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I dati sono essenziali nel supporto della strategia, della crescita e della sopravvivenza di un'azienda. L'uso e il riutilizzo dei dati possono fornire un miglioramento delle prestazioni aziendali interne ed esterne (Business Processes), fornire la risposta appropriata alle normative aziendali e creare nuove opportunità estremamente utili combinate con l'intelligenza artificiale. L’obiettivo è quello di riuscire ad organizzare l’azienda, sviluppando la conoscenza dei dati reali e promuoverne il riutilizzo per dargli il giusto valore.
Definizione di Data Governance
La Data Governance è un insieme di processi, regole e standard che garantiscono l'alta qualità dei dati e la loro integrità in tutta l'organizzazione. Aiuta le organizzazioni a garantire che i loro dati siano accurati, completi, sicuri e coerenti.
La data governance ha degli obiettivi specifici:
- definire una strategia di data governance basata sulla strategia e sule priorità aziendali, e i casi di utilizzo critico
- definire e gestire come attuare questa strategia per fornire valore all’azienda
La Data Governance si propone di riorganizzare i ruoli tra gli i diversi utenti aziendali (utenti e proprietari di dati), reparto IT e team di supporto (Data Office). Il loro obiettivo è quello di creare una community di dati e costruire un linguaggio universale all’interno dell’azienda sulla base dei dati presenti nei sistemi (gestione dei dati). Questa risorsa deve essere di facile accesso e riutilizzabile per qualsiasi Business o Data Scientist, aiutandoli nella comunicazione e nella promozione delle iniziative di Data Governance, nei suoi progressi e nei successi relativi alla Data Literacy e Data Culture aziendale.
Il processo di Data Governance
Il processo di governance dei dati è la gestione della disponibilità, usabilità, integrità e sicurezza dei dati utilizzati in un'organizzazione.
Si tratta di creare politiche e procedure che definiscano le modalità di raccolta, archiviazione, accesso e utilizzo dei dati da parte dei diversi soggetti interessati. I processi di Data Governance assicurano, inoltre, che tutte le parti interessate conoscano le norme e i regolamenti che disciplinano l'utilizzo dei dati.
La Data Governance aiuta quindi le organizzazioni a garantire di essere conformi alle leggi, ai regolamenti e agli standard del settore, proteggendo le informazioni sensibili da accessi non autorizzati. Inoltre, aiuta a garantire che i dati siano accurati e aggiornati in modo che le decisioni si basino su informazioni affidabili.
Ruoli: chi è responsabile del successo della Data Governance aziendale?
Il successo della Data Governance si basa sul lavoro di squadra tra il CDO, gli utilizzatori dei dati aziendali, proprietari di dati e gli stakeholder IT.
La missione del Chief Data Officer è aiutare l'organizzazione a sfruttare i dati come risorsa strategica e supportare la community. Nonostante ogni impresa sia unica, generalmente all'interno dell'organizzazione troviamo quattro diversi “ruoli” legati alla data governance:
Chief Data Officer (CDO)
Il CDO guida il programma di Data Governance - con il suo Data Office Team - ed è responsabile del suo successo. Di solito riferisce direttamente al CEO e interagisce con il consiglio di amministrazione come stakeholder critico.
L'obiettivo del CDO è di padroneggiare la conoscenza dei dati, stabilire il rispetto delle normative e fornire capacità di riutilizzo e innovazione dei dati, come l’A.I.
Data Office Member
Data Owners
Il Data Owner è responsabile dei dati. In genere, come parte del team aziendale, è il contatto principale per quanto riguarda l'accesso a dati operativi specifici. Utilizza i dati e beneficia della condivisione degli stessi. I suoi obiettivi primari sono essere un esperto di data domain e creare progetti di riutilizzo dei dati per il suo campo e per l'intera azienda. È generalmente assistito da un Data Stewards.
Data Stewards
Il Data Steward ha la conoscenza dei dati e dei relativi metadati. Aiuta le organizzazioni a creare progetti di data governance e a migliorare l'alfabetizzazione dei dati. I suoi obiettivi primari sono la creazione di cataloghi dati e glossari aziendali per il riutilizzo dei dati e l'innovazione e il supporto dei progetti di riutilizzo.
Entrambi i ruoli colmano il divario tra IT (Information Technology) e business, e, così facendo, migliorano la collaborazione e l'utilizzo dei dati.
Partners
Data Architect
I data architects creano e modellano i database e i data lake dell'organizzazione. Possono aiutare i CDO con modelli concettuali e termini aziendali. I loro obiettivi principali sono fornire la conoscenza delle applicazioni, dei processi aziendali e delle esigenze strategiche. Forniscono competenze nella modellazione concettuale.
Data Protection Officer
Il DPO si concentra sulle normative e sulla conformità. I suoi obiettivi primari sono garantire il rispetto della qualità dei dati e l'uso appropriato in azienda. Garantisce che i dati siano pertinenti e utilizzati in modo sicuro. Tutto questo per evitare multe da parte delle autorità di regolamentazione.
Data Users per l'innovazione
Data Scientist
I data scientist utilizzano i dati per creare nuovi casi d'uso e ottenere un vantaggio competitivo per l’azienda. I suoi obiettivi primari sono l’utilizzo di fonti e dati affidabili per fornire idee innovative e andare rapidamente in produzione.
Cos'è un framework nella Data Governance?
I framework sono referenziali delle best practice e delle norme utilizzate dai CDO per impostare e implementare le loro attività di Data Governance.
Esistono diversi framework di data governance sul mercato, ma il Data Management Book of Knowledge (DMBok V2) è quello di riferimento. Il framework DMBok è un insieme di best practice per il Data Management creato dai membri internazionali dell'associazione DAMA (professionisti del Data Management) con l'obiettivo di migliorare la gestione dei dati in modo collaborativo. Il DMBok definisce un framework di gestione dei dati in 11 sottodomini con best practice per ciascuno di essi, e valutazioni del livelli di maturità della data governance.
Un framework di data governance fornisce un approccio organizzato e coerente alla gestione dei dati in tutta l'organizzazione. Le aiuta a definire ruoli e responsabilità, dare priorità alle attività, monitorare le prestazioni e garantire la conformità alle leggi e ai regolamenti.
Inoltre, può aiutare le organizzazioni ad identificare i potenziali rischi associati ai loro asset e adottare misure proattive per ridurli. Infine, disporre di un insieme chiaro di politiche e procedure per la gestione dei dati può migliorare l'efficienza riducendo la duplicazione degli sforzi e garantendo che tutti utilizzino gli stessi processi.
Quali sono gli acceleratori strategici per costruire una Data Governance guidata dal Business?
I tool di Data Governance sono strumenti in grado di accelerare le tue iniziative in materia di dati sfruttando le sinergie con altre iniziative strategiche. Collegato alle funzionalità di Enterprise Architecture, è in grado di fornire una visione profonda del portafoglio IT e dell'architettura delle soluzioni necessarie per la governance dei dati. Inoltre, conoscere in anticipo i cambiamenti delle soluzioni IT, aiuta a gestire la data governance e l'analisi dell'impatto a lungo termine.
I tool di data governance connessi alla modellazione dei processi forniscono una visione aziendale sui cicli di vita dei dati: dove vengono creati o inseriti, come vengono utilizzati e in quale contesto. Il collegamento tra processi e data governance consente all'azienda di essere più orientata al cliente e alle prestazioni e di adattarsi rapidamente al cambiamento.
La Data Governance si occupai di conformità e qualità dei dati. Quando si collega con le più ampie iniziative GRC, aiuta a valutare meglio rischi e impatti, importanza dei dati e classificazione.
Gli acceleratori strategici per la creazione di una data governance efficace includono:
- Definire la strategia di Business Data Governance
- Sviluppare un framework di Data Governance
- Creare un team
- Definire gli standard di qualità dei dati
- Stabilire politiche di sicurezza dei dati
- Implementare strumenti di Data Governance
- Monitorare e misurare le prestazioni dei dati
L’importanza della Data Governance
La Data Governance affronta molti temi critici per l'azienda:
Prendere decisioni basate su dati affidabili in linea con gli obiettivi aziendali
Un programma di data governance aiuta a implementare strategie di business basate sui dati. L'azienda definisce un processo con diversi obiettivi e casi d'uso aziendali in base alle esigenze. Potrebbe migliorare il servizio al cliente e creare nuove offerte basandosi sui casi d'uso definiti per priorità con consigli e direzioni aziendali diverse.
Rispettare le normative per evitare multe pesanti e garantire la sicurezza dei dati
Padroneggiare la conoscenza e l'utilizzo dei dati è di solito uno dei requisiti normativi più comuni che le aziende devono affrontare (BCBS 239, Basilea III, Solvency II, GDPR, CCPA, ...). Queste regole garantiscono l'uso corretto, equo ed etico dei dati per tutti i contributori. Inoltre, un programma di Data Governance fornisce informazioni preziose per far rispettare la sicurezza dei dati.
Consentire l'innovazione basata sui dati
Prestazioni operative più elevate o innovazione possono essere ottenute solo con una gestione dei dati accurata ed efficiente. Ad esempio, le innovazioni dell'intelligenza artificiale possono essere costruite solo con dati di buona qualità: le previsioni sul comportamento dei clienti devono essere più stabili per essere utilizzate in condizioni reali.
Pertanto, il ruolo della Data Governance è quello di organizzare il lavoro e l'implementazione dei casi di utilizzo. I dati devono poter essere utilizzati o riutilizzati e la qualità dei dati deve essere garantita e migliorata. I dati devono essere conformi alle normative esterne o alle politiche interne.
Stabilendo regole uniformi per la raccolta, l'utilizzo, l'archiviazione e la condivisione dei dati, le organizzazioni possono contribuire a garantire che i loro dati siano sicuri e accurati, riducendo inoltre i costi associati a scarsa qualità o dati errati.
Implementazione di un programma di Data Governance
Un programma di data governance è un'iniziativa strategica che segue un ciclo in continuo miglioramento. Sono necessari quattro passaggi principali per implementare un programma di Data Governance:
Step 1 - Definizione della strategia di Data Governance
Un programma di Data Governance è un ciclo virtuoso che parte dalle esigenze aziendali. Queste esigenze aiuteranno il CDO a definire una strategia efficace.
Step 2 - Gestione della conoscenza delle attività di Data Governance
Creare una nuova organizzazione con partner e utenti interni
Il Chief Data Officer o Data Governance Manager crea una nuova organizzazione per supportare la gestione dei dati e il loro utilizzo attraverso figure come il Data Stewards, Custodians e Data Architects. Procederanno prima con la creazione di cataloghi di dati e glossari aziendali per consentire il riutilizzo dei dati. Inoltre, il loro scopo è anche quello di supportare i Data Users aziendali e i Data Owners dal punto di vista del business.
Concentrarsi in primo luogo sui dati necessari per implementare casi d'uso critici
I Data Steward devono definire i dati necessari per ogni caso d'uso aziendale selezionato. A seconda delle priorità dei casi d’uso, è possibile definire la pianificazione della Data Governance per creare un catalogo dati e un glossario di business in modo graduale e interattivo.
Costruire una conoscenza dei dati e comunicare i progressi a tutti gli attori
La comunicazione dei dati è vitale per i CDO per creare una cultura dei dati (Data Literacy). Per motivare il riutilizzo dei Dati, è necessario promuovere i progressi, la qualità e i successi nei casi d’uso basati sui dati. Con gli utenti che li conoscono e li utilizzano, i glossari aziendali e i cataloghi di dati possono fornire il loro pieno potenziale.
Step 3 - Innovazione dei dati attraverso l'R&D
Per costruire innovazione dei dati, il business e i Data Scientist partiranno da casi d'uso critici e dal Data Shopping, alimentando così gli algoritmi IA. Utilizzeranno quindi i glossari aziendali per cercare e selezionare i dati aziendali che possano essere utilizzati dal catalogo dati. Questo punto di partenza assicura che l’IA sia costruita su basi stabili per garantirne l’usabilità nel mondo reale.
Step 4 - Creazione di valore tramite dati reali
Una volta che l'innovazione è accertata, può essere messa a disposizione di tutti gli utenti. In questa fase finale, grazie all'aiuto del CDO e del suo Data Office, vengono realizzate soluzioni reali e attuabili per rispondere agli obiettivi strategici individuati nella prima fase.
Le best practice nella Data Governance
Le best practice nella Data Governance comprendono la creazione e l'implementazione di policy, procedure e processi per garantire accuratezza, integrità e sicurezza dei dati. Ciò include la creazione di sistemi per monitorare la qualità dei dati, lo sviluppo di un sistema di controllo degli accessi, la fornitura di piani di backup e ripristino, la garanzia che le giuste persone abbiano diritti di accesso e la definizione di ruoli e responsabilità.
Si tratta anche di identificare i potenziali rischi associati all'uso dei dati, monitorarne l'utilizzo e mantenere la conformità ai requisiti normativi. Queste best practice aiutano le organizzazioni a proteggere i propri dati sfruttando al contempo il loro potenziale valore. Inoltre, forniscono un modo efficace per garantire che tutte le parti interessate coinvolte nella raccolta e nell'uso dei dati siano allineate sul loro utilizzo.
Maggiori informazioni: I vantaggi della Data Governance (EN)
Conclusione:
In conclusione, i benefici della Data Governance sono diversi, dal miglioramento del processo decisionale a una maggiore fidelizzazione dei clienti. Monitorando regolarmente i processi dei dati e garantendo la conformità alle normative e alle politiche stabilite, le aziende possono proteggere la sicurezza, la privacy e l'integrità dei dati aziendali. La Data Governance è la chiave per sbloccare il potenziale delle risorse offerte dai dati della tua organizzazione e guidare il successo. Allora perché aspettare?
