La Data Governance tra Cloud e Intelligenza Artificiale

Non sottovalutare la data governance per gestire i dati in modo sicuro, conforme e utile per la tua azienda. Parliamo di un processo di importanza vitale nell’analisi dei dati, che oggi cambia di pari passo con la diffusione delle nuove tecnologie.

Il cloud computing e l’intelligenza artificiale lo stanno rivoluzionando significativamente, portando sia opportunità che sfide. Dedichiamo questo focus proprio alla governance dei dati, evidenziando pro, contro e futuro delle tecnologie cloud e IA.

Cloud Data Governance: cosa cambia

Con la migrazione dei dati al cloud, sempre più frequente per le aziende, si afferma un nuovo approccio di governance, sotto diversi aspetti chiave. In questo scenario, quali sono i pro e quali i contro?

Accesso e controllo dei dati

I dati sono ora archiviati su server remoti gestiti da un cloud provider (come AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) o da un fornitore di servizi SaaS in cloud (come Snowflake o Salesforce). Gli utenti possono accedere da remoto ai dati archiviati nel cloud da qualsiasi parte del mondo, come già detto. Questo senza dubbio migliora la collaborazione tra i team distribuiti e delocalizzati.

Ricorda di gestire gli accessi con diversi livelli di autorizzazione, in modo che solo le persone con diritto di accesso possano visualizzare o modificare i dati.

Uno dei rischi percepiti sta nella dipendenza dell’azienda da un unico provider. Le organizzazioni potrebbero trovarsi in difficoltà se dovessero migrare i dati a un altro provider o se il provider di cloud subissero interruzioni o fallimenti.

Comunque, sono possibili soluzioni ibride, in parte in locale e in parte in cloud, o in spazi di archiviazione di più cloud provider.

Scalabilità e costi per utilizzo

Altro aspetto vantaggioso della governance dei dati in cloud è dato dalla scalabilità quasi illimitata, grazie alla quale la tua organizzazione non deve investire in nuove infrastrutture fisiche esose, crescendo.

Anche i costi sono inferiori, almeno per quanto concerne le spese associate alla gestione fisica dell’infrastruttura IT. Generalmente il cloud computing consente alle organizzazioni delle modalità pay per use, per cui paghi solo quello che utilizzi.

Il pay per use è vantaggioso in termini economici, ma può esporti a delle incertezze sulla spesa da affrontare. In questo può essere dirimente l’intervento di un consulente esperto che ti aiuti a prevedere come e quanto spazio cloud utilizzerai e dunque a fare un bilancio preventivo di spesa.

Sicurezza dei dati

C’è un ulteriore vantaggio che è quello connesso alla sicurezza in termini di backup e aggiornamenti di sistema. Le piattaforme cloud automatizzano questi aggiornamenti ottimizzando la sicurezza dei dati, senza l’intervento manuale dell’utente.

Nonostante questo e le misure di sicurezza avanzate, spesso si parla dei rischi relativi ai dati archiviati nel cloud, più vulnerabili ad attacchi esterni o a violazioni dei dati. Questa preoccupazione in realtà è molto mitigata quando si scelgono dei cloud provider di alto livello e sicuri. Anzi, le soluzioni cloud danno sicurezze in più sui rischi di danni fisici ai server.

Se la tua azienda opera in settori delicati, regolamentati o YMYL (Your Money Your Life), è comunque opportuno ponderare attentamente la scelta del cloud e adottare adeguate misure di sicurezza e policy di data governance stringenti.

Ricordiamo, invece, che oggi la stragrande maggioranza dei cloud provider è perfettamente conforme alle normative europee sulla protezione dei dati personali (per esempio il GDPR).

Trend futuri per la Cloud Data Governance

Quello che possiamo aspettarci nei prossimi anni è un progressivo consolidamento della tendenza alla migrazione al cloud, con un adeguamento delle policy di data governance.

Già oggi un numero crescente di aziende sta adottando strategie multicloud o cloud ibrido per mitigare i rischi legati alla dipendenza da un singolo provider e per migliorare la resilienza in caso di incidenti e imprevisti.

La governance dei dati in scenari multicloud è però più complessa e richiede strumenti avanzati sia dal punto di vista tecnologico che dal punto di vista strategico. La consulenza di esperti in data governance in questo contesto diventa molto delicata e significativa.

La Data Governance con l’Intelligenza Artificiale

Neanche la governance dei dati sfugge alla rivoluzione innescata dall’intelligenza artificiale.  Anche in questo contesto siamo di fronte ad un cambio di scenario che richiederà un approccio nuovo e adeguato ai tempi. Vediamo i vantaggi e i problemi dell’IA per la data governance.

Automazione e ML

L’intelligenza artificiale sta aiutando aziende ad automatizzare gran parte dei processi di gestione dei dati, come la classificazione, la pulizia e la gestione dei workflow. L’automazione riduce drasticamente il rischio di errori manuali e riesce ad eseguire in pochi secondi anche compiti molto complessi. Inoltre, dà a tutti gli utenti la possibilità di interagire con le piattaforme dati, riducendo i gap tecnici, i tempi di esecuzione ecc.

D’altro canto, però, esistono anche nuove complessità nei processi di data governance che non possono essere ignorate. Per le aziende potrebbe essere difficile comprendere e monitorare i modelli di machine learning utilizzati per la gestione dei dati, e le organizzazioni diventerebbero in qualche modo dipendenti da algoritmi esterni.

L’explainable AI, ossia l’uso di modelli di intelligenza artificiale in grado di spiegare come hanno preso una decisione, potrebbe risolvere in parte queste complessità.

Management dei dati

Veniamo alla sicurezza e alla qualità dei dati. Dal punto di vista degli attacchi informatici, sappiamo che i sistemi basati su IA possono monitorare costantemente i dati per rilevare anomalie, attività sospette o violazioni. Si può anche istituire un monitoraggio comportamentale degli utenti per identificare i rischi potenziali.

L’IA può essere utilizzata per migliorare la data quality e semplificare il data management. Ad esempio, puoi addestrare gli algoritmi di machine learning per rilevare e correggere automaticamente errori nei set di dati, riducendo la necessità di interventi manuali da parte del tuo team e rendendo le informazioni più affidabili.

Ma è noto anche che l’intelligenza artificiale può amplificare i bias  già presenti nei dati, portando a decisioni ingiuste o non eque, basate su pregiudizi culturali, di genere, di religione ecc. Un aspetto etico con un impatto potenziale considerevole in ambiti sensibili come la giustizia o le risorse umane.

Trend futuri nell’IA per Data Governance

Uno degli scenari più promettenti è quello legato a nuove tecniche di elaborazione dei dati da parte dell’intelligenza artificiale, come il privacy-preserving machine learning per gestire i dati sensibili senza comprometterne la privacy.

Altra tendenza interessante è l’evoluzione dell’IA verso soluzioni di governance autonoma dei dati, dove gli algoritmi avanzati ottimizzeranno automaticamente le politiche di accesso, sicurezza e qualità dei dati. Questo potrebbe ridurre l’intervento umano nella gestione quotidiana dei dati, ma non il ruolo strategico delle persone nell’ambito della governance.

Migliora la data governance tra cloud e AI

La data governance nell’era del cloud e dell’intelligenza artificiale ti offre vantaggi importanti: più efficienza, più sicurezza, più velocità e accuratezza. Ma, come abbiamo visto, presenta anche i suoi rischi e le sue complessità significative.