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Che cos’è la governance dei dati?

Un quadro di governance dei dati è un sistema strutturato che regola il modo in cui un’organizzazione gestisce i dati durante l’intero ciclo di vita.

Panoramica sulla governance dei dati

La governance dei dati è un insieme di politiche e procedure volte a gestire i dati durante tutto il loro ciclo di vita, garantendone la disponibilità, l’integrità e la sicurezza. Attraverso framework strutturati, la governance dei dati trasforma dati dispersi e a rischio in una risorsa aziendale strategica.

Questa guida illustra i pilastri fondamentali di una governance dei dati efficace, i passaggi pratici per l’implementazione e come creare un programma che riduca i rischi favorendo al contempo l’innovazione in ambienti ibridi e multi-cloud.

Nozioni fondamentali sul quadro di riferimento per la governance dei dati

Un quadro di riferimento per la governance dei dati è un sistema strutturato che regola il modo in cui un’organizzazione gestisce i dati durante l’intero ciclo di vita. Ciò significa stabilire regole chiare su chi può accedere a quali dati, quando è possibile utilizzarli e come devono essere protetti.

Pensatelo come il progetto per trasformare i dati da un potenziale rischio a una risorsa aziendale affidabile. Senza questo quadro di riferimento, i team prendono decisioni basate su dati discutibili, vanno incontro a violazioni della conformità ed espongono la propria organizzazione a violazioni della sicurezza.

La governance dei dati moderna si è evoluta ben oltre la semplice creazione di politiche che finiscono negli archivi. I quadri di riferimento efficaci di oggi integrano le regole direttamente nei flussi di lavoro quotidiani, rendendo più facile per i team utilizzare i dati con fiducia, pur rimanendo entro limiti sicuri. Questo approccio operativo favorisce l’innovazione anziché limitarla.

L’obiettivo finale è collegare la gestione dei dati a risultati aziendali concreti. Quando i dati sono affidabili e ben gestiti, i team possono ottenere una maggiore efficienza operativa, una conformità normativa più solida e una base solida per la resilienza informatica.

  • Riduzione dei rischi: contribuisce a prevenire violazioni dei dati, inadempienze normative e decisioni aziendali errate.
  • Efficienza operativa: riduce il tempo sprecato nella ricerca di dati affidabili o nella risoluzione di problemi relativi alla qualità dei dati.
  • Promozione dell’innovazione: fornisce la fiducia e il controllo necessari per sfruttare i dati a vantaggio della competitività.

I pilastri di un quadro di governance dei dati efficace

Ogni quadro di governance dei dati efficace si basa su quattro pilastri interconnessi.

Le persone stabiliscono chiaramente la titolarità e la responsabilità relative alle risorse di dati. Questo pilastro prevede la definizione di ruoli specifici quali i proprietari dei dati, responsabili dei dati all’interno del proprio ambito; i gestori dei dati, che si occupano della gestione quotidiana; e un comitato di governance dei dati che fornisce una supervisione strategica. Senza le persone giuste in questi ruoli, le politiche diventano documenti inefficaci.

I processi creano flussi di lavoro standardizzati per gestire i dati in modo coerente in tutta l’organizzazione. Questi flussi di lavoro coprono ogni aspetto, dai controlli di qualità dei dati e dalle richieste di accesso alla risoluzione dei problemi e alla gestione del ciclo di vita. Processi ben definiti consentono di applicare le politiche di governance sempre allo stesso modo, indipendentemente da chi gestisce i dati.

La tecnologia fornisce gli strumenti e le piattaforme che automatizzano e applicano le politiche di governance su larga scala. Ciò include strumenti di individuazione dei dati che individuano e classificano i dati, sistemi di sicurezza che controllano l’accesso e monitorano le minacce, e piattaforme unificate che offrono visibilità su ambienti ibridi complessi. La tecnologia rende possibile governare i dati in modo efficace senza essere sommersi dal lavoro manuale.

Le politiche definiscono le regole e gli standard di alto livello che guidano tutte le attività relative ai dati. Queste politiche delineano cosa costituisce un uso accettabile dei dati, stabiliscono i requisiti di sicurezza e garantiscono la conformità a normative come il GDPR. Forniscono il “cosa” e il “perché” che gli altri pilastri aiutano a far rispettare.

Quando questi quattro pilastri operano in sinergia, trasformano la governance dei dati da un esercizio di conformità restrittivo a un acceleratore strategico per il business.

I quattro pilastri della governance dei dati

Pilastro Scopo principale Migliori pratiche chiave
Persone Stabilire chiaramente la titolarità e la responsabilità relative alle risorse di dati • Istituire un comitato di governance dei dati con il sostegno dei vertici aziendali.
• Nominare i responsabili dei dati per ambiti specifici.
• Designare i gestori dei dati per la gestione quotidiana.
Processo Standardizzare le modalità di gestione e utilizzo dei dati a livello aziendale • Documentare i flussi di lavoro relativi all’accesso ai dati e alle approvazioni.
• Creare processi per l’identificazione dei problemi di qualità.
• Definire le procedure relative al ciclo di vita dei dati, dalla creazione alla cancellazione.
Tecnologia Sfruttare strumenti per automatizzare e applicare le politiche di governance • Implementare cataloghi dei dati per l’inventario e la classificazione.
• Utilizzare strumenti di sicurezza per il controllo degli accessi e il monitoraggio.
• Implementare piattaforme unificate per una gestione completa.
Politica Definire regole e standard ufficiali per le attività relative ai dati • Creare documenti relativi alle politiche di governance facilmente accessibili.
• Sviluppare standard di qualità, sicurezza e privacy.
• Allineare le politiche alle normative del settore.

Passaggi per la definizione di una strategia efficace di governance dei dati

Passaggi per la creazione di una strategia efficace di governance dei dati

La definizione di una strategia di governance dei dati richiede di considerarla come un’iniziativa aziendale strategica, non solo come un progetto IT. I programmi di maggior successo sono guidati dalle esigenze aziendali e offrono un valore misurabile in ambiti quali la riduzione dei rischi e l’efficienza operativa.

  1. Iniziate valutando lo stato attuale e definendo obiettivi chiari. Identificate i principali punti critici relativi ai dati, che si tratti di report incoerenti, rischi di non conformità o lacune di sicurezza. Definite quindi obiettivi aziendali specifici e misurabili, come «ridurre del 90% i problemi di conformità relativi ai dati» o «migliorare del 25% la velocità del processo decisionale».
  2. Assicuratevi il sostegno dei vertici aziendali sin dalle prime fasi del processo. Trovate un sostenitore a livello dirigenziale (C-level) che promuova l’iniziativa e contribuisca a garantire le risorse necessarie. Costituite un comitato di governance dei dati composto da leader dei team aziendali, IT e legali per fornire supervisione continua e direzione strategica.
  3. Definite attentamente l’ambito di applicazione. Iniziate con le risorse di dati più critiche, ovvero quelle con il maggiore impatto o Risk per l’azienda. Create un piano di implementazione graduale che affronti nel tempo diversi ambiti di dati o unità aziendali.
  4. Assegnate ruoli e responsabilità chiari per ridurre la confusione. Nominate formalmente i proprietari dei dati, responsabili di specifici ambiti di dati, e i gestori dei dati, incaricati della gestione quotidiana. Documentate questi ruoli in modo che tutti comprendano le proprie responsabilità.
  5. Sviluppate e documentate politiche e standard. Redigete una politica di governance dei dati di alto livello e create standard specifici per la qualità dei dati, la sicurezza e il controllo degli accessi. Rendete questi documenti facili da trovare e da comprendere: politiche complesse che nessuno legge non contribuiranno al successo del programma.
  6. Scegliete tecnologie che supportino gli obiettivi di governance anziché determinarli. Scegliete strumenti come cataloghi di dati, software di controllo della qualità e piattaforme di gestione unificate che consentano l’automazione e forniscano una visibilità completa. Concentratevi su soluzioni che funzionino in sinergia anziché creare ulteriori compartimenti stagni.
  7. Comunicate a tutta l’organizzazione il “perché” alla base del programma di governance. Fornite formazione affinché tutti comprendano il proprio ruolo e come seguire i nuovi processi. Avviate l’iniziativa con aspettative chiare e un supporto continuo.
  8. Monitorare i progressi utilizzando indicatori chiave di prestazione che facciano riferimento agli obiettivi aziendali originari. Programmare revisioni periodiche con il comitato di governance per valutare cosa sta funzionando e apportare le modifiche necessarie.

Promuovere il miglioramento continuo e l’adozione

La governance dei dati non è un’iniziativa del tipo “imposta e dimentica”: deve evolversi di pari passo con l’azienda, il panorama tecnologico e il contesto normativo. I programmi di successo creano una cultura della responsabilità nei confronti dei dati, in cui i team considerano la governance come uno strumento che li aiuta a lavorare meglio, anziché ostacolare i loro progressi.

Inserite fin dall’inizio dei circuiti di feedback nel programma. Create più canali attraverso i quali gli utenti possano condividere le loro esperienze, sia tramite e-mail dedicate, strumenti di collaborazione o moduli di feedback. Assegnate a qualcuno il compito di raccogliere e classificare regolarmente questi input.

Stabilite cicli di revisione regolari per mantenere il quadro di riferimento aggiornato ed efficace. Programmate revisioni mensili delle metriche operative, valutazioni trimestrali dell’efficacia delle politiche e valutazioni strategiche annuali con il comitato di governance. Utilizzate queste sessioni per identificare le lacune e apportare gli adeguamenti necessari.

Comunicate i progressi in modo trasparente utilizzando dashboard e metriche che mostrino un impatto tangibile sul business. Celebrate pubblicamente i successi per mantenere lo slancio e dimostrare il valore del programma. Ciò rafforza l’investimento e incoraggia la partecipazione continua in tutta l’organizzazione.

Concentratevi sull’integrazione della governance nei flussi di lavoro quotidiani in modo così profondo da renderla una seconda natura. Ciò contribuisce a far percepire la governance dei dati come naturale anziché onerosa e accelera il cambiamento culturale necessario per il successo a lungo termine.

Conclusione

La governance dei dati è un elemento fondamentale per la gestione e la protezione efficaci delle risorse di dati. Adottando un approccio strutturato e strategico alla governance dei dati, le organizzazioni possono migliorare la qualità, la sicurezza e la conformità dei propri dati. Che siate professionisti IT o alle prime armi in questo campo, comprendere e applicare i principi della governance dei dati è essenziale per orientarsi nel complesso panorama della gestione dei dati.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra governance dei dati e gestione dei dati?

La governance dei dati definisce le regole e le politiche relative alle modalità di gestione dei dati, mentre la gestione dei dati si occupa delle attività quotidiane di archiviazione, elaborazione e manutenzione di tali dati in conformità con tali regole.

Quanto tempo occorre per implementare un quadro di governance dei dati?

La maggior parte delle organizzazioni ottiene i primi risultati entro tre-sei mesi se si parte da un ambito circoscritto, ma la creazione di un quadro completo richiede in genere dai 12 ai 18 mesi, a seconda della complessità organizzativa e della maturità dei dati.

Cosa succede se non si dispone del sostegno dei vertici aziendali per la governance dei dati?

Senza il sostegno dei dirigenti, le iniziative di governance falliscono in genere perché mancano dell’autorità necessaria per far rispettare le politiche, garantire le risorse necessarie o guidare il cambiamento organizzativo trasversalmente ai reparti.

Come si misura il ROI della governance dei dati?

Monitorate metriche quali la riduzione delle violazioni di conformità, la diminuzione del tempo impiegato per individuare dati affidabili, la riduzione dei problemi relativi alla qualità dei dati e il miglioramento della velocità del processo decisionale per dimostrare un valore aziendale tangibile.

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