Uno degli obiettivi primari delle aziende cosiddette data-driven è poter avere informazioni e conoscenza utili grazie ad una continua ed avanzata analisi dei dati. Lo sa bene Neodata, azienda nata 15 anni fa da un approccio visionario dei due fondatori (che ebbero l’intuizione di applicare un motore di intelligenza artificiale per l’analisi dei dati, partendo, molto in anticipo rispetto al mercato della domanda, con un ad server data-centric in grado di effettuare l’analisi dei cookies per capire abitudini e tendenze degli utenti), che oggi supporta le aziende anche da una prospettiva di data governance IT, in particolare per la definizione dei processi di data governance con l’obiettivo di ridurre i rischi (legati più che altro alla perdita dei dati oppure ad un utilizzo non corretto degli stessi, soprattutto in riferimento alla compliance normativa).
«Va precisato che Neodata fornisce la tecnologia per la gestione dei dati (nello specifico una Data Management Platform), non è una società per la vendita dei dati e non utilizza quindi i dati dei propri clienti», puntualizza Salvatore Nicotra, CTO di Neodata, che abbiamo recentemente intervistato. «Non siamo un data provider, non vendiamo dati a nessuno. Tutti i dati raccolti dai nostri clienti all’interno delle nostre piattaforme tecnologiche rimangono naturalmente dei clienti stessi e vengono conservati e gestiti separatamente, nel piano rispetto della data segregation. Eventuali scambi di dati tra le aziende e le nostre piattaforme tecnologiche avvengono solo attraverso canali criptati».
Neodata è infatti un fornitore di tecnologie di Data Management e analisi di Big Data, indirizzate in particolare a brand, publisher, broadcaster e agenzie che hanno come obiettivo raccogliere, analizzare e utilizzare dati di audience per erogare contenuti personalizzati di natura editoriale o pubblicitaria (negli ultimi dieci anni l’azienda ha sviluppato una piattaforma proprietaria di analisi di Big Data ed erogazione di contenuti che sfrutta tecnologie di analisi semantica, intelligenza artificiale e machine learning). «E’ evidente che il tema della Data Governance è trasversale a qualsiasi progetto ed il tema della sicurezza assume un ruolo critico», sottolinea Nicotra. «Noi abbiamo fatto una scelta importante, quella di affidarci per tutta la parte infrastrutturale a dei cloud provider (facendo una scelta di tipo private cloud hosted presso i Data Center del provider stesso) che ci assicurano livelli di servizio, di sicurezza e di affidabilità elevatissimi, molto più sicuri di una gestione in house, con certificazioni e sistemi anti-intrusione, anche fisici, molto avanzati».
Sicurezza e compliance normativa sono due importanti pilastri quando si parla di analisi e trattamento dei dati, ma i rischi di perdita degli stessi o di un loro inappropriato utilizzo spesso vanno ben oltre questi aspetti: «il tema della Data Governance deve essere approcciato da una prospettiva molto più ampia – specifica Nicotra -, è necessario guardare ai processi e porre attenzione all’utilizzo “applicativo” dei dati (cioè come vengono sfruttati dalle varie applicazioni aziendali), soprattutto quando ci sono meccanismi di data monetization che “sfruttano” i dati di navigazione e comportamento degli utenti».
Su quest’ultimo aspetto, nello specifico, Nicotra si sofferma raccontando un recente caso vissuto in azienda: «Un nostro cliente ha avviato un progetto di analisi dei dati il cui cuore era proprio la loro monetizzazione attraverso la proposta di contenuti e servizi ad hoc in funzione di una avanzata analisi del comportamento delle persone sui siti di questa nostra azienda cliente. Dato che questi dati sono personali e transitano sulle nostre piattaforme, abbiamo avuto il controllo da parte del Garante della Privacy. Controllo conclusosi non solo con successo ma anche con i complimenti degli auditor proprio per il nostro approccio molto strutturato alla Data Governance».
«Una Data Governance che tiene conto in modo corretto del dato deve passare anche da considerazioni precise sulla natura stessa dei dati: per esempio, è davvero necessario che tutti i dati sensibili degli utenti vengano mantenuti nei sistemi? Quali sono i dati davvero necessari e quelli a cui è invece possibile rinunciare (e quindi non conservare)?”», invita a riflettere Nicotra. «Ridurre i rischi significa anche capire cosa davvero è necessario tenere e quali dati invece possono non essere utilizzati e conservati».
Una volta compreso quali dati è necessario utilizzare per le proprie attività di business, le best practice per assicurare un uso adeguatamente sicuro e protetto di questi dati non mancano, Nicotra parla addirittura di tokenizzazione: «noi abbiamo scelto la tokenizzazione come metodo di protezione e governance dei dati perché questo ci consente di “spezzettare” il dato: ogni “pezzetto di informazione” viene “tradotto in simboli” e archiviato in sistemi differenti, lasciando il dato, l’informazione originaria, su un database inaccessibile (generalmente non collegato alla rete)».
«Credo che la trasparenza, intesa come chiarezza e completa visibilità su come vengono trattati i dati», conclude Nicotra, «sia la base da cui partire sia per la creazione di una strategia efficace di Data Governance sia per la relazione che lega Neodata ai clienti che deve basarsi prima di tutto sulla fiducia».
