Cos'è la governance dei dati?
Per definizione, la governance dei dati aziendali copre l'insieme delle policy e delle procedure implementate per far sì che i dati di un'organizzazione siano innanzitutto accurati, e quindi gestiti correttamente in ogni fase di inserimento, archiviazione, manipolazione, accesso ed eliminazione. Le mansioni in cui si espleta la governance dei dati riguardano la creazione dell'infrastruttura e della tecnologia, la configurazione e la manutenzione dei processi e delle policy, e l'identificazione delle persone (o delle posizioni) all'interno di un'organizzazione che hanno l'autorità e la responsabilità della gestione e della salvaguardia di tipologie specifiche di dati.
La governance è un aspetto fondamentale della conformità. Se i sistemi presiedono alla meccanica dell'archiviazione, della movimentazione e della sicurezza, spetta alle persone – alla struttura di governance – garantire che le politiche siano definite, le procedure siano valide, le tecnologie siano gestite adeguatamente e i dati siano protetti. I dati devono essere manipolati correttamente non solo prima di essere inseriti nel sistema, ma anche durante l'uso e quando vengono richiamati dal sistema per essere utilizzati o archiviati altrove.
Se la governance dei dati si occupa di fissare le policy e le procedure atte ad accertare l'accuratezza, l'affidabilità, l'integrità e la sicurezza dei dati, l'implementazione di tali procedure compete alla stewardship dei dati. I soggetti investiti delle responsabilità di stewardship dei dati gestiscono e supervisionano le procedure e gli strumenti impiegati per manipolare, archiviare e proteggere i dati.
I vantaggi della governance dei dati
In un'epoca in cui le organizzazioni dipendono in misura crescente dai dati per qualsiasi aspetto della loro attività, non puoi permetterti di andare avanti senza un piano d'azione per le informazioni. I dati sono il fulcro di tutte le funzioni informatiche e tecnologiche, che si tratti di contabilità e finanza, pianificazione e controllo, gestione degli ordini, servizio clienti, programmazione, controllo dei processi, ingegnerizzazione e progettazione – a te la scelta. La disponibilità di dati accurati e affidabili è essenziale per il funzionamento efficace di tutti questi sistemi e funzioni.
Avendo stabilito che per le aziende è indispensabile poter contare sui dati (validi e attendibili), sarà loro compito provvedere a tali dati in termini di creazione, qualità, gestione e sicurezza. Quelle che ci riescono sanno di poter contare su sistemi e database capaci di rispecchiare fedelmente la realtà e di sostenere efficacemente il processo decisionale e il successo dell'azienda.
La governance centralizzata offre una visione unitaria e affidabile dei dati.
Questi i vantaggi di un sistema di governance dei dati:
- Dati migliori e più affidabili: è chiaro che il vero punto è questo. Utenti e decisori avranno più fiducia nei dati e, di conseguenza, più fiducia nelle decisioni basate su tali dati. E tali decisioni saranno effettivamente migliori in quanto fondate su informazioni accurate.
- Un'unica versione corretta dei fatti: il vantaggio di un'organizzazione in cui tutti i settori e tutti i decisori lavorano a partire dalle stesse informazioni è incalcolabile. Niente più discussioni su chi abbia il foglio di calcolo o il piano “migliore” o più aggiornato. Tutte le aree dell'organizzazione sono coordinate.
- Conformità normativa, legale e di settore: la chiave per la conformità va cercata nella presenza di valide procedure di gestione dei dati. In effetti, non è tanto ai dati che guardano i revisori e gli addetti alla vigilanza normativa, quanto al modo in cui essi vengono generati, trattati e protetti.
- Riduzione dei costi: oltre agli audit, che guadagnano in rapidità e semplicità, anche le operazioni quotidiane diventeranno più efficienti ed efficaci. Puoi ridurre gli sprechi causati da decisioni prese in base a informazioni errate oppure obsolete. Inoltre, puoi migliorare il servizio clienti conoscendo con precisione lo stato delle attività in corso, del magazzino e la disponibilità di personale.
Le organizzazioni trovano terreno fertile per la loro crescita nei dati accurati, coerenti e affidabili che, per definizione, possono essere ottenuti solo con una valida governance.
Cos'è il quadro per la governance dei dati?
Con "quadro per la governance dei dati" si intende il modello che pone le basi per la strategia e la conformità dei dati. A partire dal modello di dati che descrive i flussi di dati – input, output e parametri di archiviazione – il modello di governance si sovrappone quindi alle regole, attività, responsabilità, procedure e ai processi che definiscono il modo in cui tali flussi sono gestiti e controllati.
Si pensi al modello come a una sorta di schema in cui viene tracciato il funzionamento della governance dei dati in una specifica organizzazione. E si tenga presente che vi sarà un quadro di governance distinto per ciascuna organizzazione, tale da rispecchiare le specificità dei sistemi di dati, i compiti e le mansioni organizzative, i requisiti normativi e i protocolli di settore.
Il tuo quadro dovrebbe prevedere gli elementi seguenti:
- Ambito di applicazione dei dati: dati anagrafici, transazionali, operativi, analitici, Big Data e così via.
- Struttura organizzativa: ruoli e responsabilità tra proprietario responsabile, massimo referente per i dati, IT, team aziendale ed executive sponsor.
- Standard e policy in materia di dati: indicatori che delineano ciò che stai gestendo e governando e in vista di quale risultato.
- Supervisione e metriche: parametri per misurare l'esecuzione e il successo della strategia.
Processi di governance dei dati
La governance deve essere incorporata nei processi di creazione, gestione e protezione dei dati dell'organizzazione. Di seguito sono riportati alcuni elementi e linee guida procedurali:
- Procedure e documentazione: la documentazione non deve essere vista come un semplice adempimento per l'approvazione dei revisori, ma come la sede per delineare chiaramente tutti i processi. E le stesse procedure dovrebbero essere rafforzate attraverso la formazione e con incentivi motivazionali.
- Integrità dei dati: le considerazioni sull'integrità dei dati devono essere integrate nelle procedure secondo il modello e il quadro di governance dei dati. Questi ulteriori criteri richiederanno fatalmente un certo sforzo di attenzione e di disciplina procedurale in più ai dipendenti e potranno incidere anche sull’efficienza (allungando forse di qualche secondo un processo). Un po' di automazione allora potrebbe rivelarsi utile. Tecnologie relativamente poco costose e ampiamente sperimentate come gli scanner di codici a barre e i touch screen possono rendere la raccolta dei dati più rapida e accurata, specie se collegata a sensori IIoT (Industrial Internet of Things) e abbinata ai sistemi di controllo dei processi già esistenti.
- Audit e controllo qualità: istituisci controlli periodici della validità dei dati in tutte le procedure per verificare i processi e la conformità procedurale. Un calendario di controlli periodici da parte di addetti alla qualità è la migliore soluzione al riguardo.
Quali sono le maggiori sfide alla governance dei dati?
I principali nodi da sciogliere sono di ordine organizzativo e del personale. Ogni trasformazione aziendale richiede mansioni e ruoli chiamati a rendere conto e un promotore investito della guida del cambiamento. Presuppone inoltre un cambiamento culturale, dalla visione della gestione dei dati come attività monotona e di basso livello a incarico di estrema importanza. Se entrano in contatto con i dati - specie se critici – e li creano, li modificano, li utilizzano o li spostano in un modo o nell'altro, i dipendenti hanno bisogno di capire il ruolo che svolgono nel preservare correttamente tali dati e assumerne la responsabilità.
Un'altra grande sfida è data dalla rapida proliferazione dei dati, destinata peraltro ad amplificarsi nel tempo. Si tratta perlopiù di nuovi dati non strutturati o comunque diversi da quelli che abbiamo conosciuto o trattato in passato. Oltre a penalizzare i sistemi e le banche dati esistenti, questa novità comporta la necessità di nuove procedure e di requisiti aggiuntivi in materia di governance.
Strumenti e tecnologie per la governance dei dati
La creazione del quadro di governance dei dati non richiede nuovi strumenti. Ciò non toglie che il ricorso alle tecnologie può aiutare e non poco nella raccolta, gestione e protezione dei dati. Considera questi aspetti:
- Le applicazioni di stewardship delle informazioni assistono nella profilazione dei dati e nel monitoraggio delle prestazioni della policy di governance dei dati dell'azienda. Facilitano l'esecuzione delle iniziative di governance delle informazioni in tutte le business unit, l'imposizione degli standard di qualità con la validazione dei dati e la misurazione del miglioramento dei processi di qualità dei dati.
- Le soluzioni di gestione dei metadati, anche note con la sigla EMM (Enterprise Metadata Management), categorizzano e organizzano in modo sistematico il patrimonio informativo dell'azienda e la loro importanza ha avuto ulteriore conferma nell'era dei Big Data. In ciascun asset di dati, le informazioni soggette a manutenzione sono il tipo, i tag, l'origine e le date.
- Le tecnologie di gestione dei contenuti e del ciclo di vita delle informazioni controllano i volumi di dati e gestiscono il rischio con policy automatizzate di archiviazione, conservazione e distruzione delle informazioni. Le funzionalità specifiche della gestione dei contenuti possono inoltre semplificare i processi di business digitalizzando i documenti e integrando i contenuti pertinenti in transazioni e flussi di lavoro.
- La gestione (o integrazione) "aumentata" dei dati migliora la qualità dei dati aziendali esistenti con informazioni ottenute applicando nuove tecnologie come l'AI (intelligenza artificiale) e il machine learning. L'obiettivo è quello di migliorare il processo decisionale e far sì che talune applicazioni acquisiscano maggiori capacità di ottimizzazione automatica.
5 best practice di governance dei dati
Gli esperti sono unanimi nel ritenere che le cinque principali "best practice" per la governance dei dati siano queste:
- Inizia a piccoli passi, ma avendo in mente il quadro generale. Un buon consiglio senz'altro. Se parti da zero (e non hai mai avuto un processo di governance dei dati), ti stai addentrando in un terreno inesplorato. È sempre prudente partire in piccolo, mettendo alla prova gradualmente le tue idee e la tua conoscenza dei fatti per apprendere, maturare competenze e convalidare l'approccio prima di compiere il grande passo. Allo stesso tempo, è importante tenere sempre presente il quadro generale. Il rischio di rimanere invischiati nei dettagli e farsi distrarre dall'obiettivo generale è sempre in agguato. Il consiglio è quindi quello di documentare gli obiettivi di livello generale del tuo progetto (a che tipo di processo di governance dei dati stai pensando), ritagliare una porzione circoscritta di dati e usarla come area di test “pilota” per convalidare il tuo approccio.
- Nomina un executive sponsor. Come in tutti i progetti cross-enterprise, è importante assicurarsi che un executive sponsor dell'azienda assuma il ruolo di champion della strategia dati. A tale figura spetterà il compito di sostenere attivamente la strategia e di comunicarla all'organizzazione in generale. Lo sponsor assegnerà inoltre le responsabilità, plasmerà la mentalità auspicata per i dati e aiuterà ad arbitrare le controversie sui dati tra le business unit.
- Elabora un business case. I sistemi di governance dei dati non sono a costo zero. Anche se non sono necessarie attrezzature speciali per mettere a punto il quadro e inserire i dettagli, il lavoro da fare non manca – e richiederà risorse, soprattutto il tempo dei dipendenti.
Per un progetto di questo calibro è buona norma creare un business case, che dovrebbe contenere una descrizione di livello generale del progetto, un'indicazione delle finalità e degli obiettivi, dei benefici previsti e un calendario con le scadenze intermedie e misure (indicatori) di avanzamento e successo. Tali indicatori servono a mantenere il progetto in pista fornendo al gruppo di lavoro i criteri per valutare l'avanzamento rispetto alla tempistica e alle scadenze predeterminate. Il business case ricorda inoltre ai membri del team i motivi per cui è stato messo in piedi il progetto e perché è importante per l'organizzazione eseguirlo correttamente e puntualmente. - Sviluppa le metriche corrette. Misurare è fondamentale, sapendo comunque che "più" non significa necessariamente "meglio". Anche se automatizzate, le misurazioni richiedono tempo e lavoro; c'è sempre qualcuno che deve esaminare i risultati, interpretarli ed eventualmente attivare gli opportuni correttivi. Troppe misurazioni – o misurazioni non significative – possono essere controproducenti. Gli utenti, gli operatori e i lavoratori si rendono conto ben presto quando hanno a che fare con misure non rilevanti e potrebbero prestare minore attenzione alle misurazioni realmente significative. Come per i KPI (indici di prestazione chiave), un numero tutto sommato gestibile (in genere da 6 a 10) di misurazioni utili e significative è decisamente da preferire a 50 o 100 che non svelano nulla di particolarmente illuminante sul funzionamento effettivo dei sistemi e sul raggiungimento o meno degli obiettivi.
- Comunica. Il timore dell'ignoto è connaturato con la natura umana, ma il miglior rimedio è l'informazione. Comunica apertamente con chi sarà interessato dai nuovi processi e procedure, anche se non sarà un partecipante attivo al processo. Spiega ciò che hai intenzione di fare e perché. Fagli capire come cambierà la sua vita lavorativa (potrebbe essere un cambiamento sottile) e perché è importante collaborare e sostenere i cambiamenti. Coinvolgi le persone che subiranno le maggiori ripercussioni nella pianificazione e nell'implementazione delle nuove procedure. Meglio di chiunque altro sapranno prefigurare gli effetti dei cambiamenti sulla produttività, suggerendo eventualmente modifiche per renderli meno invasivi e per migliorare il processo in modo tale da produrre dati più utili.
Un numero tutto sommato gestibile (in genere da 6 a 10) di misurazioni utili e significative è decisamente da preferire a 50 o 100 che non svelano nulla di particolarmente illuminante sul funzionamento effettivo dei sistemi e sul raggiungimento o meno degli obiettivi.
Tieni presente che la governance dei dati è un processo in divenire, non un progetto una tantum. Certo, predisporre il sistema richiede un lavoro preliminare non da poco, ma si tratta di processi destinati a far parte della vita quotidiana dell'organizzazione. E questi stessi processi devono essere costantemente monitorati e riconsiderati alla luce del volume, delle tipologie e del carattere dei dati trattati dalla tua organizzazione.
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Domande frequenti sulla governance dei dati
La gestione dei dati è l'insieme delle funzioni necessarie per raccogliere, controllare, salvaguardare, manipolare e fornire dati. La governance dei dati riguarda invece la qualità e l'affidabilità dei dati. Racchiude le policy e le attività su cui si basa l'infrastruttura. All'interno di un'organizzazione, designa inoltre le persone (o le posizioni) che hanno sia l'autorità che la responsabilità della gestione e della salvaguardia di dati specifici per natura e tipologia.
Se la governance dei dati si occupa di fissare i processi e le procedure e designa i soggetti o le posizioni responsabili dell'accuratezza e dell'affidabilità dei dati, alla stewardship dei dati compete invece l'implementazione di tali procedure. I soggetti investiti delle responsabilità di stewardship dei dati gestiscono e supervisionano le procedure e gli strumenti impiegati per manipolare, archiviare e proteggere i dati.
La governance e la gestione dei dati anagrafici devono operare in stretto coordinamento. La governance dei dati riguarda la qualità e l'affidabilità dei dati – definisce regole, policy e procedure che garantiscono accuratezza, affidabilità, conformità e sicurezza dei dati. La gestione dei dati anagrafici traduce in altri termini il concetto della fonte unica e centralizzata dei dati aziendali (per una sola versione dei fatti). Le anagrafiche sono i dati di base essenziali per tutte le transazioni commerciali, dalla fatturazione dei clienti all'acquisto di stock. Queste operazioni devono poter fare riferimento a un archivio centrale di dati su clienti, fornitori e articoli.
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