Che cos’è la Data Governance?
In un recente webinar, Aaren Stubberfield, Data Scientist in Microsoft, ha illustrato opportunità e best practice della data governance, iniziando dalla domanda fondamentale: che cos’è la data governance? La data governance, come definita dalla Data Management Association (DAMA), è l’esercizio di autorità e controllo (pianificazione, monitoraggio e applicazione) sulla gestione degli asset di dati.
(1) Pianificazione: Creare regole a cui i dataset devono conformarsi (ad es. standardizzazione del formato dei campi data, es. YYYY-MM-DD)
(2) Monitoraggio: Misurare la conformità alle regole definite nella fase di Pianificazione (ad es. tracciare la percentuale di campi “Data” con valori mancanti)
(3) Applicazione: Azioni correttive in caso di violazioni delle regole sui dati in base al livello di urgenza, ad es. intervento immediato se campi critici come il numero di previdenza sociale presentano gravi discrepanze
Com’è fatto un framework di Data Governance?
Esistono diversi tipi di framework di data governance, ma in genere condividono quattro elementi comuni: policy e procedure sui dati, dataset, data steward e stakeholder, e tecnologia.
I data steward sono le persone che sviluppano policy e procedure di governance per i dataset dell’organizzazione. Gli strumenti di data governance sono abilitatori fondamentali perché i data steward possano dare il meglio, e costituiscono una parte chiave del framework di governance.
Quali sono gli strumenti e le tecnologie usati per la Data Governance?
Gli strumenti di data governance sono necessari per automatizzare le operazioni di governance e gli sforzi di stewardship, poiché i grandi volumi di dati rendono impossibile svolgere queste attività manualmente. Sono inoltre in grado di integrarsi con diversi prodotti IT e dataset, offrendo anche un catalogo dati completo, estendendo così le loro capacità all’intero sistema di gestione dati di un’organizzazione. Per soddisfare la crescente domanda, il mercato ha visto proliferare soluzioni per la qualità dei dati. Una review di Gartner ha analizzato il mercato della data governance ed elaborato i Magic Quadrant per classificare i vendor che offrono soluzioni di data governance.
Dato il crescente rilievo della data governance, numerosi strumenti di data management offrono funzionalità di governance come parte dei loro sistemi. SolutionsReview ha pubblicato la Data Management Vendor Map, in cui le soluzioni di gestione dei dati sono classificate in tre categorie: Data Quality Tools, Master Data Management e Data Management for Analytics.
(1) Data Quality Tools
La qualità dei dati è definita come l’utilità complessiva dei dati e la loro capacità di essere facilmente elaborati e analizzati per altri scopi. Per ottenere e mantenere una buona qualità dei dati, gli strumenti di governance devono svolgere funzioni chiave come standardizzazione, profilazione, parsing, pulizia e monitoraggio. Oltre a mantenere i dati puliti e ben organizzati, questi strumenti devono anche supportare l’elaborazione dei dati in tutto il sistema informativo dell’organizzazione.
Esempi:
(i) Talend
Il prodotto di punta di Talend è il Talend Data Fabric, che include funzionalità di integrità e governance dei dati all’interno di un’unica piattaforma cloud unificata per dati affidabili. Include dalla gestione dei metadati alla data lineage, oltre a soluzioni collaborative di data stewardship.
(ii) SAS
Il prodotto SAS Data Quality offre funzionalità di gestione della qualità dei dati su diversi tipi di database e deployment architetturali. Include funzioni essenziali come data cleansing, entity resolution e una console web unificata per monitorare i job di qualità dei dati.
(iii) Informatica
Informatica offre un ampio portafoglio di strumenti per i dati in vari deployment. Il prodotto Informatica Data Quality mette a disposizione degli utenti un ricco set di funzionalità di trasformazione dei dati, consentendo anche di creare e rivedere regole di business senza dipendere dall’IT.
(2) Master Data Management
I master data sono l’insieme coerente e uniforme dei dati chiave a livello aziendale e comprendono componenti come clienti, lead, fornitori, dipendenti, conti e altro. Alla base di una strategia efficace di controllo della qualità dei dati c’è l’impostazione di un solido master data management. Solo così gli asset di dati in crescita dell’impresa (insieme ai relativi metadati) possono essere strutturati e consolidati correttamente in un repository centrale a supporto di decisioni ottimali.
Esempi
(i) Ataccama
Il prodotto Ataccama Platform è una piattaforma di data management aumentata che include l’MDM come uno dei suoi moduli. Comprende anche altri moduli rilevanti come data quality e metadata management, ed è completamente integrata per diversi tipi di deployment.
(ii) Enterworks
La EnterWorks Platform è una piattaforma multi-dominio che crea un repository centrale di master data affidabili e aggiornati, consolidati tra tutte le applicazioni aziendali, con potenti strumenti per migliorare qualità e governance dei dati. Inoltre, tutte le funzioni amministrative e di governance sui vari domini possono essere gestite da un’unica interfaccia utente.
(iii) Riversand
La piattaforma Master Data Experience Management di Riversand offre una soluzione SaaS unificata, cloud-native e multi-dominio per tutti i casi d’uso MDM. Mira a eliminare i silos di dati e a supportare la conformità alle regole di data governance creando un’unica fonte di master data accurata e affidabile, insieme a viste complete dei dati critici per il business.
(3) Data Management for Analytics
Visto il numero di attività di governance coinvolte nel mantenimento della qualità dei dati, le aziende possono preferire piattaforme dati integrate e complete anziché soluzioni standalone. Le soluzioni di data management for analytics sono sistemi completi che si integrano con software di analytics per supervisionare analisi dei dati come l’elaborazione analitica relazionale e non relazionale, business intelligence e machine learning.
Esempi
(i) Collibra Il prodotto Collibra Data Governance è una piattaforma cloud che aiuta le aziende a stabilire una comprensione comune degli asset di dati e a collaborare in un’unica sede centrale. Include una suite di servizi come policy manager, reference data e glossari di business. Tutto questo contribuisce a generare dati affidabili su cui costruire analytics potenti.
(ii) erwin L’erwin Data Intelligence Suite (erwin DI) è una piattaforma software unificata che consente di creare cataloghi dei dati aziendali automatizzati e curati, completi di modelli dati e lineage on demand. Questo favorisce una preparazione e un’analisi dei dati agile e ben governata, con glossari di business integrati per la data literacy a livello organizzativo.
(iii) Alation La Alation Platform mette analisti e business user nelle condizioni di operare con una piattaforma aperta e intelligente che supporta un’ampia gamma di applicazioni di gestione dei metadati per catalogazione e governance dei dati. Inoltre, il prodotto Analytics integrato funge da sportello unico per analisi self-service produttive.
Come massimizzare il valore di questi strumenti?
È importante ricordare che gli strumenti sono solo una delle leve nella strategia verso la democratizzazione dei dati. Per sfruttare appieno questi strumenti di data governance, le persone in azienda sono determinanti. Una buona data governance è infatti uno sforzo di squadra che richiede a persone reali di progettare e implementare l’agenda e le policy, per poi sfruttare la tecnologia per automatizzare e monitorare al meglio queste procedure. Per riuscirci, le organizzazioni devono iniziare a puntare sullo sviluppo della data literacy, così che tutti abbiano le competenze per lavorare con i dati e dare il massimo.
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