Esistono diverse definizioni di Data Governance rilasciate da fonti autorevoli:
- Secondo DAMA “è l’esercizio dell’autorità e del controllo (pianificazione, monitoraggio e applicazione) nella gestione dei data asset.” (DAMA-DMBOK, Capitolo 3)
- Gartner la definisce come “la mappatura dei diritti decisionali e la conseguente creazione di un quadro di responsabilità per garantire l’adozione di comportamenti appropriati nella valutazione, produzione, consumo e controllo dei dati e delle relative pratiche di analisi.” (Gartner glossary – Information Technology)
- Wikipedia afferma che “è la capacità che consente ad un’organizzazione di garantire che esista un’elevata qualità dei dati durante il loro intero ciclo di vita al fine di supportare gli obiettivi di business… La governance dei dati comprende le persone, i processi e le tecnologie informatiche necessarie per creare una gestione coerente e corretta dei dati di un’organizzazione.” (fonte: Wikipedia)
- Forrester, infine, la qualifica come “il processo attraverso il quale un’organizzazione formalizza il dovere fiduciario per la gestione del patrimonio di dati critici per il suo successo.” (Forrester Glossary)
Indipendentemente dalla definizione è ormai convinzione comune che la Data Governance sia elemento chiave per la creazione di valore, per la gestione dei rischi in un’organizzazione e per il miglioramento dei processi d’impresa. Tutte le aziende prendono decisioni sui dati, indipendentemente dal settore di appartenenza e dalle dimensioni, la sempre crescente quantità di dati prodotta quotidianamente da fonti e sistemi eterogenei interni ed esterni, richiede di divenire capaci di sfruttare il valore intrinseco del proprio patrimonio informativo.
La Data Governance è quindi la capacità di gestire i dati come un vero e proprio asset aziendale. Per riuscirci è necessario seguire delle “regole”, ovvero un framework di Data Governance, al fine di assicurarsi che le informazioni siano dirette adeguatamente in relazione agli obiettivi dell’impresa.
Perché adottare un framework di Data Governance?
L’implementazione di un framework di Data Governance permette di ottenere numerosi benefici, tra cui:
- Migliore controllo dei rischi sia finanziari sia reputazionali, inclusi quelli connessi a temi legali e normativi come, ad esempio, il rispetto della privacy (es. GDPR)
- Aumento nella sicurezza dei dati. Avendo chiara la differente importanza degli stessi è possibile definire corretti “coni di visibilità” e concentrare le attività di protezione sui dati critici. Ad esempio, in qualità di responsabili del trattamento dei dati, è necessario avere la piena supervisione su dove i dati sono memorizzati, chi li sta aggiornando e chi vi sta accedendo e per quali scopi.
- Maggiore trasparenza e verificabilità, efficientando l’utilizzo e riducendo i costi di gestione;
- Creazione di una vista univoca delle informazioni a livello aziendale (Business Glossary e Data Catalog) volta a creare un linguaggio aziendale comune e conseguente diminuzione delle incomprensioni, nonché semplificazione delle attività comunicative;
- Efficienza nello sviluppo e nel monitoraggio dei processi per indirizzare problemi ed opportunità nella gestione del patrimonio informativo, anche tramite l’utilizzo di metriche di calcolo;
- Gestione ottimizzata dei fornitori, controllo di contratti che hanno a che fare con i dati come spazio disco in cloud, acquisizione di dati esterni,…;
- Semplificazione nel processo di segnalazione e risoluzione delle problematiche di qualità dei dati;
- Miglioramento del processo decisionale e di risoluzione dei conflitti.
Diversamente, l’assenza di un framework di Data Governance potrebbe innescare una serie di problemi organizzativi comuni, tra cui, ad esempio:
- Difficoltà nella comprensione interfunzionale a causa di definizioni incoerenti;
- Creazione di politiche e norme non in linea con la strategia aziendale o peggio contradditorie;
- Gestione dei dati demandata esclusivamente all’Information Technology, senza il coinvolgimento del business con conseguente distanziamento tra le funzioni;
- Maggiore effort nella risoluzione di problematiche legate alla gestione dei processi aziendali;
- Mancata integrazione tecnologica tale da comportare il rischio di ritrovarsi dati diffusi e duplicati, con “l’impossibilità” di superare la famosa logica “data silos”;
- Decisioni basate su dati errati.
La definizione di una data strategy è la prima indispensabile attività da compiere, pena il rischio di avviare iniziative in ambito Data Governance destinate a rimanere progettualità isolate, non finalizzate al raggiungimento di obiettivi dichiarati. Per essere di concreto supporto all’organizzazione la Data Governance deve essere pensata come un processo continuo, strutturato e regolare e deve godere del corretto livello di sponsorship da parte del business e del management. All’interno del framework di governo dei dati devono essere definite precise linee guida operative, inclusi ruoli e responsabilità, ambiti e priorità d’applicazione, processi e scelte tecnologiche. In particolare, queste ultime dovranno essere indirizzate in modo accurato, coerente con gli obiettivi strategici ed in modo da produrre risultati nei tempi adeguati al raggiungimento degli scopi aziendali.
Chi in azienda partecipa attivamente alle iniziative di governo dei dati?
Tra i primi passi più importanti da fare (anche tra i più ardui), per intraprendere un percorso di successo, troviamo:
- la diffusione della cultura del dato nell’intera organizzazione,
- l’identificazione di ruoli e responsabilità delle persone impegnate a tutti i livelli nel presidio dei data asset,
- la determinazione delle modalità di partecipazione di queste figure ai processi aziendali. In alcune aziende esistono già vere e proprie community, di cui i “Data Heroes” di Credem sono uno degli esempi più noti nel mercato italiano.
In organizzazioni più complesse e di grandi dimensioni, una struttura di governance dei dati ben progettata include tipicamente:
- un team di governance con a capo un Chief Data Officer o un Data Governance manager che principalmente ha il compito di redigere la policy e gli standard nonché di monitorare il sistema a regime,
- un comitato direttivo (steering committee) che funge da organo di governo, dirime eventuali dubbi sulle priorità d’intervento e/o sui conflitti interfunzionali,
- più Data Owner, a ciascuno dei quali è assegnata la responsabilità formale di presidiare le informazioni relative ad un particolare ambito aziendale
- diversi Data IT Specialist/Data Technologist che hanno in capo la gestione dei dati nei sistemi informatici,
- in molti casi un insieme di Data Steward, che possono tra l’altro fungere da intermediari tra il mondo del business e l’IT.
Questi ruoli e funzioni, a seconda delle diverse realtà, possono avere denominazioni differenti; è anche possibile presso alcune organizzazioni trovare ulteriori figure impegnate nel presidio dei dati.
La Data Governance coinvolge l’intera azienda, tutte le funzioni aziendali sono chiamate a svolgere la propria parte e fondamentale è una gestione strutturata delle interazioni tra i vari Data Specialist. Ne è esempio concreto la Data Quality Governance, ovvero l’organizzazione di persone e processi collaborativi finalizzati a garantire la qualità dei dati.
Perché Irion EDM facilita il raggiungimento degli obiettivi di Data Governance aziendali?
L’utilizzo di strumenti specializzati di Data Governance facilita la definizione e l’esecuzione efficace dei processi di gestione del dato, li sostiene orchestrandoli, automatizzandoli, monitorandoli (es., verifica e gestione di anomalie sui dati di rischio) e garantendo la tracciabilità univoca dell’intero ciclo di vita del dato e delle responsabilità dei singoli attori coinvolti, anche ai fini di audit. Per beneficiare del dato come asset aziendale, la cultura organizzativa deve imparare a valorizzare il patrimonio informativo. Ma, come già anticipato, la promozione di una cultura del valore del dato è un prerequisito essenziale per una Data Governance efficace. Anche con la migliore strategia del dato, i piani di governo e gestione delle informazioni non avranno successo senza che l’organizzazione accetti e gestisca il cambiamento.
Irion EDM facilita la gestione ottimale e strutturata delle informazioni, la loro condivisione e la collaborazione tra i diversi ruoli coinvolti.
Irion EDM
- è un sistema all-in-one di Enterprise Data Management completamente metadata driven basato su un modello liberamente configurabile per la creazione di Data Catalog e Business Glossary;
- coordina automaticamente la collaborazione di più team alla gestione dello stesso progetto ed è pensato per essere utilizzato da tutti i Data Specialist con coni di visibilità personalizzabili e funzionalità dedicate ai singoli ruoli;
- è ispirato al principio di Declarative Thinking, che permette di concentrarsi sulla definizione del contesto e degli obiettivi, delegando allo strumento l’automazione di tutti gli aspetti tecnici e l’ottimizzazione delle relative prestazioni;
- è uno strumento ideale per il Data Lineage e l’analisi d’impatto e presenta le relazioni tra informazioni in modo grafico e interattivo;
- è in grado di gestire velocemente milioni di informazioni;
- abilita la Data Governance Serviced Oriented per realizzare ed organizzare un catalogo di servizi di Data Governance utili alle varie funzioni aziendali.
Queste caratteristiche, combinate con una dotazione funzionale completa ed evoluta, con componenti specifiche per la applicazione di tecniche di AI/ML ovvero di augmented Data Management, fanno di Irion EDM lo strumento ottimale per semplificare la gestione del patrimonio informativo ed estrarne valore mettendolo al servizio dell’organizzazione.
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