Secondo una definizione di Gartner, la data governance corrisponde all’individuazione dei “diritti decisionali e di un framework di responsabilità per garantire un comportamento appropriato nella valutazione, nella creazione, nel consumo e nel controllo di dati e Analytics”. In quanto tale, la data governance si riferisce a quell’insieme di processi, standard e ruoli grazie ai quali si può ottenere il massimo valore dai dati, riducendo al minimo i costi e i rischi associati. E poiché moltissime organizzazioni ormai tendono a utilizzare il cloud come ambiente privilegiato per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati, ne deriva che la data governance oggi non può che essere in cloud. Su questo punto, sempre Gartner prevede che entro il 2027 il cloud diventerà pervasivo, spostandosi dal ruolo di mera piattaforma IT a modello in grado di abilitare l’innovazione stessa del business. Già adesso tecnologie di frontiera come l’intelligenza artificiale o l’Internet of Things massivo non sarebbero possibili senza il cloud.
L’approccio strategico necessario nella data governance
La data governance in cloud, quindi, non può essere considerata da aziende e istituzioni come un’opzione fra le tante. Va affrontata con un approccio strategico sia per ragioni di mercato sia per motivi di compliance. Per quanto riguarda le prime, se è vero che i dati rappresentano il nuovo “petrolio”, chi non li governa è destinato a una progressiva marginalità. Sul fronte invece della compliance, il mancato adeguamento a normative e regolamenti, come ad esempio il GDPR, espone a sanzioni onerose, oltre a poter essere la causa scatenante di una perdita di credibilità nei confronti degli stakeholder. A ciò si aggiunge che l’impiego del cloud, giacché si basa sull’esternalizzazione a terze parti di aspetti essenziali di questa governance, implica il possesso di competenze specifiche. Gartner, ancora una volta, l’anno scorso ha identificato i ruoli chiave nell’ambito dei data e degli Analytics. Solo con riferimento ai primi, parla di data engineer, data steward, MDM manager e data modeler.
Gli strumenti tattici e operativi per la data governance
Se i ruoli che intervengono per assicurare la data governance nel cloud sono fondamentali, lo sono altrettanto gli strumenti con cui calare la visione strategica in una dimensione tattica e operativa. Tali strumenti, molti dei quali attualmente di tipo open source, devono servire a ottenere alcuni requisiti imprescindibili, tra cui scalabilità, flessibilità e automazione. Inoltre, vanno selezionati in funzione degli obiettivi che concorrono a raggiungere la data governance. In particolare:
- acquisizione e comprensione dei dati mediante meccanismi di individuazione e catalogazione;
- aumento della qualità dei dati in virtù di convalida, pulizia e arricchimento tramite logiche condivise e validate;
- scansione dei processi ETL (Extract, Transform, Load) o ELT (Extract, Load, Transform) per tracciare la provenienza dei dati in ottica end-to-end;
- documentazione dei dati e dei flussi affinché sia incrementata lo loro pertinenza, ricercabilità, accessibilità e conformità;
- monitoraggio attivo in qualsiasi momento ai fini del controllo e dell’analisi;
- utilizzo self-service garantendo la integrità del dato a favore di quegli utenti che hanno competenze adeguate in vista di una maggiore produttività.
L’importanza della partnership con il giusto player
L’elenco riportato sopra mostra quanto sia complesso implementare una data governance efficace. Una complessità sottolineata anche dall’Osservatorio Cloud Transformation del Politecnico di Milano, la cui ultima edizione sottolinea la necessità per le organizzazioni di ripensare i modelli di governance consueti per affrontare le nuove sfide che hanno dinanzi. Da una parte queste sfide presuppongono un nuovo ridisegno dell’IT a supporto del business, dall’altra richiedono lo scouting non solo delle tecnologie più efficienti, ma anche di partnership opportune, che trasformino le tecnologie in un valore aggiunto per le aziende. Ciò significa che la strada verso la data governance necessita di essere attraversata avvalendosi dell’ausilio di quei player che posseggono una conoscenza approfondita degli ambienti infrastrutturali da gestire. Insieme a loro sarà possibile concordare la strategia più idonea, supportata da quegli strumenti che permettono di porre le basi per impostare la data governance in cloud, necessaria negli scenari competitivi odierni.
