Data Governance: cos’è e best practice per la gestione dei dati

La quantità di dati a disposizione di aziende e organizzazioni non è mai stata così alta. Tuttavia, secondo i dati aggiornati 2025 dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano, solo il 18% delle imprese italiane può dirsi a uno stadio avanzato di maturità nel Data Strategy Index, mentre oltre un terzo è ancora “ai primi passi”. Questo divario riflette una sfida concreta: tradurre la mole crescente di informazioni in valore di business reale. Spesso, a causare ritardi e inefficienze è il modo in cui nel tempo i dati sono stati raccolti, archiviati e razionalizzati, senza avvalersi di una strategia di Data Governance strutturata e scalabile. Oggi, però, la Data Governance non è più una semplice best practice: è una leva strategica per la competitività e la sostenibilità aziendale.

Cos’è la Data Governance

La Data Governance (DG) è il processo di gestione della disponibilità, usabilità, integrità e sicurezza dei dati all’interno dei sistemi aziendali. Una governance dei dati efficace garantisce che le informazioni siano coerenti, affidabili e utilizzabili in conformità con le normative, dal GDPR al Data Governance Act europeo. Nata come approccio per i Big Data, oggi la governance dei dati si è evoluta in un vero e proprio framework strategico che consente di mettere ordine e valore nei dati, creando un linguaggio comune tra IT e business. Integrata con piattaforme di Business Intelligence e strumenti di analytics, consente di visualizzare i processi in tempo reale, prendere decisioni basate su dati certificati e abilitare un percorso concreto verso la data-driven company.

Governance dei dati: come funziona e perché serve alle aziende

I processi di Data Governance sono fondamentali per la gestione corretta e sicura dei dati di qualunque organizzazione. Si rivelano indispensabili sia per start-up che accumulano dati rapidamente, sia per aziende strutturate con archivi stratificati nel tempo. Alcuni settori, per la natura stessa del business e la sensibilità dei dati trattati, devono rispettare protocolli e regolamenti rigorosi: Finance, Healthcare, Pubblica Amministrazione e Manufacturing sono i principali. Banche e assicurazioni necessitano di controlli stringenti per evitare errori di conformità; ospedali e strutture sanitarie devono garantire privacy e integrità dei dati clinici; enti pubblici devono assicurare trasparenza e tracciabilità; le aziende manifatturiere, infine, generano grandi quantità di dati di processo che, se ben governati, migliorano qualità ed efficienza. Indipendentemente dal settore, la Data Governance è oggi un fattore competitivo. La crescita esponenziale di dati non strutturati provenienti da fonti eterogenee può infatti diventare un ostacolo se non gestita correttamente. Implementare un modello di governance consente di garantire accesso immediato, sicurezza e qualità del dato, abilitando un sistema scalabile e resiliente.

Data Governance best practice per la gestione dei dati aziendali

Per avviare una strategia efficace di gestione dei dati è necessario seguire alcuni step fondamentali e best practice consolidate:

• Definire ruoli e responsabilità: identificare figure come il Data Steward, il Data Owner e il Data Custodian. Il Data Steward è il coordinatore operativo del progetto, ponte tra business e IT.

• Stabilire policy e normative: definire regole per la raccolta, archiviazione, condivisione e conservazione dei dati, anche tramite procedure operative standard (SOP).

• Gestire i metadati: documentare origine, struttura e contesto dei dati per migliorarne comprensione e utilizzo.

• Garantire la qualità del dato: attuare processi di pulizia, standardizzazione e deduplicazione, con metriche di controllo e revisione periodica.

• Assicurare conformità e sicurezza: rispettare le leggi sulla protezione dei dati e prevenire violazioni di sicurezza.

• Gestire il ciclo di vita dei dati: tracciare ogni fase, dall’acquisizione all’eliminazione, definendo policy di archiviazione e aggiornamento continuo.

La Data Governance è un processo dinamico che coinvolge tutte le figure aziendali, dai decision maker agli utenti finali. La comunicazione interna e la formazione sono elementi chiave per garantire una cultura condivisa del dato.

5 vantaggi che la Data Governance assicura alle imprese

La Data Governance aziendale genera benefici tangibili:

1. Democratizzazione dei dati: consente a tutta l’organizzazione di accedere a informazioni coerenti e tracciabili, con livelli di accesso differenziati.

2. Collaborazione tra i team: elimina i silos informativi e chiarisce ruoli e responsabilità.

3. Riduzione di errori e costi: grazie all’automazione dei processi e al controllo centralizzato, si evitano duplicazioni e attività a basso valore.

4. Integrità e affidabilità: garantisce la qualità dei dati in ogni fase del loro ciclo di vita.

5. Data protection e compliance: previene rischi sanzionatori e garantisce allineamento con GDPR e normative internazionali.

Oltre ad aumentare efficienza e accuratezza decisionale, la DG rafforza la fiducia nel dato e migliora la capacità delle aziende di adattarsi ai cambiamenti di mercato.

Gli strumenti per introdurre la Data Governance in azienda

Implementare la governance dei dati richiede strumenti adeguati. I principali sono:

• Business Glossary: punto di partenza per definire un linguaggio condiviso tra IT e business.

• Data Lineage: mappa il ciclo di vita del dato e le relazioni tra le diverse fonti.

• Enterprise Data Catalog (EDC): permette di catalogare e gestire in modo centralizzato i dati e i metadati aziendali.

A questi si aggiungono strumenti di monitoring e reporting, che consentono di controllare la qualità e comprendere le performance.

È consigliabile utilizzare piattaforme integrate che combinano queste funzioni, come Informatica Axon, soluzione cloud leader nel settore, capace di integrare fonti eterogenee e automatizzare la compliance. Informatica, partner di Beta 80 Group, è riconosciuta da Gartner come leader da oltre 15 anni nei Magic Quadrant for Data Integration Tools e Data Quality Solutions.

Per approfondire la gestione cloud della governance dei dati, leggi anche Data governance in cloud: perché necessaria e come si fa.

Data Governance e Intelligenza Artificiale: come cambia il paradigma

L’integrazione tra Data Governance e Intelligenza Artificiale sta ridefinendo il modo in cui le aziende valorizzano i dati. L’AI, infatti, amplifica la capacità di analisi e classificazione, ma la qualità dei risultati dipende dalla qualità e dalla governance del dato di origine. Senza processi di data governance solidi, anche i modelli di machine learning più avanzati producono risultati distorti o non affidabili. Le piattaforme moderne combinano algoritmi di data profiling, data quality e machine learning per migliorare la precisione e l’efficienza dei flussi decisionali. In questa prospettiva, la governance diventa il presupposto per un’AI etica e trasparente, capace di garantire tracciabilità e rispetto delle normative.

Trend e priorità per la Data Governance

Secondo l’Osservatorio Big Data & Analytics 2025, le priorità per le aziende italiane nei prossimi 12 mesi sono tre:

1. Data quality e sicurezza come prerequisiti per l’AI generativa e le analisi predittive.

2. Automazione dei processi di governance, con tool basati su AI per ridurre il carico manuale.

3. Data culture e formazione interna, per diffondere la consapevolezza del valore del dato tra i team.

La Data Governance non è più un progetto tecnico, ma una componente del governo aziendale complessivo, come approfondito anche nell’articolo IT Governance: obiettivi, framework e best practice.

Quadro normativo europeo e impatti italiani

Negli ultimi anni l’Unione Europea ha introdotto un ecosistema normativo che mira a creare fiducia e interoperabilità nel trattamento dei dati: Data Governance Act, Data Act e AI Act sono i pilastri di questa strategia. Il Data Governance Act, in vigore dal 2023, promuove la condivisione sicura dei dati tra pubblico e privato, mentre il Data Act, applicabile dal 2025, stabilisce regole chiare per l’accesso e la portabilità dei dati generati dai dispositivi connessi. Per le imprese italiane, questo significa rafforzare la tracciabilità dei dati e adottare strumenti conformi, in grado di garantire accountability, auditabilità e interoperabilità.

Implementare la Data Governance: roadmap pratica per PMI e grandi aziende

La roadmap per avviare un programma di Data Governance efficace può essere sintetizzata in cinque passaggi:

1. Assessment iniziale: valutare la maturità del proprio ecosistema dati.

2. Definizione dei ruoli: identificare Data Owner, Steward e Custodian.

3. Creazione del glossario e delle policy: stabilire terminologia, standard e procedure operative.

4. Implementazione di tool integrati: selezionare soluzioni scalabili e interoperabili.

5. Formazione e miglioramento continuo: promuovere una cultura aziendale orientata al dato e misurare periodicamente i risultati.

Seguire questa roadmap permette di costruire una data governance solida, evolutiva e sostenibile, capace di supportare anche le esigenze più complesse delle grandi organizzazioni.

Data Governance: la scelta del partner fa la differenza

La Data Governance è un processo complesso che coinvolge tecnologia, persone e cultura. Per questo, affidarsi a un partner con esperienza e competenza di dominio come Beta 80 Group significa poter contare su una gestione integrata e scalabile del dato, nel rispetto delle normative europee e internazionali. Un approccio strategico alla governance consente alle aziende di valorizzare il dato come asset competitivo, migliorando processi, decisioni e risultati di business.