Data Governance: un viaggio nei propri dati e alla scoperta del loro valore

Con Data Governance si intende un complesso di processi, strumenti e organizzazioni che consentano la corretta gestione del proprio patrimonio informativo e permettano la sua corretta manutenzione, accesso e, in alcuni casi, valorizzazione  o monetizzazione. 

Dalla Modellazione delle strutture dati al loro utilizzo, sono molte le difficoltà che devono essere superate ed indirizzate. 

Quali priorità occorre darsi in un progetto di Data Governance? 

Data Governance: gli elementi chiave

Negli anni le aziende hanno raccolto grandi quantità di dati e continuano ancora oggi ad aumentare i sistemi ed i metodi sia di raccolta che di memorizzazione. Inizialmente si raccoglievano informazioni dai sistemi transazionali interni delle società e se ne ricavavano informazioni sulla base di data model derivati da quelli di origine, mediati solamente dalla necessità di storicizzare ed eventualmente aggregare i dati. 

Adesso invece sempre più dati arrivano anche da fonti non strutturate, sia tecniche (ad esempio log di accesso, dati rilevati da sistemi IOT, …) che di natura business (ricavati dai social, dai diversi touchpoint).  Inoltre, sempre maggiore è la complessità di conservazione e gestione degli stessi: si parla di dati conservati in cloud, OnPrem o su sistemi SAAS. Diventa per questo fondamentale dotarsi di una gestione centralizzata per capirne la rilevanza, la localizzazione e la garanzia di sicurezza negli accessi. 

Infine, tutti questi dati fluiscono da un sistema ad un altro modificandosi, cambiando il loro nome, la loro struttura mantenendo però inalterato il loro significato business. Il rischio che ne deriva è che quest’ultimo, venga conosciuto sotto forme e nomi diversi rendendo talvolta incomprensibile il dialogo tra unità aziendali diverse. 

Per rendere tutto ciò più facilmente intellegibile all’intera azienda occorre corredare tali dati di un articolato insieme di metadati che ne consenta la corretta ed univoca interpretazione. Questo repository deve consentire di capire come i dati si muovono attraverso il business e le organizzazioni e inoltre, come questi vengono utilizzati dalle aree aziendali. 

Il sistema di Data Governance deve inoltre supportare la complessità dei sistemi di memorizzazione dei dati e i progetti di migrazione al cloud. La presenza di contesti ibridi nella loro gestione richiedono altresì sistemi di governance che ne consentano una visibilità chiara, certa e uniforme. Infine la governance deve andare a supporto di tutti i processi legati alle necessità di compliancy e legislative, nonché agli aspetti di Cybersecurity .

Quali priorità occorre darsi in un progetto di Data Governance?  

Sempre maggiore è il quantitativo di dati che le aziende oggi si trovano a gestire. Sempre più complesse le modalità di gestione e conservazione.

Con una Data Governance ben implementata, l’azienda sa a chi attribuire la proprietà o la gestione dei dati aziendali, con quali processi formali gestirli nel loro ciclo di vita e a chi assegnare il compito di far rispettare e garantire la conformità di tali processi. Vuoi sapere come Gung può supportarti nella gestione di un progetto di Data Governance? 

È il momento giusto: contattaci e iniziamo a parlarne. 

Data Governance: la suite erwin come strumento abilitante

In Gung, per gestire al meglio progetti di Data Governance ci avvaliamo di uno strumento che ne consenta l’operatività, che semplifichi l’identificazione dei dati, dei metadati e dei loro sistemi di gestione e trasferimento e, allo stesso tempo, che abiliti l’organizzazione alla facile e immediata consultazione delle informazioni in modo da consentire l’accesso univoco alle informazioni relative. 

La suite erwin si compone di diversi elementi: 

  • erwin Evolve: il sistema di Enterprise Architecture che consente di gestire e rappresentare in un unico strumento accessibile da ovunque il modello dei processi, le applicazioni che ne rendono possibile l’esecuzione, le infrastrutture che le sostengono, le organizzazioni che le usano e le gestiscono ed infine i dati che vengono utilizzati. 
  • erwin Data Catalog: lo strumento che consente la comprensione della localizzazione dei dati, del loro flusso attraverso le applicazioni e le organizzazioni, attraverso la generazione automatica dei metadati. Consente inoltre il loro completamento ed estensione e in combinazione con la componente erwin Data Literacy consente di massimizzare il valore potenziale dei dati e di tenerne sotto controllo il rischio. 
  • erwin Data Literacy: attraverso la gestione del Business Glossary consente la gestione automatica di workflow per la Data Governance e consente ai data officer il pieno governo degli asset in modo che i proprietari e responsabili dei dati possano consentirne un uso corretto, completo  ma allo stesso tempo protetto e controllato.
  • erwin Data Modeler: lo strumento più noto e completo per la modellazione dei dati. Fondamentale nella progettazione e nella realizzazione di sistemi di dati, consente anche la rilevazione dei sistemi dati esistenti, la loro documentazione indipendentemente dalla loro localizzazione (OnPrem, Cloud, Ibrida) e dalla loro dimensione e complessità (dai dati di sistemi transazionali fino ai sistemi di BigData).

I progetti di Data Governance, come è evidente, sono progetti complessi, richiedono capacità tecniche specifiche di comprensione del Data Management, esperienza nel disegno e nel governo dei processi che questi dati creano, manipolano e usano.

Proprio per questo le competenze di Gung nelle aree di gestione dei dati e nella gestione dei progetti complessi vengono in supporto alle aziende permettendo di avere un framework di riferimento da cui partire per realizzare la Data Governance.

Vuoi approfondire i vantaggi delle soluzioni per la Data Governance o hai bisogno di chiarimenti? Contattaci per richiedere una demo della suite erwin per la Data Governance.