As políticas e procedimentos para o desenvolvimento de planilhas variam muito, dependendo da organização, da sensibilidade dos dados e do uso pretendido da planilha. No entanto, alguns temas comuns surgem:
i. Governança e segurança de dados: *
Segurança de dados: Políticas relativas ao controle de acesso (quem pode visualizar, editar e excluir dados), proteção de senha, criptografia e backups de dados são cruciais, especialmente quando se lida com informações confidenciais, como informações de identificação pessoal (PII), dados financeiros ou propriedade intelectual. Isso pode envolver a adesão a listas de controle de acesso organizacional específicas (ACLs) ou usando plataformas seguras de compartilhamento de arquivos.
*
Validação de dados: Procedimentos para garantir a precisão e a integridade dos dados. Isso inclui a validação do tipo de dados (por exemplo, apenas números em uma coluna de quantidade), verificação da faixa (valores dentro dos limites aceitáveis) e verificações de consistência (correspondências de entradas em diferentes folhas).
*
Gerenciamento de fonte de dados: Procedimentos para documentar a fonte de dados, garantir sua confiabilidade e gerenciar atualizações para esses dados. O rastreamento de alterações com o controle da versão é essencial.
*
Privacidade de dados: A conformidade com regulamentos relevantes como GDPR, CCPA, HIPAA etc. é vital ao lidar com informações pessoais ou sensíveis. Isso inclui dados anonimizados ou pseudonimizadores, quando necessário.
*
trilhas de auditoria: Manter um registro de todas as alterações feitas na planilha, incluindo quem fez a mudança, quando foi feita e o que foi alterado. Isso permite rastrear erros e garantir a responsabilidade.
ii. Design e Desenvolvimento da Planilha: *
Convenções de nomeação da planilha: Uma convenção de nomeação clara e consistente (por exemplo, projeto name_date_version.xlsx) para evitar confusão e identificar facilmente versões.
*
Design da planilha: Diretrizes para formatação clara e consistente, incluindo o uso de cabeçalhos, rótulos, fontes e estilos consistentes e codificação de cores para melhor legibilidade e compreensão.
*
Auditoria de fórmula: Procedimentos para documentar e auditar fórmulas para garantir a precisão e impedir erros. O uso de nomes e comentários de fórmulas claros e concisos é crucial.
*
Manuseio de erro: Implementando mecanismos de manuseio de erros (por exemplo, usando funções do IFERROR) para evitar falhas de planilha ou exibir mensagens de erro significativas.
*
Apresentação de dados: Diretrizes sobre a apresentação apropriada de dados, como o uso de gráficos e gráficos de maneira eficaz, evitando visualizações enganosas e garantindo uma rotulagem precisa.
*
Controle de versão: Empregar o software de controle de versão (como o Git, se apropriado para a escala do projeto) ou manter várias versões com nomes de arquivos descritivos para rastrear alterações e reverter para versões anteriores, se necessário.
*
Documentação: Criando documentação completa que descreve o objetivo da planilha, as fontes de dados, as fórmulas usadas e quaisquer suposições feitas. Isso é crucial para a manutenção e a compreensão dos outros.
*
Teste e validação: Teste completo da planilha, incluindo fórmulas de verificação, regras de validação de dados e precisão de saída antes de usar ou distribuição. Isso pode envolver várias rodadas de teste por pessoas diferentes.
iii. Conformidade e Legal: *
conformidade com políticas internas: A adesão às políticas específicas da empresa sobre o tratamento de dados, segurança e planilha.
*
Conformidade legal: Garantir que a planilha esteja em conformidade com quaisquer leis e regulamentos relevantes.
iv. Colaboração e comunicação: *
Ferramentas de colaboração: Utilizando espaços de trabalho compartilhados ou software colaborativo para facilitar o trabalho em equipe e o controle de versão.
*
Protocolos de comunicação: Canais de comunicação claramente definidos para relatar problemas, solicitar alterações ou buscar esclarecimentos.
O não cumprimento dessas políticas e procedimentos pode levar a erros, violações de dados, questões legais e perda de credibilidade. O nível de rigor necessário dependerá do contexto, mas boas práticas são sempre benéficas.
