Spesso le aziende sono ricchissime di dati, ma non hanno messo a punto la Governance (data) con cui estrarre valore dai dati. Secondo Forrester, meno di 4 C-Level su 10 (35%) nutrono fiducia nei dati di cui dispongono.
La Data Governance permette a aziende e organizzazioni di effettuare il percorso digitale necessario per affrontare questa sfida attraverso azioni sistemiche su macro-temi come formazione, cyber security e interoperabilità.
Cos’è la Data Governance
La Data Governance è la disciplina che, attraverso processi, policy, ruoli, metriche e standard che aiutano a sfruttare al meglio i dati in ogni settore, consente di liberare il potenziale del patrimonio informativo di cui aziende ed organizzazioni dispongono. Ciò accade nel settore manifatturiero, sanità, servizi (banche e assicurazioni in primis) eccetera.
La Data Governance rappresenta la capacità di gestire i dati come un autentico asset aziendale. Inoltre, la Governance (data) è l’architrave della gestione dei dati. Infatti è il fil rouge che lega altre nove discipline: la Data quality, la gestione dei dati, la cyber security dei dati, la gestione dei metadati, l’attività dei database e Data warehousing. Secondo Gartner, la scarsa qualità dei dati pesa sui bilanci: le imprese spendono in media, ogni anno e a livello globale, 13,5 milioni di dollari.
La qualità dei dati si basa su quattro pilastri: identificare i casi distinti d’uso; quantificare il valore; migliorare le capacità date; sviluppare un modello scalabile.
I grandi dataset servono, ma non sono sufficienti per ottimizzare il valore. Bisogna trasformare i dati in insights pratici e gestire i dati per estrapolarne il valore che da essi si può ricavare. L’obiettivo è migliorare la gestione dei rischi e ridurre i costi. Tramite l’acquisizione di big data diversificati, sia interni che esterni.
A cosa serve la Governance (data)
La Data Governance consente di incrementare il valore aziendale, tagliando i costi e, dunque, aumentando i margini. Ciò avviene grazie alla standardizzazione di politiche, procedure e sistemi. Al contempo, assicura un’adeguata e opportuna regolamentazione, generando conformità e favorendo la trasparenza.
Insieme alla formazione e alla data security, la Governance (data) serve a estrarre valore dai dati.
Sfruttando i dati in maniera olistica, in tempo reale e per indirizzare i processi decisionali, la Data Governance permette di valorizzare appieno i dati e coglierne le opportunità. Ma per fare ciò, le imprese devono migliorare le competenze, formando le persone, adottando strutture di governance efficaci e focalizzandosi. sulla cyber security dei dati.
Le sfide da affrontare in ambito Data governance sono numerose. Bisogna integrare e fare sinergia fra i sistemi, andando oltre la dinamica dei silos informativi.
Inoltre, occorre imparare a gestire volumi e velocità di dati ed è urgente valorizzare i dati non strutturati, per estrarne valore mediante la ricerca e la consultazione rapida a favore di ulteriori analisi da parte del personale e dei dirigenti aziendali.
Quali sono i ruoli introdotti dalla Governance (data)
La Governance dei dati definisce i ruoli di chi può svolgere certe azioni, su quali dati può intraprenderle, in quali situazioni e con quali tecniche. Avere una cultura del dato nell’intera organizzazione, per intervenire sui comportamenti dei dipendenti e sui processi di business.
L’azienda deve verificare come avviene la gestione dei dati nei processi esistenti, che il personali parli un linguaggio comune e assicurarsi che il personale addetto ai dati abbia le competenze adeguate. Deve esserci chiarezza sul significato di ogni dato, sulle responsabilità (distinguendo quelle in carico al Business e all’IT); sui parametri per definire dati di qualità; sul rendere edotta tutta l’organizzazione su questi concetti.
La formazione
Esistono differenti ruoli tecnici per la data strategy, dunque, diversi ruoli, a cui sono assegnati specifici compiti, per creare e mantenere la Data Governance.
Le aziende devono migliorare le competenze e fare formazione. Devono assicurarsi che i propri sistemi e processi siano pronti a supportare la sfida in atto: esercitare il pieno controllo sui dati aziendali; mettersi nelle condizioni di osservare i dati in maniera olistica; puntare a trasformare i dati in insight di utilizzo pratico, affinché la comprensione si traduca in azioni e, dunque, in risultati di business.
I ruoli servono a strutturare la gestione dei dati, per ottimizzare la customer experience, incrementare l’efficienza e promuovere l’innovazione dei prodotti. L’obiettivo è rendere le aziende più performanti, efficienti, customer-centric e innovative.
La Governance (data) introduce ruoli in grado di rafforzare la sicurezza, aumentare la quantità di analisi in real-time, prendere più decisioni data-driven e connettere meglio i dati con le funzioni di business fondamentali.
La Data Governance garantisce che i ruoli abbinati alla gestione dei dati siano delineati con chiarezza. A livello aziendale serve un accordo per mettere nero su bianco responsabilità relative. Le organizzazioni e le aziende devono dunque istituire framework di governance dei dati, al fine di assegnare ruoli e attribuire responsabilità sul piano tattico, strategico e operativo.
Chief Data Officer e cyber security
Per allineare i dipendenti alle policy relative ai dati, bisogna accrescere le loro competenze, conoscenze e capacità.
La nomina di uno Chief Data Officer (Cdo) è importante. A questa figura è conferita la responsabilità di organizzare ed estrapolare valore dai dati. Ed assicura che l’azienda eroghi ai dipendenti un’offerta formativa ad hoc con conoscenze verticali approfondite.
I responsabili decisionali, che provengono da tutte le principali funzioni aziendali, vanno a costituire gruppi dedicati alla data governance. Lo scopo è garantire che le necessità si riverberino nell’ambito della strategia e della gestione dei dati.
Ruoli in crescita sono quelli relativi alla sicurezza dei dati e alla compliance. Le imprese infatti esprimono soprattutto il timore di cadere vittima di cyber attacchi (anche di tipo ransomware). Ma temono anche di ricevere sanzioni per violazione delle norme relative al GDPR.
Per rafforzare la cyber security, è necessario: classificare i dati secondo differenti livelli di rischio, attuare piani di emergenza nel caso in cui si verifichi una violazione e aggiornare i dipendenti in maniera costante sugli attuali scenari per aumentare la consapevolezza dei rischi.
Inoltre, per assicurare la conformità agli standard, bisogna stabilire criteri. Se la governance dei dati prevede la tutela della privacy dei dati sanitari, è necessario gestire i dati dei pazienti sulla base di rigorosi parametri di sicurezza, via via che fanno il loro ingresso nei sistemi aziendali.
Per esempio, i criteri prevedono di delineare i requisiti in merito alla conservazione dei dati: cronologia delle modifiche, chi ha eseguito ciascuna modifica e quando è avvenuta eccetera.
Data Owner
Il Data Owner è il responsabile dei dati. Questa figura professionale promuove l’accountability degli stessi dati.
La Data Governance assicura che siano attribuite le giuste responsabilità in riferimento ai dati a ogni persona che ricopre un ruolo all’interno dell’organizzazione e azienda.
Il Data Owner, invece, si occupa delle attività che sono indispensabili per garantire l’accuratezza dei dati, il monitoraggio adeguato e la semplicità di reperimento ed elaborazione.
Si occupa di tutte le risorse dei dati. Garantisce la coerenza delle informazioni con i programmi di governance dei dati. Collega le risorse di altri dati e il controllo sotto il profilo della qualità, sicurezza e conformità.
Quali sono gli strumenti di Governance (data)
La Governance (data) di un’organizzazione richiede la ricerca di strumenti, anche open source, sempre più basati sul cloud, caratterizzata dalla governance attiva (per il controllo dei dati), dalla capacità di offrire qualità dei dati, gestione dei metadati e dei dati e ownership dei dati.
Gli strumenti devono essere scalabili per velocizzare l’integrazione nell’ambiente aziendale esistente e per garantire la sostenibilità economica dell’adozione.
Quando si inizia a mettere a confronto e a selezionare gli strumenti per la governance dei dati, conviene concentrarsi su strumenti che agevolino la realizzazione dei vantaggi aziendali che la strategia di governance dei dati stabilisce.
Le caratteristiche
Gli strumenti di Governance (data) dovrebbero consentire di raccogliere e comprendere i dati mediante strumenti e funzioni di rilevamento, profilazione e confronto con criteri di riferimento. In un nuovo insieme di informazioni è infatti possibile rilevare in automatico i frammenti di dati personali. Per esempio, un numero di previdenza sociale può far scattare l’allarme.
Le funzionalità di convalida, pulizia dei dati e arricchimento ottimizzano la qualità dei dati.
Processi ETL ed ELT, fondati sui metadati e applicazioni di integrazione dei dati, consentono di gestire i dati. Basta controllare la pipeline ed effettuare un tracciamento end-to-end della loro provenienza.
Strumenti di revisione e monitoraggio attivi permettono invece di monitorare i dati. Inoltre è possibile rafforzare i dati da controllare, mediante i metadati. Essi aumentano rilevanza, correlazione, accessibilità, ricercabilità e conformità.
Gli strumenti self-service, che servono a contribuire ad attività di ownership dei dati, vengono offerti a chi ha maggiore conoscenza dei dati.
I vantaggi della Governance (data)
I benefici sono i seguenti: comprensione comune dei dati; miglioramento della Data quality; la comprensione comune dei dati in riferimento alle entità chiave (un Gps per rendere le risorse dei dati di facile fruizione e collegamento ai risultati di business); offrire coerenza a livello di conformità (GDPR eccetera); ottimizzare la gestione dei dati (per affrontare in modo coerente le esigenze di carattere legale, di sicurezza e conformità).
La migrazione al cloud ibrido
La scelta di una piattaforma basata sul cloud consente di integrare velocemente funzionalità semplici d’uso e dai costi ridotti. Le soluzioni sul cloud consentono di bypassare l’investimento iniziale necessario per installare server in sede.
Il passaggio al cloud semplifica la possibilità di archiviare e gestire dati nel cloud e su piattaforme iPaaS. Tuttavia solleva altre questioni: la delega di attività a terze parti (la gestione dell’infrastruttura, lo sviluppo di app, la sicurezza); la virtualizzazione delle risorse tecniche (mantenendo la sovranità dei dati); la decentralizzazione (senza produrre un’incontrollata espansione dei dati).
Dunque, il passaggio al cloud rende più urgente la governance dei dati per rendere più efficace e sicura la migrazione a un modello di dati ibrido.
