Data Governance: cos’è e perché la gestione dei dati è così importante

Data Governance significa gestire al meglio la quantità di informazioni strutturate e destrutturate che arrivano da una molteplicità di processi e procedure.

Il paradosso di avere a disposizione enormi quantità di dati senza riuscire a trarne valore è abbastanza diffuso all’interno delle organizzazioni. Gli analisti di Forrester hanno rilevato che meno di 4 C-Level su 10 (35%) hanno piena fiducia nei dati che hanno a disposizione.

Il problema di gestire i dati

I dati possono rappresentare una sorta di costoso fastidio per l’organizzazione. Governarli non significa solo provvedere alla loro elaborazione e alla loro archiviazione. È fondamentale gestire sicurezza, compliance normativa e segregazione degli accessi, senza considerare la quotidiana rincorsa a risolvere problemi causati da una cattiva qualità dei dati. Una ricerca di Gartner ha stimato che le aziende mediamente spendono, ogni anno e a livello globale, 13,5 milioni di dollari a causa della scarsa qualità dei dati.

Data Governance: che cos’è

Secondo DAMA, l’associazione internazionale di Data management nata 30 anni fa a Los Angeles e ora diffusa in tutto il mondo tramite i suoi oltre 50 capitoli nazionali, la Data Governance è la definizione delle regole e il controllo sulla gestione dei dati, in termini di pianificazione, esecuzione e monitoraggio. Dietro l’operatività c’è la strategia.  La Data Governance, infatti, è la capacità di gestire i dati come un vero e proprio asset aziendale. In altre parole, come per la gestione di qualsiasi altro asset – si pensi ad esempio a un magazzino, a un macchinario, a un servizio innovativo, o più in generale a qualsiasi altro elemento che abbia valore per l’azienda – anche i dati necessitano di alcune regole di base affinché possano produrre un valore economico.

Chi fa Data Governance oggi…

In Italia, come in buona parte del mondo, la Data Governance sembra prerogativa di quei settori, come banche e assicurazioni, che sono in qualche modo costretti ad attivare rigidi meccanismi di controllo, vuoi a causa di normative specifiche come la BCBS 239 per il settore bancario, vuoi per il fatto che il loro core business è storicamente legato alla gestione dei dati.

Per questi settori, fare Data Governance si traduce spesso nell’attivazione di nuove strutture organizzative, più o meno centralizzate, che definiscono delle policy per una buona gestione dei dati e verificano che tali procedure vengano rispettate.

… e chi non la fa

Sembra quindi che la Data Governance non sia mestiere per tutte le altre organizzazioni, che rimangono col terrore di ingessarsi per colpa di nuovi ruoli e nuovi processi, percepiti come costo più che come elemento di vantaggio competitivo. Ma fare Data Governance non significa necessariamente un incremento di costi e di persone. Tutt’altro.

La gestione dei dati presuppone una strategia

Fare Data Governance significa utilizzare la leva organizzativa per assicurare che i dati siano gestiti adeguatamente. Questo significa creare degli overhead per le attività di gestione? Non necessariamente. Di sicuro significa assicurare che ci sia chiarezza:

• sul significato di ciascun dato;
• sulle responsabilità in carico al Business piuttosto che all’IT;
• sui criteri per definire un dato di qualità;
• sul garantire che tutto questo sia noto a tutta l’organizzazione.

È fondamentale intervenire sulla cultura del dato dell’intera organizzazione, sui comportamenti delle persone e sui processi di business. Ancor prima di definire nuovi processi ad hoc, si tratta dunque di verificare come nei processi esistenti debbano essere gestiti i dati, di dotarsi di un linguaggio comune e di assicurare che il personale che si occupa di dati abbia le giuste competenze.

Quali sono i benefici

I benefici dell’introduzione della Data Governance sono molteplici. La sfida, nonché il punto di partenza di un programma efficace, è individuare quelli più in linea con la propria organizzazione. Tra questi possiamo citare:

• Incremento del fatturato. La Data Governance rende solide le soluzioni a diretto supporto del business che mirano ad incrementare il market share, come algoritmi di pricing sofisticati o metodologie per personalizzare l’esperienza dell’utente.
• Fiducia. Un CEO e la sua prima linea possono essere sicuri dei dati che usano per prendere decisioni, aumentando così la reattività del business.
• Diminuzione del rischio. Ancora oggi buona parte dei programmi di Data Governance viene spinta da necessità legate alla sicurezza, alla privacy e alla compliance normativa. Gestire correttamente i dati significa riuscire a identificare, monitorare e anticipare i rischi.
• Efficienza. Evitare sprechi e attività a scarso valore aggiunto come verificare la bontà dei dati e correggere gli errori.
• Monetizzazione. Creare data product da vendere sul mercato ad altre organizzazioni (es. si pensi ai dati che le compagnie telefoniche mettono a disposizione per tracciare i flussi di persone in una data area geografica).
• Diffusione della conoscenza. Rendere la conoscenza esplicita riduce i problemi legati a interpretazioni diverse dello stesso dato, ma anche i costi legati al reverse engineering del codice software per ritrovare, ad esempio, come vengono calcolate le metriche che usa l’azienda.
• Supporto ai programmi di business. La Data Governance interviene indirettamente a supporto dei programmi strategici che sono in corso nell’organizzazione, assicurando una corretta gestione dei dati (a esempio programmi di Master Data Management, cambio di un ERP e via dicendo)

Non solo le Line of Business beneficiano della Data Governance. Le unità Sistemi Informativi, dal canto loro, possono beneficiare di:

• Chiarezza. Più chiara definizione delle richieste gestite, grazie all’introduzione di un dizionario dati che renda chiaro e univoco il significato delle informazioni.
• Ownership. Distinzione delle responsabilità e delle attività in capo all’IT piuttosto che alle Line of Business.
• Integrazione. Più facile integrazione tra sistemi informativi e tra fonti dati sempre diverse.
• Cultura. Sensibilizzazione dell’organizzazione su un corretto uso dei dati e diffusione di una cultura data-driven.

Come introdurre la DG in modo Agile in 5 mosse

Introdurre la Data Governance in azienda rischia di essere visto come un percorso costoso i cui benefici si manifestano solo dopo parecchio tempo. Per questo motivo oggi vengono preferiti approcci più Agili che permettano di affrontare questo percorso in modo graduale, mettendo al centro i principali bisogni dell’organizzazione e strutturando il percorso per sprint successivi. L’importante è mantenere un approccio enterprise già dall’inizio.

Come muovere i primi passi in questo percorso?

• Identificare i principali bisogni dell’organizzazione e inquadrare come la Data Governance li può sostenere, direttamente o indirettamente. Il punto d’arrivo deve essere continuamente comunicato e sostenuto durante il programma.
• Creare un business case. Troppo spesso la Data Governance è vista come un mero costo: questo è dovuto al fatto che non ci si è soffermati abbastanza a misurare l’impatto di una simile iniziativa per l’azienda. Anche se non è strettamente richiesto, fare questo esercizio permetterà di portare a bordo molto più facilmente le diverse strutture dell’organizzazione e ottenere la sponsorship dal management.
• Formare un team di lavoro multidisciplinare, che coinvolga le diverse anime dell’azienda. Uno degli errori più frequenti è pensare che sia l’IT in autonomia a dover guidare e realizzare l’iniziativa. Tra queste, il supporto di HR è fondamentale per sostenere il cambiamento dei comportamenti.
• Partire dalle basi: definire un business glossary, ovvero un vocabolario con le definizioni di alcuni dei dati più rilevanti per il business, identificando alcuni processi chiave che utilizzano questi dati. Sarà poi più facile muoversi a livello organizzativo, definendo ruoli e responsabilità circa la definizione e la gestione dei dati. L’IT in questa fase gioca un ruolo fondamentale, sia per l’implementazione dei necessari strumenti a supporto che per la propria conoscenza a livello funzionale.
• Misurare. Impostare una scorecard che consenta di misurare fin dall’inizio e per tutta la durata del programma l’avanzamento e l’ottenimento dei benefici.

Quanto costa la Data Governance

La domanda più corretta da porsi è “quanto mi fa risparmiare?”. Introdurre buone pratiche di gestione dei dati, infatti, non deve trasformarsi in overhead per due motivi.

• La data governance va applicata solo ad alcuni ambiti: quelli che permettono all’organizzazione di far crescere il proprio business e quelli in cui sicurezza e compliance assumono un’importanza rilevante.
• La data governance non si traduce in nuove attività o nuovi processi: al contrario, nella maggior parte dei casi si tratta di “mettere in ordine” attività che già vengono fatte nell’organizzazione in modo disordinato, parcellizzato, inefficiente e senza una chiara ownership. Non si tratta di aggiungere nuovi processi, ma di modificare i processi esistenti affinchè sia garantito il rispetto di buone prassi di gestione del dato. Queste prassi vengono generalmente descritte nelle policy di data governance.

Il suggerimento è quindi di prendere bene la mira, scegliendo le sole aree dove governare i dati crea valore. A quel punto, lo sforzo iniziale per introdurre le buone pratiche sarà limitato ad energie spese una tantum, per cominciare a generare ritorni dal giorno successivo.

Data Governance e sostenibilità

L’introduzione di alcune buone pratiche di Data Governance nell’organizzazione non è procrastinabile, considerando la sempre crescente importanza dei dati per il business. La buona notizia è che è possibile farlo in modo sostenibile, partendo dai bisogni dell’organizzazione.

Governare i dati, anziché reagire in modo puntuale davanti ai problemi, è un passo essenziale per migliorare la propria efficacia e trarre valore economico dai dati.