{"id":38017,"date":"2020-11-17T17:52:52","date_gmt":"2020-11-17T17:52:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=38017"},"modified":"2024-02-28T11:51:25","modified_gmt":"2024-02-28T09:51:25","slug":"che-cosa-e-un-adaptive-data-governance-hub","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/notizie\/che-cosa-e-un-adaptive-data-governance-hub\/","title":{"rendered":"Che cos\u2019\u00e8 un Adaptive Data Governance Hub?"},"content":{"rendered":"<p><strong><span style=\"font-size: 14pt;\">Un Data Governance Hub \u00e8 un modello che integra competenze, ruoli, metodi e tecniche per una gestione e un governo efficaci, efficienti e flessibili del patrimonio informativo.<\/span> <\/strong><\/p>\n<p>Per le aziende moderne i dati rappresentano il motore dell&#8217;innovazione. Tuttavia ancora oggi la maggior parte \u00e8 archiviata in silos, frammentata e non disponibile immediatamente per il suo impiego da parte di un numero crescente di potenziali fruitori (Business Analyst, Data Scientist, AI\/ML apps, \u2026). Alcuni dati sono organizzati in data warehouse, in data mart, altri sono memorizzati in data lake: \u00e8 certo necessario fin da subito un intenso sforzo di integrazione. Ma non solo. \u00c8 indispensabile disporre di uno strumento che abilita il presidio e il governo del patrimonio informativo (glossario, Lineage, dizionario controlli, gestione degli esiti, \u2026) e i relativi processi di esercizio (ad esempio censimento nuovi termini, attivazione di controlli, validazione, \u2026).<\/p>\n<p>Senza dimenticare che eventi aziendali ormai frequenti, quali fusioni e riorganizzazioni, perturbazioni dei mercati, cambiamenti del contesto regolamentare possono in molti casi generare situazioni in cui il governo delle informazioni \u00e8 essenziale. Cos\u00ec come \u00e8 essenziale la capacit\u00e0 del sistema di Data Governance stesso di adeguarsi a questi cambiamenti. In assenza, l\u2019azienda si ingessa senza poter rispondere alle esigenze del digital business. La grande flessibilit\u00e0 dei meccanismi di governo dei dati \u00e8 un fattore chiave per dare risposte tempestive ed efficaci e implementare anche contemporaneamente differenti stili di gestione dei dati.<\/p>\n<p>Senza una strategia di Data Governance la complessit\u00e0 e il costo della condivisione dei dati crescono in modo esponenziale. <strong>Una strategia chiara \u00e8 vitale per perseguire molteplici obiettivi quali, ad esempio:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>la messa a disposizione dei dati contenuti nei<\/strong><strong> silos con un\u2019unica interfaccia,<\/strong><\/li>\n<li><strong>la conoscenza e la semplificazione del flusso di dati nell\u2019organizzazione, <\/strong><\/li>\n<li><strong>la profilazione<\/strong><strong> dei differenti attori \/ ruoli in un unico punto per regolamentare l\u2019accessibilit\u00e0 e la disponibilit\u00e0 ai dati,<\/strong><\/li>\n<li><strong>lagestione efficace di diversi stili di governo, <\/strong><\/li>\n<li><strong>la garanzia e il monitoraggio della qualit\u00e0, <\/strong><\/li>\n<li><strong>performance di estrazione e condivisione elevate, <\/strong><\/li>\n<li><strong>la valutazione del valore dei dati.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Quali caratteristiche deve avere un Data Governance Hub?<\/h2>\n<p>Un Data Governance Hub \u00e8 in grado di regolare le differenti componenti organizzative (ruoli e responsabilit\u00e0), operative (processi, procedure, workflow), tecnologiche (DQ engine, Data Catalog, Data Integration tool, ecc&#8230;) del Data Management.<\/p>\n<p>Gartner (<em>Adaptive Data and Analytics Governance to Achieve Digital Business Success<\/em>, 21 Luglio 2020, Saul Judah, Remi Gulzar) individua quattro diversi stili di Data Governance in ordine crescente di complessit\u00e0 del business e maturit\u00e0 dell\u2019organizzazione in materia di gestione del patrimonio informativo. Ogni stile si adatta a specifici modelli di organizzazione dei processi decisionali:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Control<\/strong>: le decisioni vengono prese nel rispetto di regole stabilite centralmente<\/li>\n<li><strong>Outcomes<\/strong>: il processo decisionale \u00e8 finalizzato a conseguire risultati bilanciando rischi, obiettivi e impegni indicati da linee guida aziendali<\/li>\n<li><strong>Agility<\/strong>: i singoli ruoli o le single unit\u00e0 aziendali hanno l\u2019autorit\u00e0 o la delega di operare decisioni con l\u2019obiettivo di creare valore per il business<\/li>\n<li><strong>Autonomous<\/strong>: Le decisioni sono prese in tempo reale sulla base di logiche, algoritmi, modelli definiti dall\u2019uomo, ma eseguiti dalle macchine.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questi modelli possono coesistere all\u2019interno della stessa organizzazione, ognuno per finalit\u00e0 specifiche: ad esempio lo stile <em>Control<\/em> pu\u00f2 essere particolarmente conveniente per regolare decisioni nel contesto della compliance a requisiti regolamentari, mentre invece all\u2019estremo opposto lo stile <em>Autonomous<\/em> si presta ad essere applicato in presenza di decisioni automatizzate da prendere in tempo reale applicando modelli di AI a grandi volumi di informazioni (per esempio generati da tecnologie IoT).<\/p>\n<p>Ma l\u2019elemento centrale \u00e8 il governo dei dati stessi. Gestire il patrimonio informativo richiede principalmente la capacit\u00e0 di costruire un ambiente in grado di sostenere questi diversi stili: un sostegno strumentale efficace per abilitare l\u2019Adaptive Data Governance. Per riuscirci, nel Data Governance Hub, non devono mancare funzionalit\u00e0 relative a:<\/p>\n<ul>\n<li>Metadata Management \u2013 i modelli di gestione dei metadati (che rappresentano il corredo informativo dei dati) devono avere un altissimo grado di configurabilit\u00e0 e poter variare nel tempo non solo nei contenuti, ma nella struttura e nei profili di accesso; ogni stile deve poter essere rappresentato da metadati che descrivono il relativo assetto organizzativo; pi\u00f9 stili devono poter convivere nello stesso modello di metadati; deve esistere un solido sistema di versioning per risalire ad assetti precedenti del modello.<\/li>\n<li>Connettori \u2013 per avere un accesso rapido e integrare, da differenti fonti, da differenti ambienti (on premises, cloud, hybrid) e con differenti livelli di latenza, rapidamente tutte le fonti dati e metadati.<\/li>\n<li>Profili e Autorizzazioni \u2013 per implementare i modelli organizzativi di ciascun stile, anche all\u2019interno dello stesso modello; anche per queste funzionalit\u00e0 deve essere possibile ricostruire la storia dei differenti assetti nel tempo.<\/li>\n<li>Workflow Management \u2013 Un componente essenziale per:\n<ul>\n<li>configurare i processi di gestione dei dati, integrandoli nativamente con i data asset che elaborano e con i relativi metadati<\/li>\n<li>includere e orchestrare task automatici e umani;<\/li>\n<li>attivare i motori di elaborazione, controllo, distribuzione;<\/li>\n<li>definire e variare nel tempo ruoli e responsabilit\u00e0 all\u2019interno di ogni processo;<\/li>\n<li>monitorare i processi e prevedere gli opportuni automatismi di allarme e sollecito.<\/li>\n<li>gestire la collaboration tra gli attori del processo.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Augmented Data Management \u2013 Ausili automatici per agevolare le attivit\u00e0 pi\u00f9 onerose e complesse, quali ad esempio la progettazione dei controlli per la verifica della qualit\u00e0, l\u2019implementazione delle filiere di data preparation e gli interventi di remediation.<\/li>\n<li>Performance support and reporting \u2013 Per monitorare lo stato dell\u2019arte e l\u2019evoluzione dell\u2019esercizio del framework attraverso opportuni indicatori prestazionali. Funzionalit\u00e0 per implementare modelli, basati sui metadati, in grado di determinare il valore e il ROI delle informazioni, in modo da indirizzare le risorse di data management in modo efficiente ed efficace.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Spesso \u00e8 proprio l\u2019assenza di un adeguato sostegno strumentale a rappresentare una barriera alla prosecuzione del percorso verso un modello di governo dei data asset in grado di sfruttare il potenziale dei dati e di metterlo al servizio degli obiettivi aziendali.<\/p>\n<h2>Irion EDM: la piattaforma per l&#8217;Adaptive Data Governance Hub e non solo.<\/h2>\n<p>Irion EDM \u00e8 un sistema di <em>Enterprise Data Management <\/em>completamente <strong>metadata driven<\/strong>.<\/p>\n<p><strong>I clienti utilizzano la piattaforma Irion per costruire il proprio Data Governance Hub, <\/strong>creando un ambiente integrtato e aperto per erogare molteplici servizi informativi basati sui metadati. La risposta per condividere le informazioni, segregarle e rispondere a domande ricorrenti del management, degli analisti di business, dell\u2019IT, dei data scientist, del DPO sugli asset informativi dell\u2019azienda o per ottemperare ai requisiti normativi.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: left;\">Vuoi saperne di pi\u00f9?<\/h3>\n<p>Scopri attraverso esempi pratici come altre realt\u00e0 di successo hanno gi\u00e0 avviato la loro trasformazione.<\/p>\n<p><a class=\"gem-button gem-button-size-small gem-button-style-flat gem-button-text-weight-normal\" title=\"CONTATTACI\" href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/contatti\/\" target=\"_self\" data-ll-effect=\"drop-right-without-wrap\" rel=\"noopener\">CONTATTACI<\/a><\/p>\n<h3 style=\"text-align: center;\">Potrebbe interessarti anche:<\/h3>\n<p style=\"text-align: center;\"><pre class=\"wpgb-error-msg\" data-id=\"25\">No settings found for the grid #25.<\/pre><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un Data Governance Hub \u00e8 un modello che integra competenze, ruoli, metodi e tecniche per una gestione e un governo efficaci, efficienti e flessibili del patrimonio informativo. 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