La Data Governance è l’insieme di pratiche, processi e ruoli che assicurano la gestione efficace e sicura dei dati aziendali. Sotto questa denominazione, rientra una gamma piuttosto ampia di attività, che va dalla definizione di policy interne per la gestione dei dati, all’implementazione di strumenti e strategie di data management. L’obiettivo finale è avere sempre dati accurati, protetti e sicuri.
Pertanto, tutte le aziende dovrebbero curare la Data Governance, ma questo diventa ancora più essenziale per:
- gestire grandi volumi di dati aziendali e big data;
- conformarsi a normative come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR);
- alzare la qualità dei dati per migliorare il decision making;
- ottimizzare la sicurezza per la Business Analytics o Business Intelligence.
Un piccolo appunto ulteriore sulla questione del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati: la Data Governance è fondamentale per la conformità al GDPR, poiché garantisce la protezione dei dati personali, la trasparenza nel trattamento degli stessi e la capacità da parte dell’azienda di rispondere efficacemente alle richieste degli stakeholders. Inoltre, consente di prendere le adeguate misure di sicurezza per prevenire violazioni dei dati.
Come distribuire ruoli e responsabilità nella Data Governance
Uno degli aspetti fondamentali della Data Governance è istituire delle policy interni per l’accesso, la gestione e l’uso dei dati aziendali. Pertanto, il primo step necessario è quello di distribuire ruoli e responsabilità nella Data Governance.
Ma quali sono i ruoli da individuare? Ecco alcuni esempi:
- I titolari dei dati o i responsabili dei dati all’interno delle aree operative;
- I Data Steward, che supervisionano l’integrità e la qualità dei dati;
- I tecnici, che si occupano della sicurezza dei dati;
- Gli utenti che utilizzano i dati per le operazioni quotidiane, seguendo le linee guida stabilite.
Il Data Steward è un ruolo chiave nella Data Governance, ma forse ancora poco noto per i non addetti ai lavori. Le sue principali mansioni sono:
- monitorare la qualità dei dati e risolvere eventuali problemi;
- definire e applicare le politiche di gestione dei dati;
- collaborare con i Responsabili per assicurare l’accuratezza e la coerenza dei dati;
- educare e formare gli utenti sulle best practice di gestione dei dati.
Come costruire un buon programma di Data Governance
Definire ruoli e responsabilità è solo il primo passo. Infatti, per costruire un buon programma di Data Governance le aziende devono svolgere delle azioni di più ampio respiro. Tutta la strategia deve partire, come sempre, da una chiara definizione degli obiettivi di business dell’azienda. Come ogni altro asset, anche la Data Governance deve servire per far crescere l’organizzazione in termini economici ma anche reputazionali.
Un buon programma di Data Governance richiede perlomeno queste parti:
- la creazione di una struttura organizzativa, come visto nel paragrafo precedente;
- l’implementazione di strumenti e tecnologie per il Data Management;
- la realizzazione di linee guida per tutto il personale coinvolto;
- la formazione continua;
- il monitoraggio e miglioramento continui dei processi di governance dei dati.
Differenze tra Data Governance e Data Management
Come emerge, esistono delle differenze tra la Data Governance e il Data Management.
La Data Governance si concentra sulle politiche, i processi e i ruoli per gestire i dati. Data Management, o gestione dei dati, riguarda le attività operative per raccogliere, archiviare, proteggere e utilizzare i dati. Mentre la Data Governance stabilisce le regole, il Data Management mette in pratica queste regole. Di fatto, il management dei dati può essere considerato uno dei tanti aspetti della data governance.
Per approfondire questi aspetti, ti consigliamo di leggere anche Data Governance e Data Management: i segreti di una BI efficace.
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Ecco gli strumenti dei nostri partner per la tua Data Governance:
- Snowflake, che offre funzionalità di Data Quality monitoring, Row e Column level security, Data Masking e Data Classification;
- Tableau Catalog, che offre funzionalità per individuare e gestire data assets (database e file), comunicare e certificare la qualità dei dati, eseguire analisi di impatto e tracciare la provenienza dei dati (lineage) utilizzati nei contenuti di Tableau;
- Tableau Virtual Connections e Data Policies, che aumentano le funzionalità di governance e sicurezza, fornendo un punto di accesso centralizzato e condivisibile ai dati con policy unificate di row-level security.
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