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Che cos'è la governance dei dati?

Ottieni una panoramica dell'importanza della governance dei dati e dei vantaggi che offre alle organizzazioni.
Informazioni di base

Che cos'è la governance dei dati?

La governance dei dati è la pratica strutturata di gestione dei dati di un'organizzazione per garantirne la disponibilità, l'usabilità, l'integrità e la sicurezza. Comporta l'implementazione di un framework di ruoli, responsabilità, processi, criteri e standard che guidano la gestione e la protezione dei dati durante il loro ciclo di vita, dalla creazione all'uso, all'archiviazione o all'eliminazione.

Spunti di riflessione chiave

  • Ottieni una panoramica della governance dei dati e del motivo per cui è essenziale per gestire l'accuratezza, la sicurezza e la conformità dei dati.
  • Scopri i componenti chiave della governance dei dati, inclusi la qualità dei dati, i criteri, la sicurezza e l'amministrazione.
  • l Scopri i vantaggi della governance dei dati, dal processo decisionale avanzato alla conformità e all'efficienza migliori.
  • l Esplora esempi reali di come le principali organizzazioni utilizzano la governance dei dati per proteggere e ottimizzare i loro dati.
  • l Comprendi le tendenze future della governance dei dati mentre le tecnologie cloud e di IA evolvono per pratiche di gestione dei dati più sicure e adattabili.

Panoramica della governance dei dati

Nell'attuale mondo basato sui dati, le organizzazioni affrontano pressioni enormi per sfruttare i dati in modo efficace. Con grandi volumi di dati strutturati e non strutturati provenienti da varie fonti come database, applicazioni e dispositivi IoT, una strategia di governance dei dati garantisce che i dati rimangano accurati, affidabili e protetti.

Strategia di governance dei dati

Per creare un framework robusto di governance dei dati, è necessario che diversi componenti chiave funzionino insieme. Ognuno di questi componenti svolge un ruolo vitale nell'assicurare l'integrità e l'efficacia complessive della strategia di governance.
 
  1. La gestione della qualità dei dati garantisce che i dati siano accurati, coerenti e affidabili attraverso regole di validazione, la rimozione dei dati duplicati e il monitoraggio in tempo reale. I dati di alta qualità sono cruciali per generare informazioni dettagliate significative e supportare il processo decisionale. Senza, le analisi possono risultare fuorvianti e le strategie possono fallire, portando a inefficienze all'interno dell'organizzazione.
  2. La gestione dei dati supervisiona lo stoccaggio, l'elaborazione e la manutenzione dei dati all'interno dei sistemi e delle piattaforme di un'organizzazione, aiutando a rendere i dati accessibili, sicuri e facilmente recuperabili. Le pratiche chiave, come la catalogazione dei dati, l'istituzione di data lake o data warehouse e l'implementazione di strategie di gestione del ciclo di vita, aiutano a garantire che i dati rimangano disponibili e ordinati dalla creazione fino all'archiviazione o all'eliminazione.
  3. I criteri e gli standard dei dati guidano il modo in cui i dati vengono raccolti, archiviati, elaborati e condivisi all'interno di un'organizzazione, garantendo che le pratiche siano allineate con gli obiettivi aziendali e rispettino le normative. I criteri chiari coprono la conservazione, la condivisione e i ruoli dei dati, mentre gli standard stabiliscono il framework tecnico necessario per una gestione dei dati coerente e sicura.
  4. La sicurezza e la privacy dei dati proteggono i dati sensibili da accessi non autorizzati e garantiscono la conformità alle leggi sulla privacy, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA). La crittografia, i controlli di accesso, l'autenticazione a più fattori e le valutazioni di impatto sulla privacy sono strategie chiave per proteggere i dati e mantenere la fiducia dei clienti nell'attuale complesso panorama delle minacce.
  5. La gestione e la responsabilità dei dati assegnano la responsabilità per la gestione delle risorse informative a individui o team specifici, garantendo che seguano il framework di governance dell'organizzazione. Questa responsabilità sostiene l'integrità delle pratiche di governance dei dati e mantiene la coerenza, aiutando i dati ad allinearsi con i criteri e gli obiettivi organizzativi nei vari reparti.

Framework e strumenti di governance dei dati

Stabilire un criterio di governance dei dati efficace richiede framework strutturati e strumenti specializzati per garantire che i dati siano ben gestiti, accessibili e sicuri. Un approccio positivo alla governance dei dati combina un framework solido con strumenti potenti che migliorano le pratiche di governance attraverso l'automazione e funzionalità avanzate.

Framework

I framework di governance dei dati diffusi, come AMA DMBOK (Data Management Body of Knowledge), forniscono metodologie strutturate per implementare la governance dei dati. Questi framework coprono aree critiche come l'architettura dei dati, la gestione dei metadati e la gestione dei rischi, offrendo alle organizzazioni un piano completo per sviluppare la loro strategia di governance.

Strumenti di governance dei dati e funzionalità di IA

Gli strumenti per i dati moderni, ad esempio Microsoft Fabric, vengono forniti con funzionalità di governance federata e sicurezza integrate per aiutarti a gestire i dati nello strumento. Queste funzionalità dovrebbero essere abbinate a strumenti di governance dedicati come Microsoft Purview che possono gestire i dati in tutto il patrimonio. Questa combinazione può garantire la qualità, la sicurezza e l'accessibilità dei dati incorporando cataloghi centralizzati, soluzioni di conformità e controlli di accesso che semplificano i processi di governance.
  • Cataloghi di dati: i cataloghi centralizzati come il catalogo OneLake e Microsoft Purview Unified Catalog semplificano l'individuazione, la gestione e il monitoraggio della conformità dei dati, con informazioni dettagliate e raccomandazioni integrate che aiutano a mantenere gli standard dei dati.
  • Soluzioni per la conformità: le piattaforme come Fabric includono funzionalità di conformità integrate per gestire le esigenze quotidiane, quali il monitoraggio automatizzato, i controlli degli accessi basati sul ruolo e il rispetto degli standard comuni. Questi strumenti pronti all'uso sono pratici e consentono alle organizzazioni di iniziare a lavorare rapidamente. Per esigenze più avanzate, Microsoft Purview offre funzionalità aggiuntive, tra cui l'individuazione dettagliata, la classificazione e il monitoraggio della derivazione dei dati. Ciò è ideale per le organizzazioni che gestiscono ambienti ibridi o che devono rispettare requisiti normativi rigorosi.
  • Controllo degli accessi: le funzionalità integrate di controllo degli accessi di Fabric forniscono la sicurezza di base, tra cui permessi basati sui ruoli e controlli di accesso sicuri, garantendo che i dati sensibili siano protetti. Per scenari più complessi, Microsoft Entra estende queste funzionalità con la gestione delle identità federata e granulare. Entra fornisce controlli di accesso precisi in ambienti multicloud e ibridi, garantendo che solo gli utenti autorizzati accedano ai dati critici.
Offrendo funzionalità di base robuste e l'integrazione con strumenti avanzati come Purview ed Entra, le piattaforme come Fabric garantendo la flessibilità sia per le attività quotidiane di governance che per le sfide di governance dei dati più impegnative.

Combinando framework strutturati con strumenti specializzati e l'IA, le organizzazioni possono sviluppare una strategia di governance dei dati robusta che supporti la conformità, migliori l'accessibilità dei dati e offra la preparazione per le analisi avanzate.

Vantaggi della governance dei dati

Migliora la qualità e l'accuratezza dei dati

La governance dei dati stabilisce pratiche coerenti che garantiscono l'accuratezza e la qualità dei dati, supportando un'analisi, una creazione di report e un processo decisionale affidabili. I dati puliti e accurati aiutano le organizzazioni ad adattarsi ai cambiamenti del mercato e a cogliere le opportunità.

Migliora la conformità e il controllo dei rischi

La conformità con i regolamenti come GDPR, HIPAA e CCPA è fondamentale. La governance dei dati allinea le pratiche con questi regolamenti, riducendo il rischio di non conformità e sanzioni.

Ispira il processo decisionale

I dati di alta qualità consentono alle aziende di raccogliere informazioni dettagliate e prendere decisioni consapevoli. La governance dei dati garantisce dati coerenti e affidabili per decisioni strategiche e miglioramenti operativi.

Aumenta l'efficienza operativa

La governance dei dati riduce la ridondanza e le attività manuali, risparmiando tempo e risorse. L'automazione dell'immissione, della pulizia e della convalida dei dati consente al personale di svolgere attività strategiche.

Protegge i dati e impedisce le violazioni

La governance dei dati incorpora misure di sicurezza come la crittografia e i controlli di accesso per proteggere i dati sensibili e prevenire le violazioni. Questi controlli limitano l'accesso, migliorando la sicurezza.

Governance dei dati nel mondo reale

  • Settore sanitario: gli ospedali implementano i framework di governance dei dati per gestire le informazioni sensibili dei pazienti, garantendo la conformità alle normative sui dati sanitari come l'HIPAA. Senza protocolli di condivisione dei dati standardizzati, gli ospedali avrebbero difficoltà a collaborare con altri operatori sanitari, influenzando i risultati delle cure per i pazienti.
  • Servizi finanziari: le banche implementano i criteri di governance per gestire i documenti finanziari dei clienti e i dati delle transazioni, riducendo il rischio di frodi. La governance dei dati è necessaria per allinearsi con standard di settore come il PCI DSS, affinché le banche possano garantire transazioni sicure e mantenere la fiducia dei clienti.
  • Retail: i rivenditori utilizzano la governance dei dati per gestire grandi set di dati provenienti da transazioni di vendita, comportamenti dei clienti e sistemi di gestione della catena di approvvigionamento. La mancanza di governance dei dati rende più difficile analizzare accuratamente le tendenze dei consumatori e ottimizzare le strategie di marketing, garantendo al contempo la conformità alle leggi sulla privacy.
  • Produzione: i framework di governance dei dati aiutano a gestire e analizzare i dati provenienti da dispositivi IoT sulle linee di produzione. Senza una governance dei dati in atto, è difficile per le aziende ottenere informazioni dettagliate sull'efficienza operativa, sulla manutenzione delle attrezzature e sulle prestazioni della catena di approvvigionamento, influenzando il processo decisionale e i costi.

Tendenze future nella governance dei dati

Le organizzazioni si affidano sempre di più a tecnologie avanzate come l'IA e il machine learning, rendendo la necessità di una buona governance dei dati ancora più critica. I modelli di IA e i sistemi di machine learning dipendono da dati di alta qualità per funzionare correttamente. Se i dati sono incoerenti o errati, i risultati di queste tecnologie potrebbero essere difettosi o distorti.

Come la governance dei dati supporta l'IA e il machine learning:

  • Coerenza dei dati: i framework di governance garantiscono che i modelli di IA utilizzino dati coerenti e accurati, portando a previsioni più affidabili.
  • Trasparenza dei dati: monitorando la derivazione dei dati (da dove provengono e come sono cambiati), le organizzazioni possono comprendere e verificare le fonti utilizzate dai sistemi di intelligenza artificiale, infondendo fiducia nei risultati dell'IA.
  • Privacy e sicurezza: con la governance, le organizzazioni possono utilizzare in modo sicuro i dati dei clienti e dell'azienda per progetti di IA senza rischiare violazioni della privacy o non conformità alle normative come il GDPR.

Tendenze future nella governance dei dati

Con l'evoluzione della governance dei dati, diverse tendenze emergenti ne stanno plasmando il futuro:
  1. IA e automazione nella governance dei dati: man mano che le organizzazioni generano volumi massicci di dati, gli strumenti basati sull'IA stanno diventando essenziali per automatizzare i processi di governance dei dati. Questi strumenti possono classificare automaticamente i dati, rilevare eventuali anomalie e applicare le regole di conformità, riducendo la necessità di interventi manuali e migliorando l'efficienza.
  2. Integrazione con gli ambienti cloud e ibridi: un numero sempre più crescente di aziende sta spostando l'infrastruttura di dati su piattaforme cloud, rendendo necessarie le soluzioni di governance native del cloud. Queste soluzioni consentono alle organizzazioni di gestire i dati in ambienti ibridi, garantendo pratiche di governance coerenti, indipendentemente da dove siano archiviati i dati: in locale, nel cloud o su più piattaforme cloud.
  3. Privacy e conformità in primo piano: le normative sulla privacy sono sempre più rigorose e le organizzazioni devono adattare i framework di governance per rimanere conformi. Con leggi come il GDPR e il CCPA che impongono linee guida rigorose sulla gestione dei dati, le aziende stanno investendo in soluzioni di governance che si concentrano sui principi di privacy per impostazione predefinita, assicurando che i dati siano gestiti e trattati con la privacy in mente fin dall'inizio.
  4. Democratizzazione dei dati e analisi self-service: la governance dei dati sta svolgendo un ruolo nell'abilitare la democratizzazione dei dati, dove più utenti all'interno di un'organizzazione possono accedere e analizzare i dati. Questa tendenza sarà supportata da strumenti di analisi self-service che consentono agli utenti di creare report e visualizzazioni, garantendo al contempo che i criteri di governance siano in atto per proteggere le informazioni sensibili.

Conclusione

Importanza della governance dei dati

La governance dei dati è essenziale per qualsiasi organizzazione che desideri sfruttare efficacemente il potere dei dati mantenendo la conformità e la sicurezza. Costruendo un solido framework di governance, le organizzazioni possono trasformare i loro dati in una risorsa strategica che supporti le decisioni consapevoli, guidi l'innovazione e migliori l'efficienza operativa.

Il futuro della governance dei dati prevederà sempre più l'automazione, l'integrazione dell'IA e l'allineamento con le strategie cloud, rendendola una componente in evoluzione e contemporaneamente essenziale della gestione moderna dei dati. Per rimanere competitive e conformi, le organizzazioni devono continuare a sviluppare le loro strategie di governance per restare al passo con le tecnologie in evoluzione e le normative.

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Domande frequenti

  • I quattro pilastri sono la qualità dei dati, la gestione dei dati, la sicurezza dei dati e la conformità dei dati. Ogni pilastro garantisce che i dati siano gestiti in modo olistico, allineando le pratiche con gli obiettivi aziendali.
  • L'essenza della governance dei dati è la creazione di un framework che gestisca e protegga le risorse informative, garantendo al contempo che rimangano conformi alle normative e accessibili per l'uso aziendale.
  • La proprietà tipicamente spetta a un team o un ufficio di governance dei dati designato, che può includere ruoli come quello di amministratore dei dati, funzionario della conformità e membro del personale IT. Collaborano tra i reparti per mantenere coerenti le pratiche e i consigli.

    Stabilendo un framework di governance dei dati chiaro ed efficace, le organizzazioni pongono le basi per il successo basato sui dati, assicurando che i loro dati siano una risorsa affidabile e sicura per la crescita e l'innovazione future.

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