de dados de baixa qualidade são descobertos, a trilha de auditoria deve ser usada para identificar o membro da equipe responsável pelo erro ou omissão. A pessoa identificada deve então ser solicitada a fazer qualquer entrada corretiva, ou pelo menos ser alertada do erro, para que possa ser informada das implicações de sua ação e da importância dos itens de dados.</li>
<li>Onde houver um padrão de tais erros ou omissões com uma equipe específica, deve ser executado uma investigação de causa raiz.</li>
<li>Os erros devem ser corrigidos o mais rápido possível após terem sido identificados de acordo com procedimentos nacionais e locais relativos à correção de registros.</li>
</ol>

Política de qualidade de dados

2021-08-02T18:48:38Z

192.168.0.41:

Este documento é parte integrante do [[Governanca de_Dados|Programa de Governança de Dados da Prefeitura do Recife]]. 
 
De acordo com [https://www.damabrasil.org/ DAMA], a confiabilidade de dados é premissa para a produção de dados de alta qualidade, adequados ao atendimento das diversas necessidades da organização. A qualidade de dados é responsabilidade de todos os participantes do ciclo de vida dos dados, desde o operador até o gerente de qualidade.
<ol type="1">
<li>Esta Política descreve os procedimentos, as orientações e os padrões relacionados à qualidade dos dados cuja Prefeitura é guardiã.</li>
<li>Esta Política se aplica:
<ol type="i">
<li>aos órgãos públicos integrantes da Administração direta do Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às autarquias, às fundações públicas, às empresas públicas, às sociedades de economia mista e às entidades controladas, direta ou indiretamente, pelo Município do Recife e vinculadas ao Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às instituições que recebam recursos públicos diretamente do orçamento ou mediante subvenções sociais, contrato de gestão, termo de parceria, convênios, acordo, ajustes ou outros instrumentos congêneres, publicidade limitada à parcela dos recursos públicos oriundos do Município do Recife.</li>
</ol></li>
<li>Esta política visa garantir que dados de alta qualidade sejam coletados, compartilhados e usados pelos órgãos e entidades municipais.</li>
<li>A qualidade dos dados é definida nos termos desta política como um aspecto de governança de dados que se concentra na adequação dos dados ao seu propósito.</li>
<li>Os principais aspectos de qualidade de dados são:
<ol type="i">
<li>'''precisão''', os dados devem ser suficientemente precisos para os fins pretendidos;</li>
<li>'''consistência''', os dados coletados devem ser compreendidos pela equipe que os coleta e os itens de dados devem ser internamente consistentes As definições de dados devem ser refletidas nos documentos do procedimento;</li>
<li>'''confiabilidade''', os dados devem refletir processos de coleta de dados estáveis e consistentes nos pontos de coleta e ao longo do tempo, seja usando sistemas manuais ou baseados em computador, ou uma combinação de ambos;</li>
<li>'''oportunidade''', os dados devem ser capturados o mais rápido possível após o evento ou atividade e devem estar disponíveis para o uso pretendido dentro de um período de tempo razoável;</li>
<li>'''relevância''', os dados capturados devem ser relevantes para os fins para os quais são usados Isso envolve revisões periódicas dos requisitos para refletir as mudanças nas necessidades;</li>
<li>'''completude''', os dados precisam ser completos, representativos e imparciais. Convém que informações suficientes sejam coletadas e com a qualidade adequada, pois são necessárias para tirar conclusões significativas.</li>
</ol></li>
<li>A qualidade dos dados é responsabilidade de cada servidor, funcionário ou contratado de órgãos e entidades municipais que coletam, produzem, extraem ou analisam dados de qualquer um dos sistemas de informação ou recursos de informação da Prefeitura. Todos devem estar cientes de suas responsabilidades e as competências relevantes para suas funções em relação à qualidade dos dados.</li>
<li>Cada servidor, funcionário ou contratado é responsável por relatar quaisquer problemas de qualidade de dados imediatamente ao seu gestor, que deve tomar as medidas corretivas apropriadas.</li>
<li>Uma revisão regular dos fluxos de dados deve ser realizada para atribuir responsabilidade a cada um, e estabelecer níveis apropriados de controle.</li>
<li>A qualidade dos dados deve ser considerada como parte de todos os acordos de compartilhamento/troca de dados (internos ou externos) para garantir que os dados trocados sejam de qualidade apropriada Para compartilhamento interno, é importante que cópias ou versões adicionais de dados não sejam criadas desnecessariamente.</li>
<li>A melhoria contínua dos sistemas também é importante para garantir que os dados produzidos sejam da mais alta qualidade.
 '''Melhoria da Qualidade''' </li>
<li>Uma estratégia integrada em toda a Prefeitura deve ser estabelecida para atingir e manter o nível de qualidade de dados necessário para dar suporte às metas e objetivos.</li>
<li>As partes interessadas devem participar da criação da estratégia de qualidade de dados, articulando as dimensões de qualidade de dados selecionadas pela Prefeitura. A estratégia de qualidade de dados deve ser definida, aprovada e gerenciada.</li>
<li>Os procedimentos e padrões de qualidade de dados estarão disponíveis para todos os servidores, funcionários e contratados envolvidos na coleta e tratamento de dados.</li>
<li>Os procedimentos e padrões devem ser ancorados em todo o ciclo de vida dos dados e processos correspondentes obrigatórios na metodologia de ciclo de vida de desenvolvimento do sistema.</li>
<li>Estes padrões e procedimentos devem ser registrados no repositório institucional de artefatos de Governança de Dados. O repositório permitirá que usuários autorizados localizem, gerenciem e usem os procedimentos e padrões.</li>
<li>O controle rígido da versão é essencial para que todas as partes estejam usando os mesmos procedimentos que refletem as definições de dados atuais.</li>
<li>O desenvolvimento apropriado da equipe deve ser fornecido a todo o pessoal relevante na introdução e sempre que necessário para encorajar todos os funcionários responsáveis pelo manuseio dos dados a ter o conhecimento e as competências apropriados para garantir a qualidade dos dados.</li>
<li>As Autoridades de Dados e Analistas de Qualidade de Dados apoiarão servidores, funcionários e contratados no cumprimento desta Política e de quaisquer procedimentos locais em vigor.</li>
<li>Dados de boa qualidade podem ser obtidos por monitoramento cuidadoso e correção de erros, mas é mais eficaz e eficiente que os dados sejam inseridos corretamente na primeira vez Para conseguir isso, a configuração apropriada do sistema é essencial e devem existir bons procedimentos para que a equipe possa ser treinada e apoiada em seu trabalho.</li>
<li>As Autoridades de Dados, em colaboração com os Analistas de Qualidade de Dados, são responsáveis por garantir que existam procedimentos específicos em relação a todos os ativos de informação sob seu controle. Estes procedimentos devem estabelecer, no mínimo, quando o ativo de informação deve ser usado, como deve ser usado e por quem e como a qualidade dos dados registrados será monitorada.</li>
<li>Quando apropriado, as Autoridades de Dados devem garantir que o treinamento esteja disponível para a equipe usar o ativo e que os riscos de informação associados a cada ativo sejam ativamente identificados e mitigados.</li>
<li>Os elementos de qualidade dos dados de qualquer procedimento devem ser definidos de forma a não serem ambíguos para aqueles que devem realizar as tarefas. Eles devem refletir os padrões nacionais e locais. O Conselho de Governança de Dados deve aprovar modelos padrão que podem ser usados para a criação de procedimentos específicos para cada departamento.
 '''Captura de dados''' </li>
<li>Todos os Produtores de Dados devem garantir a precisão e os outros aspectos de qualidade supracitados.</li>
<li>Devem ser estabelecidos controles adequados sobre a captura, coleta e produção de dados visando precisão em todos os momentos. Os Produtores de Dados devem ter diretrizes claras, procedimentos e treinamento adequado (quando aplicável) para usar sistemas para garantir que as informações sejam inseridas de forma correta e consistente.</li>
<li>Quando não houver procedimentos acordados, Produtores de Dados devem documentar os procedimentos que empreendem para coletar dados e quaisquer acordos de garantia locais que estejam em vigor.</li>
<li>Todos os procedimentos devem ser revisados regularmente para considerar seu impacto na qualidade dos dados, de forma que os dados coletados permaneçam adequados ao propósito.</li>
<li>Quaisquer mudanças nos procedimentos devem ser comunicadas a todo o pessoal relevante.
 '''Sistemas''' </li>
<li>Devem existir sistemas para a coleta, validação, verificação e relatório de dados.</li>
<li>Todos os dados devem ser validados internamente antes de serem enviados externamente.</li>
<li>Os dados devem ser coletados apenas uma vez, sempre que possível, para evitar a necessidade de vários sistemas.</li>
<li>Todos os sistemas usados para coleta de dados devem ser eletrônicos, sempre que possível, para reduzir o risco de erro humano.</li>
<li>Deve haver uma estratégia clara para o armazenamento de dados em conformidade com as diretrizes das políticas de segurança e plataforma de dados.</li>
<li>É vital que os sistemas usados para coletar, armazenar e calcular os dados sejam precisos e quaisquer falhas ou erros sejam identificados Todos os sistemas precisam ser verificados e testados regularmente, seus usuários sejam treinados adequadamente e as orientações instruções estejam disponíveis.
 '''Auditoria e Monitoramento''' </li>
<li>Como estabelecido na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, a administração pública deve garantir exatidão, clareza, relevância e atualização dos dados, de acordo com a necessidade do cumprimento da finalidade de seu tratamento Outros instrumentos legislativos como a Lei de Acesso à Informação também possuem a mesma determinação.</li>
<li>De forma a garantir conformidade com o estabelecido em lei, todos os dados devem ser submetidos a auditorias internas e externas, se necessário.</li>
<li>Os Órgãos de Conformidade e Auditoria são responsáveis por coordenar e supervisionar auditorias na qualidade dos dados. Estas auditorias devem ser realizadas por auditores internos pelo menos a cada dois anos.</li>
<li>A definição do escopo das auditorias de qualidade de dados será realizada pelo Subcomitê de Qualidade de Dados, que identificará os serviços a serem auditados e os requisitos para validação.</li>
<li>Todas as auditorias resultarão em um relatório de conclusões e recomendações.</li>
<li>Os resultados de todas as auditorias de qualidade de dados serão analisados pelo Comitê de Dados e Conselho de Governança de Dados, incluindo os resultados e relatórios de recomendações e planos de ação resultantes. O Comitê de Dados terá a responsabilidade de elaborar planos de ação para garantir que os requisitos de qualidade de dados sejam cumpridos.</li>
<li>Além disso, eles continuarão a monitorar o progresso em relação aos planos de ação até que todas as ações sejam concluídas e coordenarão novas auditorias para avaliar a eficácia das ações realizadas.</li>
<li>O Escritório de Governança de Dados determinará indicadores chave de desempenho anuais relacionados à qualidade dos dados e analisará o progresso em relação a essas medidas trimestralmente, no mínimo, garantindo que os riscos sejam identificados, registrados e relatados de acordo com a estratégia e política de gestão de risco de confiança.</li>
<li>As Autoridades de Dados devem coordenar e supervisionar a execução de rotinas de validação regulares para monitorar continuamente a qualidade dos dados como parte de outros procedimentos Essas rotinas verificam a integridade e validade dos dados em relação aos principais ativos de dados da Prefeitura.</li>
<li>Uma metodologia de criação de perfil de dados deve ser estabelecida e seguida, por meio da definição de metodologias de perfil de dados, processos, práticas, ferramentas e modelos de resultados definidos e padronizados Planos para traçar o perfil de um armazenamento de dados devem ser compartilhados com as partes interessadas relevantes e governança de dados.</li>
<li>As atividades de criação de perfil de dados são conduzidas de acordo com o plano e os esforços são ajustados quando desvios significativos do plano são detectados. Os resultados e recomendações do perfil de dados são relatados às partes interessadas.</li>
<li>Quando problemas na qualidade dos dados são identificados, eles serão informados aos responsáveis pela produção dos dados e manutenção da qualidade dos dados, conforme apropriado, para garantir que ações possam ser tomadas para melhorar os sistemas e processos Estas ações podem incluir treinamento e acompanhamento apropriado. Se os problemas persistirem, é prudente investigar a causa raiz, ou os eventos, que resultam na deterioração da qualidade dos dados ou trazem à tona os problemas existentes.</li>
<li>A análise de causa raiz é definida como um termo coletivo que descreve uma ampla gama de abordagens, ferramentas e técnicas usadas para descobrir as causas dos problemas.</li>
<li>Em complemento as auditorias, todos os dados estão sujeitos aos procedimentos:
<ol type="i">
<li>Profile de Dados;</li>
<li>Limpeza de dados remoção de registros duplicados ou preenchimento de informações ausentes;</li>
<li>Verificações pontuais na qualidade dos dados fornecidos por terceiros;</li>
<li>Reconciliação dos dados produzidos pelos sistemas com registros manuais;</li>
<li>Verificações de amostra para eliminar a recorrência de um erro específico.</li>
</ol>
 '''Gerenciamento de Problemas de Qualidade''' </li>
<li>Eventualmente, problemas de qualidade de dados, como erros ou omissões, serão identificados. É imperativo que, quando for o caso, eles sejam relatados à Autoridade de Dados, que será responsável por identificar tendências em problemas de qualidade de dados e tomar medidas para corrigir os processos para reduzir qualquer margem de erro.</li>
<li>Além disso, quando exemplos de dados de baixa qualidade são descobertos, a trilha de auditoria deve ser usada para identificar o membro da equipe responsável pelo erro ou omissão. A pessoa identificada deve então ser solicitada a fazer qualquer entrada corretiva, ou pelo menos ser alertada do erro, para que possa ser informada das implicações de sua ação e da importância dos itens de dados.</li>
<li>Onde houver um padrão de tais erros ou omissões com uma equipe específica, deve ser executado uma investigação de causa raiz.</li>
<li>Os erros devem ser corrigidos o mais rápido possível após terem sido identificados de acordo com procedimentos nacionais e locais relativos à correção de registros.</li>
</ol>

Política de acesso e compartilhamento de dados

2021-07-27T17:44:25Z

192.168.0.41:

Política de acesso e compartilhamento de dados

2021-07-27T17:43:57Z

192.168.0.41:

Política de proteção de dados

2021-07-26T16:10:26Z

192.168.0.41:

Este documento é parte integrante do [[Governanca de_Dados|programa de Governança de Dados da Prefeitura do Recife]]. 
 
A proteção de dados envolve questões relacionadas ao sigilo e privacidade dos dados, e visa garantir também que dados pessoais sejam processados de acordo com os direitos dos titulares.
 

# Esta Política estabelece controles de segurança de privacidade apropriados e eficazes para proteger privacidade dos dados, e limitar ou conter o impacto de qualquer incidente envolvendo uma violação de privacidade dos dados.
# Esta Política se aplica.
## aos órgãos públicos integrantes da Administração direta do Poder Executivo Municipal;
## às autarquias, às fundações públicas, às empresas públicas, às sociedades de economia mista e às entidades controladas, direta ou indiretamente, pelo Município do Recife e vinculadas ao Poder Executivo Municipal;
## às instituições que recebam recursos públicos diretamente do orçamento ou mediante subvenções sociais, contrato de gestão, termo de parceria, convênios, acordo, ajustes ou outros instrumentos congêneres, publicidade limitada à parcela dos recursos públicos oriundos do Município do Recife.
# Para os fins desta Política, considera-se:
## dado pessoal informação relacionada a pessoa natural identificada ou identificável;
## dado pessoal sensível dado pessoal sobre origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política, filiação a sindicato ou a organização de caráter religioso, filosófico ou político, dado referente à saúde ou à vida sexual, dado genético ou biométrico, quando vinculado a uma pessoa natural;
## dado anonimizado dado relativo ao titular que não possa ser identificado, considerando a utilização de meios técnicos razoáveis e disponíveis na ocasião de seu tratamento;
## titular pessoa natural a quem se referem os dados pessoais que são objeto de tratamento;
## controlador pessoa natural ou jurídica, de direito público ou privado, a quem competem as decisões referentes ao tratamento de dados pessoais;
## agentes de tratamento o controlador e o operador;
## tratamento toda operação realizada com dados pessoais, como as que se referem a coleta, produção, recepção, classificação, utilização, acesso, reprodução, transmissão, distribuição, processamento, arquivamento, armazenamento, eliminação, avaliação ou controle da informação, modificação, comunicação, transferência, difusão ou extração;
## anonimização utilização de meios técnicos razoáveis e disponíveis no momento do tratamento, por meio dos quais um dado perde a possibilidade de associação, direta ou indireta, a um indivíduo;
## consentimento manifestação livre, informada e inequívoca pela qual o titular concorda com o tratamento de seus dados pessoais para uma finalidade determinada;
## bloqueio suspensão temporária de qualquer operação de tratamento, mediante guarda do dado pessoal ou do banco de dados;
## eliminação exclusão de dado ou de conjunto de dados armazenados em banco de dados, independentemente do procedimento empregado;
## transferência internacional de dados transferência de dados pessoais para país estrangeiro ou organismo internacional do qual o país seja membro;
## uso compartilhado de dados comunicação, difusão, transferência internacional, interconexão de dados pessoais ou tratamento compartilhado de bancos de dados pessoais por órgãos e entidades municipais no cumprimento de suas competências legais, ou entre esses e entes privados, reciprocamente, com autorização específica, para uma ou mais modalidades de tratamento permitidas por esses entes públicos, ou entre entes privados;
## relatório de impacto à proteção de dados pessoais documentação do controlador que contém a descrição dos processos de tratamento de dados pessoais que podem gerar riscos às liberdades civis e aos direitos fundamentais, bem como medidas, salvaguardas e mecanismos de mitigação de risco;
## órgão de pesquisa órgão ou entidade da administração pública direta ou indireta ou pessoa jurídica de direito privado sem fins lucrativos legalmente constituída sob as leis brasileiras, com sede e foro no País, que inclua em sua missão institucional ou em seu objetivo social ou estatutário a pesquisa básica ou aplicada de caráter histórico, científico, tecnológico ou estatístico.
# A Prefeitura deve categorizar as informações e ativos de dados de acordo com as leis federais, estaduais e municipais aplicáveis, ordens executivas, diretivas, políticas, regulamentos, padrões e orientações.
# Todas as informações cobertas por esta política devem ser classificadas em uma das quatro categorias, de acordo com o nível de segurança exigido Em ordem decrescente de sensibilidade, essas categorias (ou "classificações de segurança") são "Confidenciais", "Pessoais e Sensíveis", e "Públicas".
## informações sigilosas são aquelas submetidas temporariamente à restrição de acesso público em razão de sua imprescindibilidade para a segurança da sociedade e do Estado;
## informações confidenciais incluem qualquer informação que a Prefeitura tenha obrigação contratual, legal ou regulatória de proteger da maneira mais rigorosa, por exemplo dados que incluam conteúdo protegidos por direitos autorais;
## informações pessoais são aquelas relacionadas à pessoa natural identificada ou identificável relativas à intimidade, vida privada, honra e imagem das pessoas;
## informações sensíveis são aquelas que revelam origem racial ou étnica, convicções religiosas ou filosóficas, opiniões políticas, filiação sindical, questões genéticas, biométricas e sobre a saúde ou a vida sexual de uma pessoa;
## informações públicas são aquelas que não se encaixam em nenhuma das categorias anteriores.
# Todos os recursos de informação, sejam documentos físicos, bancos de dados eletrônicos ou outras coleções de informações, devem ser atribuídos a um nível de classificação de segurança de acordo com o conteúdo mais sensível neles contido.
# Sempre que possível, todos os dados devem ser classificados explicitamente, de modo que os usuários de quaisquer dados específicos estejam cientes de sua classificação.
# A classificação do sigilo de informações, no âmbito da Administração Pública Municipal, é de competência:
## no grau de ultrassecreto, das seguintes autoridades:
### Prefeito e Vice Prefeito;
### O Controlador Geral do Município do Recife;
### Secretários Municipais
## no grau de secreto e reservado, das autoridades referidas no inciso I, dos Presidentes de autarquias, fundações, empresas públicas e sociedades de economia mista.
# O Escritório de Governança de Dados deve documentar os resultados da categorização de segurança (incluindo justificativa de suporte).
# As informações sigilosas, confidenciais, pessoais e sensíveis devem ser protegidas contra acesso uso, modificação ou destruição não autorizado Todos os membros da administração pública do Recife compartilham a responsabilidade de proteger a confidencialidade e segurança dos dados.
# Os requisitos de privacidade e informações confidenciais também se aplicam a atividades de blogs e mídias sociais Como tal, membros da administração pública de Recife estão proibidos de revelar qualquer informação sigilosa, confidencial, pessoal ou sensível ou qualquer outro material protegido de divulgação por estatutos, regras, normas, contratos e políticas aplicáveis quando envolvidos em atividades de blog e/ou mídia social.
# Os órgãos e entidades municipais são dispensados de obter consentimento do titular dos dados quando o tratamento dos dados tiver finalidade:
## cumprimento de obrigação legal ou regulatória pelo controlador;
## tratamento compartilhado de dados necessários à execução, pela administração pública, de políticas públicas previstas em leis ou regulamentos.
# Os órgãos e entidades municipais devem identificar os elementos mínimos de dados pessoais a que são relevantes e necessários para cumprir a finalidade de coleta legalmente autorizada Devendo também limitar a coleta e retenção de dados pessoais aos elementos mínimos identificados para os fins descritos.
# O consentimento, quando exigido pelos órgãos públicos, será medida excepcional e deverá se referir a finalidades determinadas e comunicadas claramente ao titular do dado.
# Para os casos cujo consentimento é obrigatório, devem ser fornecidos os meios apropriados para que o titular dos dados autorize a coleta, uso, manutenção e compartilhamento de seus dados pessoais antes de sua coleta.
# Os meios apropriados devem permitir que os indivíduos entendam as consequências das decisões de aprovar ou recusar a autorização da coleta, uso, disseminação e retenção de seus dados pessoais.
# Os órgãos e entidades municipais devem obter o consentimento, quando viável e apropriado, dos indivíduos antes de qualquer novo uso ou divulgação de dados pessoais coletados anteriormente.
# Ao solicitar consentimento, os órgãos e entidades municipais devem descrever em seus avisos de privacidade os fins para os quais os dados são coletados, usados, mantidos e compartilhados.
# A notificação de privacidade deve informar sobre:
## atividades que afetam a privacidade, incluindo a coleta, uso, compartilhamento, proteção, manutenção e descarte de dados pessoais;
## sua autoridade para coletar dados pessoais;
## a capacidade de acessar os dados pessoais e de ter os dados pessoais alteradas ou corrigidas, se necessário;
## os dados pessoais que a Prefeitura do Recife coleta e a(s) finalidade(s) para a qual coleta essas informações;
## como a Prefeitura do Recife usa os dados pessoais internamente se a Prefeitura compartilha dados pessoais com entidades externas, as categorias dessas entidades e as finalidades desse compartilhamento;
## se os titulares têm a capacidade de consentir com usos específicos ou compartilhamento de dados pessoais e como exercer tal consentimento;
## como os titulares podem obter acesso a dados pessoais; e
## como os dados pessoais serão protegidos.
# O consentimento pode ser revogado a qualquer momento mediante manifestação expressa do titular, por procedimento gratuito e facilitado, ratificados os tratamentos realizados sob amparo do consentimento anteriormente manifestado enquanto não houver requerimento de eliminação.
# As práticas de uso e tratamento dos dados também devem estar publicamente disponíveis para que os titulares e partes interessadas possam verificar compatibilidade do tratamento com as finalidades informadas aos titulares, de acordo com o contexto do tratamento.
# Outra informação a ser publicada é a identidade e informações de contato do encarregado As atividades do encarregado consistem em:
## aceitar reclamações e comunicações dos titulares, prestar esclarecimentos e adotar providências;
## receber comunicações da autoridade nacional e adotar providências;
## orientar os funcionários e os contratados da entidade a respeito das práticas a serem tomadas em relação à proteção de dados pessoais; e
## executar as demais atribuições determinadas pelo controlador ou estabelecidas em normas complementares.
# Os órgãos e entidades municipais devem revisar os avisos públicos para refletir as mudanças na prática ou política que afetam os dados pessoais ou alterações nas suas atividades de tratamento que afetem a privacidade, antes ou assim que possível após a mudança.
# O titular tem direito ao acesso facilitado às informações sobre o tratamento de seus dados, que deverão ser disponibilizadas de forma clara, adequada e ostensiva acerca de outras características previstas em regulamentação para o atendimento do princípio do livre acesso da LGDP.
# Os órgãos e entidades municipais devem publicar regras e regulamentos que regem como um titular pode solicitar acesso aos registros mantidos pela Prefeitura, de acordo com as leis e regulamentos aplicáveis.
# '''Inventário e Uso de Dados''' A Prefeitura deve estabelecer, manter e atualizar, em uma frequência definida, um inventário que contém uma lista de todos os ativos de dados que contenham dados pessoais.
# O inventário deve ter uma capacidade de indexação ou recuperação para auxiliar e agilizar o processo de busca e recuperação de dados
# '''Compartilhamento de Dados''' O controlador que obtiver o consentimento e necessitar comunicar ou compartilhar dados pessoais com outros controladores deverá obter consentimento específico do titular para esse fim, ressalvadas as hipóteses de dispensa do consentimento previstas em Lei.
# O compartilhamento dentro da administração pública no âmbito da execução de políticas públicas e atribuição legal é previsto na lei e dispensa o consentimento específico.
# Órgãos e Entidades municipais devem aderir esta política de proteção aos dados e às diretrizes federais e estaduais aplicáveis para o processamento adequado de solicitações relacionadas à privacidade.
# O compartilhamento de dados pelos órgãos e entidades municipais observará as seguintes diretrizes:
## a informação da Prefeitura será compartilhada da forma mais ampla possível, observadas as restrições legais, os requisitos de segurança da informação e comunicações e o disposto na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais;
## o compartilhamento de dados sujeitos a sigilo implica a assunção, pelo recebedor de dados, dos deveres de sigilo e auditabilidade impostos ao custodiante dos dados;
## os mecanismos de compartilhamento, interoperabilidade e auditabilidade devem ser desenvolvidos de forma a atender às necessidades de negócio dos órgãos e entidades municipais para facilitar a execução de políticas públicas orientadas por dados;
## os órgãos e entidades municipais colaborarão para a redução dos custos de acesso a dados no âmbito do poder executivo de Recife, inclusive, mediante o reaproveitamento de recursos de infraestrutura por múltiplos órgãos e entidades municipais;
## nas hipóteses em que se configure tratamento de dados pessoais, serão observados o direito à preservação da intimidade e da privacidade da pessoa natural, a proteção dos dados e as normas e os procedimentos previstos na legislação; e
## a coleta, o tratamento e o compartilhamento de dados por cada órgão serão realizados nos termos do disposto no art 23 da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
# Quando o tratamento de dados pessoais envolver a obrigação legal de difusão destes em transparência ativa, estes devem ser publicados em formato interoperável e estruturado para o uso compartilhado, em cumprimento ao disposto no art 25 da LGPD e como já previa o art 8 º, §3 da Lei nº 12 527 2011 a Lei de Acesso à Informação.
# '''Anonimização e Pseudonimização''' Dado anonimizado é o dado relativo a um titular que não possa ser identificado. A não identificação da relação entre o dado e seu proprietário decorre da utilização da técnica de anonimização, a fim de impossibilitar a associação entre estes, seja de forma direta ou indireta.
# É importante ressaltar que, ainda que o dado esteja anonimizado, uma vez observada a possibilidade de reversão do processo que obteve a anonimização, este processo deixa de ser assim considerado e passa a ser considerado pseudonimização. Esses processos, de acordo com a legislação em vigor, devem ser utilizados, sempre que possível, por meio da aplicação de meios técnicos razoáveis e disponíveis na ocasião do tratamento dos dados.
# '''Correção e Alteração de Dados''' Órgãos e entidades municipais devem fornecer um processo para que os titulares tenham dados pessoais imprecisos mantidos pelos órgãos e entidades municipais sejam corrigidos ou alterados, tendo em vista o princípio da Qualidade dos Dados disposto na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
# Processos e procedimentos também devem ser estabelecidos para disseminar as correções ou alterações dos dados pessoais a outros usuários autorizados dos dados pessoais, como parceiros externos de compartilhamento de informações Quando viável e apropriado, os órgãos e entidades municipais responsáveis pela correção e alteração deve notificar os titulares afetados de que suas informações foram corrigidas ou alteradas.
# A Prefeitura deve implementar um processo para receber e responder a reclamações, preocupações ou perguntas de indivíduos sobre as práticas de privacidade de dados implementadas pela administração pública de Recife.
# Os dados pessoais serão eliminados após o término de seu tratamento, no âmbito e nos limites técnicos das atividades, autorizada a conservação para as seguintes finalidades:
## cumprimento de obrigação legal ou regulatória pelo controlador;
## estudo por órgão de pesquisa, garantida, sempre que possível, a anonimização dos dados pessoais;
## transferência a terceiro, desde que respeitados os requisitos de tratamento de dados dispostos na Lei Geral de Proteção a Dados Pessoais ou;
## uso exclusivo do controlador, vedado seu acesso por terceiro, e desde que anonimizados os dados.

Política de qualidade de dados

2021-07-26T14:51:20Z

192.168.0.41:

Este documento é parte integrante do [[Governanca de_Dados|programa de Governança de Dados da Prefeitura do Recife]]. 
 
De acordo com [https://www.damabrasil.org/ DAMA], a confiabilidade de dados é premissa para a produção de dados de alta qualidade, adequados ao atendimento das diversas necessidades da organização. A qualidade de dados é responsabilidade de todos os participantes do ciclo de vida dos dados, desde o operador até o gerente de qualidade.
<ol type="1">
<li>Esta Política descreve os procedimentos, as orientações e os padrões relacionados à qualidade dos dados cuja Prefeitura é guardiã.</li>
<li>Esta Política se aplica:
<ol type="i">
<li>aos órgãos públicos integrantes da Administração direta do Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às autarquias, às fundações públicas, às empresas públicas, às sociedades de economia mista e às entidades controladas, direta ou indiretamente, pelo Município do Recife e vinculadas ao Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às instituições que recebam recursos públicos diretamente do orçamento ou mediante subvenções sociais, contrato de gestão, termo de parceria, convênios, acordo, ajustes ou outros instrumentos congêneres, publicidade limitada à parcela dos recursos públicos oriundos do Município do Recife.</li>
</ol></li>
<li>Esta política visa garantir que dados de alta qualidade sejam coletados, compartilhados e usados pelos órgãos e entidades municipais.</li>
<li>A qualidade dos dados é definida nos termos desta política como um aspecto de governança de dados que se concentra na adequação dos dados ao seu propósito.</li>
<li>Os principais aspectos de qualidade de dados são:
<ol type="i">
<li>precisão os dados devem ser suficientemente precisos para os fins pretendidos;</li>
<li>consistentes os dados coletados devem ser compreendidos pela equipe que os coleta e os itens de dados devem ser internamente consistentes As definições de dados devem ser refletidas nos documentos do procedimento;</li>
<li>confiabilidade os dados devem refletir processos de coleta de dados estáveis e consistentes nos pontos de coleta e ao longo do tempo, seja usando sistemas manuais ou baseados em computador, ou uma combinação de ambos;</li>
<li>oportunidade os dados devem ser capturados o mais rápido possível após o evento ou atividade e devem estar disponíveis para o uso pretendido dentro de um período de tempo razoável;</li>
<li>relevância os dados capturados devem ser relevantes para os fins para os quais são usados Isso envolve revisões periódicas dos requisitos para refletir as mudanças nas necessidades;</li>
<li>completude os dados precisam ser completos, representativos e imparciais. Convém que informações suficientes sejam coletadas e com a qualidade adequada, pois são necessárias para tirar conclusões significativas.</li>
</ol></li>
<li>A qualidade dos dados é responsabilidade de cada servidor, funcionário ou contratado de órgãos e entidades municipais que coletam, produzem, extraem ou analisam dados de qualquer um dos sistemas de informação ou recursos de informação da Prefeitura. Todos devem estar cientes de suas responsabilidades e as competências relevantes para suas funções em relação à qualidade dos dados.</li>
<li>Cada servidor, funcionário ou contratado é responsável por relatar quaisquer problemas de qualidade de dados imediatamente ao seu gestor, que deve tomar as medidas corretivas apropriadas.</li>
<li>Uma revisão regular dos fluxos de dados deve ser realizada para atribuir responsabilidade a cada um, e estabelecer níveis apropriados de controle.</li>
<li>A qualidade dos dados deve ser considerada como parte de todos os acordos de compartilhamento/troca de dados (internos ou externos) para garantir que os dados trocados sejam de qualidade apropriada Para compartilhamento interno, é importante que cópias ou versões adicionais de dados não sejam criadas desnecessariamente.</li>
<li>A melhoria contínua dos sistemas também é importante para garantir que os dados produzidos sejam da mais alta qualidade.
 '''Melhoria da Qualidade''' </li>
<li>Uma estratégia integrada em toda a Prefeitura deve ser estabelecida para atingir e manter o nível de qualidade de dados necessário para dar suporte às metas e objetivos.</li>
<li>As partes interessadas devem participar da criação da estratégia de qualidade de dados, articulando as dimensões de qualidade de dados selecionadas pela Prefeitura. A estratégia de qualidade de dados deve ser definida, aprovada e gerenciada.</li>
<li>Os procedimentos e padrões de qualidade de dados estarão disponíveis para todos os servidores, funcionários e contratados envolvidos na coleta e tratamento de dados.</li>
<li>Os procedimentos e padrões devem ser ancorados em todo o ciclo de vida dos dados e processos correspondentes obrigatórios na metodologia de ciclo de vida de desenvolvimento do sistema.</li>
<li>Estes padrões e procedimentos devem ser registrados no repositório institucional de artefatos de Governança de Dados. O repositório permitirá que usuários autorizados localizem, gerenciem e usem os procedimentos e padrões.</li>
<li>O controle rígido da versão é essencial para que todas as partes estejam usando os mesmos procedimentos que refletem as definições de dados atuais.</li>
<li>O desenvolvimento apropriado da equipe deve ser fornecido a todo o pessoal relevante na introdução e sempre que necessário para encorajar todos os funcionários responsáveis pelo manuseio dos dados a ter o conhecimento e as competências apropriados para garantir a qualidade dos dados.</li>
<li>As Autoridades de Dados e Analistas de Qualidade de Dados apoiarão servidores, funcionários e contratados no cumprimento desta Política e de quaisquer procedimentos locais em vigor.</li>
<li>Dados de boa qualidade podem ser obtidos por monitoramento cuidadoso e correção de erros, mas é mais eficaz e eficiente que os dados sejam inseridos corretamente na primeira vez Para conseguir isso, a configuração apropriada do sistema é essencial e devem existir bons procedimentos para que a equipe possa ser treinada e apoiada em seu trabalho.</li>
<li>As Autoridades de Dados, em colaboração com os Analistas de Qualidade de Dados, são responsáveis por garantir que existam procedimentos específicos em relação a todos os ativos de informação sob seu controle. Estes procedimentos devem estabelecer, no mínimo, quando o ativo de informação deve ser usado, como deve ser usado e por quem e como a qualidade dos dados registrados será monitorada.</li>
<li>Quando apropriado, as Autoridades de Dados devem garantir que o treinamento esteja disponível para a equipe usar o ativo e que os riscos de informação associados a cada ativo sejam ativamente identificados e mitigados.</li>
<li>Os elementos de qualidade dos dados de qualquer procedimento devem ser definidos de forma a não serem ambíguos para aqueles que devem realizar as tarefas. Eles devem refletir os padrões nacionais e locais. O Conselho de Governança de Dados deve aprovar modelos padrão que podem ser usados para a criação de procedimentos específicos para cada departamento.
 '''Captura de dados''' </li>
<li>Todos os Produtores de Dados devem garantir a precisão e os outros aspectos de qualidade supracitados.</li>
<li>Devem ser estabelecidos controles adequados sobre a captura, coleta e produção de dados visando precisão em todos os momentos. Os Produtores de Dados devem ter diretrizes claras, procedimentos e treinamento adequado (quando aplicável) para usar sistemas para garantir que as informações sejam inseridas de forma correta e consistente.</li>
<li>Quando não houver procedimentos acordados, Produtores de Dados devem documentar os procedimentos que empreendem para coletar dados e quaisquer acordos de garantia locais que estejam em vigor.</li>
<li>Todos os procedimentos devem ser revisados regularmente para considerar seu impacto na qualidade dos dados, de forma que os dados coletados permaneçam adequados ao propósito.</li>
<li>Quaisquer mudanças nos procedimentos devem ser comunicadas a todo o pessoal relevante.
 '''Sistemas''' </li>
<li>Devem existir sistemas para a coleta, validação, verificação e relatório de dados.</li>
<li>Todos os dados devem ser validados internamente antes de serem enviados externamente.</li>
<li>Os dados devem ser coletados apenas uma vez, sempre que possível, para evitar a necessidade de vários sistemas.</li>
<li>Todos os sistemas usados para coleta de dados devem ser eletrônicos, sempre que possível, para reduzir o risco de erro humano.</li>
<li>Deve haver uma estratégia clara para o armazenamento de dados em conformidade com as diretrizes das políticas de segurança e plataforma de dados.</li>
<li>É vital que os sistemas usados para coletar, armazenar e calcular os dados sejam precisos e quaisquer falhas ou erros sejam identificados Todos os sistemas precisam ser verificados e testados regularmente, seus usuários sejam treinados adequadamente e as orientações instruções estejam disponíveis.
 '''Auditoria e Monitoramento''' </li>
<li>Como estabelecido na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, a administração pública deve garantir exatidão, clareza, relevância e atualização dos dados, de acordo com a necessidade do cumprimento da finalidade de seu tratamento Outros instrumentos legislativos como a Lei de Acesso à Informação também possuem a mesma determinação.</li>
<li>De forma a garantir conformidade com o estabelecido em lei, todos os dados devem ser submetidos a auditorias internas e externas, se necessário.</li>
<li>Os Órgãos de Conformidade e Auditoria são responsáveis por coordenar e supervisionar auditorias na qualidade dos dados. Estas auditorias devem ser realizadas por auditores internos pelo menos a cada dois anos.</li>
<li>A definição do escopo das auditorias de qualidade de dados será realizada pelo Subcomitê de Qualidade de Dados, que identificará os serviços a serem auditados e os requisitos para validação.</li>
<li>Todas as auditorias resultarão em um relatório de conclusões e recomendações.</li>
<li>Os resultados de todas as auditorias de qualidade de dados serão analisados pelo Comitê de Dados e Conselho de Governança de Dados, incluindo os resultados e relatórios de recomendações e planos de ação resultantes. O Comitê de Dados terá a responsabilidade de elaborar planos de ação para garantir que os requisitos de qualidade de dados sejam cumpridos.</li>
<li>Além disso, eles continuarão a monitorar o progresso em relação aos planos de ação até que todas as ações sejam concluídas e coordenarão novas auditorias para avaliar a eficácia das ações realizadas.</li>
<li>O Escritório de Governança de Dados determinará indicadores chave de desempenho anuais relacionados à qualidade dos dados e analisará o progresso em relação a essas medidas trimestralmente, no mínimo, garantindo que os riscos sejam identificados, registrados e relatados de acordo com a estratégia e política de gestão de risco de confiança.</li>
<li>As Autoridades de Dados devem coordenar e supervisionar a execução de rotinas de validação regulares para monitorar continuamente a qualidade dos dados como parte de outros procedimentos Essas rotinas verificam a integridade e validade dos dados em relação aos principais ativos de dados da Prefeitura.</li>
<li>Uma metodologia de criação de perfil de dados deve ser estabelecida e seguida, por meio da definição de metodologias de perfil de dados, processos, práticas, ferramentas e modelos de resultados definidos e padronizados Planos para traçar o perfil de um armazenamento de dados devem ser compartilhados com as partes interessadas relevantes e governança de dados.</li>
<li>As atividades de criação de perfil de dados são conduzidas de acordo com o plano e os esforços são ajustados quando desvios significativos do plano são detectados. Os resultados e recomendações do perfil de dados são relatados às partes interessadas.</li>
<li>Quando problemas na qualidade dos dados são identificados, eles serão informados aos responsáveis pela produção dos dados e manutenção da qualidade dos dados, conforme apropriado, para garantir que ações possam ser tomadas para melhorar os sistemas e processos Estas ações podem incluir treinamento e acompanhamento apropriado. Se os problemas persistirem, é prudente investigar a causa raiz, ou os eventos, que resultam na deterioração da qualidade dos dados ou trazem à tona os problemas existentes.</li>
<li>A análise de causa raiz é definida como um termo coletivo que descreve uma ampla gama de abordagens, ferramentas e técnicas usadas para descobrir as causas dos problemas.</li>
<li>Em complemento as auditorias, todos os dados estão sujeitos aos procedimentos:
<ol type="i">
<li>Profile de Dados;</li>
<li>Limpeza de dados remoção de registros duplicados ou preenchimento de informações ausentes;</li>
<li>Verificações pontuais na qualidade dos dados fornecidos por terceiros;</li>
<li>Reconciliação dos dados produzidos pelos sistemas com registros manuais;</li>
<li>Verificações de amostra para eliminar a recorrência de um erro específico.</li>
</ol>
 '''Gerenciamento de Problemas de Qualidade''' </li>
<li>Eventualmente, problemas de qualidade de dados, como erros ou omissões, serão identificados. É imperativo que, quando for o caso, eles sejam relatados à Autoridade de Dados, que será responsável por identificar tendências em problemas de qualidade de dados e tomar medidas para corrigir os processos para reduzir qualquer margem de erro.</li>
<li>Além disso, quando exemplos de dados de baixa qualidade são descobertos, a trilha de auditoria deve ser usada para identificar o membro da equipe responsável pelo erro ou omissão. A pessoa identificada deve então ser solicitada a fazer qualquer entrada corretiva, ou pelo menos ser alertada do erro, para que possa ser informada das implicações de sua ação e da importância dos itens de dados.</li>
<li>Onde houver um padrão de tais erros ou omissões com uma equipe específica, deve ser executado uma investigação de causa raiz.</li>
<li>Os erros devem ser corrigidos o mais rápido possível após terem sido identificados de acordo com procedimentos nacionais e locais relativos à correção de registros.</li>
</ol>

Política de qualidade de dados

2021-07-26T14:50:50Z

192.168.0.41:

Este documento é parte integrante do [[Governanca de_Dados|programa de Governança de Dados da Prefeitura do Recife]]. 
 
De acordo com DAMA, a confiabilidade de dados é premissa para a produção de dados de alta qualidade, adequados ao atendimento das diversas necessidades da organização. A qualidade de dados é responsabilidade de todos os participantes do ciclo de vida dos dados, desde o operador até o gerente de qualidade.

<ol type="1">
<li>Esta Política descreve os procedimentos, as orientações e os padrões relacionados à qualidade dos dados cuja Prefeitura é guardiã.</li>
<li>Esta Política se aplica:
<ol type="i">
<li>aos órgãos públicos integrantes da Administração direta do Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às autarquias, às fundações públicas, às empresas públicas, às sociedades de economia mista e às entidades controladas, direta ou indiretamente, pelo Município do Recife e vinculadas ao Poder Executivo Municipal;</li>
<li>às instituições que recebam recursos públicos diretamente do orçamento ou mediante subvenções sociais, contrato de gestão, termo de parceria, convênios, acordo, ajustes ou outros instrumentos congêneres, publicidade limitada à parcela dos recursos públicos oriundos do Município do Recife.</li>
</ol></li>
<li>Esta política visa garantir que dados de alta qualidade sejam coletados, compartilhados e usados pelos órgãos e entidades municipais.</li>
<li>A qualidade dos dados é definida nos termos desta política como um aspecto de governança de dados que se concentra na adequação dos dados ao seu propósito.</li>
<li>Os principais aspectos de qualidade de dados são:
<ol type="i">
<li>precisão os dados devem ser suficientemente precisos para os fins pretendidos;</li>
<li>consistentes os dados coletados devem ser compreendidos pela equipe que os coleta e os itens de dados devem ser internamente consistentes As definições de dados devem ser refletidas nos documentos do procedimento;</li>
<li>confiabilidade os dados devem refletir processos de coleta de dados estáveis e consistentes nos pontos de coleta e ao longo do tempo, seja usando sistemas manuais ou baseados em computador, ou uma combinação de ambos;</li>
<li>oportunidade os dados devem ser capturados o mais rápido possível após o evento ou atividade e devem estar disponíveis para o uso pretendido dentro de um período de tempo razoável;</li>
<li>relevância os dados capturados devem ser relevantes para os fins para os quais são usados Isso envolve revisões periódicas dos requisitos para refletir as mudanças nas necessidades;</li>
<li>completude os dados precisam ser completos, representativos e imparciais. Convém que informações suficientes sejam coletadas e com a qualidade adequada, pois são necessárias para tirar conclusões significativas.</li>
</ol></li>
<li>A qualidade dos dados é responsabilidade de cada servidor, funcionário ou contratado de órgãos e entidades municipais que coletam, produzem, extraem ou analisam dados de qualquer um dos sistemas de informação ou recursos de informação da Prefeitura. Todos devem estar cientes de suas responsabilidades e as competências relevantes para suas funções em relação à qualidade dos dados.</li>
<li>Cada servidor, funcionário ou contratado é responsável por relatar quaisquer problemas de qualidade de dados imediatamente ao seu gestor, que deve tomar as medidas corretivas apropriadas.</li>
<li>Uma revisão regular dos fluxos de dados deve ser realizada para atribuir responsabilidade a cada um, e estabelecer níveis apropriados de controle.</li>
<li>A qualidade dos dados deve ser considerada como parte de todos os acordos de compartilhamento/troca de dados (internos ou externos) para garantir que os dados trocados sejam de qualidade apropriada Para compartilhamento interno, é importante que cópias ou versões adicionais de dados não sejam criadas desnecessariamente.</li>
<li>A melhoria contínua dos sistemas também é importante para garantir que os dados produzidos sejam da mais alta qualidade.
 '''Melhoria da Qualidade''' </li>
<li>Uma estratégia integrada em toda a Prefeitura deve ser estabelecida para atingir e manter o nível de qualidade de dados necessário para dar suporte às metas e objetivos.</li>
<li>As partes interessadas devem participar da criação da estratégia de qualidade de dados, articulando as dimensões de qualidade de dados selecionadas pela Prefeitura. A estratégia de qualidade de dados deve ser definida, aprovada e gerenciada.</li>
<li>Os procedimentos e padrões de qualidade de dados estarão disponíveis para todos os servidores, funcionários e contratados envolvidos na coleta e tratamento de dados.</li>
<li>Os procedimentos e padrões devem ser ancorados em todo o ciclo de vida dos dados e processos correspondentes obrigatórios na metodologia de ciclo de vida de desenvolvimento do sistema.</li>
<li>Estes padrões e procedimentos devem ser registrados no repositório institucional de artefatos de Governança de Dados. O repositório permitirá que usuários autorizados localizem, gerenciem e usem os procedimentos e padrões.</li>
<li>O controle rígido da versão é essencial para que todas as partes estejam usando os mesmos procedimentos que refletem as definições de dados atuais.</li>
<li>O desenvolvimento apropriado da equipe deve ser fornecido a todo o pessoal relevante na introdução e sempre que necessário para encorajar todos os funcionários responsáveis pelo manuseio dos dados a ter o conhecimento e as competências apropriados para garantir a qualidade dos dados.</li>
<li>As Autoridades de Dados e Analistas de Qualidade de Dados apoiarão servidores, funcionários e contratados no cumprimento desta Política e de quaisquer procedimentos locais em vigor.</li>
<li>Dados de boa qualidade podem ser obtidos por monitoramento cuidadoso e correção de erros, mas é mais eficaz e eficiente que os dados sejam inseridos corretamente na primeira vez Para conseguir isso, a configuração apropriada do sistema é essencial e devem existir bons procedimentos para que a equipe possa ser treinada e apoiada em seu trabalho.</li>
<li>As Autoridades de Dados, em colaboração com os Analistas de Qualidade de Dados, são responsáveis por garantir que existam procedimentos específicos em relação a todos os ativos de informação sob seu controle. Estes procedimentos devem estabelecer, no mínimo, quando o ativo de informação deve ser usado, como deve ser usado e por quem e como a qualidade dos dados registrados será monitorada.</li>
<li>Quando apropriado, as Autoridades de Dados devem garantir que o treinamento esteja disponível para a equipe usar o ativo e que os riscos de informação associados a cada ativo sejam ativamente identificados e mitigados.</li>
<li>Os elementos de qualidade dos dados de qualquer procedimento devem ser definidos de forma a não serem ambíguos para aqueles que devem realizar as tarefas. Eles devem refletir os padrões nacionais e locais. O Conselho de Governança de Dados deve aprovar modelos padrão que podem ser usados para a criação de procedimentos específicos para cada departamento.
 '''Captura de dados''' </li>
<li>Todos os Produtores de Dados devem garantir a precisão e os outros aspectos de qualidade supracitados.</li>
<li>Devem ser estabelecidos controles adequados sobre a captura, coleta e produção de dados visando precisão em todos os momentos. Os Produtores de Dados devem ter diretrizes claras, procedimentos e treinamento adequado (quando aplicável) para usar sistemas para garantir que as informações sejam inseridas de forma correta e consistente.</li>
<li>Quando não houver procedimentos acordados, Produtores de Dados devem documentar os procedimentos que empreendem para coletar dados e quaisquer acordos de garantia locais que estejam em vigor.</li>
<li>Todos os procedimentos devem ser revisados regularmente para considerar seu impacto na qualidade dos dados, de forma que os dados coletados permaneçam adequados ao propósito.</li>
<li>Quaisquer mudanças nos procedimentos devem ser comunicadas a todo o pessoal relevante.
 '''Sistemas''' </li>
<li>Devem existir sistemas para a coleta, validação, verificação e relatório de dados.</li>
<li>Todos os dados devem ser validados internamente antes de serem enviados externamente.</li>
<li>Os dados devem ser coletados apenas uma vez, sempre que possível, para evitar a necessidade de vários sistemas.</li>
<li>Todos os sistemas usados para coleta de dados devem ser eletrônicos, sempre que possível, para reduzir o risco de erro humano.</li>
<li>Deve haver uma estratégia clara para o armazenamento de dados em conformidade com as diretrizes das políticas de segurança e plataforma de dados.</li>
<li>É vital que os sistemas usados para coletar, armazenar e calcular os dados sejam precisos e quaisquer falhas ou erros sejam identificados Todos os sistemas precisam ser verificados e testados regularmente, seus usuários sejam treinados adequadamente e as orientações instruções estejam disponíveis.
 '''Auditoria e Monitoramento''' </li>
<li>Como estabelecido na Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, a administração pública deve garantir exatidão, clareza, relevância e atualização dos dados, de acordo com a necessidade do cumprimento da finalidade de seu tratamento Outros instrumentos legislativos como a Lei de Acesso à Informação também possuem a mesma determinação.</li>
<li>De forma a garantir conformidade com o estabelecido em lei, todos os dados devem ser submetidos a auditorias internas e externas, se necessário.</li>
<li>Os Órgãos de Conformidade e Auditoria são responsáveis por coordenar e supervisionar auditorias na qualidade dos dados. Estas auditorias devem ser realizadas por auditores internos pelo menos a cada dois anos.</li>
<li>A definição do escopo das auditorias de qualidade de dados será realizada pelo Subcomitê de Qualidade de Dados, que identificará os serviços a serem auditados e os requisitos para validação.</li>
<li>Todas as auditorias resultarão em um relatório de conclusões e recomendações.</li>
<li>Os resultados de todas as auditorias de qualidade de dados serão analisados pelo Comitê de Dados e Conselho de Governança de Dados, incluindo os resultados e relatórios de recomendações e planos de ação resultantes. O Comitê de Dados terá a responsabilidade de elaborar planos de ação para garantir que os requisitos de qualidade de dados sejam cumpridos.</li>
<li>Além disso, eles continuarão a monitorar o progresso em relação aos planos de ação até que todas as ações sejam concluídas e coordenarão novas auditorias para avaliar a eficácia das ações realizadas.</li>
<li>O Escritório de Governança de Dados determinará indicadores chave de desempenho anuais relacionados à qualidade dos dados e analisará o progresso em relação a essas medidas trimestralmente, no mínimo, garantindo que os riscos sejam identificados, registrados e relatados de acordo com a estratégia e política de gestão de risco de confiança.</li>
<li>As Autoridades de Dados devem coordenar e supervisionar a execução de rotinas de validação regulares para monitorar continuamente a qualidade dos dados como parte de outros procedimentos Essas rotinas verificam a integridade e validade dos dados em relação aos principais ativos de dados da Prefeitura.</li>
<li>Uma metodologia de criação de perfil de dados deve ser estabelecida e seguida, por meio da definição de metodologias de perfil de dados, processos, práticas, ferramentas e modelos de resultados definidos e padronizados Planos para traçar o perfil de um armazenamento de dados devem ser compartilhados com as partes interessadas relevantes e governança de dados.</li>
<li>As atividades de criação de perfil de dados são conduzidas de acordo com o plano e os esforços são ajustados quando desvios significativos do plano são detectados. Os resultados e recomendações do perfil de dados são relatados às partes interessadas.</li>
<li>Quando problemas na qualidade dos dados são identificados, eles serão informados aos responsáveis pela produção dos dados e manutenção da qualidade dos dados, conforme apropriado, para garantir que ações possam ser tomadas para melhorar os sistemas e processos Estas ações podem incluir treinamento e acompanhamento apropriado. Se os problemas persistirem, é prudente investigar a causa raiz, ou os eventos, que resultam na deterioração da qualidade dos dados ou trazem à tona os problemas existentes.</li>
<li>A análise de causa raiz é definida como um termo coletivo que descreve uma ampla gama de abordagens, ferramentas e técnicas usadas para descobrir as causas dos problemas.</li>
<li>Em complemento as auditorias, todos os dados estão sujeitos aos procedimentos:
<ol type="i">
<li>Profile de Dados;</li>
<li>Limpeza de dados remoção de registros duplicados ou preenchimento de informações ausentes;</li>
<li>Verificações pontuais na qualidade dos dados fornecidos por terceiros;</li>
<li>Reconciliação dos dados produzidos pelos sistemas com registros manuais;</li>
<li>Verificações de amostra para eliminar a recorrência de um erro específico.</li>
</ol>
 '''Gerenciamento de Problemas de Qualidade''' </li>
<li>Eventualmente, problemas de qualidade de dados, como erros ou omissões, serão identificados. É imperativo que, quando for o caso, eles sejam relatados à Autoridade de Dados, que será responsável por identificar tendências em problemas de qualidade de dados e tomar medidas para corrigir os processos para reduzir qualquer margem de erro.</li>
<li>Além disso, quando exemplos de dados de baixa qualidade são descobertos, a trilha de auditoria deve ser usada para identificar o membro da equipe responsável pelo erro ou omissão. A pessoa identificada deve então ser solicitada a fazer qualquer entrada corretiva, ou pelo menos ser alertada do erro, para que possa ser informada das implicações de sua ação e da importância dos itens de dados.</li>
<li>Onde houver um padrão de tais erros ou omissões com uma equipe específica, deve ser executado uma investigação de causa raiz.</li>
<li>Os erros devem ser corrigidos o mais rápido possível após terem sido identificados de acordo com procedimentos nacionais e locais relativos à correção de registros.</li>
</ol>