Governance dei dati, perché non è un optional

I dati sono certamente il bene più prezioso di ogni organizzazione, a prescindere dal mercato in cui opera e dalla sua dimensione: che si tratti di una grande azienda o di una piccola impresa che lavora solo a livello locale; che abbia a che fare con il settore pubblico, la manifattura o la grande distribuzione. I dati sono ovunque e devono essere raccolti e gestiti nella maniera migliore per poter massimizzarne l’efficacia così da trasformarli in valore. Dalla loro ricchezza dipende la crescita e il successo continuo delle aziende: sono il passato, il presente e un grandissimo aiuto utile a ragionare sul futuro. Senza di essi, non ci può essere nessuna trasformazione digitale utile a sviluppare un vantaggio competitivo verso la concorrenza: non si possono fare analisi, non si possono fare previsioni se non basandosi sul sentimento o le sensazioni – la cosa peggiore che si possa fare. Tuttavia, è utile sottolineare che è il modo con cui l’organizzazione è in grado di governare il proprio patrimonio informativo che definirà, in larga misura, il successo complessivo dell’organizzazione stessa. Senza giri di parole: i dati hanno bisogno di governance.

Cosa significa data governance

È interessante osservare come già l’etimologia della parola “governo”, da ricondursi al latino gubernare = reggere il timone, a sua volta derivato dal greco antico kubernao = dirigere una nave, è utile a capire il senso più ampio di guida, direzione.

Definito che, in termini di IT, i dati sono informazioni (di qualsiasi tipo, che siano strutturate o no) che vengono archiviate e possono essere elaborate su differenti sistemi e servizi, la governance dei dati è soltanto un termine generico utilizzato per definire la raccolta di processi, pratiche, scelte, ruoli, regole, metriche sviluppate con l’intento di aiutare un’organizzazione a realizzare i propri obiettivi grazie alla disponibilità e all’utilizzo di dati validi ed efficienti.

Con questi processi diventa possibile gestire la disponibilità, l’integrità, la sicurezza e l’usabilità di tutti i dati appartenenti al patrimonio aziendale.

Potremmo, per completezza, prendere altre definizioni di data governance, come:

• “L’esercizio dell’autorità e del controllo (pianificazione, monitoraggio e applicazione) sulla gestione delle risorse di dati” (DAMA – The Global Data Management Community – Internazionale)
• “Un sistema di diritti e responsabilità per i processi relativi alle informazioni, eseguiti secondo modelli concordati, che descrivono chi può intraprendere quali azioni e con quali informazioni, in quali circostanze, utilizzando quali metodi” (Data Governance Institute)
• “La specifica dei diritti decisionali e del quadro di responsabilità per garantire il comportamento appropriato nella valutazione, creazione, consumo e controllo di dati e analisi”. (Gartner Glossary)

Chiarita un po’ la letteratura, se è vero che la governance dei dati risulta essere una componente fondamentale facente parte di una strategia complessiva di gestione delle proprie infrastrutture e del proprio patrimonio, è altrettanto vero che le organizzazioni devono pensare e, di conseguenza, concentrarsi su quali possono e devono essere i vantaggi attesi da un programma di governance affinché possa e debba avere successo.

I vantaggi della data governance

Lo ha esplicitato molto bene Eric Hirschhorn, Chief Data Officer presso The Bank of New York Mellon Corp., in una sessione svolta durante l’evento “Enterprise Data World Digital conference” di quest’anno: “Queste attività non devono solo permettere di avere una buona governance. Queste attività devono servire a gestire il business dell’azienda in maniera migliore”

Si tratta, certamente, di uno strumento utile a migliorare le piattaforme digitali di aziende e organizzazioni di ogni tipo e dimensione, in grado di garantire che i dati siano:

• protetti
• affidabili
• documentati
• controllati
• valutati

Senza una governance che garantisca la qualità di quanto raccolto / gestito / messo a disposizione, le aziende non solo possono perdere opportunità che sono basate sui dati stessi, ma possono sprecare risorse utili per altri compiti, spesso più profittevoli.

Non è un segreto che attività di controllo e pulizia dei dati possono consumare tempi amplissimi di un team, team che dovrebbe invece essere dedicato solo alle analisi, comprese quelle di profili professionali importanti (e molto ricercati) che potrebbero e dovrebbero fare altro.

La governance sta diventando (finalmente) un must non per moda ma per reale necessità.

Le aziende oggi acquisiscono enormi quantità di dati provenienti da una varietà di fonti, non tutte di proprietà e, quindi, non tutte immediatamente verificabili e garantite a priori. In questo modo, reggere il timone nella maniera corretta permette di seguire la rotta migliore per gestire i rischi, massimizzare il valore del proprio patrimonio informativo e ridurre i costi.

Il sapere dove si trovano i dati, come sono classificati, come vengono utilizzati, se sono adeguatamente protetti, ecc. garantisce che i dati siano integri, coerenti e non vengano utilizzati (o gestiti) in modo improprio. Per massimizzarne l’efficacia è mandatorio includere persone, processi e tecnologie necessarie per gestire e proteggere quanto disponibile al fine di garantire dati comprensibili, corretti, completi, affidabili, sicuri e individuabili.

Senza un’efficace governo dei propri sistemi, di fatto potrebbero rimanere irrisolte incoerenze provenienti da differenti sistemi (si pensi, ad esempio, alle informazioni dei clienti memorizzate in formati differenti su sistemi di vendita, logistica e customer care).

Questo, di riflesso, potrebbe complicare gli sforzi necessari all’integrazione dei dati, piuttosto che influire negativamente sull’accuratezza delle analisi (si pensi, ad esempio, alla business intelligence o al reporting aziendale).

Gli errori sui dati potrebbero non essere identificati e quindi corretti, così da rendere impossibile avere – nel tempo – accuratezza e precisione.

Governance dei dati si riferisce anche alla capacità che deve avere un’organizzazione nel gestire le informazioni in modo efficace in tutte le fasi del suo ciclo di vita: da quando un dato viene prodotto o raccolto, a quando viene elaborato, fino a quando verrà messo a disposizione di chi potrà leggerlo e utilizzarlo.

L’introduzione sistematica della governance dei dati

A onor del vero, la maggior parte delle aziende dispone già di una qualche forma di governance su singole applicazioni o dipartimenti aziendali, spesso a seguito di iniziative soggettive, sebbene non sia necessariamente definita in modo completo. L’introduzione sistematica della governance dei dati può quindi essere, in molti casi, una evoluzione di quelle che sono nate come regole informali verso un processo organizzato e un controllo formale.

Se volessimo provare a raccogliere quelli che sono i possibili obiettivi e vantaggi di un modello di governance efficace, potremmo dire:

• garantire che l’organizzazione sia in grado di prendere decisioni sicure e coerenti basate su dati affidabili e non su sensazioni o sentimenti
• aumentare la sicurezza dei dati stabilendo proprietà e relative responsabilità
• costruire una mappatura completa dei dati per comprendere dove si trovano le informazioni, da dove nascono, dove vengono elaborate, dove si dirigono
• monetizzare i dati costruendo valore
• soddisfare requisiti normativi, inclusa la verifica delle corrette (eventuali) implementazioni dei requisiti di regolamentazione e conformità
• stabilire regole coerenti per l’accesso e l’utilizzo dei dati
• ridurre i costi generati operazioni di controllo e verifica
• ridurre gli errori facilmente generabili da attività manuali, estemporanee e non controllate
• aumentare la trasparenza nell’ambito di qualsiasi attività relativa ai dati
• migliorare la comunicazione interna ed esterna

Se possiamo affermare che l’importanza di utilizzare strumenti e processi utili a raggiungere gli obiettivi diventa quasi ovvia, nonostante i vantaggi facilmente percepibili, molte aziende incontrano ostacoli che ne rallentano (quando non impediscono) l’implementazione, che non è certamente un’impresa banale (per complessità, per incertezza o altro).

Tipicamente queste sono le sfide che devono essere affrontate:

• Preoccupazioni di bilancio
  • Spesso può essere difficile convincere chi deve esserne interessato della necessità di un budget dedicato (il programma ha, evidentemente, un suo costo)
• Dicotomia tra flessibilità e standardizzazione
  • Da un lato le aziende devono essere flessibili per far fronte a requisiti che possono cambiare rapidamente, dall’altro uno standard di governance dei dati può essere visto come una rigidità vincolante
• Dimostrare il suo valore aziendale
  • Per essere in grado di dimostrare il valore di business di processi di questo tipo, diventa indispensabile avere delle metriche quantificabili, in particolare su quelli che possono essere i miglioramenti della qualità del dato (si pensi, ad esempio, all’utilità di avere un report in grado di dimostrare, ad esempio su base mensile / trimestrale, il numero di errori corretti)
• Difficoltà percepita
  • Formare e informare, come sempre, sono due componenti necessarie, in particolare per permettere alle persone di familiarizzare con le regole di utilizzo dei dati, i requisiti normativi, i mandati relativi alla privacy, le responsabilità personali utili ad aiutare la manutenzione e la coerenza del patrimonio informativo.

Come superare le difficoltà legate all’introduzione della data governance

Per arrivare a superare le difficoltà, allora, potrebbero essere utili delle linee guida, delle best practice, che possano anche, in qualche modo, accelerare l’adozione e il successo di una strategia vincente:

• assicurarsi l’attenzione del top management: è indubbio che il successo dell’iniziativa richiede l’adesione della leadership aziendale
• generare entusiasmo per i dati: condividere la strategia, avere chiari gli obiettivi, dimostrare il vantaggio ottenibile da avere dati affidabili permette di generare attenzione e, di conseguenza, diventa più probabile che tutte le persone contribuiscano a garantire che i dati siano precisi, di qualità, conformi, sicuri
• mappare gli obiettivi di business per la governance: stabilire obiettivi ben definiti, tangibili e verificabili, è l’unico modo per capire se si stanno facendo progressi. Fissare obiettivi ben ponderati, chiari e condivisi aiuta certamente
• non dimenticare i dati non strutturati: c’è una pletora di dati non strutturati, spesso provenienti da sistemi terzi, non direttamente governati. Avere un piano su come gestirli (si pensi anche a quanto risiede in cartelle, file e condivisioni) è fondamentale
• concentrarsi sulla semplicità: non cercare di risolvere tutti i problemi al primo tentativo è il primo passo. Comprendere che la governance dei dati è un processo continuo e iterativo costituito spesso da sotto-progetti è utilissimo
• stabilire ruoli del team di governance: creare responsabilità e punti di attenzione chiari
• classificare e taggare tutti i dati: conoscere quello che si ha disposizione per massimizzare la possibilità di riutilizzo e condividere la conoscenza
• misurare i progressi con più metriche: mappare gli obiettivi è indispensabile, avere sott’occhio i progressi anche
• automatizzare il più possibile: se e dove possibile automatizzare il più possibile, evitando attività o verifiche manuali
• educare, condividere, collaborare: è più facile (e più probabile) che le persone possano condividere rischi e allocare risorse quando sanno cosa stanno supportando e i vantaggi che ne possono derivare.

Lavorare e condividere gli obiettivi con quelle che dovranno essere le parti interessate per sviluppare standard e regole chiare è il primo passo verso la costruzione di una iniziativa duratura e di successo.

Creare un piano d’azione

La fase successiva, tipicamente, consiste nel creare un piano di azione utile a mettere in atto tali procedure, verificarle e fare in modo che vengano utilizzate e rispettate.

È indubbio che oggi si ha un’incredibile quantità di dati a disposizione su clienti, fornitori, pazienti, dipendenti, marketing, logistica e moltissimo altro. Quando si riesce a utilizzare correttamente quanto disponibile per poter comprendere meglio il proprio mercato o nuovi possibili sbocchi, il pubblico di riferimento, l’andamento delle vendite, la percezione dei clienti, la propria organizzazione, si avrà certamente più successo perché si sarà in grado di prendere decisioni migliori.

È una corretta governance dei dati che permette la garanzia di avere dati affidabili, ben documentati, facili da trovare e da accedere all’interno dell’organizzazione, mantenuti, sicuri, conformi e riservati.

La governance dei dati non è (più) un optional.