La Data Governance è un insieme di pratiche e processi che aiutano a garantire una efficace gestione delle risorse dati all’interno di un’organizzazione.
Le motivazioni che spingono le aziende a dotarsi di un impianto di Data Governance possono essere diverse: dall’aspetto normativo, alla promozione di un percorso di trasformazione digitale in azienda, fino ad una più generica ottimizzazione dei processi legati alla gestione dati.
In generale questi benefici possono essere sintetizzati in due grandi classi di obiettivi e vantaggi a lungo termine: migliorare le performance aziendali e ridurre i rischi.

Implementare un percorso di Data Governance però prevede la promozione e l’implementazione di una serie di procedure e policy che da un lato portano alla creazione di una cultura incentrata sui dati a tutti i livelli dell’organizzazione, dall’altro prevedono un effort di tipo organizzativo e culturale da parte di tutte le persone coinvolte nel processo.

Ed è proprio a causa dell’impatto che la Data Governance può avere in azienda che diventa ancora più importante razonalizzare esigenze e obiettivi e adottare un approccio che sia razionale e funzionale, per discernere dall’entusiasmo attuale sul tema e intraprendere un percorso che sia coerente e personalizzato in base alle necessità del cliente.

I vantaggi della Data Governance

La Data Governance offre numerosi vantaggi in grado di rendere la gestione dei dati più efficiente e sicura.

Innanzitutto, permette che le informazioni siano accessibili alle persone interne all’organizzazione, assicurandone un’individuazione sistematica e ben definita con regole, gerarchie e un accesso profilato e autorizzato per garatirne la protezione delle informazioni sensibili.

Inoltre, con la Data Governance è assicurata la accurattezza e correttezza del dato grazie al processo di Data Quality, che implementa regole e controlli per determinarne la conformità e l’assenza di anomalie. Questo processo si estende a tutto il ciclo di vita del dato, determinandone il continuo aggiornamento e quindi la malleabilità e correttezza dal punto di vista normativo.

Infine, la collaborazione sul dato è facilitata poiché è sempre possibile identificare chi gestisce i dati e richiedere l’accesso ai relativi owner e responsabili.

Framework di Data Governance

Il framework, inteso come schema di riferimento, fornisce una rappresentazione incisiva dei pilastri fondamentali, dei processi e delle dimensioni chiave della Data Governance.

Benché non esista un framework ideale per tutte le organizzazioni, la progettazione di un modello su misura può guidare efficacemente il percorso specifico di ciascuna realtà aziendale.

L’approccio suggerito propone una riflessione settoriale sulle varie dimensioni del framework, considerando le interazioni e i collegamenti tra gli elementi.

METADATA MANAGEMENT

SI tratta di metodi e strumenti utilizzati per gestire le definizioni semantiche dei termini e degli indicatori aziendali, le regole aziendali, la condivisione delle policy, la raccolta di metadati tecnici e operativi e i modelli di dati. Questa dimensione include funzioni per l’analisi dell’impatto delle modifiche sui dati e sulla rappresentazione dei flussi. In questa fase gli elementi chiave considerati sono il Business Glossary, il Data Catalog, il Data Lineage e il Business Data Model.

DATA QUALITY

La Data Quality consiste in tecniche applicate ai dati per garantire che questi siano adatti a soddisfare le esigenze dell’organizzazione, analizzando le loro caratteristiche, i processi di gestione dei dati e stabilendo standard attraverso regole di controllo specifiche.

MASTER DATA MANAGEMENT

Si tratta della disciplina per cui le entità aziendali fondamentali dell’organizzazione (ad esempio, clienti, prodotti, fornitori, piani dei conti, ecc.) sono gestite garantendo l’unicità, la riutilizzabilità, l’aggiornabilità, la gestione e la coerenza semantica attraverso la cooperazione delle funzioni aziendali e risorse informatiche.

DATA SECURITY & CONFIDENTIALITY

Si tratta di politiche e tecniche utilizzate per consentire l’accesso ai dati, ridurre i rischi di sicurezza e proteggere il contenuto dei dati, con particolare attenzione ai dati critici per l’organizzazione e contenenti informazioni sensibili e riservate. In questo modo le aziende possono dotarsi di un sistema di gestione dei dati in linea con le normative europee vigenti, tra cui il Regolamento Generale Sulla Protezione Dei Dati Europeo (GDPR).

DATA LIFECYCLE

Si tratta di un approccio basato su policy per gestire il flusso dei dati di un sistema informativo durante il suo ciclo di vita: dalla creazione e archiviazione iniziale fino alla loro obsolescenza e eliminazione.
Definendo, organizzando e creando politiche per la gestione dei dati in ogni loro fase, il ciclo di vita dei dati consente di avere una totale consapevolezza e controllo su di essi.

STRUTTURA ORGANIZZATIVA

Per garantire che la Data Governance si riveli uno strumento cruciale per la gestione efficace dei dati diventa necessario dotarsi di una struttura di ruoli e responsabilità non basata su rigidi schemi predefiniti ma individuare quella che è di fatto la struttura organizzativa esistente e da questa formalizzare i ruoli responsabili della gestione dati per consentire alle persone di essere autonome e lavorare in modo più sicuro ed efficiente.

CULTURA

La cultura dei dati in un’azienda rappresenta l’insieme di valori e comportamenti connessi alla gestione, all’utilizzo e alla comprensione dei dati all’interno dell’organizzazione. Essa riflette il grado di consapevolezza e importanza attribuita ai dati come risorsa strategica e asset fondamentale per il decision making.

Ci si concentra quindi su come i dati devono essere inseriti, utilizzati e sopratutto condivisi, promuovendo una partecipazione positiva interna al processo di cambiamento nel modo in cui si lavora quotidianamente con i dati.

Nella sua totalità la Data Governance emerge come un elemento chiave per la gestione efficace dei dati, a condizione che le organizzazioni siano fermamente convinte che i dati rappresentino un asset di valore . Attraverso la definizione di policy, processi e responsabilità chiare, e con l’adozione di tecnologie adeguate, è possibile ottenere vantaggi tangibili dai nostri dati, garantendo qualità, sicurezza, riduzione dei rischi e accelerazione del processo di innovazione in azienda.


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