{"id":38005,"date":"2020-11-17T17:54:18","date_gmt":"2020-11-17T17:54:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=38005"},"modified":"2024-11-12T15:40:38","modified_gmt":"2024-11-12T13:40:38","slug":"cosa-e-la-data-governance-by-design","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/cosa-e-la-data-governance-by-design\/","title":{"rendered":"Che cos’\u00e8 la Data Governance by Design?"},"content":{"rendered":"\n

La Data Governance by Design \u00e8 la modalit\u00e0 di gestione e manutenzione dei processi e delle applicazioni informatiche di un\u2019azienda che garantisce un presidio dei dati coinvolti lungo tutto il loro ciclo di vita, ad iniziare dalla definizione dei requisiti alla gestione in esercizio.<\/strong><\/span><\/p>\n\n\n\n

Procediamo con ordine, partendo dalla Data Governance.<\/p>\n\n\n\n

Il suo obiettivo \u00e8 garantire l\u2019esercizio dell\u2019autorit\u00e0 e del controllo nella gestione degli asset aziendali.<\/strong> Si tratta in pratica di stabilire le modalit\u00e0 con cui opera una \u201cdata pipeline\u201d e definire le caratteristiche tecniche e di business delle informazioni gestite: \u00e8 necessario stabilire la semantica dei dati, le relazioni mutue tra i dati e quelle con i processi che li trattano, le funzioni coinvolte a vario titolo nella loro gestione. Parliamo quindi di Data Catalog, di Business Glossary (vai al white paper Irion)<\/a>, di Data Lineage, di ownership, cio\u00e8 di fenomeni rappresentabili convenientemente attraverso un modello strutturato di metadati.<\/p>\n\n\n\n

Qualit\u00e0 dei dati: dalla semantica all’ownership<\/h2>\n\n\n\n

Se l\u2019oggetto della rappresentazione \u00e8 un ambito informativo, un processo, una data pipeline gi\u00e0 presenti nella nostra organizzazione, \u00e8 necessario ricostruire i metadati che ne descrivono le caratteristiche di governance. Spesso occorre intervenire attivamente su di esse per irrobustire, ad esempio, la determinazione delle ownership, le definizioni, i presidi di qualit\u00e0. E in effetti la qualit\u00e0 dei dati, non solo in termini di verifica, ma anche di articolazione e responsabilit\u00e0 dei processi di controllo, esercizio, remediation \u00e8 uno degli aspetti che pi\u00f9 frequentemente richiedono interventi di consolidamento degli impianti di controllo e revisione delle modalit\u00e0 operative.<\/p>\n\n\n\n

Le moderne tecnologie permettono di agevolare questo processo di ricostruzione e irrobustimento. La completezza e la manutenibilit\u00e0 dei risultati ottenuti possono tuttavia presentare in molti casi difetti, legati non solo e non tanto alla potenza dei tool di metadata capture, ma anche e soprattutto alle tecnologie e alle modalit\u00e0 di implementazione e deployment dei processi e delle applicazioni informatiche oggetto di inclusione nel perimetro di governo.<\/p>\n\n\n\n

La Data Governance by Design tende a superare questi gap, per quegli ambiti informativi e quei processi data intensive che lo consentono perch\u00e9 devono ancora essere realizzati e messi in opera.<\/p>\n\n\n\n

Processi data-intensive: i presidi della Governance<\/h2>\n\n\n\n

Occorre garantire lungo tutte le fasi del ciclo di vita di un processo, o di una soluzione software, la definizione, la formalizzazione, l\u2019implementazione e l\u2019attivazione dei relativi presidi di Data Governance<\/a>:<\/p>\n\n\n\n