La governance dei dati è un tema erroneamente trascurato da molte aziende. Ad oggi rappresenta un prerequisito indispensabile per qualsiasi organizzazione abbia la pretesa di restare competitiva nel mercato per i prossimi anni, anzi non dotarsi di un corretto framework di data governance significa affidarsi ad un business management fondato su idee e intuizioni non supportate da dati reali, precludersi alle innovazioni della Business Intelligence & Advanced Analytics restando un passo indietro, o peggio, compiere scelte fondate su dati errati, incompleti e fallaci.
Cos’è la Data Governance?
La governance dei dati è il processo di definizione “dei diritti decisionali e del quadro di responsabilità per garantire il comportamento appropriato nella valutazione, creazione, consumo e controllo di dati e analisi.” (cit. Glossario Gartner).
Parliamo quindi di un sistema di gestione delle informazioni (dati) in grado di generare valore, spendibile sia a livello economico che di conoscenza. La questione fondamentale è legata all’affidabilità e validità del dato: la raccolta, la manipolazione e l’estrazione di informazioni deve assicurare la disponibilità di dati significativi e direttamente spendibili per prendere le decisioni migliori.
Grazie a un buon sistema di governance del dato, le organizzazioni possono fondare le proprie decisioni su informazioni valide e certe, rispettare standard di sicurezza, conformità e rispetto delle normative specifiche nella gestione dei dati (basti immaginare ai criteri di sicurezza che deve garantire un sistema che utilizza dati sanitari e sensibili, per essere conforme agli standard previsti dalla legge).
Data governance e data management: differenze
Secondo la definizione data dall’Osservatorio Big Data & BA, il “Data Management è lo sviluppo, l’esecuzione e la supervisione di piani, politiche, programmi e procedure che garantiscono, controllano, proteggono e migliorano il valore dei data asset e informazioni per tutta la durata del loro ciclo di vita”.
La data governance, invece, disegna il modello di trattamento dei dati per rispettare i punti sopraelencati: efficienza, efficacia, sicurezza, compliance normativa, etc. Ecco perché è importante parlare di framework, ruoli, standard di sicurezza del dato, gestione degli accessi e segregazione.
Governance dei dati e business
Ogni organizzazione e azienda ha a disposizione un patrimonio informativo di dati al cui interno si cela un enorme valore economico e competitivo, ma non tutte sono in grado di estrarre le giuste informazioni, anzi, aziende poco digitalizzate e strutturate rischiano di annegare in un mare magnum di dati inutilizzabili, considerandoli erroneamente un fastidio da gestire anziché una risorsa da valorizzare.
È quindi importante dotarsi di processi di gestione e trattamento dei dati che permettano di trasformare informazioni elementari in insight di business significativi, ma è altrettanto fondamentale assicurarsi di avere accesso a dati di elevata qualità ed evitare quindi i rischi legati ad una cattiva gestione del dato. Immaginiamo le conseguenze per un’azienda che basa i propri asset strategici su informazioni imprecise, se non del tutto errate, a causa di errori e falle nel sistema di governance degli stessi!
Data Governance Framework
La data governance definisce delle precise regole di controllo tramite un framework. Sebbene esistano requisiti ed esigenze simili per aziende che operano in determinati settori (si pensi alle banche e assicurazioni o al settore della ricerca scientifica, obbligati per legge a rispettare determinati protocolli di gestione e sicurezza), ogni organizzazione può e deve implementare il proprio framework di governance dei dati partendo dalle proprie esigenze.
Per questo è importante stabilire:
- Ruoli e responsabilità: ha a che fare con scelte strategiche e operative.
- Requisiti di sicurezza: spesso dettate dalle norme governative, riguarda anche scelte tecniche e di infrastruttura.
- Controllo della gestione e accessi: determinare policy di accesso e margini operativi.
- Segregazione delle informazioni: tramite progettazione di interfacce specifiche.
I vantaggi della Data Governance
Non tutte le aziende sentono la necessità di dotarsi di un sistema di governance dei dati per raggiungere al meglio i propri obiettivi, pensando che sia una prerogativa di business molto strutturati o di specifici dipartimenti aziendali.
Un valido framework di data governance permette di estrarre e generare valore da tutti i processi aziendali (finance, vendite, produzione, hr, it, etc.) e quindi ottimizzare risorse, aumentare i fatturati, fare la differenza sul mercato.
I vantaggi derivanti dall’implementazione di protocolli di data governance in azienda sono molti e riguardano principalmente:
- Aumento del fatturato
- Efficacia dei progetti di Business Intelligence & Data Analytics
- Controllo del rischio grazie all’implementazione di modelli predittivi e prescrittivi
- Ottimizzazione delle risorse, riduzione degli sprechi, valorizzazione del patrimonio informativo e non solo.
Una corretta governance del dato è quindi alla base di qualsiasi modello di Business Intelligence e Machine Learning, un requisito essenziale per quelle aziende che intendono porsi nella parte virtuosa dell’Analytics Divide. Sfruttare algoritmi di intelligenza artificiale è oggi un grande vantaggio competitivo per le aziende e sarà, nell’arco di pochi anni, l’elemento che determinerà quali aziende domineranno il mercato e quali saranno destinate a scomparire.
Implementazione della governance dei dati in azienda
Per implementare un framework di data governance in azienda bisogna tener conto di:
- Budget a disposizione.
- Dare priorità alle business unit aziendali in cui l’efficientamento della gestione dei dati avrà un immediato ritorno economico.
- Scalabilità di modelli, strumenti e infrastrutture.
Esistono poi dei prerequisiti fondamentali per un’azienda che decide di utilizzare i dati a servizio dei propri obiettivi:
- La diffusione di una cultura data driven condivisa in azienda, ad ogni livello.
- Dotare l’azienda di soluzioni it e processi digitali in grado di creare un ambiente adeguato alla raccolta dei dati e quindi all’introduzione di modelli di BI.
- Dotarsi di figure competenti in grado di contribuire allo sviluppo di progetti altamente innovativi (es. data scientist e data engineer).
Quindi definire il proprio framework di governance dei dati:
- Definire i bisogni aziendali e il ruolo della data governance per il raggiungimento degli obiettivi.
- Coinvolgere i vari dipartimenti per la riuscita del progetto: IT, HR, ruoli strategici e operativi.
- Condividere un nuovo modello operativo che definisca in maniera chiara ruoli e responsabilità ad ogni livello aziendale.
Strumenti e tecnologie per la Data Governance
Esistono numerosi tool e strumenti a disposizione per un’efficace governance dei dati (SAS, SAP, IBM oltre alle piattaforme elencate prima), tutti permetto di gestire le 3 principali funzioni della data governance:
- Data Preparation: raccolta, elaborazione e trasformazione del dato grezzo o elementare in informazioni immediatamente fruibili, dall’elevato valore strategico.
- Data Visualization: esplorazione e rappresentazione grafica dei dati in autonomia (self service analysis), prerogativa di sistemi di Business Intelligence, Business Analytics e sistemi di Data Visualization (es. Qlik, Dataiku).
- Data Catalog: raccolta dei dati di output per renderli nuovamente disponibili e alimentare altri sistemi, come modelli di analisi predittiva e prescrittiva implementati tramite Intelligenza Artificiale e Machine Learning.
Scegliere il sistema corretto per la data governance aziendale non è sempre semplice in quanto è necessario comparare le caratteristiche dei vari tool in base alle esigenze specifiche e agli obiettivi aziendali. I Benchmark Comparativi Blue BI sono uno strumento indispensabile in tal senso in quanto considerano gli aspetti di governance del dato come imprescindibili dalle soluzioni e modelli di Business Intelligence & Analytics.
Data governance: le figure aziendali da coinvolgere
Data Owner:
Responsabile della qualità, sicurezza e governance dei dati in un’organizzazione. Definisce le regole per l’uso dei dati e ne garantisce la conformità.
Data Steward:
Supporta il Data Owner nella gestione operativa dei dati, assicurando che siano accurati, coerenti e ben documentati.
CDAO (Chief Data & Analytics Officer):
Il CDAO è una figura di leadership che guida la strategia aziendale sui dati e l’analisi, allineandola agli obiettivi di business.
Data Custodian:
Si occupa dell’aspetto tecnico della gestione dei dati, garantendone l’integrità, la sicurezza e l’accessibilità nei sistemi IT.
Data Architect:
Definisce la struttura e l’architettura dei dati all’interno dell’organizzazione e progetta i modelli di dati assicurando l’integrazione tra i vari sistemi. Lavora con il team IT per implementare soluzioni scalabili.
Data Protection Officer (DPO):
Garantisce la conformità alle normative sulla protezione dei dati, come il GDPR, monitorando le politiche di sicurezza e intervenendo in caso di violazione. Coordina le attività di valutazione del rischio in ambito dati.
Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.
