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Step 0.2: Definire la Data Governance
STEP 0.2: DEFINIRE LA DATA GOVERNANCE
La creazione di una Data Governance efficace e ben strutturata è un passo cruciale nel percorso verso la trasformazione di un’azienda tradizionale e una Data Driven.
Questa fase richiede non solo l’istituzione di politiche e procedure ben delineate, ma anche la definizione di chiare responsabilità per la gestione dei dati.
L’obiettivo è garantire la qualità, la sicurezza e la conformità delle informazioni in un contesto globale, minimizzando i rischi e preservando il controllo sull’intero ecosistema informativo dell’azienda.
La costruzione di un framework di Data Governance richiede un impegno costante e un approccio strategico.
Ciò include l’identificazione dei ruoli chiave, come i Data Stewards e i Data Custodians, che saranno responsabili della cura e della gestione dei dati.
Inoltre, è fondamentale stabilire linee guida per la raccolta, lo storage, l’accesso e la condivisione dei dati, assicurando che tutte le attività siano in linea con le normative vigenti, come ad esempio il GDPR in Europa.
Un altro aspetto importante della Data Governance è la promozione di una cultura aziendale che valorizzi i dati come asset strategico.
Ciò comporta la formazione e l’educazione dei dipendenti sull’importanza del rispetto delle procedure di gestione dei dati e sulla consapevolezza dei rischi associati alla loro mancata conformità.
Ti ricordo che, nel libro “L’azienda del futuro: trasformare le decisioni in azioni di successo con dati e Intelligenza Artificiale“, nel capitolo 5, abbiamo trattato questo argomento.
QUALI ASPETTI TENERE IN CONSIDERAZIONE PER LA DATA GOVERNANCE?
Per creare una Data Governance efficace e centrale nei progetti di analisi dati e Intelligenza Artificiale devi:
Definire gli obiettivi
Inizia con la definizione chiara degli obiettivi che intendi raggiungere attraverso la Data Governance.
Questi possono includere il miglioramento della qualità dei dati, la garanzia della conformità normativa, l’ottimizzazione dell’uso dei dati per applicazioni di Intelligenza Artificiale, e altri scopi specifici.
Coinvolgere gli stakeholders
È essenziale identificare e coinvolgere le parti interessate all’interno dell’azienda, come dirigenti, reparti IT, analisti dei dati, team legali e altre figure chiave.
Questo coinvolgimento assicura che la Data Governance sia allineata con le esigenze e gli obiettivi di vari dipartimenti e contribuisce alla sua efficacia e accettazione.
Definire politiche e procedure
Definire politiche chiare per la raccolta, l’archiviazione, l’accesso e l’uso dei dati.
È importante anche creare procedure dettagliate che indichino come queste politiche debbano essere applicate praticamente, per garantire la coerenza e la conformità in tutta l’organizzazione.
Designare i responsabili
Assegnare a uno o più Data Steward la responsabilità di monitorare e far applicare le politiche e le procedure della Data Governance nei vari progetti.
Questi individui svolgeranno un ruolo chiave nel mantenere l’integrità e la sicurezza dei dati.
Catalogare i dati
Creare un catalogo dei dati che includa tutte le informazioni aziendali, indicandone la fonte, la descrizione, la proprietà e i permessi di accesso.
Un catalogo ben organizzato è vitale per tracciare e gestire i dati in modo efficiente all’interno dell’azienda.
Mantenere la qualità
Implementare sistemi di controllo qualità per assicurare che i dati siano accurati, coerenti e affidabili.
Questo è fondamentale per garantire che le decisioni basate sui dati siano informate e affidabili.
DA DOVE INIZIARE?
Per mettere in piedi una solida Data Governance aziendale, è fondamentale definire regole, norme e linee guida chiare che stabiliscano il modo in cui i dati devono essere gestiti.
Come punto di partenza, ti suggerisco di consultare il template “Policy Data Governance” riportato qui sotto.
Questo strumento ti aiuterà a delineare le principali politiche di gestione dei dati, fornendo una struttura e una direzione chiare.
[Canvas] Policy Data Governance
Un altro documento cruciale da produrre è il catalogo dei dati.
Questo registro dettagliato e organizzato elenca tutte le informazioni relative ai dati aziendali, incluse fonti, tipi, responsabili e modalità di accesso.
Il catalogo dei dati è essenziale per documentare, tracciare e gestire l’intero panorama delle informazioni utilizzate dall’organizzazione.
Qui di seguito troverai il template per creare il tuo catalogo dei dati.
Con questo, si conclude la fase 0 del Metodo Data Deep.
Benché questa fase preliminare sia separata dal flusso operativo di ogni singolo progetto, è essenziale per il successo complessivo delle tue iniziative di analisi dati.
Prima di immergerti nei singoli progetti, dovrai quindi definire le Milestone a livello globale e stabilire una governance dei dati efficace.
Una volta completata questa fase, sarai pronto per lanciare il tuo primo progetto di analisi dati con una base solida e ben strutturata.