La Data governance è un insieme di processi, politiche, standard e tecnologie indispensabili per la gestione, la sicurezza, la disponibilità, l’integrità e l’usabilità dei dati di un’organizzazione. Iniziare un percorso di Data governance permette, in altre parole, di sviluppare ed evolvere le procedure aziendali in essere, formalizzare le attività svolte e costruire un catalogo che ne garantisca la massima trasparenza.
Nonostante possa risultare difficoltoso – soprattutto se si lavora con grandi volumi e complessità di dati – è, quindi, da considerare un’azione utile ed essenziale per tutte le imprese, chiamate in primis a rendere partecipi tutti i livelli della struttura. Al contrario di quello che si è portati a credere, la Data governance, infatti, non è solo una questione IT: ogni persona, ogni posizione e ogni responsabilità ne può influenzare l’esito. Tutti hanno un ruolo chiave e coinvolgerli attivamente è una delle sfide più significative.
Il successo di questa iniziativa richiede, dunque, un cambiamento culturale: tutti i dipendenti devono comprendere non solo l’importanza dei dati, ma anche la necessità di gestirli in modo efficiente e sicuro, evitandone un’amministrazione superficiale e potenzialmente rischiosa. Un programma di Data governance richiede, inoltre, una continua e adeguata formazione per l’utilizzo dei moderni strumenti e delle più recenti procedure.
Data governance: i soggetti coinvolti
Per un’adeguata gestione della Data governance, prima di ogni cosa, è fondamentale definire ruoli e impegni delle persone implicate, oltre a garantire una comunicazione incisiva e costante tra ognuno di loro. A questo si aggiunge il coinvolgimento dei responsabili dei singoli dipartimenti, considerando, però, che ogni business unit può avere esigenze specifiche rispetto alla coordinazione dei dati e che, per questo motivo, in molti casi, è necessario garantirne un’organizzazione personalizzata.
Ma quali sono i principali ruoli interessati?
- Data owner: è la figura ritenuta responsabile finale del dato in quanto asset strategico. Il professionista che ricopre questo ruolo può essere colui che inserisce il dato (data producer), uno dei principali utilizzatori (data consumer) o una persona di terza parte. In quanto owner, svolge una serie di attività decisionali sul proprio dominio dati e ne convalida le policy di accesso, utilizzo e condivisione. In aggiunta, conosce il significato dei dati, ne valuta l’accuratezza e ne definisce tutti gli standard di qualità necessari. Ultimo, ma non per importanza, il data owner guida le attività dei Data steward, validandone l’operatività.
- Data steward: è considerato l’esperto del dominio dati e per questo ha il ruolo di amministrarli. È il primo collaboratore del data owner e offre supporto alle altre figure che li utilizzano o li trattano, come ad esempio business analyst, data engineer, IT architect e BI developer. Tra le sue mansioni primeggiano la definizione dei business terms del glossario, dei requisiti di sicurezza (come accessi, protezione della riservatezza…) e di qualità, e delle regole di business (come aggregazioni, riclassificazioni, ecc.). A queste si sommano il monitoraggio della conformità alle policy, agli standard e agli obblighi normativi e la certificazione della qualità e della conformità dei dati.
- Data custodian: appartenente alla funzione IT o Operations, questo professionista lavora a stretto contatto con i data steward per applicare le regole di accesso ai dati, i controlli di integrità e i meccanismi di protezione privacy. Il data custodian padroneggia, quindi, le strutture dei data base, del data modeling logico e fisico, dei flussi di integrazione (data lineage), gestisce i dati da un punto di vista sistemistico e architetturale e infine si occupa della loro manutenzione sulla infrastruttura IT.
- Data user: è colui che utilizza i dati all’interno dell’organizzazione, in linea con le politiche e gli standard di qualità definiti dal data steward.
Può capitare che i diversi ruoli e le distinte attività viste in precedenza, a seconda della complessità della società, siano distribuite tra vari dipartimenti o vengano ricoperti dalla stessa persona. Per questo motivo, possiamo ipotizzare che ogni azienda abbia un framework nascosto dove ogni individuo gioca un ruolo di fondamentale importanza per garantire la sicurezza dei dati e dei processi.
Il ruolo del framework all’interno dell’azienda
La scelta del modello più idoneo diventa, così, fondamentale per la distribuzione dei ruoli di coloro che saranno implicati nel processo. Esistono, infatti, framework che possono rivelarsi più invasivi e richiedere modifiche significative alla struttura dell’organizzazione, rispetto ad altri più facili da adottare.
Da qui l’importanza di osservare ed esaminare gli obiettivi di business e il livello di consapevolezza aziendale, per implementare uno schema capace di fornire all’organizzazione gli strumenti adeguati, tramite un approccio orientato e non invasivo. Come?
- Identificando, riconoscendo e formalizzando le responsabilità dei Data steward senza assegnare task aggiuntive;
- minimizzando al massimo la creazione di nuovi metodi e processi, preferendo l’applicazione della Data governance a procedure e metodologie esistenti;
- attuando un confronto delle pratiche già in uso, per identificare eventuali punti di forza e debolezza, con l’obiettivo di cogliere ogni opportunità rivolta al miglioramento;
- supportando le attività di data integration, risk management, business intelligence e master data management senza imporre con rigore iniziative incoerenti.
La Data governance: un alleato vincente
Iniziare un percorso di Data governance, quindi, significa indirizzare l’impresa verso un cambiamento metodologico, culturale e organizzativo, tramite l’utilizzo di pratiche e processi che garantiscano informazioni accessibili, conformità normativa e, infine, qualità e gestione efficace di tutte le risorse dati con cui ogni realtà lavora.
Quello della Data governance è, dunque, un piano di trasformazione digitale caratterizzato da continui investimenti in ambito IT e Digital, e fortemente connesso al progetto business di medio e lungo termine. Una visione strategica che l’impresa decide di seguire, un alleato vincente per i decision maker che, nonostante qualche ostacolo che si può incontrare lungo la strada, conduce all’ottimizzazione e alla valorizzazione concreta del patrimonio di dati a disposizione.
