L'imperativo della governance dei dati aziendali

Nel panorama dei dati di oggi, le organizzazioni si stanno accumulando con un volume sempre crescente di dati. Questa esplosione di informazioni presenta immensa opportunità e sfide significative. Senza un approccio strutturato alla gestione dei dati, le imprese rischiano violazioni dei dati, violazioni della conformità e processi decisionali poveri basati su informazioni inesatte o inconsistenti. Qui entra in gioco la governance dei dati aziendali. Fornisce un quadro olistico per la gestione dei dati come asset strategico, garantendo la qualità, la sicurezza e il rispetto dei requisiti normativi. Una strategia di governance dei dati ben implementata può trasformare i dati di un'organizzazione da una potenziale responsabilità in un potente driver di valore aziendale.

Questa guida fornisce una panoramica completa dei quadri di governance dei dati aziendali, offrendo approfondimenti pratici e passaggi attuabili per l'implementazione. Entreremo nei componenti fondamentali della governance dei dati, esploreremo le strutture popolari e forniremo una roadmap per la costruzione di un programma di governance dei dati di successo. Sia che tu sia un architetto di dati, leader IT o stakeholder aziendale, questa guida ti fornirà le conoscenze e gli strumenti per navigare le complessità della governance dei dati e sbloccare il pieno potenziale dei dati della tua organizzazione.

Componenti fondamentali di un framework di governance dei dati

Un robusto framework di governance dei dati è costruito su un insieme di componenti fondamentali che lavorano insieme per garantire la gestione efficace dei dati. Questi componenti forniscono la struttura, i processi e i controlli necessari per governare i dati durante il suo ciclo di vita. Esploriamo questi pilastri essenziali in dettaglio:

Qualità dei dati Gestione

La qualità dei dati è la pietra angolare di qualsiasi programma di governance dei dati di successo. Si tratta di garantire che i dati siano precisi, completi, coerenti e tempestivi. La scarsa qualità dei dati può portare a analisi difettose, decisioni aziendali errate, e una perdita di fiducia nei dati. Un quadro di gestione della qualità dei dati dovrebbe includere processi per la profilazione dei dati, la pulizia e l'arricchimento. Dovrebbe anche definire metriche di qualità dei dati e stabilire un sistema per il monitoraggio e la segnalazione sui livelli di qualità dei dati. Gestire proattivamente la qualità dei dati, le organizzazioni possono garantire che i loro dati siano un bene affidabile e affidabile.

Sicurezza e privacy dei dati

Con la crescente frequenza e raffinatezza delle violazioni dei dati, la sicurezza dei dati è diventata una priorità assoluta per le organizzazioni. Un quadro di governance dei dati deve includere controlli di sicurezza robusti per proteggere i dati da accessi non autorizzati, uso o divulgazione. Ciò include l'attuazione dei controlli di accesso, la crittografia e le misure di prevenzione della perdita di dati. Inoltre, con l'avvento di regolamenti come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e la California Consumer Privacy Act (CCPA), la privacy dei dati è diventata una considerazione critica. Le organizzazioni devono garantire la raccolta, il trattamento e la memorizzazione dei dati personali in modo conforme ed etico. Un quadro di governance dei dati dovrebbe definire politiche e procedure per la privacy dei dati, compresi i processi per la gestione del consenso e la gestione delle richieste dell'interessato.

Gestione dei dati master e di riferimento

I dati master rappresentano le entità aziendali critiche di un'organizzazione, come clienti, prodotti e fornitori. I dati di riferimento sono un tipo di dati master che vengono utilizzati per classificare altri dati, come i codici di paese o le categorie di prodotti. Gestione dei dati master e di riferimento è essenziale per garantire la coerenza e l'accuratezza dei dati in tutta l'azienda. Un quadro di governance dei dati dovrebbe stabilire un sistema centralizzato per la gestione dei dati master e di riferimento, compresi i processi per la creazione, l'aggiornamento e l'archiviazione di questi dati. Mantenendo una sola fonte di verità per i dati master e di riferimento, le organizzazioni possono eliminare i silos di dati e garantire che tutti gli stakeholder stiano lavorando con le stesse informazioni.

Gestione dei dati

La gestione dei dati è il processo di assegnare la responsabilità per i dati a individui o team all'interno dell'organizzazione. Gli amministratori dati sono responsabili per garantire la qualità, la sicurezza e la conformità dei loro domini dati assegnati. Essi agiscono come punto di contatto principale per le questioni relative ai dati e sono responsabili della definizione delle politiche e degli standard dei dati. Un quadro di governance dei dati dovrebbe stabilire un chiaro modello di gestione dei dati, definendo i ruoli e le responsabilità degli amministratori dei dati e fornendo loro la formazione e il supporto necessari. Potenziando gli amministratori di dati, le organizzazioni possono creare una cultura della responsabilità dei dati e garantire che i dati siano gestiti efficacemente a tutti i livelli dell'organizzazione.

Governance dei dati popolari Quadri

Mentre i componenti fondamentali della governance dei dati sono universali, ci sono diversi framework consolidati che forniscono un approccio strutturato all'implementazione. Questi quadri offrono una serie di migliori pratiche, processi e controlli che possono essere adattati alle esigenze specifiche di un'organizzazione. Esploriamo alcuni dei più popolari quadri di governance dei dati:

DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge)

Il DAMA-DMBOK è un quadro completo che copre tutti gli aspetti della gestione dei dati, compresa la governance dei dati. È organizzato in 11 aree di conoscenza, ognuna delle quali fornisce una panoramica dettagliata di una specifica funzione di gestione dei dati. Il DAMA-DMBOK è una risorsa preziosa per le organizzazioni che stanno cercando di costruire una pratica di gestione dei dati matura. Fornisce un vocabolario comune e una serie di migliori pratiche che possono essere utilizzate per guidare l'attuazione di un programma di governance dei dati.

Modello di Maturità di gestione dei dati dell'Istituto CMMI (DMM)

Il modello DMM fornisce un quadro per valutare e migliorare le capacità di gestione dei dati di un'organizzazione. È organizzato in cinque livelli di maturità, che vanno dal Livello 1 (Iniziale) al Livello 5 (Ottimizzazione). Il modello DMM può essere utilizzato per confrontare le attuali pratiche di gestione dei dati di un'organizzazione e per identificare le aree di miglioramento. Fornisce una roadmap chiara per promuovere la maturità della gestione dei dati di un'organizzazione e per raggiungere un livello più elevato di governance dei dati.

L'Open Group Architecture Framework (TOGAF)

TOGAF è un framework di architettura aziendale che fornisce un approccio strutturato alla progettazione, pianificazione, attuazione e gestione di un'architettura dell'informazione aziendale. Mentre TOGAF non è un framework dedicato per la governance dei dati, include una serie di componenti rilevanti per la governance dei dati, come l'architettura dei dati e l'architettura dei sistemi informativi. TOGAF può essere utilizzato per garantire che il programma di governance dei dati di un'organizzazione sia allineato con la sua architettura aziendale globale.

Attuazione di una governance dei dati Quadro: una mappa stradale

L'attuazione di un quadro di governance dei dati è un'impresa complessa che richiede un approccio strutturato e graduale. Ecco una roadmap che può essere utilizzata per guidare l'attuazione di un programma di governance dei dati:

1. **Stimolare un business case: ** Il primo passo è quello di stabilire un caso di business chiaro per la governance dei dati. Ciò dovrebbe includere l'identificazione dei principali driver aziendali per la governance dei dati, come la conformità normativa, la gestione dei rischi, o il miglioramento del processo decisionale. Il business case dovrebbe includere anche una serie di obiettivi e obiettivi misurabili per il programma di governance dei dati.

2. Secure Executive Sponsorship: La governance dei dati è un'iniziativa multifunzionale che richiede una forte sponsorizzazione esecutiva. Lo sponsor esecutivo dovrebbe essere un leader senior che ha l'autorità di sostenere il programma di governance dei dati e di garantire le risorse necessarie.

3. Establish a Data Governance Office (DGO):** Il DGO è l'organismo centrale responsabile della supervisione del programma di governance dei dati. Il DGO dovrebbe essere staffato con un team di professionisti del data governance che hanno le competenze e le competenze per gestire il programma.

4. ** Definire le politiche e gli standard dei dati:** La DGO dovrebbe lavorare con gli amministratori di dati e altri stakeholder per definire una serie di politiche e standard di dati. Queste politiche e standard dovrebbero coprire tutti gli aspetti della governance dei dati, tra cui la qualità dei dati, la sicurezza e la privacy.

5. Attrezzi e tecnologie per la gestione dei dati di attuazione: Ci sono un certo numero di strumenti e tecnologie che possono essere utilizzati per supportare un programma di governance dei dati. Questi includono strumenti di qualità dei dati, strumenti di catalogazione dei dati e strumenti di gestione dei dati master. Il DGO dovrebbe lavorare con il reparto IT per selezionare e implementare gli strumenti e le tecnologie appropriati.

6. Un programma pilota # Prima di lanciare il programma di governance dei dati in tutta l'impresa, è una buona pratica per lanciare un programma pilota. Il programma pilota dovrebbe concentrarsi su uno specifico dominio dati o processo di business. Il programma pilota fornirà l'opportunità di testare il quadro di governance dei dati e di identificare eventuali problemi o sfide.

7. ♪Roll Out the Program: ♪ Una volta che il programma pilota è stato completato con successo, il programma di governance dei dati può essere presentato in tutta l'impresa. Il rollout dovrebbe essere phased, con ogni fase che si concentra su uno specifico dominio dati o processo di business.

8. Monitor and Measure: Il DGO dovrebbe stabilire un sistema per il monitoraggio e la misurazione delle prestazioni del programma di governance dei dati. Questo dovrebbe includere il monitoraggio degli indicatori chiave di performance (KPI) e la segnalazione sul progresso del programma per gli stakeholder.

Seguendo questa roadmap, le organizzazioni possono implementare con successo un framework di governance dei dati che consentirà loro di gestire i loro dati come asset strategico e di sbloccare il suo pieno potenziale.