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Che cos'è la data governance?

La data governance interessa a tutti in azienda, in quanto è il livello strategico che collega dati e architetture aziendali. La maggior parte delle organizzazioni usa i dati per prendere decisioni. Tutte le aziende intelligenti lo fanno. I dati interessano a tutti, quindi i risultati i migliori si hanno quando vengono gestiti in maniera coerente nell'intera organizzazione. Ciò significa che i dati sono utili per gli scopi dell'IT (come data keeper) e del resto dell'azienda (come utenti dei dati). Questa prassi strategica, collaborativa e costante è definita data governance.
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La data governance è una delle discipline a più rapida crescita, ma molte organizzazioni fanno fatica a definirla con esattezza.

Definizione di data governance

La data governance è una delle discipline a più rapida crescita, ma molte organizzazioni fanno fatica a definirla con esattezza. Secondo Dataversity, la data governance è data dalle "prassi e processi che aiutano a garantire la gestione formale degli asset dati all'interno di un'organizzazione".

erwin approfondisce ulteriormente questa definizione e vede la data governance come un impegno strategico e costante per garantire che le organizzazioni siano in grado di rilevare e tracciare i dati, posizionarli con precisione nei contesti aziendali appropriati e ottimizzarne sicurezza, qualità e valore. Nell'intera organizzazione, i dati devono essere accessibili, coerenti e utilizzabili per accrescere responsabilità e informazioni utili.

Tuttavia, processi, prassi e contesti in termini di data governance varieranno parecchio da un business all'altro. Ciò significa che la tua organizzazione deve arrivare a una propria definizione univoca, specifica per le sue esigenze. Il modo migliore per sviluppare questa comprensione è prendere in considerazione i fattori primari che promuovono l'adozione per il tuo business.

Decisioni, conformità al GDPR e altri fattori principali di data governance

Il GDPR ha contribuito in modo significativo alla diffusione esponenziale della data governance. Anzi, secondo il primo report di erwin sullo stato della data governance, pubblicato prima della data di validità della normativa del maggio 2018, il 60% delle organizzazioni considerava la conformità normativa come il fattore principale di data governance.

Tuttavia, le nostre analisi più recenti indicano che le aziende si stanno spostando verso un approccio più maturo e solido ai vantaggi e all'importanza di quest'ultima. Il nostro secondo studio a riguardo ha visto la possibilità di prendere decisioni migliori al primo posto, con il 62% degli intervistati che l'hanno citata come il fattore primario alla base delle proprie iniziative di data governance. Il report "2021 State of Data Governance and Empowerment" ha mostrato che la sicurezza e la qualità dei dati sono oggi i fattori principali.

Tuttavia, adottare la data governance non è sufficiente se non si capisce come applicarla in questi contesti. Un ottimo punto di inizio nel definire la strategia globale di data governance di un'organizzazione sta nel prendere in considerazione i risultati aziendali desiderati. Questo approccio garantisci che tutte le parti interessate abbiano un obiettivo comune, cosa che è sempre stata difficile nelle iniziative di data governance.

48%

Sicurezza dei dati

45%

Qualità dei dati

35%

Analisi

34%

Conformità normativa

L'evoluzione della data governance

Senza una definizione precisa e la prassi consolidata di isolare la data governance nell'IT, spesso le organizzazioni avevano idee diverse su cosa fosse questa governance, anche tra un reparto e l'altro. Con questi stacchi tra un reparto e l'altro, non è difficile immaginare perché la data governance è stata da sempre di scarsa qualità.
Data governance 1,0
Data governance moderna

Gli esempi passati della data governance 1.0 si preoccupavano principalmente di catalogare i dati per supportare ricerche e rilevamenti. La natura di questo approccio, abbinata al fatto che le iniziative di data governance erano tipicamente limitate a silos nei reparti IT (senza input dall'azienda in generale), portava a un approccio spesso di scarso valore.

Senza questi input chiavi, il processo di catalogazione dei dati non poteva disporre di contesto. Senza includere gli utilizzatori dei dati primari dell'organizzazione (coloro che li gestiscono o sfruttano quotidianamente per analisi e informazioni), spesso i dati organizzativi erano pieni di duplicati, incoerenze e scarsa qualità.

Pertanto, le iniziative di data governance 1.0 si sono ridotte con una frequenza disarmante.

Questo è ovviamente problematico per le organizzazioni che vedono la conformità alle normative come un fattore fondamentale per la data governance. Considerando la natura dei business incentrati sui dati, con nuovi dati che vengono costantemente acquisiti, archiviati e sfruttati, soddisfare gli standard di conformità non è certo un'operazione una tantum. La data governance non può scendere di priorità ed essere gradualmente ignorata.

Che vantaggi danno al tuo business gli strumenti di data governance?

La conformità normativa è un fattore primario per le iniziative di data governance, pertanto è facile capire perché sia necessario usare uno strumento completo. Tuttavia, è anche importante capire perché è consigliabile usarne uno.

Le soluzioni di data governance di erwin, incluse erwin Data Catalog ed erwin Data Literacy, ti aiutano a visualizzare i dati in una nuova luce. Oltre la conformità, i vantaggi di una data governance collaborativa sono numerosi e includono:

  • Costi ridotti per gestione, comprensione e utilizzo dei dati
  • Automazione che supporta una pipeline dati più rapida e precisa per avere informazioni più utili
  • Grossi aumenti nel valore dei dati dell'organizzazione
  • Sistemi, policy e procedure standardizzati per gestire i dati
  • Supporto per la digital transformation e altre iniziative di scalabilità

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Scopri da te perché erwin è l'azienda ideale per la data governance. erwin è stata riconosciuta da Gartner, IDC e varie pubblicazioni di settore per le sue innovazioni, in particolare nella gestione dei metadati, fondamentale per una data governance matura e sostenibile.
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