Cos’è l’Agile Data Governance?
La governance dei dati agile è definita come un approccio moderno alla gestione dei dati che enfatizza la flessibilità, la collaborazione e il miglioramento iterativo. Combina i principi della metodologia agile con le tradizionali pratiche di governance dei dati per consentire alle organizzazioni di gestire e sfruttare efficacemente le proprie risorse di dati in un ambiente dinamico e in rapida evoluzione.
I principi chiave di Agile Data Governance includono:
- Approccio iterativo e incrementale: L’Agile Data Governance adotta un approccio iterativo e incrementale alla gestione dei dati, concentrandosi sul fornire valore in anticipo e spesso attraverso iniziative o sprint piccoli e gestibili. Questo permette alle organizzazioni di rispondere rapidamente alle mutevoli esigenze e priorità aziendali, migliorando continuamente i processi e i risultati della governance dei dati.
- Processo decisionale collaborativo: Agile Data Governance incoraggia la collaborazione tra gli stakeholder di diverse unità aziendali, dipartimenti IT e team di gestione dei dati. Coinvolgendo gli stakeholder nei processi decisionali, le organizzazioni possono sfruttare prospettive, conoscenze e competenze diverse per sviluppare strategie e soluzioni efficaci di governance dei dati.
- Adattivo e reattivo: Agile Data Governance è adattabile e reattiva ai cambiamenti dei requisiti aziendali, degli ambienti normativi e dei progressi tecnologici. Consente alle organizzazioni di adattare le pratiche e le politiche di governance dei dati in tempo reale per affrontare le sfide emergenti, cogliere le opportunità e capitalizzare l’innovazione.
- Responsabilità e responsabilizzazione: Agile Data Governance consente ai singoli e ai team di assumere la responsabilità delle iniziative e dei risultati della governance dei dati. Promuove la responsabilità definendo chiaramente i ruoli, le responsabilità e l’autorità decisionale all’interno dell’organizzazione, assicurando che gli stakeholder siano responsabili della gestione e dello sfruttamento dei dati in modo efficace.
- Miglioramento continuo: Agile Data Governance promuove una cultura del miglioramento continuo, in cui le organizzazioni valutano e perfezionano regolarmente i processi, gli strumenti e le politiche di governance dei dati per migliorarne l’efficacia e l’efficienza. Enfatizza i cicli di feedback, le lezioni apprese e le intuizioni basate sui dati per guidare gli sforzi di miglioramento continuo.
- Automazione e utensili: Agile Data Governance sfrutta strumenti di automazione e piattaforme tecnologiche per semplificare le attività di governance dei dati, automatizzare i processi ripetitivi e migliorare la produttività. Implementando strumenti e piattaforme di governance dei dati, le organizzazioni possono ottenere maggiore scalabilità, coerenza e visibilità nella gestione degli asset di dati.
Agile Data Governance consente alle organizzazioni di adattarsi e prosperare nel mondo odierno guidato dai dati, abbracciando l’agilità, la collaborazione e l’innovazione nella gestione e nello sfruttamento efficace delle risorse di dati. Adottando una mentalità e un approccio agile alla governance dei dati, le organizzazioni possono accelerare il time-to-value, ridurre i rischi e sfruttare appieno il potenziale delle loro risorse di dati per promuovere il successo aziendale.
Quadro di governance dei dati agile
Un Agile Data Governance Framework fornisce un approccio strutturato per implementare le pratiche di governance dei dati in modo flessibile e iterativo. Combina i principi della metodologia agile con i principi tradizionali della governance dei dati per consentire alle organizzazioni di gestire e sfruttare in modo efficace le proprie risorse di dati. Ecco una panoramica di un Agile Data Governance Framework:
- Integrazione dei principi Agile:
Collaborazione con i clienti nella negoziazione dei contratti: Coinvolgi gli stakeholder di diversi reparti e discipline, tra cui l’IT, le operazioni aziendali, l’ufficio legale, la conformità e la gestione del rischio, in un processo decisionale collaborativo.
Rispondere al cambiamento piuttosto che seguire un piano: Abbraccia la flessibilità e l’adattabilità per rispondere alle esigenze aziendali in evoluzione, ai requisiti normativi e ai progressi tecnologici.
- Team interfunzionali:
Formare team di governance dei dati interfunzionali che comprendano rappresentanti di varie unità aziendali e dipartimenti.
Includere data steward, proprietari dei dati, custodi dei dati, utenti aziendali, professionisti IT, esperti legali e responsabili della conformità per garantire prospettive e competenze diverse.
- Approccio iterativo:
Iniziare con iniziative di governance dei dati piccole e gestibili e iterare in base al feedback, all’esperienza e all’evoluzione dei requisiti.
Usa gli sprint o le iterazioni agili per dare priorità e implementare le attività di governance, concentrandosi sulla realizzazione di valore tangibile in modo incrementale.
- Responsabilità e responsabilizzazione:
Dare ai data steward e agli utenti aziendali la possibilità di appropriarsi dei processi e delle decisioni di gestione dei dati.
Stabilire ruoli, responsabilità e strutture di responsabilità chiare per garantire che le attività di governance siano eseguite in modo efficace.
- Miglioramento continuo:
Promuovere una cultura del miglioramento continuo incoraggiando l’apprendimento continuo e il perfezionamento delle pratiche di governance dei dati.
Valutare regolarmente l’efficacia dei processi di governance, identificare le aree di miglioramento e adattare le strategie di conseguenza.
- Automazione e tecnologia:
Sfrutta gli strumenti di automazione e le soluzioni tecnologiche per ottimizzare i flussi di lavoro della governance, migliorare la qualità dei dati e garantire la conformità ai requisiti normativi.
Implementare strumenti di catalogazione dei dati, piattaforme di gestione dei metadati, software di qualità dei dati e sistemi di tracciamento del percorso dei dati per supportare gli sforzi di governance.
- Attività di governance dei dati:
Definire e dare priorità alle attività di governance dei dati in base agli obiettivi aziendali, ai requisiti normativi e alle esigenze di gestione dei dati.
Le attività possono includere la classificazione dei dati, la gestione dei metadati, la valutazione della qualità dei dati, il controllo dell’accesso ai dati, la gestione della privacy e il monitoraggio della conformità.
- Allineamento con gli obiettivi aziendali:
Allineare le iniziative di governance dei dati con gli obiettivi aziendali più ampi per garantirne la rilevanza e il valore.
Identificare i principali driver aziendali e i casi d’uso della governance dei dati per dare priorità alle attività e allocare le risorse in modo efficace.
Adottando un framework di Agile Data Governance, le organizzazioni possono stabilire un approccio flessibile e reattivo alla gestione dei propri asset di dati. Questo framework consente alle organizzazioni di adattarsi rapidamente alle mutevoli esigenze aziendali, di migliorare la collaborazione tra gli stakeholder e di ottenere risultati migliori dalle loro attività di governance dei dati.
Per saperne di più: Cos’è l’E-Government?
Fasi di Agile Data Governance
L’implementazione di una governance dei dati agile comporta una serie di passaggi iterativi che danno priorità alla flessibilità, alla collaborazione e al miglioramento continuo. Di seguito sono riportati i passaggi chiave per l’implementazione di una governance dei dati agile:
Passo 1: Definire gli obiettivi di governance
Inizia definendo chiaramente gli obiettivi e le finalità della tua iniziativa di governance dei dati. Identifica i driver aziendali, i requisiti normativi e le priorità strategiche che guideranno i tuoi sforzi di governance. Assicurarsi che le attività siano conformi agli scopi e agli obiettivi dell’organizzazione.
Fase 2: Creare team interfunzionali
Formare team di governance dei dati interfunzionali che comprendano rappresentanti di vari dipartimenti e discipline, tra cui IT, operazioni aziendali, legale, conformità e gestione del rischio. Assegna ruoli e responsabilità all’interno dei team per garantire la responsabilità.
Fase 3: Identificare le risorse di dati critiche
Identificare e dare priorità agli asset di dati critici che richiedono una governance. Questo include elementi di dati, database, applicazioni e sistemi che sono essenziali per raggiungere gli obiettivi organizzativi e rispettare i requisiti normativi.
Passo 4: Definire le politiche e gli standard dei dati
Sviluppare politiche, standard e linee guida sui dati che regolano la raccolta, l’archiviazione, l’utilizzo e la condivisione dei dati all’interno dell’organizzazione. Assicurarsi che le politiche siano allineate alle best practice del settore, ai requisiti normativi e alle esigenze organizzative.
Passo 5: Implementare i controlli di qualità dei dati
Stabilire controlli e misure di qualità dei dati per garantire l’accuratezza, la completezza, la coerenza e l’affidabilità dei dati. Implementare i processi di profilazione, convalida, pulizia e monitoraggio dei dati per mantenere elevati gli standard di qualità dei dati.
Passo 6: Attivare la gestione dei dati
Dare ai data steward e agli utenti aziendali la possibilità di appropriarsi degli asset di dati e dei processi di governance. Definisci i ruoli e le responsabilità dei data steward e fornisci formazione e supporto per consentire loro di svolgere efficacemente i propri compiti.
Passo 7: Implementare la gestione dei metadati
Implementare processi e strumenti di gestione dei metadati per acquisire, catalogare e mantenere i metadati relativi alle risorse di dati. Questo include informazioni sulle definizioni dei dati, sul percorso, sull’uso, sulla proprietà e sulla qualità.
Fase 8: Stabilire i controlli sulla privacy e sulla sicurezza dei dati
Implementare controlli sulla privacy e sulla sicurezza dei dati per proteggere le informazioni sensibili e riservate. Definire i controlli di accesso, gli standard di crittografia, le tecniche di mascheramento dei dati e gli audit trail per garantire la conformità alle normative sulla privacy e ridurre i rischi per la sicurezza.
Fase 9: Monitorare e misurare l’efficacia della governance
Monitorare e misurare costantemente l’efficacia delle tue iniziative di governance dei dati. Stabilire indicatori chiave di prestazione (KPI) e metriche per monitorare i progressi, identificare i problemi e valutare l’impatto delle attività di governance.
Passo 10: Iterare e migliorare
Abbraccia un approccio iterativo alla governance dei dati e perfeziona e migliora continuamente i processi di governance in base al feedback, all’esperienza e all’evoluzione dei requisiti. Rivedere e aggiornare regolarmente le politiche, gli standard e le procedure per adattarsi all’evoluzione delle esigenze aziendali e ai progressi tecnologici.
Seguendo queste fasi di agile governance dei dati, le organizzazioni possono stabilire un quadro di governance flessibile e reattivo che consenta loro di gestire e sfruttare efficacemente le risorse di dati per promuovere il successo aziendale.
Per saperne di più: Cos’è la governance guidata dai dati?
