Cos'è la governance dei dati?

La governance dei dati si riferisce all'insieme di pratiche, politiche e ruoli relativi all'acquisizione, alla gestione e all'utilizzo efficace dei dati, assicurando che i dati forniscano il massimo valore possibile all'interno di un'organizzazione. La governance dei dati conferma la qualità e la sicurezza dei dati di un'azienda in tutta l'organizzazione, determinando chi può usare quali dati e quando. Spesso, la gestione dei dati e la governance dei dati sono usati in modo intercambiabile, ma questo non è corretto. La gestione dei dati si riferisce più alla gestione tecnica dei dati, mentre la governance dei dati si riferisce alle politiche di gestione dei dati all'interno di un'organizzazione, come chi può usare quali dati e quando.

Il bene più importante di un'azienda sono i dati. Questa famosa affermazione è una chiara indicazione del valore dei dati. Con la crescente digitalizzazione, ogni azienda ha accesso a enormi volumi di dati. L'uso razionale di questi dati potrebbe essere un fattore decisivo per il successo di un'organizzazione. Per questo, le aziende devono rendere i loro dati puliti e affidabili. Questo è precisamente ciò che fa la governance dei dati.

Una strategia di governance dei dati è una necessità per qualsiasi organizzazione che lavori con i big data, perché stabilisce come l'azienda beneficia di processi e responsabilità coerenti e comuni. Evidenzia anche i dati che devono essere attentamente controllati nell'ambiente. La governance dei dati assicurerà automaticamente che i requisiti di conservazione (ad esempio la storia di chi ha cambiato quali informazioni e quando) siano soddisfatti per garantire la conformità.

Un quadro di governance dei dati di successo si traduce in dati di alta qualità che aiuteranno le organizzazioni a prendere decisioni aziendali più intelligenti.

In poche parole, implementare la governance dei dati in un'organizzazione comporta molti compiti:

• Definire il tipo di dati utili e i suoi standard di qualità
• Definizione dei metodi di acquisizione, pulizia, archiviazione e recupero dei dati
• Assegnare i ruoli e definire le responsabilità per la gestione dei dati
• Creare politiche e flussi di lavoro per l'utilizzo dei dati
• Monitoraggio continuo delle pratiche dei dati e raccolta di feedback

La governance dei dati si applica a una vasta gamma di organizzazioni. Per esempio, una società di e-commerce potrebbe possedere enormi volumi di dati dei clienti. Questi dati includono la storia degli acquisti, le preferenze dei clienti e le recensioni. Con un sistema efficiente di governance dei dati, l'azienda di e-commerce può standardizzare la raccolta, lo stoccaggio e il recupero di queste preziose informazioni. Quindi, i vari reparti dell'organizzazione possono utilizzare questi dati per prendere decisioni più intelligenti. Per esempio, l'ufficio marketing può usare questi dati per creare annunci altamente personalizzati e raccomandazioni di prodotti ai clienti. Con la governance dei dati, l'azienda di e-commerce può garantire la responsabilità dei dati. Migliora la privacy dei dati e riduce le violazioni dei dati.

Perché le aziende hanno bisogno della governance dei dati?

Anche se la maggior parte delle organizzazioni possiede volumi di dati memorizzati digitalmente o fisicamente, la maggior parte dei dati è in un formato non standardizzato. Inoltre, le organizzazioni non possono sempre essere sicure dell'affidabilità dei dati a causa dell'età, della fonte, ecc. I dipendenti o i leader aziendali spesso esitano a fare affidamento su questi dati per il processo decisionale a causa delle preoccupazioni sulla qualità dei dati. La governance dei dati è un processo che rende affidabili i dati di un'organizzazione. Fa anche in modo che le informazioni di alta qualità siano disponibili in tutta l'organizzazione. Permette a ogni reparto di prendere decisioni basate su tali dati. La governance dei dati guida anche la trasformazione digitale di un'azienda.

Come possono le organizzazioni implementare la governance dei dati?

Implementare la governance dei dati per una grande organizzazione potrebbe sembrare un compito complicato. L'enorme volume di dati, i sistemi disparati, le numerose persone coinvolte nella creazione e nel consumo dei dati, tutto questo rende la data governance un compito impegnativo. È meglio affrontare la governance dei dati un passo alla volta.

Fase 1: fare il lavoro di base per la governance dei dati

Come punto di partenza per la governance dei dati, è essenziale iniziare dalle basi rispondendo alle seguenti domande:

Perché

Un'organizzazione dovrebbe prima definire la visione e la missione del suo piano di governance dei dati. Un'organizzazione deve anche definire gli obiettivi del programma di governance dei dati: aumentare le entrate, migliorare il processo decisionale o la trasparenza. Inoltre, dovrebbe stabilire come misurare il successo del programma. Una visione chiara aiuta i dipendenti e le altre parti interessate a vedere come questa iniziativa di data governance avrà un impatto sulla loro vita lavorativa quotidiana e come li aiuterà.

Chi

Assegnare ruoli e responsabilità è un passo cruciale. Questo passo definisce chi sarà il principale responsabile dei diversi compiti coinvolti nell'implementazione del quadro di governance dei dati. Spesso, le organizzazioni adottano un approccio a tre livelli per creare team di governance dei dati. Il comitato direttivo, l'ufficio per la governance dei dati e il gruppo di lavoro per la governance dei dati sono tre componenti principali di questo approccio. Insieme, questi gruppi decidono i passi successivi nell'implementazione del quadro di governance dei dati.

Come

I team di governance dei dati devono iniziare con un'analisi delle attuali risorse di dati dell'organizzazione. Enormi volumi di dati entrano ed escono dalle organizzazioni ogni giorno. Cercare di portare tutti questi dati sotto il controllo della struttura di governance potrebbe non essere una buona idea. Quindi i team di governance dei dati devono scegliere alcune risorse di dati specifiche da includere nello schema. Per esempio, un'azienda di ecommerce nel piano di governance dei dati può scegliere di includere inizialmente solo la cronologia degli acquisti. Il passo successivo è quello di definire i formati di dati accettabili e redigere i flussi di lavoro dei dati e le politiche per l'intera organizzazione. Questo è un modello per un'implementazione graduale della governance dei dati.

Fase 2: attuazione del piano di governance dei dati

Passo 1: assicurare la disponibilità dei dati

I team di governance dei dati devono garantire la disponibilità di specifiche risorse di dati che vogliono standardizzare e controllare. Nelle grandi organizzazioni, i dati sono sparsi in diversi silos di informazioni come i sistemi di assistenza clienti, le applicazioni di gestione aziendale, i record di vendita e anche i sistemi dei partner. Tutti questi dati devono essere prontamente disponibili in un unico posto. Le organizzazioni potrebbero aver bisogno di progettare un meccanismo di integrazione per queste risorse di dati distribuiti.

Passo 2: garantire l'integrità dei dati per l'implementazione della governance dei dati

Le risorse di dati pulite, standardizzate e affidabili sono la componente cruciale del quadro di governance dei dati. Per trovare la definizione di dati puliti e affidabili, iniziare a chiedere ai team che consumano i dati quotidianamente. Chiedere quale formato di dati ha più senso per loro. Sulla base del loro input, intraprendere un flusso di lavoro di miglioramento dei dati in più fasi come segue.

• Profilazione: solo alcune parti di una risorsa di dati sono utili per le decisioni aziendali. Per esempio, la posizione di un cliente può essere rilevante, mentre il genere no. Iniziare a definire i componenti cruciali di una risorsa di dati. Quindi eliminare tutti quelli non importanti.
• Analizzare e standardizzare i dati: una delle più grandi sfide alla governance dei dati è la diversità dei formati. A partire dalle convenzioni di denominazione, agli attributi dei dati, possono esistere diverse disparità. La struttura della governance dei dati deve includere la tecnologia per analizzare e standardizzare i dati. Può consistere nell'aggiungere tag di dati, normalizzare gli attributi e standardizzare le convenzioni di denominazione.
• Arricchire i dati: i team di governance dei dati devono lavorare per arricchire le risorse di dati. Questo può comportare la combinazione di due o più parti dei dati in un unico luogo. Implica anche l'aumento dei dati con informazioni e metadati complementari.

Fase 3: far rispettare la responsabilità e l'aderenza alle politiche sui dati

Gli sforzi della governance dei dati non sono limitati solo ai membri dei team di governance dei dati. Per il successo di un piano di governance dei dati, l'intera organizzazione deve contribuire ad esso. Ogni specifica risorsa di dati dovrebbe avere un proprietario che è responsabile dell'integrità di quei particolari dati. Questi proprietari, con l'aiuto di politiche e flussi di lavoro, dovrebbero assicurarsi che la propria risorsa di dati mantenga un'elevata qualità in ogni momento. Questo passo richiede anche un cambiamento nella cultura dei dati dell'organizzazione per abbracciare la governance dei dati. La governance dei dati non è solo un progetto una tantum. È un processo continuo.

Fase 4: feedback e monitoraggio continui

I sistemi e i flussi di lavoro per la governance dei dati hanno bisogno di monitoraggio e feedback continui. Questo è cruciale perché la struttura della governance dei dati è un sistema ibrido che coinvolge persone e tecnologia. Mentre la tecnologia ha bisogno di aggiornamenti e correzioni di bug, le persone hanno bisogno di motivazione e promemoria costanti. Il sistema di feedback è vitale per valutare se gli sforzi della governance dei dati soddisfano i criteri di successo e gli obiettivi. In caso contrario, indica che sono necessari alcuni aggiustamenti nel quadro della governance dei dati.

L'implementazione di un quadro di governance dei dati è un processo iterativo. Può essere migliorato solo attraverso il monitoraggio e il feedback continuo.

Team e ruoli di governance dei dati

La governance dei dati è un concetto fortemente incentrato sulle persone. Molteplici squadre in tutta l'organizzazione sono essenziali per l'implementazione di un quadro di governance dei dati. I team includono:

• Comitato direttivo: questo è un team di alto livello che guida e supervisiona gli sforzi di governance dei dati. Il comitato direttivo spesso comprende dirigenti senior della finanza, del marketing, delle vendite o della produzione. Il comitato deve includere almeno un soggetto interessato di tutte le organizzazioni di alto livello all'interno di un'azienda. Il comitato coinvolge la leadership che ha l'autorità di assegnare il budget, creare politiche e spingere i progetti in alto nella lista delle priorità.
• Ufficio di governance dei dati: questo comitato di gestione intermedia fornisce una guida agli sforzi di governance dei dati. I ruoli principali all'interno di questo team sono il leader della governance digitale, un coordinatore e gli esperti di tecnologia. Questo team lavora insieme per redigere le politiche di standardizzazione dei dati, il flusso di lavoro della governance dei dati e i processi. Lavorano anche con l'IT per affrontare le sfide tecnologiche relative all'implementazione della governance dei dati.
• Gruppo di lavoro sulla governance dei dati: questo gruppo lavora secondo le raccomandazioni dell'ufficio di governance dei dati. Questo gruppo di solito include i proprietari dei dati, un responsabile della qualità dei dati, amministratori dei dati, architetti dei dati e analisti. La governance dei dati è davvero un'impresa enorme che richiede la cooperazione tra vari team e individui.

Quali sono i benefici dell'implementazione di un sistema di governance dei dati?

Ci sono molti vantaggi nell'implementare un sistema di governance dei dati:

• Decisioni aziendali migliori: la governance dei dati offre ai decisori l'accesso a dati puliti e affidabili. Consente loro di prendere decisioni coerenti e sicure.
• Aumentare l'efficienza della forza lavoro: con dati standardizzati disponibili in tutta l'organizzazione, i team possono evitare la duplicazione degli sforzi. Tutti beneficiano del quadro dei dati e questo aumenta l'efficienza generale.
• Sicurezza dei dati: la governance dei dati crea un livello più alto di responsabilità intorno ai dati. Ogni risorsa di dati avrà un proprietario e un ciclo di vita definito. Questo riduce le possibilità di una violazione dei dati o di un uso improprio degli stessi.
• Monetizzazione dei dati: con la governance dei dati, le aziende possono liberare il potere dei dati preziosi che raccolgono e generano. Dati affidabili, standardizzati e classificati possono essere utilizzati per nuovi flussi di reddito.
• Evitare le violazioni relative ai dati: con i regolamenti rigorosi sulla protezione dei dati, molte organizzazioni trovano difficile controllare il flusso di dati e spesso finiscono per violare i regolamenti sulla protezione dei dati. Con un quadro di governance dei dati altamente maturo, ogni risorsa di dati è contabilizzata, gestita e posseduta.

Quali sono le sfide della governance dei dati e come dovrebbero essere affrontate?

Sfida 1: persone e prospettive

Spesso, nelle organizzazioni, il vero potenziale dei dati di alta qualità è sottovalutato. I dipendenti sono spesso occupati con le attività operative e trascurano i benefici del piano di governance dei dati nel lungo periodo.

Soluzione: avere una visione e una missione chiare per la governance dei dati.

Affinché le persone apprezzino la necessità e i benefici di un piano di governance dei dati, devono avere una comprensione approfondita del perché viene elaborato. La missione e gli obiettivi della governance dei dati devono essere pratici e semplici, piuttosto che basati su termini astratti.

Sfida 2: eccessiva dipendenza dai team tecnologici

Spesso, le organizzazioni spingono gli sforzi della governance dei dati verso i team incentrati sulla tecnologia come l'IT. Anche se è vero che il team IT può essere coinvolto negli sforzi di governance dei dati, non sono le uniche parti interessate in una strategia di governance dei dati.

Soluzione: unire gli sforzi dell'impresa e dell'IT verso la governance dei dati.

Togliere all'IT l'onere di implementare e mantenere il piano di governance dei dati e coinvolgere i team aziendali. Mentre l'IT fornisce l'infrastruttura tecnologica, l'azienda ha bisogno di definire e applicare processi e flussi di lavoro per ottenere i massimi benefici aziendali dai dati.

Sfida 3: silos di dati e implementazioni incoerenti

I silos di dati sono una grande sfida per la governance dei dati. In molte organizzazioni, i dati potrebbero essere di proprietà di diversi team e memorizzati in vari formati. Anche con una struttura di governance dei dati in azione, alcuni team potrebbero rimanere indietro e non aderire allo standard.

Soluzione: decentramento dei dati e un cambiamento culturale.

Il passo cruciale per raggiungere la governance dei dati è spostare i dati dai silos e portarli in un quadro centralizzato di governance dei dati. Inoltre, la governance dei dati non è solo un progetto ma un'attività continua. Quindi, ci deve essere un cambiamento culturale nell'organizzazione che favorisca i dati di alta qualità.

Sfida 4: pratiche di governance dei dati e privacy dei dati

Uno dei vantaggi del quadro di governance dei dati è che in tutti i team sono disponibili dati di alta qualità. Tuttavia, se non gestito correttamente, questo accesso universale alle informazioni potrebbe portare a problemi di privacy dei dati.

Soluzione: proprietà rigorosa e responsabilità dei dati.

I sistemi di governance dei dati devono separare diversi livelli di dati con diritti di accesso appropriati. Per esempio, le cartelle cliniche dei clienti nel settore sanitario devono essere considerate dati sensibili. Un'organizzazione che utilizza i dati dei clienti attraverso un sistema di governance dei dati deve rivelare correttamente ai propri clienti il tipo di dati che sta memorizzando e utilizzando. Non ci deve essere alcun uso secondario dei dati. I dati raccolti per uno scopo non devono essere utilizzati per uno scopo completamente diverso.