# Principais ferramentas para garantir a qualidade e conformidade dos dados?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Tenho estado à procura das melhores ferramentas para garantir a qualidade dos dados e a conformidade é o tema, e é mais complexo do que parece. Depois de ler a categoria <a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/categories/data-governance-tools"><strong>Ferramentas de Governança de Dados</strong></a> da G2, acho que ao procurar por essas ferramentas, as equipes parecem se dividir em dois grupos: algumas precisam de perfilamento, linhagem e regras de negócios primeiro, enquanto outras precisam de postura de auditoria, fluxos de trabalho de privacidade e prova de conformidade em muitos sistemas. Com base nisso, aqui está minha lista das principais ferramentas para garantir a qualidade dos dados e a conformidade:</p><ol>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/collibra/reviews"><strong>Collibra</strong></a>: Esta é atraente quando a qualidade dos dados e a conformidade precisam estar em uma única camada de governança. A G2 lista qualidade e limpeza de dados, monitoramento de conformidade, aplicação de políticas, conformidade de dados sensíveis, linhagem e unificação de dados, então parece forte para equipes que querem menos transferências entre governança e trabalho de qualidade.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/informatica-cloud-data-governance-and-catalog/reviews"><strong>Informatica Cloud Data Governance and Catalog</strong></a>: Eu olharia aqui quando os controles de qualidade precisam escalar em um patrimônio de dados na nuvem. Acesso baseado em funções, mascaramento, linhagem e capacidades de governança/unificação de catálogo fazem com que pareça mais adequado para organizações que precisam tanto de confiança quanto de aplicação, não apenas melhor visibilidade de metadados.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/alation/reviews"><strong>Alation</strong></a>: Alation parece especialmente útil quando a conformidade depende de descoberta governada e contexto de negócios compartilhado, não apenas controles técnicos. Suas páginas na G2 destacam qualidade e limpeza de dados, gestão de políticas, monitoramento de conformidade, glossário, linhagem e acesso em linguagem natural para usuários não técnicos.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/onetrust-privacy-automation/reviews"><strong>OneTrust Privacy Automation</strong></a>: Este é o que eu colocaria na lista quando o problema de conformidade é operacional e multifuncional. Sua página na G2 enfatiza postura de conformidade, mapeamento de dados/atividades, automação de DSR e fluxos de trabalho de risco de privacidade e IA, o que o torna mais forte para equipes que precisam de processos de privacidade repetíveis em vez de apenas profundidade de catálogo ou linhagem.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/bigid/reviews"><strong>BigID</strong></a>: BigID parece relevante quando a conformidade começa com a localização e proteção de dados regulados, sensíveis e pessoais em um grande patrimônio. A G2 descreve como uma plataforma de inteligência de dados impulsionada por aprendizado de máquina para descobrir e proteger dados sensíveis em ambientes de nuvem e locais, embora os resumos de avaliações da G2 também sugiram que o custo pode ser uma troca significativa.</li>
<li>
<a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/sap-master-data-governance-mdg/reviews"><strong>SAP Master Data Governance (MDG)</strong></a>: Eu incluiria este quando as falhas de conformidade estão realmente enraizadas em dados mestres inconsistentes em vez de catalogação fraca. A página da G2 aponta para governança centralizada de dados de clientes, fornecedores e produtos, além de padrões de qualidade alinhados com requisitos regulatórios, que é um sabor diferente, mas muito real, de trabalho de conformidade.</li>
</ol><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Para equipes que passaram por auditorias reais, qual ferramenta se manteve melhor quando as pessoas começaram a pedir evidências em vez de painéis: perfilamento mais forte, linhagem mais clara, aplicação de políticas mais rigorosa ou melhor automação de fluxo de trabalho de privacidade?</p>

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## Comments
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&lt;p&gt;Mais uma coisa que ainda estou tentando entender melhor é como essas ferramentas se comportam sob pressão de auditoria real. Quando os auditores começam a pedir registros históricos, mudanças e rastreabilidade, essas plataformas facilitam a obtenção rápida dessas evidências, ou ainda se transforma em um esforço manual extraindo de vários lugares?&lt;/p&gt;

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