La Data Governance per un utilizzo strategico degli asset aziendali

Scoprire, comprendere, gestire, condividere.

Proviamo a fare un esercizio mentale rispondendo ad alcune semplici domande che devono essere declinate adeguatamente su un insieme di use-case che l’azienda ritiene core per il proprio business.

WHAT            Quali dati vengono gestiti? Come sono definiti?

WHERE         Dove vengono immagazzinati i dati? Come si spostano e vengono movimentati?

WHY               Perché conservo i dati? Come li uso?

WHO               Chi utilizza i dati? Chi sono gli owner?

Qualunque sia l’ambito e la domanda specifica la risposta sarà più chiara se siamo in grado di individuarne il perimetro, comprenderne il significato, condividerla con i ruoli coinvolti in modo da gestire ed organizzare opportunamente l’azione da intraprendere attribuendo la corretta rilevanza aziendale.

Dobbiamo portare valore lungo il percorso di vita del dato, sia da un punto di vista business che tecnico, innescando una interconnessione tra le diverse esigenze fornendo un quadro che connetta le persone ai processi e alla tecnologia assegnando responsabilità.

Cos’è la Data Governance?

La Governance può essere definita come l’insieme di metodologie e attività necessarie per integrare sistemi eterogenei, standardizzare i dati e il loro significato rendendoli tra loro consistenti.

In altre parole è il processo di gestione della disponibilità, usabilità, integrità e sicurezza dei dati nei sistemi aziendali sulla base di standard interni e politiche che ne controllano anche l’utilizzo in relazione agli obiettivi di business.

Un’efficace governance garantisce che i dati siano coerenti e affidabili e non vengano utilizzati in modo improprio garantendo un significato chiaro e univoco del termine associato all’informazione facendolo diventare così patrimonio condiviso tra le varie figure aziendali che ricoprono ruoli diversi.

Quali sono i suoi obiettivi?

In termini generali l’obiettivo della data governance coincide con il portare in azienda una cultura data-driven del lavoro creando un valore aggiunto a partire dal proprio patrimonio informativo. Deve diventare un atteggiamento continuo da assumere sistematicamente nelle dinamiche aziendali quotidiane.

Gli innumerevoli dati presenti in un’azienda diventano un asset di valore solo quando sono utilizzati in maniera trasversale andando oltre il dominio limitato e parziale di singole aree di business. il ciclo di vita dei dati deve essere armonizzato attraverso processi definiti e condivisi che coinvolgano tutti i potenziali stakeholder garantendo il trattamento e l’utilizzo corretto sia per prendere decisioni basate su dati affidabili, sia per evitare un uso improprio dei dati personali e sensibili per l’organizzazione.

È proprio quello dell’univocità dell’informazione e della corretta gestione e condivisione in azienda la chiave del successo.

Tra i principali obiettivi perseguibili abbiamo:

  • evitare silos di dati incoerenti tra diversi dipartimenti e unità di business aziendali
  • concordare una comune definizione dei dati per una comprensione ed usabilità condivisa
  • Migliorare la qualità dei dati attraverso gli sforzi per identificare e correggere gli errori presenti nel set di dati
  • aumentare la precisione delle analisi fornendo ai decision-makers informazioni affidabili
  • implementare ed applicare politiche che aiutino a prevenire errori ed usi impropri dei dati
  • aiutare a garantire la conformità con leggi sulla privacy dei dati ed altre normative
  • capire come le varie informazioni vengono utilizzate all’interno dell’azienda
  • tener traccia delle informazioni chiave che servono a determinati scopi
  • descrivere il tipo di trasformazioni che subiscono i dati nei processi
  • evidenziare le interdipendenze tra dati e sistemi aziendali

Sforzi necessari per una Data Governance di successo

Se gli obiettivi che ci prefiggiamo sono di sicuro interesse e valore per l’azienda, dobbiamo metabolizzare che come risvolto della medaglia abbiamo un costo da pagare.

Costo inteso come sforzo:

  • Organizzativo, per la definizione di un insieme di regole, procedure e ruoli per innescare un processo efficiente
  • Formativo, per sostenere la diffusione e l’ampio coinvolgimento aziendale  in modo da ottenere un processo efficace
  • Economico, per finanziare l’acquisizione di strumenti adeguati per la corretta gestione

Scendendo ancora più in dettaglio possiamo individuare alcuni elementi da prendere in considerazione:

  • Chiarezza dei ruoli, attribuendo la responsabilità sui dati individuando i ruoli decisionali di riferimento
  • Perimetro di analisi
    1. Definire gli use-case di interesse prefiggendosi grandi obiettivi a piccoli passi
    2. Includere la gestione del rischio e della sicurezza dei dati come componenti core di governance
  • Alfabetizzazione aziendale
    1. Prevedere istruzione e formazione con meccanismi di monitoraggio della loro efficacia in un’ottica di continuo miglioramento
    2. Instaurare una cultura collaborativa incoraggiando l’ampia partecipazione di tutti gli stakeholder dell’informazione
    3. Costruire fiducia in una informazione ottenuta che sia aggiornata, affidabile e navigabile
  • Strumenti, attraverso l’uso di sistemi adeguati di documentazione e navigazione dei dati

Data Governance: rendi più efficace la gestione dei tuoi dati

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. 

erwin EDGE: la scelta a tutto tondo

Elemento indispensabile per una buona riuscita di un progetto di Data Governance è quello di avvalersi di un adeguato strumento software che diventi il fulcro per l’attuazione di una strategia globale di gestione dei dati mettendo a disposizione un framework che supporti un approccio olistico per la raccolta, descrizione, gestione, protezione ed archiviazione dei dati.

Gung, in qualità di partner, sponsorizza erwin EDGE.

EDGE, acronimo di Enterprise Data Governance Experience, è una piattaforma integrata e automatizzata che unisce software di modellazione e data intelligence per fornire una soluzione di Data Governance enterprise.

E’ una suite che si compone di vari moduli tra cui:

  • Enterprise Architecture Modeling

consente di definire caratteristiche e funzionalità di infrastrutture ed applicazioni, le loro interdipendenze e le connessioni con processi e dati utilizzati

  • Business Process Modeling

consente di definire, mappare e analizzare i flussi di lavoro e creare modelli per il miglioramento dei processi

  • Data Modeling

consente di progettare nuove strutture dati e gestirne i cambiamenti per supportare variazioni ai requisiti funzionali e distribuirle su ambienti eterogenei

  • Data Literacy

consente la costruzione e la condivisione di un Business Glossary comune che facilita la comprensione e la comunicazione tra diverse strutture aziendali

  • Data Catalog

consente la raccolta e la catalogazione automatica di metadati da fonti eterogenee per la realizzazione di un inventario centralizzato degli asset disponibili

  • Data Mapping

consente di effettuare un mapping tra i metadati presenti nel Data Catalog ed il significato semantico presente nel Business Glossary in modo da ottenere una correlazione tra gli asset aziendali e le terminologie comunemente utilizzate

  • Data Lineage

consente di identificare e rappresentare il ciclo di vita del dato, dalle sue origini alla sua destinazione, evidenziando i principali processi che lo coinvolgono, i suoi movimenti e le trasformazioni nel tempo

  • Data Quality

consente la valutazione della qualità dei dati censiti attraverso la rilevazione di alcune misure secondo alcune direttrici dimensionali di interesse (freschezza, completezza, correttezza, coerenza).

Attraverso questo breve articolo abbiamo cercato di trasmettere l’importanza della Data Governance e la possibilità di esercitarla attraverso l’utilizzo di uno strumento come erwin EDGE che mette a disposizione un framework modulare per gestire vari aspetti del patrimonio informativo in modo da supportare adeguatamente una cultura data-driven pratica e concreta, capace di entrare per davvero nelle prassi quotidiane delle aziende.

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.