Un piano in dieci passi per un’efficace struttura di governance dei dati

Sommario esecutivo

La qualità dei dati utilizzati nel business è più importante che mai. Di conseguenza, affinché le organizzazioni possano fornire buoni risultati di business, i loro dati devono essere accurati e l’uso di tali dati deve essere governato attraverso la politica e il monitoraggio. Come fanno i leader aziendali a prevenire gli errori dei dati e a garantire una governance di qualità?

Il passo più cruciale, stabilire una struttura di governance dei dati, è la base del successo della governance dei dati. I team di data governance hanno il compito di assicurare che i dati siano gestiti in modo fluido ed efficace.

Dai modelli comuni per la struttura di data governance all’applicazione delle politiche, questo white paper esplora come stabilire una struttura di data governance in 10 passi essenziali. Sono inclusi i ruoli e le funzioni chiave necessari per migliorare nel modo più efficace la qualità dei dati di un’organizzazione.

Seguendo i passi di questo white paper, i leader del business e dell’IT miglioreranno la qualità dei dati, raggiungeranno gli obiettivi di business e, infine, eviteranno i costi associati ai cattivi dati.

Introduzione

La governance dei dati coinvolge il processo decisionale, la gestione e la responsabilità relativa ai dati in un’organizzazione. Spesso, un team di governance dei dati viene creato per garantire che i dati vengano gestiti in modo fluido ed efficace e per instillare la qualità dei dati. I programmi di governance dei dati sono progettati per preparare norme e regolamenti per un’organizzazione e per gestire qualsiasi problema che possa sorgere riguardo ai dati. Assicurano anche la conformità alle politiche. Dicono a un’azienda chi è il proprietario dei dati e chi può eseguire determinate funzioni con essi.

Ci sono molti modelli disponibili per aiutare lo sviluppo della struttura di governance dei dati in un’organizzazione. Questo documento delinea un piano in dieci passi per istituire tale struttura.

Passo 1: Determinare la strategia

Determinare la strategia per avere un team di data governance efficace in un’organizzazione è il primo passo per sviluppare una struttura di data governance. Questa strategia può essere iniziata scrivendo una carta di governance dei dati con l’assistenza delle parti interessate e di coloro che lavorano in azienda e sono coinvolti nel progetto. La carta includerà una dichiarazione di missione e una spiegazione degli obiettivi generali del programma. I dirigenti di alto livello dovranno probabilmente firmare la carta prima che l’implementazione possa iniziare ufficialmente. Il modello scelto per la struttura di governance dei dati è incluso nella carta e spiega chi ha l’autorità di fare cosa con i dati. Spiegherà anche quanto saranno ampi gli standard di governance dei dati.

Step 2: Scegliere un modello per un team di governance dei dati

Ci sono molti modelli di governance dei dati tra cui scegliere, e non tutti saranno adatti ad ogni organizzazione. Un modello comune che adotta un approccio a tre livelli comprende un gruppo di dirigenti di alto livello, spesso chiamato comitato direttivo, che prende decisioni di alto livello; un gruppo di gestione intermedia, il Data Governance Office, che offre una guida; e un altro gruppo chiamato Data Governance Working Group che svolge gran parte del lavoro amministrativo.1 Il gruppo di lavoro contiene esperti in materia sia di business che di Information Technology (IT).

Step 3: Scegliere la giusta gerarchia per l’organizzazione

ott01ott02La governance aziendale è comunemente impostata come mostrato nei diagrammi sulla sinistra. La “Gerarchia A “2 ha politiche che partono dal punto della piramide della governance aziendale e che poi passano attraverso i canali sottostanti, prima alla governance IT, poi alla governance del data warehouse e infine alla governance dei dati e a tutto ciò che riguarda la governance dei dati.

Nella “Gerarchia B”, la governance dei dati guida tutte le decisioni. In questo tipo di struttura, la governance dei dati riceve un trattamento preferenziale. La struttura della governance dei dati copre le regole e le politiche di business, la qualità e l’integrità dei dati, la sicurezza dei dati e la conformità alle regole e ai regolamenti, gli audit e i controlli e molto altro ancora. Coloro che stanno selezionando la migliore gerarchia per la loro organizzazione devono decidere se vogliono concentrarsi su un approccio di governance aziendale o di data governance.

Nella funzione di governance IT all’interno di entrambe le gerarchie, un gruppo di governance IT assicura che le strategie e le politiche dei dati dell’intera azienda siano eseguite nei suoi sistemi e database. Il team di governance IT decide chi prenderà le decisioni in vari ambiti come l’infrastruttura, l’architettura e la definizione delle priorità.

La governance del data warehouse determina il tipo di modellazione che assicurerà al meglio l’uso efficace del data warehouse e controlla la conformità a qualsiasi politica correlata. I data warehouse sono investimenti a lungo termine che devono essere continuamente monitorati e finanziati per tutta la loro vita.

Step 4: Selezionare il comitato direttivo

Il comitato direttivo è composto da dirigenti e stakeholder di alto livello che, tipicamente, sono vicepresidenti senior e vicepresidenti delle linee di business i cui dati vengono governati, come Marketing, Finanza, Acquisti, ecc. Il capo del comitato direttivo dovrebbe essere un dirigente di livello superiore che riferisce al CEO e che ha l’autorità di approvare i budget dei progetti e di inserire i progetti in una lista di priorità. I dirigenti del comitato direttivo sono responsabili delle loro rispettive linee di business.

Il comitato direttivo include anche sponsor esecutivi nel business e nell’IT, così come il presidente del Data Governance Office. Uno sponsor esecutivo è qualcuno nel livello esecutivo superiore dell’azienda che sarà in grado di spingere l’accettazione della governance dei dati in tutta l’organizzazione. Gli sponsor dovrebbero essere leader comprovati che conoscono bene il loro business e sono in grado di gestire varie funzioni relative alla governance.

Il comitato direttivo dirige il processo di governance dei dati in tutta l’organizzazione e assicura che le politiche e le procedure sviluppate per i dati, come quelle per la qualità dei dati, siano seguite. Inoltre sostiene e autorizza gli sforzi, sponsorizza e finanzia i programmi di governance e ne stabilisce le priorità. Il comitato approva anche gli statuti e le strategie per i progetti sui dati, approva e modifica i suggerimenti, approva i finanziamenti e raccomanda i progetti. Inoltre, il comitato offre indicazioni sulla strategia aziendale e gestisce la risoluzione dei conflitti. Questo gruppo deve essere disposto a partecipare a tutto ciò che riguarda la governance dei dati nell’organizzazione e riportare le informazioni al Data Governance Office e al Data Governance Working Group.

Step 5: Impostare il Data Governance Office

Il Data Governance Office, chiamato anche Master Data Council, fa rispettare la governance dei dati. I ruoli includono il Data Governance Lead (DGL), i rappresentanti IT e il coordinatore. Il DGL è di solito qualcuno che è un gradino sotto un vicepresidente e ricopre il ruolo come un impegno lavorativo a tempo pieno. Lavora con tutte le unità di business e l’IT in modo che la governance dei dati e le strategie siano comuni a tutta l’organizzazione. Il DGL fa anche rispettare le politiche, propone su quali progetti di data governance spendere soldi, coordina tra i gruppi aziendali e tecnologici, stabilisce le metriche di successo, monitora e riporta la qualità dei dati e le metriche di data governance, e lavora con i leader aziendali e le risorse IT per dare priorità e risolvere i problemi. Il DGL deve essere un leader, avere acume politico e sapere chi sono i principali influenzatori. Dovrebbe anche essere abile nella governance dei dati e nella pratica del settore. Il DGL dovrebbe essere qualcuno che è stato nell’organizzazione per un certo numero di anni e che conosce già gli obiettivi dell’azienda e il panorama politico.

Il rappresentante IT è un partner che gestisce le questioni relative alla tecnologia part-time.

Il coordinatore della governance dei dati programma le riunioni e le conferenze telefoniche, redige i verbali delle riunioni, aggiorna i registri dei problemi ed esegue i compiti amministrativi.

Step 6: Scegliere il gruppo di lavoro sulla governance dei dati

I membri del gruppo di lavoro sulla governance dei dati sono persone di livello manager o superiore che fanno da collegamento tra il business e l’IT. Essi guidano la gestione dei dati e la qualità dei dati per specifiche aree tematiche e hanno competenze specifiche sia per il business che per l’IT. Il gruppo di lavoro può raccomandare progetti basati sull’uso dei dati. I membri dovrebbero essere leader ed essere in grado di prendere decisioni come una squadra. I ruoli in questo gruppo potrebbero includere un Data Quality Lead, Data Steward, Metadata Lead e Data Architect. Le risorse IT nel gruppo di lavoro devono essere tecnologicamente esperte e conoscere la modellazione dei dati, l’analisi dei dati e la migrazione, così come la scrittura e la presentazione tecnica.

Step 7: Selezionare il team di supporto alla governance dei dati

Altri ruoli specifici devono essere selezionati per supportare la struttura della governance dei dati ed essere membri del team della governance dei dati. Questi includono i seguenti:

Data Owner: Crea le politiche ed è il proprietario della qualità dei dati per i domini dei dati master; il proprietario dei dati è la persona da contattare per qualsiasi problema con i dati.

Data Steward: Crea le politiche, le mette in atto e le fa rispettare, così come corregge i problemi di qualità dei dati. C’è un Data Steward per ogni business unit. Lavorano all’interno delle loro organizzazioni e conducono la formazione per gli utenti per quanto riguarda le politiche e le procedure. Una delle funzioni principali del Data Steward è quella di garantire che gli stessi dati non esistano in vari dipartimenti, creando inutili duplicazioni. Il Data Steward coordina anche la raccolta dei dati e ne gestisce l’accessibilità.

Data Architect: Progetta, struttura, organizza e mantiene i dati. L’architetto dei dati traccia la struttura e l’organizzazione dei dati rilevanti per le funzioni aziendali. Questo ruolo è spesso una sorta di “intermediario” che comprende le esigenze di dati dei gruppi di lavoro e traduce tali esigenze in strutture di dati che funzionano all’interno delle politiche di dati dell’organizzazione.

Data Modeler: Ottiene e documenta le regole di business per la qualità dei dati.

Data Analyst: Trova e ricerca i problemi per i proprietari dei dati e rivede la qualità dei dati in modo approfondito, per record e caso.

Step 8: Sviluppo e applicazione di politiche e procedure

“Il modo più efficace per migliorare la qualità dei dati ed evitare i costi associati a dati scadenti è quello di istituire migliori pratiche di gestione dei dati. L’implementazione di un team per la qualità dei dati legato alla sponsorizzazione a livello esecutivo può portare alla creazione di politiche, procedure e standard applicabili che miglioreranno la qualità dei dati a livello aziendale. “3

Quelli del gruppo di lavoro sulla governance dei dati creano politiche basate sugli obiettivi del programma nella carta. Queste politiche possono essere associate a molte cose relative ai dati, come le regole di denominazione, la risoluzione dei conflitti, la sicurezza e altro. Le politiche devono essere approvate dal comitato direttivo e devono essere applicate.

Assicurarsi che tutti nell’organizzazione aderiscano alle politiche è importante, specialmente per quanto riguarda la qualità dei dati. Il mancato rispetto delle politiche e delle procedure può portare agli stessi errori di qualità dei dati che le politiche sono state progettate per aiutare a prevenire.

Le politiche possono essere fatte rispettare rendendole comprensibili e documentate in modo che tutti abbiano facile accesso ad esse. Una politica che non è facilmente disponibile sarà raramente letta. Dovrebbero contenere metriche che abbiano un valore tangibile per mostrare come il rispetto delle politiche possa avere un impatto significativo sul business.

Le politiche rimangono un documento vivo e vengono aggiornate quando cambiano le strategie e gli obiettivi dell’azienda.

Step 9: Creare un team di lavoro competente

La governance dei dati necessita sia di esperti di business che di esperti IT. Gli esperti di business comunicano agli altri quali sono i bisogni del business in relazione ai dati. Devono sapere come i dati vengono raccolti e come saranno usati dai decisori, come i CEO. Il team aziendale – non il team IT – gestisce la proprietà dei dati, e i suoi membri sono gli esperti in materia. Sanno a cosa mira l’azienda e come i dati possono aiutare a raggiungere questi obiettivi. Devono anche avere abbastanza conoscenze tecniche per spiegare efficacemente le esigenze IT al team IT.

Gli uomini d’affari devono avere l’autorità dalla direzione superiore per far rispettare gli standard e le politiche riguardanti la qualità dei dati. Devono anche capire come i dati scadenti entrano in un sistema e sviluppare modi per correggere il problema. Hanno l’autorità di apportare modifiche ai dati scadenti a livello aziendale e dipartimentale e sono in grado di controllare e misurare il successo delle soluzioni di qualità dei dati.

Step 10: Stabilire un team IT qualificato

I membri del team IT devono essere altamente qualificati nella tecnologia. Forniscono strumenti alle persone del team aziendale per lavorare con i dati. Supportano le applicazioni che sono usate dai dati dell’azienda e devono essere in grado di capire le politiche aziendali e incorporarle nell’IT. Devono mantenere il numero di strumenti al minimo; più semplice è, meglio è.

I membri del team IT devono essere in grado di codificare per il movimento e la memorizzazione dei dati e conoscere i modelli di dati e i database. Devono capire come tradurre i modelli di business in modelli di dati e determinare le regole per pulire i dati se gli errori sono prevalenti. Gli esperti IT devono lavorare con i dipartimenti in tutta l’organizzazione e capire le esigenze di dati di ciascuno, nonché quali applicazioni sono necessarie.

Mentre il lato business gestisce lo sviluppo delle politiche, l’IT gestirà la conformità effettiva dei dati e le caratteristiche di sicurezza. L’IT può anche fornire metriche per aiutare gli esperti di business a valutare la qualità dei dati e il rispetto delle politiche e determinare se è necessario apportare delle modifiche.

Sommario

La governance dei dati è necessaria per gestire efficacemente i dati e infondere la qualità dei dati in tutta l’organizzazione. Scegliere il modello migliore per un’organizzazione, selezionare i membri giusti del team e garantire una conformità continua con le politiche e le procedure sono le basi per costruire un programma efficace e di successo che migliorerà i dati di un’azienda per gli anni a venire.

In questo white paper, gli autori hanno fornito una panoramica di un piano in dieci fasi che aiuterà a creare e sostenere una data governance efficace. In primo luogo, l’organizzazione deve determinare la sua strategia per l’uso e la governance dei dati. Poi, devono essere scelti un modello e una gerarchia per governare l’uso dei dati. In terzo luogo, deve essere messa in atto un’intera struttura organizzativa di governance dei dati. Un modello comune che adotta un approccio a tre livelli include un gruppo di dirigenti di alto livello, spesso chiamato comitato direttivo, che prende decisioni di alto livello; un gruppo di gestione intermedia, il Data Governance Office, che offre una guida; e un altro gruppo chiamato Data Governance Working Group che svolge gran parte del lavoro amministrativo. Infine, le politiche devono essere create, documentate, comunicate e applicate.

Questo piano in dieci fasi per un’efficace struttura di governance dei dati fornirà alle organizzazioni una struttura su cui costruire. Ogni organizzazione dovrà affrontare le proprie situazioni e sfide organizzative, ma tutti troveranno che i dieci passi qui presentati sono una solida base per un’efficace data governance.

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