5 elementi chiave di un framework di governance dei dati

Come tanti ruoli e operazioni che sono emersi nell'era digitale, la governance dei dati è spesso fraintesa, confusa con la gestione dei dati o vista come un'estensione dell'IT. Come comunicare il ruolo della Data Governance e garantire che sia implementato con successo? Al DATAVERSITY's 2022 Governance dei dati aziendali online evento, il professionista dei dati John Ladley ha condiviso cinque elementi che dovrebbero far parte di ogni framework di Data Governance.

Definizione del terreno 

Prima di tutto, devi chiarire il ruoli e responsabilità della governance dei dati e impedire che altre attività di gestione dei dati penetrino nel suo dominio. La governance dei dati è fondamentalmente una funzione di "supervisione e controllo", ha affermato Ladley, anche se alcune persone potrebbero indietreggiare alla parola "governance" e associarla al sentirsi dire cosa fare.

Un ostacolo ancora più grande per una buona governance dei dati, tuttavia, è garantire la chiara separazione dei compiti che si trova nella maggior parte delle altre strutture organizzative, ma che spesso rimane sfuggente all'interno della cultura dei dati.

"Qualsiasi sistema complicato ha controlli ed equilibri in questo mondo", ha osservato Ladley, "fino a quando non entriamo nei nostri complicati paesaggi di dati, e poi le ruote oscillano e tutto va a forma di pera".

In molti casi, Specialisti in governance dei dati sono tenuti a risolvere i problemi operativi e possono impantanarsi nella loro esecuzione. Al contrario, un'efficace governance dei dati dovrebbe identificare i problemi e allocare le loro soluzioni all'area appropriata dell'azienda, in modo che le persone giuste facciano le cose giuste. Mentre il team di Data Governance dovrebbe incaricarsi di definire queste "cose ​​giuste", deve spettare ad altri dipartimenti realizzarle.

Allineare la governance dei dati con la strategia dei dati

Poiché la governance dei dati si occupa dell'implementazione di cambiamenti a lungo termine, è essenziale allineare il framework di governance dei dati con le esigenze di un'azienda Strategia complessiva dei dati. La sfida? Sebbene la maggior parte delle organizzazioni utilizzi una qualche forma di strategia, potrebbe non essere ovvia o, in alcuni casi, la leadership potrebbe persino negarla intenzionalmente. Indipendentemente dal motivo, se la strategia della tua azienda non è prontamente disponibile, puoi consultare documenti aziendali o pubblicazioni correnti come il Wall Street Journal per cercare norme e pratiche di settore comparabili e valutare dove sta cercando di dirigersi la tua attività. Queste intenzioni strategiche sono ciò che Ladley chiama capacità di business.

Definendo prima le attività e le iniziative aziendali, il team di governance dei dati può quindi derivare le capacità dei dati dell'organizzazione e garantire che tutte le attività relative ai dati intraprese andranno a vantaggio dell'azienda piuttosto che essere il risultato di qualcuno che "ti dà un ordine". In breve, non costruire un glossario aziendale solo perché c'è un mandato per un glossario aziendale, ha consigliato Ladley:

“Altrimenti, sarai un addetto agli ordini; qualcuno ti dirà: "Dammi solo le chiavi della macchina, io guido questo autobus". Gli sforzi di governance dei dati di successo fanno cose per l'organizzazione che puoi misurare. 

Se eseguita con successo, la governance dei dati può aiutare le organizzazioni a:

• Mantieniti bene Qualità dei dati
• Rispettare le ultime normative sui dati
• Garantire la privacy e la sicurezza dei dati
• Fare un uso migliore dei dati per un processo decisionale più informato

Adottare un approccio ponderato alle esigenze della tua organizzazione

Un malinteso comune sulla governance dei dati è che si tratta di uno sforzo dall'alto verso il basso. Invece, Ladley consiglia di implementare la governance gradualmente, prevedendo che un framework di governance dei dati debba evolversi come nuovo normativa sui dati vengono introdotti e man mano che cambiano gli obiettivi e le capacità dell'organizzazione. Inoltre, il "livello" di Data Governance avrà un aspetto diverso per le diverse organizzazioni. 

Il livello più elementare di governance dei dati comporta l'identificazione di ciò che deve essere corretto e la determinazione da dove iniziare il processo per sistemare le cose. Ampliando ulteriormente l'ambito dell'analisi, il team di governance può iniziare il processo di ciò che Ladley chiama "formalizzazione dell'informale", ovvero l'identificazione di asset di dati latenti all'interno dell'azienda e la dimostrazione che questi asset potrebbero aggiungere valore nel tempo.

Quando la governance viene scalata in modo ancora più ampio, utilizzando i dati di riferimento per supportare l'analisi, master data management entrerà in gioco. Il livello successivo di risoluzione dei problemi si allarga per includere le strutture più esplicitamente guidate dai dati come i data hub e le architetture dei dati. Infine, le implementazioni della governance su scala più macroscopica si presentano sotto forma di regolamenti esterni, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), che coinvolgono necessariamente tutti gli aspetti dell'organizzazione. 

Durante la valutazione delle esigenze di un'organizzazione, potrebbe non essere necessario iniziare in piccolo, ma è fondamentale pensare sempre in modo incrementale. Man mano che il processo si sposta dalla governance della "g minuscola" più definita a livello locale verso i modelli "big G" più ampiamente organizzativi, anche la natura dei modelli si evolverà.

Al livello più locale di governance, i modelli tendono ad essere reattivi, ovvero rispondono ai problemi esistenti. Una volta che la governance entra nelle fasi iniziali dell'implementazione avanzata, la governance diventa più proattiva nella supervisione, man mano che le realtà quotidiane dell'organizzazione vengono integrate nel paradigma. Quando un programma di Data Governance raggiunge il pieno allineamento con la strategia dell'azienda, "scompare", ha affermato Ladley. "Diventa parte del tessuto dell'organizzazione."  

Enfatizzare il ruolo dell'alfabetizzazione dei dati nella governance dei dati

Il concetto di Alfabetizzazione dei dati si riferisce alla capacità di leggere, comprendere, interpretare e comunicare con i dati, ma essere "alfabetizzati ai dati" può significare cose diverse per persone diverse. Per Ladley, il dominio dell'alfabetizzazione è definito da alcune domande guida: sai come vengono gestiti e utilizzati i dati lungo l'intera catena di approvvigionamento? Conosci i modi migliori per analizzare i dati, nonché le ramificazioni e i rischi dell'utilizzo dei dati?  

Mentre l'amministratore delegato e il consiglio di amministrazione non devono essere esperti nell'esecuzione operazioni sui metadati, devono capire che i dati non sono mai un'entità completamente locale, ma vengono elaborati attraverso una catena di fornitura. Più un'azienda è orientata ai dati, più il top management dovrà essere intimo con quella catena.

“Nessuno è esentato dall'alfabetizzazione dei dati”, ha affermato Ladley, “ma deve iniziare con la leadership. Un consiglio che supervisiona un produttore di automobili raramente assume un amministratore delegato che non sa nulla di automobili.

Ironia della sorte, Ladley ha ipotizzato che alcuni dei maggiori colpevoli dell'analfabetismo dei dati nel dominio della governance siano i lavoratori IT, anche se lavorano con i dati ogni giorno. In effetti, le operazioni di sviluppo a volte sono ostacoli alla governance, anche se sono cruciali per la produzione di dati. Ma Ladley vede l'analfabetismo dei dati come una funzione della cultura aziendale piuttosto che come un fraintendimento di ruoli e responsabilità: “La causa principale dell'analfabetismo è che alle persone non sembra importare. Non vogliono impegnarsi con questo, ma è davvero, davvero importante.

Riconoscere nuove capacità 

Nel corso del diventare un vero data-driven organizzazione, è probabile che emergeranno nuove capacità di business. Per la governance dei dati, il trucco è riconoscere quali sono veramente nuovi e quali sono semplicemente risorse vecchie in abiti nuovi. Ad esempio, la monetizzazione dei dati, la stipula di accordi sui dati lungo la catena di fornitura o l'intelligenza artificiale sono tutte iniziative che creano nuove capacità e richieste, non solo progetti IT. Tuttavia, le innovazioni nei dati non richiedono un ordine di implementazione o gestione diverso rispetto ai tempi delle operazioni pre-digitali.

"Le organizzazioni sanno come fare di nuovo", ha ricordato Ladley. "Se la tua organizzazione ha adottato Lean Six Sigma, o ha fatto una reingegnerizzazione aziendale, o ha fatto una fusione o un'acquisizione, sai come fare di nuovo.  

Conclusione

Molti senior manager potrebbero resistere al concetto stesso di Data Governance, timorosi che rappresenti una sorta di rivoluzione tecnologica. Ma questo è lontano dalla verità, ha detto Ladley. Un framework di governance dei dati è semplicemente l'implementazione formale di politiche e processi che fanno sì che la maggior parte della vita moderna funzioni senza intoppi, dalle banche alla sicurezza alimentare alla regolamentazione del traffico.

Quasi tutte le strategie e i doveri nella governance sono già stati padroneggiati in un altro campo delle operazioni aziendali, rendendo la maggior parte dei cambiamenti più retrofit che reinvenzioni. La chiave è riconoscere ciò che la tua azienda ha già fatto bene e partire da lì.

"Niente di tutto questo è scienza missilistica", ha scherzato Ladley. “Non rendere questa cosa più grande di quello che è. Stai facendo qualcosa di buono per la tua organizzazione, ma non è una novità e non è qualcosa di cui aver paura".

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• Fonte: https://www.dataversity.net/5-key-elements-of-a-data-governance-framework/