Per Data Governance si intende un insieme di processi, ruoli, policy, standard e metriche finalizzato a garantire un uso efficace ed efficiente delle informazioni, che permetta a un’organizzazione di raggiungere gli obiettivi prefissati. Stabilisce processi e responsabilità che assicurano la qualità e la sicurezza dei dati impiegati all’interno di un’organizzazione. La governance dei dati definisce quale figura può intraprendere determinate azioni, su quali dati, in quali situazioni e utilizzando quali metodi. Una strategia di Data Governance ben concepita è fondamentale per ogni organizzazione che lavora con i big data, in quanto aiuta a definire come l’azienda può trarre vantaggio da processi e responsabilità coerenti e comuni. Le dinamiche chiave del business evidenziano di che cosa necessitano i dati per essere adeguatamente controllati nella strategia di governance dei dati e i vantaggi previsti dalla sua implementazione
La Data Governance è una pratica adottata quasi esclusivamente da banche e assicurazioni o comunque dalle aziende che sono obbligate ad attivare meccanismi di controllo, per specifiche normative o per la centralità che i dati rivestono nel core business. In questi settori fare Data Governance si traduce spesso nell’attivazione di nuove strutture organizzative che definiscono delle policy per una buona gestione dei dati e verificano che tali procedure vengano rispettate.
Data governance, l’importanza di una strategia
Fare Data Governance significa utilizzare la leva organizzativa per assicurare che i dati siano gestiti adeguatamente, riuscendo a fare chiarezza su:
- il significato di ciascun dato;
- le responsabilità in carico al Business piuttosto che all’IT;
- i criteri per definire un dato di qualità;
- il garantire che tutta l’organizzazione sia allineata su questi aspetti.
Ancor prima di definire nuovi processi ad hoc, si tratta dunque di verificare come nei processi esistenti debbano essere gestiti i dati, di dotarsi di un linguaggio comune e di assicurare che il personale che si occupa di dati abbia le giuste competenze e creare una reale cultura del dato in tutta l’azienda.
Data governance, come introdurla in azienda
Introdurre la Data Governance in azienda rischia di essere visto come un processo costoso i cui benefici sono visibili nel medio/lungo periodo. Per questo motivo oggi vengono preferiti approcci più agili che permettano di affrontare questo percorso in modo graduale, mettendo al centro i principali bisogni dell’organizzazione e strutturando il percorso per sprint successivi. Ma quali sono gli step essenziali in questo processo?
- Identificare i principali bisogni dell’organizzazione e inquadrare come la Data Governance li può sostenere, direttamente o indirettamente. Il punto d’arrivo deve essere continuamente comunicato e sostenuto durante il programma.
- Formare un gruppo di lavoro multidisciplinare, che coinvolga le diverse anime dell’azienda. Uno degli errori più frequenti è pensare che sia l’IT in autonomia a dover guidare e realizzare l’iniziativa
- Partire dalle basi: definire un business glossary, ovvero un vocabolario con le definizioni di alcuni dei dati più rilevanti per il business, identificando alcuni processi chiave che utilizzano questi dati. Sarà poi più facile muoversi a livello organizzativo, definendo ruoli e responsabilità circa la definizione e la gestione dei dati. L’IT in questa fase gioca un ruolo fondamentale, sia per l’implementazione dei necessari strumenti a supporto che per la propria conoscenza a livello funzionale.
- Misurare. Definire in partenza i KPI che consentano di misurare fin dall’inizio e per tutta la durata del programma l’avanzamento e l’ottenimento dei benefici.
Data governance, il costo per l’azienda
Come qualsiasi processo, l’introduzione di una Data Governance prevede una serie di attività dispendiose in termini di impiego di risorse umane ed economiche, ecco perché è fondamentale individuare le aree in cui questo processo sia prioritario e possa generare reale valore per il business:
- La data governance va applicata solo ad alcuni ambiti: quelli che permettono all’organizzazione di far crescere il proprio business e quelli in cui sicurezza e compliance assumono un’importanza rilevante.
- La data governance non si traduce in nuove attività o nuovi processi: al contrario, nella maggior parte dei casi si tratta di “mettere in ordine” attività che già vengono fatte nell’organizzazione in modo non strutturato, inefficiente e senza una chiara attribuzione a una figura. Non si tratta di aggiungere nuovi processi, ma di modificare i processi esistenti affinché sia garantito il rispetto di buone prassi di gestione del dato. Queste prassi vengono generalmente descritte nelle policy di data governance.
Data governance, i benefici per l’azienda
Sono diversi i benefici che può portare l’introduzione di uno strutturato processo di Data Governance nell’azienda, tra i principali rientrano:
- Crescita del fatturato. La Data Governance rafforza le soluzioni a diretto supporto del business che mirano ad incrementare la dimensione sul mercato, come algoritmi di pricing o strumenti di personalizzazione.
- Fiducia nei dati che vengono utilizzati per prendere decisioni, aumentando così la reattività del business.
- Diminuzione del rischio. Ancora oggi buona parte dei programmi di Data Governance viene spinta da necessità legate alla sicurezza, alla privacy e alla compliance normativa. Gestire correttamente i dati significa riuscire a identificare, monitorare e anticipare i rischi.
- Efficienza. Evitare sprechi e attività a scarso valore aggiunto come verificare la bontà dei dati e correggere gli errori.
Negli ultimi due anni molte delle aziende che non avevano ancora introdotto pratiche di Data Governance, hanno iniziato a strutturarne, considerando la sempre crescente importanza dei dati per il business. Governare i dati, anziché reagire in modo puntuale davanti ai problemi, è un passo essenziale per migliorare la propria efficacia e trarre valore economico dai dati.
