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Data governance: strategie per la qualità dei dati

Scopri cos’è la data governance e perché è indispensabile per le aziende.

Con la digitalizzazione, i processi delle imprese e i loro rapporti con i clienti si sono evoluti e producono sempre più dati. Quando i volumi crescono fino a diventare Big Data, i normali processi e strumenti di gestione non sono più sufficienti e diventa necessaria una vera e propria strategia di gestione della qualità dei dati.

È ciò che chiamiamo Data Governance, o amministrazione dei dati, che insieme alla sua controparte tattica del Data Management è la nuova frontiera della gestione d’impresa. Qualità, conformità, accessibilità… i concetti legati alla governance dei dati sono molti, come vedremo in questo articolo dedicato alla data governance e alla sua funzione nel mondo imprenditoriale.

Cos’è la data governance

Per governance dei dati si intende l’approccio strategico con cui un’organizzazione stabilisce come gestire i propri dati. Per comprendere al meglio questa definizione, dobbiamo introdurre alcuni concetti e fare un paio di precisazioni.

Innanzitutto, per dati dell’azienda intendiamo sia quelli interni che esterni: informazioni sui clienti, sui processi interni, sui dipendenti, sulle risorse aziendali e così via. Il principio ultimo della data governance è abbarcare tutto il ciclo di vita dei dati, organizzarli e interpretarli per ottenere una visione composita dell’azienda e, così, aumentarne la redditività.

Per sfruttare i dati a disposizione e convertirli in una risorsa piuttosto che in un ingombro, sono ormai necessari software appositi di Data Management, come quelli sviluppati da IBM, Sap, Oracle e altre aziende famose in tutto il mondo. Guarda un esempio di software di data governance.

Da un punto di vista operativo, possiamo definire la data governance come la base strategica sulla quale costruire l’intero sistema di gestione dei dati, che a fini descrittivi possiamo suddividere in cinque aree:

Raccolta: la strategia di data governance deve stabilire chiaramente i metodi, gli strumenti e le persone coinvolte nella raccolta dei vari tipi di dati. In generale, le responsabilità personali e le interconnessioni tra i dati e le altre risorse aziendali sono fondamentali per la creazione di una strategia efficace e completa.
Gestione: da un punto di vista operativo, qui è dove entra in gioco il software vero e proprio. I dati devono essere salvati, organizzati e categorizzati in modo da poter essere analizzati. Sono necessari strumenti particolari e scalabili, che si adattino alle dimensioni dell’azienda e al suo ritmo di crescita.

Protezione: un aspetto fondamentale della qualità dei dati – soprattutto in seguito all’entrata in vigore del GDPR – è la sicurezza. Questa si articola su due versanti principali: la protezione dei dati da minacce informatiche e la tutela della privacy relativamente ai dati sensibili in possesso dell’azienda (clienti, dipendenti, stakeholder, utenti web e così via).

Il secondo aspetto è forse uno dei più importanti della data governance, perché consente di allineare la gestione dell’azienda con le normative in materia di dati personali, evitando multe salate, problemi di operatività ed eventuali ricadute sulla reputazione del brand.

Accesso: la data governance deve regolare i metodi, gli strumenti e le persone coinvolte nell’accesso ai dati. Chi può visualizzarli e come? Con che sistema di credenziali? E l’utente finale, come può accedere alle informazioni di cui ha bisogno e ai propri dati personali?

Analisi: il grande vantaggio di possedere grandi volumi di dati organizzati è poterli analizzare. Grazie ai nuovi software di analisi, è possibile stabilire indicatori e obiettivi per qualsiasi variabile. L’applicazione dei risultati di analisi alla gestione d’impresa apporta innumerevoli vantaggi, dalla quantificazione del rendimento al rilevamento delle vulnerabilità informatiche fino all’ottimizzazione dell’esperienza utente.

La gestione integrata di tutti questi aspetti dà vita a una strategia di data governance, che trasformerà un grande volume di dati ingombranti in una risorsa organizzata e utile per l’azienda sotto tutti i punti di vista:

Differenza tra data governance e data management

Spesso, soprattutto online, si fa confusione tra questi due termini che vengono utilizzati in modo intercambiabile, quando in realtà rappresentano due aspetti distinti del rapporto azienda-dati.

La data governance è la strategia che, in base alle peculiarità dell’azienda, stabilisce il modello di data management da applicare ai dati. In questo senso, il data management è l’insieme delle tattiche, operazioni, strumenti e procedure impiegati per porre in atto le politiche di data governance e far fluire i dati all’interno dell’azienda.

Impatto della data governance sull’utente finale

Finora abbiamo descritto la data governance dal punto di vista dell’azienda. Ora cambiamo prospettiva e adottiamo quello dell’utente finale. In che modo una strategia di data governance incide sul cliente di un’azienda, ad esempio il correntista di una banca?

Se la strategia è efficace, la qualità dei dati in possesso della banca migliora drasticamente e offre molti vantaggi anche per il cliente, tra cui:

Conclusioni

Grazie alla data governance, i dati vengono valorizzati e sfruttati per aumentare l’efficienza e la produttività dell’azienda e, contemporaneamente, migliorare l’esperienza del cliente. Un vantaggio importante dell’applicazione di una strategia di data governance è la corretta gestione dei processi di compliance, ovvero di adattamento ai requisiti normativi in materia di privacy e sicurezza dei dati.

Sia come cliente sia come utente interno di un’azienda, ti consigliamo di informarti bene sulle politiche di data governance delle imprese con cui interagisci e sul modo in cui proteggono i tuoi dati sensibili. Per quanto riguarda il lato utente, ti consigliamo inoltre di aggiungere un ulteriore livello di sicurezza ai tuoi dati, installando la suite di cybersicurezza Panda Dome.

Buona navigazione e buona amministrazione dei dati!

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