Uno degli aspetti più importanti dell’assegnazione e dell’adempimento dei ruoli è avere una descrizione ben documentata dei ruoli, le aspettative e come i ruoli interagiscono. Questo sarà tipicamente delineato in una matrice RACI che descrive chi è responsabile, affidabile, da consultare e da informare all’interno di una certa applicazione, processo o per un certo artefatto come una politica o standard.
Il Data Governance Framework
Un data governance framework è un insieme di regole sui dati, deleghe di ruolo organizzativo e processi che mirano a portare tutti nell’organizzazione sulla stessa pagina.
Ci sono molti data governance framework là fuori. Come esempio, useremo quello del Data Governance Institute. Questo framework ha 10 componenti; discutiamone in dettaglio:
Figura 1. Il DGI Data Governance Framework © The Data Governance Institute
Perché:
I dati principali possono essere descritti dal modo in cui interagiscono con altri dati.
Una missione e una visione che dichiari perché la governance dei dati è essenziale nella nostra organizzazione. Nel migliore dei casi, questo dovrebbe essere collegato agli obiettivi di business dell’impresa. Questo dovrebbe essere approvato dal top-management.
Cosa:
Gli obiettivi a breve e lungo termine per il programma di data governance così come i criteri di successo e la loro misurazione. Spesso questo dovrebbe essere indirizzato ai principali punti critici che esistono in varie linee di business. Questo deve essere allineato con i finanziamenti e le altre linee di gestione coinvolte.
Come:
Regole e definizioni dei dati sotto forma di politiche dei dati, standard dei dati, definizioni dei dati preferibilmente come un glossario aziendale e come le regole aziendali si trasformano in regole dei dati. Questo dovrebbe coprire le risorse di dati che descrivono le entità di core business essenziali per soddisfare gli obiettivi di business. L’ufficio/team di governance dei dati lavorerà con i proprietari dei dati e gli amministratori dei dati per impostare questo.
- I diritti di decisione che esistono per gestire le risorse di dati nel business quotidiano. Questo includerà ciò che i data steward possono decidere e ciò che deve essere sottoposto a un comitato di governance dei dati o a un’autorità simile.
- Le responsabilità e le relative responsabilità delegate all’interno dell’organizzazione. Questo può includere una matrice RACI completa con i ruoli dei consiglieri e degli informatori.
- I meccanismi di controllo che vengono messi in atto per misurare l’aderenza alle regole dei dati e i risultati verso gli obiettivi definiti. I meccanismi possono essere stabiliti all’interno dei processi di business, nelle applicazioni IT e come parte del reporting.
Chi:
Impegno degli stakeholder dei dati nei ruoli di data owner, data steward, data custodians e altri che hanno responsabilità, devono essere consultati o devono essere informati.
Chi:
Il Governance Office / Team dovrebbe essere organizzato per sostenere le strutture e le attività trasversali di governance dei dati. Raccoglie le metriche e le misure di successo e le riferisce agli stakeholder dei dati. Fornisce assistenza continua agli stakeholder sotto forma di comunicazione, accesso alle informazioni, registrazione e formazione/supporto
- I data steward avranno un ruolo essenziale nel far rispettare le regole sui dati e risolvere la maggior parte dei problemi prima che diventino una sfida importante. Una tipica responsabilità dei data steward sarà quella di impostare le misurazioni della qualità dei dati e di seguire le tendenze dei KPI della qualità dei dati e di eseguire l’analisi delle cause alla radice quando le soglie non sono rispettate.
Quando:
Infine, ma non meno importante, un insieme di processi standardizzati, documentati e ripetibili deve essere implementato con il giusto equilibrio di tecnologia abilitante. L’orchestrazione dei processi di governance dei dati determinerà in ultima analisi il successo – o il fallimento – del vostro quadro di governance dei dati e la capacità di aumentare la maturità della governance dei dati.
Cresci, ragazzo: il modello di maturità
Misurare la vostra organizzazione rispetto a un modello di maturità della data governance può essere un elemento molto utile per realizzare la roadmap e comunicare la parte as-is e to-be dell’iniziativa di data governance e il contesto per l’implementazione di una struttura di data governance.
Un esempio di tale modello di maturità è il modello di maturità dell’Enterprise Information Management di Gartner, la società di analisi:
Figura 2. © Gartner
La maggior parte delle organizzazioni, prima di intraprendere un programma di data governance, si trova nelle fasi inferiori di tale modello.
Fase 0 – Ignaro: Si potrebbe essere nella fase inconsapevole, il che spesso significa che si può essere più o meno soli nella propria organizzazione con le proprie idee su come la data governance può consentire migliori risultati di business. In questa fase potreste avere una visione di ciò che è necessario, ma avete bisogno di concentrarvi su cose molto più umili come convincere le persone giuste nel business e nell’IT su obiettivi più piccoli intorno alla consapevolezza e ai piccoli successi.
Fase 1 – Consapevole: Nella fase consapevole, in cui si riconosce la mancanza di proprietà e di sponsorizzazione e si riconosce la necessità di politiche e standard, c’è spazio per lanciare un quadro di governance dei dati su misura che affronti i punti dolenti evidenti all’interno dell’organizzazione.
Fasi 2 e 3 – Reattiva & Proattiva: Passare alle fasi reattiva e proattiva significa che è possibile stabilire un quadro di governance dei dati più completo che copra tutti gli aspetti della governance dei dati e la struttura organizzativa completa che comprenda la proprietà e la gestione dei dati, nonché un ufficio/team di governance dei dati in linea con i risultati di business raggiunti e da raggiungere.
Fasi 4 e 5 – Gestita & Efficace: Raggiungendo le fasi gestita ed efficace il vostro quadro di governance dei dati sarà una parte integrata del fare business.
Se le vostre attuali politiche e procedure di governance dei dati sono la vostra guida, il modello di maturità è il vostro libro di storia. È compilato da dati storici basati su una valutazione della maturità, che confronta le prestazioni di un’azienda con gli obiettivi e i benchmark stabiliti in un determinato periodo – un trimestre, per esempio, o un anno, o anche cinque anni. Il modello mostra dove siete stati, il che aiuta a modellare dove state andando.
Mentre un approccio “one-size-fits-all” non funziona davvero per un modello di maturità, un approccio “if-the-shoe-fits” funziona bene per molte aziende. Cercate i modelli esistenti, trovatene uno che si avvicini, e adattatelo per soddisfare le esigenze della vostra azienda. Se la scarpa non va bene, è facile cambiare la misura della scarpa. Non è così facile cambiare la misura del piede.
Collegamento a MDM
Data Governance è l’approccio strategico. MDM è l’esecuzione tattica. Questo è quanto. Siamo a posto. Puoi andare a casa ora.
Non sei convinto? Ok. Non prendeteci in parola. Come promesso, siamo tornati con Scott Taylor di MetaMeta Consulting. Ha dimenticato più dati master di quanto la maggior parte di noi saprà mai, quindi siamo felici di dargli l’ultima parola.
“Tutti i sistemi aziendali hanno bisogno della gestione dei dati master”, ha detto Scott al nostro evento kickoff di Profisee 2019. “Marketing, vendite, finanza, operazioni. C’è beneficio ovunque, nelle imprese di qualsiasi dimensione, in ogni settore, in tutto il mondo, in qualsiasi punto del loro viaggio dei dati.”
I master data sono i dati più importanti, ha detto Scott, perché sono i dati al comando. Riguardano i “nomi del business” – gli elementi essenziali del vostro business. Clienti, partner, prodotti, servizi. Qualunque sia il vostro business, è lì che i dati master vivono e respirano. Potete avere il miglior piano di governance del pianeta. Dati cattivi ben governati sono comunque dati cattivi. Non aiuterà il tuo business.
“Tutti sono nel business dei dati, che se ne rendano conto o no”, ha detto Scott. “Tutto ciò che tocchiamo si trasforma in dati. Il business si sta trasformando da analogico a digitale. Non importa quale sia il vostro prodotto, i dati sono il vostro prodotto. Il business sta cambiando a causa dei dati, e i dati sono potere.
Con gli strumenti giusti, è possibile sfruttare questo potere proprio ora.”
Non avremmo potuto dirlo meglio noi stessi.
Protezione dei dati e privacy dei dati
La crescente consapevolezza intorno alla protezione dei dati e alla privacy dei dati, come ad esempio manifestato dal Regolamento generale dell’Unione Europea sulla protezione dei dati (GDPR), ha un forte impatto sulla governance dei dati.
Termini come protezione dei dati per impostazione predefinita e privacy dei dati per impostazione predefinita devono essere incorporati nelle nostre politiche sui dati e negli standard dei dati, non ultimo quando si tratta di domini di dati come i dati dei dipendenti, i dati dei clienti, i dati dei fornitori e altri dati master delle parti.
Come controllore dei dati dovete avere la piena supervisione su dove i vostri dati sono memorizzati, chi aggiorna i dati e chi accede ai dati per quali scopi. Dovete sapere quando maneggiate informazioni personali identificabili e farlo per gli scopi legittimi nella geografia data, sia negli ambienti di produzione che in quelli di test e sviluppo.
Avere regole ben applicate per la cancellazione dei dati è un must anche nell’era della conformità.
Best Practices
Da un lato potete imparare molto dagli altri che hanno fatto un viaggio nella governance dei dati. Tuttavia, ogni organizzazione è diversa, ed è necessario adattare le pratiche di data governance per tutto il percorso a partire dalla fase di maturità inconsapevole fino al nirvana nella fase di maturità effettiva.
Nonostante ciò, di seguito troverete una raccolta di 15 brevi best practice che si applicano in generale:
- Partite in piccolo. Come in tutti gli aspetti del business, non cercare di bollire l’oceano. Sforzatevi di ottenere vittorie rapide e costruite le vostre ambizioni nel tempo.
- Fissate obiettivi chiari, misurabili e specifici. Non si può controllare ciò che non si può misurare. Festeggiate quando gli obiettivi vengono raggiunti e usateli per andare alla prossima vittoria.
- Definire la proprietà. Senza la proprietà del business una struttura di governance dei dati non può avere successo.
- Identificare i ruoli e le responsabilità correlate. La governance dei dati è un lavoro di squadra con risultati da tutte le parti del business.
- Educare le parti interessate. Dove possibile usare termini di business e tradurre le parti accademiche della disciplina di data governance in contenuti significativi nel contesto aziendale.
- Focalizzarsi sul modello operativo. Una struttura di data governance deve integrarsi nel modo di fare business della vostra azienda.
- Mappare l’infrastruttura, l’architettura e gli strumenti. Il vostro quadro di governance dei dati deve essere una parte sensata della vostra architettura aziendale, del panorama IT e degli strumenti necessari.
- Sviluppare definizioni di dati standardizzate. È essenziale trovare un equilibrio tra ciò che deve essere centralizzato e dove agilità e localizzazione funzionano meglio.
- Identificare i domini dei dati. Iniziare con il dominio dei dati con il miglior rapporto tra impatto e sforzo per aumentare la maturità della governance dei dati.
- Identificare gli elementi critici dei dati. Concentrarsi sui dati più critici.
- Definire le misure di controllo. Distribuirle nei processi di business, nelle applicazioni IT e/o nel reporting dove ha più senso.
- Costruire un business case. Identificare i vantaggi dell’aumento della maturità della governance dei dati in relazione alla crescita, al risparmio dei costi, al rischio e alla conformità.
- Utilizzare le metriche. Concentrarsi su un insieme limitato di KPI di qualità dei dati che possono essere collegati a KPI di performance generali all’interno dell’azienda.
- Comunicare frequentemente. I professionisti della governance dei dati concordano sul fatto che la comunicazione è la parte più cruciale della disciplina.
- È una pratica, non un progetto.