Gartner ha stimato che, quest’anno, solo il 20% delle organizzazioni saranno in grado di adattare la Data Governance aziendale alla migrazione verso il mercato digitale
Con interi settori insoddisfatti dalla mancanza di affidabilità e accuratezza dei dati raccolti, istituire un’infrastruttura tentacolare fra dipartimenti e orientata agli obiettivi di business è la risposta per un cambiamento positivo nell’organizzazione.
I 5 fattori che influenzano la Data Governance
Policy
Sistemi di regolamentazione quali il GDPR, il BCBS 239 (standard della supervisione bancaria della commissione di Basel), e MiFID (la direttiva europea dei mercati degli strumenti finanziari) garantiscono il corretto utilizzo dei dati estratti e processati.
Prima di poter tracciare informazioni preziose per la targetizzazione, le aziende sono obbligate a dichiarare gli scopi e l’utilizzo delle informazioni provenienti dalle interazioni con i clienti.
In questo senso, una Data Governance funzionale:
- Rispetta le misure di sicurezza secondo attività di testing
- Garantisce un accesso rapido alle informazioni eleggibili
- È sostenibile grazie a una formazione dedicata per team
Per garantire queste caratteristiche è possibile implementare cloud software che automatizzino le richieste di autorizzazioni e filtrino i dati utilizzabili, e che assicurino la protezione dei big data.
Precisione
Uno dei fattori chiave che determina il successo del business è l’accuratezza dei dati.
Una Data Governance ottimale è costituita da un’organizzazione precisa che permetta agli utenti di focalizzarsi su analisi e interpretazione, piuttosto che sulla ricerca dell’informazione corretta.
Si parla quindi di garantire l’integrità dei dati, e di lavorare con data catalog, glossari, e altre componenti in funzione degli obiettivi aziendali e delle aspettative degli stakeholders.
L’attenzione dedicata agli utenti e agli strumenti utilizzati per gestire il flow di dati entranti è lo sforzo che plasmerà il futuro della capacità di analisi dell’impresa, poiché creerà una linea di azione coerente con i risultati da raggiungere e mantenere.
Una data governance efficiente è quindi visibile nel momento in cui il dipartimento IT cessa di fornire informazioni contrastanti al management aziendale, con vantaggi misurabili in termini di tempo e sforzi.
La precisione dei dati mossi attraverso l’impresa, infatti, è la costante da cui dipendono produttività e omogeneità, ed è ció che fa emergere le figure responsabili dei risultati riportati negli strumenti di data visualization.
In sintesi, il fattore precisione crea allineamento, ed è il garante dell’affidabilità nella governance dei dati.
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Partizione
La formazione di silos in un’organizzazione è un problema che riguarda diversi aspetti del business. Quando si parla di silos di dati, ci si riferisce alla partizione delle informazioni raccolte da diversi dipartimenti.
Questo accade principalmente perché:
- La rapidità e il volume del flusso di dati hanno raggiunto livelli altissimi, riducendo l’attualità delle informazioni e il tempo disponibile per diffonderle
- Molte organizzazioni utilizzano software e strumenti che non comunicano tra loro, o che non sono compatibili con la struttura dell’organizzazione stessa
- L’evoluzione dei flussi di lavoro e l’upgrade a nuovi strumenti di gestione dati avvengono solo per alcuni dipartimenti
- L’aggiornamento dei metadati provenienti da fonti esterne e interne viene bloccato dalla stessa accelerazione del flusso di dati
L’accessibilità trasversale ai dati dovrebbe, infatti, essere una costante che accomuna le metodologie adottate da diverse divisioni dell’azienda e dagli specifici team.
Un sistema di Data Governance, quindi, non è da definirsi tale nel momento in cui si limita solo a categorizzare e presentare i dati di diversi CRM, data warehouse, ERP ed altri strumenti.
Diventa invece un’infrastruttura solida quando è in grado di rompere le barriere innalzate dai volumi di dati entranti, contribuendo all’attendibilità complessiva delle informazioni.
Potere
Governance è un termine vicino a Leadership: anche se una gestione efficiente nasce dalla collaborazione fra team, una figura manageriale che organizzi il lavoro del dipartimento IT è utile a diffondere il concetto strategico che tiene uniti gli altri settori.
Infatti, nonostante non emerga un unico potere gestionale a capo della struttura di Data Governance, il manager può funzionare da canale per direzionare l’operatività verso l’obiettivo dell’organizzazione.
L’investimento di risorse nell'assicurare la presenza di un’autorità tattica in azienda (come il CDO) è ripagato dalla possibilità di raggiungere l’eccellenza operativa: rendere i dati una fonte finalmente veritiera è il perno attorno a cui ruotano produttività e omogeneità.
Infine, la stessa coesione che troviamo tra dipartimenti dovrebbe unificare i leader ed essere trasmessa agli stakeholders.
Progetto
L’orientamento al progetto dell’organizzazione é l’elemento che rende la Data Governance un motore per spingere il Business oltre i competitor.
È la visione che si amalgama con la leadership, la coerenza, la precisione e la sicurezza che permeano l’organizzazione.
Ecco perché la costruzione dell'infrastruttura dovrebbe avvenire con un costante controllo degli effetti post-implementazione, volta a rispettare la missione di fondo.
In questo senso, il confronto a livello di decision maker è una componente chiave; infatti, rende noto il livello di consenso verso il tipo di Data Governance in adozione, ed è la colla che tiene insieme, più ampiamente, l’intero Brand.
La Data Governance per l’eccellenza operazionale
Una grande organizzazione che voglia migliorare le proprie performance ha bisogno di evolvere la Business Intelligence e di raggiungere un livello rilevante di affidabilità delle fonti.
È grazie a una Data Governance capace di una processazione coordinata dei dati che si possono eliminare i contrasti tra le informazioni estratte, così da aumentarne l’affidabilità.
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