Nel mondo odierno, dominato dai dati, una Data Governance efficace è fondamentale.
È quindi cruciale comprendere a fondo questo termine di moda, approfondendone il significato reale.
Vi presentiamo di seguito i cinque elementi chiave per una gestione efficace dei dati, indispensabili per qualsiasi impresa moderna.
1. Applicare una prospettiva end-to-end
Per essere efficace, la Data Governance deve essere implementata in un’ottica end-to-end, ovvero deve comprendere l’intero panorama dei dati, dal Data Warehouse alla soluzione di Analytics.
È come qualsiasi processo: se non è governato in modo completo, non si può controllare il risultato finale.
Nel complesso, la Data Governance riguarda l’assicurarsi che i KPI su cui si basano le decisioni aziendali siano corretti e che ci sia un processo che garantisca la consegna di dati sicuri agli utenti finali.
2. Includere una soluzione di Analytics nel tuo Framework di Data Governance
Tuttavia, questa prospettiva end-to-end è spesso trascurata, ed è abbastanza insolito che le soluzioni di Analytics siano incluse nel Framework di Data Governance.
Le aziende sono generalmente abbastanza brave nella Data Governance lato Data Warehouse, perché credono che, una volta che i dati lasciano quest’ultimo, niente possa alterarli. In realtà non è così, soprattutto a causa dei moderni strumenti di analisi che permettono agli utenti di modificare i dati direttamente al loro interno.
In sostanza, non ha alcuna importanza se si dispone di una Data Governance di primo livello per il proprio Data Warehouse. Ecco perché è importante avere una Data Governance end-to-end che includa anche i tuoi strumenti di Analytics e di visualizzazione nel Framework di Governance.
Infatti, alcuni analisti ora chiamano il processo esplicitamente “Data & Analytics Governance” invece che “Data Governance”.
3. Sfruttare l’Automazione
Se ti affidi alle persone per eseguire processi manuali al fine di raggiungere un data landscape governato correttamente, non avrai mai una copertura del 100%.
I processi di Data Governance devono essere automatizzati.
Se riesci a raggiungere una Governance efficace del 90% è un buon risultato, ma rimane sempre quel 10% di incertezza che incombe su tutte le tue decisioni. E, se non puoi fidarti dei dati, nient’altro ha realmente importanza.
Inoltre, poiché il mondo cambia così velocemente, l’unico modo per gli strumenti di BI di stare al passo è attraverso l’automazione.
4. Pensare in grande, iniziare in piccolo, scalare velocemente
È cruciale affrontare la Data Governance passo dopo passo.
È importante avere un approccio pratico che contempli il “pensare in grande, iniziare in piccolo e scalare velocemente”. Dobbiamo avere il potere di approcciarla da una prospettiva esterna che vada verso l’interno, specialmente se si utilizzano analisi self-service.
In sostanza, ciò significa iniziare con una panoramica dell’intero “paesaggio” dei tuoi dati quando ti approccerai alla Data Governance, identificando quali inconsistenze, obiettivi ed errori sono più importanti, e far partire i tuoi sforzi da lì.
Tutto ciò deve essere allineato agli obiettivi generali che hai come Azienda.
Stai cercando di:
- Rendere più facili le analisi self-service?
- Consolidare le definizioni dei tuoi KPI?
- Consentire agli utenti finali di trovare facilmente rapporti o KPI di cui hanno bisogno?
- Risolvere un problema di conformità che richiede una corretta documentazione?
Ci sono così tanti obiettivi diversi che puoi prendere in considerazione, e questi sono solo alcuni esempi.
La cosa più importante è che inizialmente focalizzi i tuoi sforzi di Governance sul tuo obiettivo aziendale principale. Altre questioni, lacune e obiettivi seguiranno.
5. Testare la tua Soluzione per assicurare un allineamento continuo con la strategia di Governance
Nonostante il fatto che l’intero ambiente di sviluppo consideri una pratica predefinita testare il proprio codice ed i suoi risultati, gli strumenti di Analytics devono ancora adottare questo approccio.
Non è comune testare i dati analitici.
Probabilmente, ciò deriva dal fatto che gli Analytics sono guidati dal “lato economico” dell’Azienda, un settore che non è abituato a governare o testare i propri processi di dati.
Invitiamo gli analisti a testare l’intera soluzione in modo che sappiano che tutti i loro dati siano corretti ed allineati con il loro Framework di Governance complessivo.
Ogni tanto, potrebbero sorgere problemi tecnici, ed è fondamentale poter agire su questi ultimi proattivamente. Tali problemi sono difficili da individuare manualmente, ma molto facili da testare automaticamente con test di base.
