{"id":48473,"date":"2023-04-14T15:10:26","date_gmt":"2023-04-14T14:10:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/data-management\/data-product-definizione-contesti-metadati\/"},"modified":"2025-04-07T14:24:30","modified_gmt":"2025-04-07T13:24:30","slug":"data-product-definizione-contesti-metadati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/insight\/data-product-definizione-contesti-metadati\/","title":{"rendered":"Data Product, che cos&#8217;\u00e8? Contesti applicativi e ruolo dei metadati"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-28f84493 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:100%\">\n<p>Il termine \u201cdata product\u201d, grazie anche all\u2019interesse suscitato dal framework Data Mesh, \u00e8 ormai uno dei mantra del <em>modern data management<\/em>, indicato dai professionisti dei dati, con differenti accezioni e in differenti contesti, come un concetto portante di un\u2019organizzazione data driven.<\/p>\n\n\n\n<p>Ma in pratica <strong>in cosa si differenzia da un semplice dataset<\/strong>? Quali sono le sue caratteristiche distintive e le sue concrete applicazioni? Come concretamente si realizza e si utilizza un data product?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Il concetto generico di prodotto<\/h2>\n\n\n\n<p>Proviamo a partire dalla metafora che la definizione suggerisce. Il data product \u00e8 un prodotto che ha ad oggetto una quota di conoscenza fondata sui dati (report, base dati, Esiti di un modello di ML\/AI ecc.).<\/p>\n\n\n\n<p>In termini generali un prodotto \u00e8 un bene o un servizio che soddisfa i bisogni dei consumatori. Ne conseguono una serie di caratteristiche, di attributi.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Soddisfazione di un bisogno<\/strong>: il prodotto, in una visione orientata al marketing, non \u00e8 solo merce utile, ma anche mezzo di comunicazione e tra chi lo produce e chi lo consuma. Premessa necessaria, ma non sufficiente, per il successo di un\u2019impresa \u00e8 avere un\u2019offerta costantemente in sintonia con le esigenze dei consumatori. La capacit\u00e0 di intercettare, o addirittura anticipare, il bisogno o l\u2019interesse dei potenziali clienti e di soddisfarli attraverso la proposta di prodotti sono fattori critici per la diffusione del prodotto\/servizio presso i consumatori.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Utilit\u00e0 e fruibilit\u00e0<\/strong>: il prodotto deve essere consumabile da parte dei potenziali clienti. Il prodotto \u00e8 solitamente presentato in un catalogo che ne descrive le principali caratteristiche, i potenziali impieghi, le qualit\u00e0 distintive.&nbsp; \u00c8 inoltre in molti casi corredato da istruzioni che ne indicano le principali caratteristiche, le modalit\u00e0 di utilizzo, eventuali prerequisiti per il consumo (basti pensare, ad esempio, agli attrezzi necessari per il montaggio di un mobile), le avvertenze&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Garanzia<\/strong>: il brand del fornitore, i marchi di certificazione (Bio, ESG, ISO, ecc.), la copertura da eventuali difetti o malfunzionamenti per un determinato periodo di tempo. Talvolta anche la descrizione delle materie prime e del processo di realizzazione del prodotto contribuisce a favorire una percezione di qualit\u00e0.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Tutte queste caratteristiche, ed altre relative al concetto generale di prodotto, possono essere applicate, opportunamente declinate rispetto alle loro specificit\u00e0, ai data product.<\/p>\n\n\n\n<p>Poich\u00e9 l\u2019oggetto del data product \u00e8 un\u2019informazione basata sui dati,&nbsp;&nbsp;le caratteristiche sopra illustrate, nell\u2019ambito specifico del data product, sono costituite da metadati: la ownership (il fornitore), la qualit\u00e0 (la garanzia), le potenziali finalit\u00e0 di impiego (le modalit\u00e0 d\u2019uso), il data lineage (l\u2019origine), i vincoli di sicurezza e protezione dei dati personali (le avvertenze) e cos\u00ec via.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cos\u2019\u00e8 il Data Product e a cosa serve<\/h2>\n\n\n\n<p>Ci\u00f2 premesso, per entrare nel merito delle caratteristiche specifiche di un data product, facciamo ora riferimento a due dei quattro principi fondanti del framework Data Mesh, anche se in effetti il concetto <em>data product<\/em> trova applicazione anche in altri contesti.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group irion-callout has-background is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"background-color:#8dd2fc3b\">\n<p style=\"padding-top:var(--wp--preset--spacing--30);padding-right:var(--wp--preset--spacing--30);padding-bottom:var(--wp--preset--spacing--30);padding-left:var(--wp--preset--spacing--30);font-size:18px\"><em>Un Data Product \u00e8 una collezione di dati, corredati dal codice necessario per il loro consumo e dai metadati che ne descrivono le caratteristiche.<\/em><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Principio di Domain Ownership<\/strong> &#8211; Nel Data Mesh i dati vengono organizzati in Domini. Un Dominio comprende una serie di dati omogenei rispetto a determinati criteri (l\u2019origine, l\u2019aggregazione, il consumo) e viene posto sotto la ownership di un team interdisciplinare (business e ICT) di attori operanti nella sfera di competenza di questi dati. Il concetto di Dominio Dati \u00e8 ispirato al modello DDD (Data Domain Design) per la progettazione del software. <br><br>L\u2019obiettivo della organizzazione per Data Domain \u00e8 quello di attribuire la gestione dei dati ai soggetti che ne detengono la maggiore competenza, riducendo cos\u00ec l\u2019entropia informativa derivante dalla concentrazione dei dati in un ambiente presidiato da figure che non hanno quella conoscenza di dettaglio dei singoli ambiti gestiti detenuta da chi vi opera direttamente. Tuttavia, la sola applicazione del principio di Domain Ownership rischia di avere l\u2019unico effetto di scomporre i dati in silos, situazione che in assenza di contrappesi creerebbe problemi di integrazione e coerenza complessiva.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Principio di Data as a Product<\/strong> &#8211; Ed \u00e8 qui che interviene il secondo principio, che indica le modalit\u00e0 con cui i singoli domini interagiscono per garantire una gestione fluida ed efficiente dei processi aziendali. Come anticipato, il framework Data Mesh \u00e8 orientato alla gestione dei dati analitici, risultanti da operazioni di aggregazione, integrazione, controllo della qualit\u00e0. <br><br>\u00c8 per\u00f2 importante precisare che questi dati possono avere molte differenti finalit\u00e0: impiego per scopo di analisi e ricerca (anche attraverso l\u2019applicazione di tecniche e tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning), rendicontazione interna o esterna (ad esempio per conformit\u00e0 a requisiti di reporting regolamentare), ma anche supporto a processi operativi a valle di quelli che li hanno originati. Un Data Product \u00e8 una collezione di dati, corredati dal codice necessario per il loro consumo e dai metadati che ne descrivono le caratteristiche (contenuto, precisione e accuratezza, freschezza, fonti, modalit\u00e0 di utilizzo, ownership\u2026). <br><br>Un Data Product \u00e8 realizzato all\u2019interno di un Dominio Dati, partendo da dati originati dai propri processi operativi e\/o da altri Data Product; \u00e8 destinato al consumo da parte del Dominio stesso o di altri Domini. L\u2019insieme dei Data Product \u00e8 censito in un catalogo centrale e costituisce un reticolo di comunicazione che assicura un adeguato grado di integrazione e interoperabilit\u00e0 tra i Domini. Un Data Product deve rispondere ad un set minimo di criteri per essere considerato tale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Passiamo ora brevemente in rassegna questi criteri.<\/p>\n\n\n\n<ol style=\"list-style-type:1\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Facilmente ricercabile: <\/strong>Un prodotto di dati deve essere facilmente individuabile. Questa caratteristica pu\u00f2 avvenire solo attraverso l\u2019utilizzo di meta-informazioni (come significati, contestualizzazione, propriet\u00e0, fonte di origine, percorso dei dati ecc.). Questo servizio centralizzato di ricerca consente ai consumatori di dati di trovare facilmente un set di dati di loro interesse. Ogni prodotto di dati deve essere quindi corredato, per essere completo, dei metadati necessari a facilitarne la scoperta.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fruibile: <\/strong>Un prodotto di dati, una volta individuato, dovrebbe avere un metodo di delivery secondo una convenzione globale che aiuti gli utenti ad accedervi in modo sistematico. Considerando la facilit\u00e0 d&#8217;uso come un obiettivo, ogni prodotto dati dovr\u00e0 prevedere un metodo di delivery che ne garantisca la piena fruizione, in linea con le regole di accessibilit\u00e0 e di compliance previste nell\u2019ambito degli standard aziendali.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Affidabile, veritiero<\/strong>: Poich\u00e9 nessun consumatore utilizzer\u00e0 per le proprie decisioni e\/o elaborazioni dati di cui non si fida, i proprietari dei prodotti di dati dovranno corredare il loro artefatto di metadati in merito alla veridicit\u00e0 delle fonti e a quanto essi riflettano la realt\u00e0 degli eventi che si sono verificati o l&#8217;alta probabilit\u00e0 della veridicit\u00e0 della conoscenza che da essi, attraverso elaborazioni e trasformazioni, \u00e8 stata generata. <br><br>L&#8217;applicazione della pulizia dei dati e la verifica automatica dell&#8217;integrit\u00e0 dei dati al momento della creazione del prodotto sono alcune delle tecniche da utilizzare per fornire un livello di qualit\u00e0 accettabile. Fornire la provenienza e il percorso dei dati come metadati associati a ciascun prodotto di dati aiuta i consumatori a ottenere ulteriore fiducia nel prodotto di dati e nella sua idoneit\u00e0 per la relativa destinazione d\u2019uso.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Comprensibile: <\/strong>I prodotti di qualit\u00e0 non richiedono l&#8217;aiuto del produttore per essere utilizzati: possono essere scoperti, compresi e consumati in modo indipendente. La creazione di insiemi di dati come prodotti con un impatto minimo per l&#8217;utilizzo da parte dei data engineer e dei data scientist richiede una semantica e una sintassi dei dati ben descritte, idealmente accompagnate da insiemi di dati campione come esempi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Interoperabile, conforme a standard globali: <\/strong>un&#8217;altra caratteristica dei data products \u00e8 quella di garantire l\u2019interoperabilit\u00e0 tra i domini che lo utilizzano. Tale caratteristica si pu\u00f2 ottenere solo utilizzando metodi di standardizzazione centralizzati che consentono di produrre conoscenza rispettando alcune regole comuni di classificazione e contestualizzazione.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sicuro e regolato da un controllo globale degli accessi: <\/strong>L&#8217;accesso sicuro agli insiemi di dati dei prodotti \u00e8 un must, indipendentemente dal fatto che l&#8217;architettura sia centralizzata o meno. Nel mondo dei prodotti di dati il controllo degli accessi deve essere applicato al massimo livello di granularit\u00e0, per ciascun prodotto di dati. Analogamente ai domini operativi, le politiche di controllo degli accessi possono essere definite a livello centrale, ma applicate al momento dell&#8217;accesso a ogni singolo prodotto di dati.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Valore intrinseco: <\/strong>come ogni prodotto anche il data products deve contenere metadati di business che contribuiscano a percepire il suo valore per l\u2019azienda (destinazione d\u2019uso, processo di business su cui viene utilizzato, ecc.), ci\u00f2 a prescindere dal modello utilizzato per stimare il valore del prodotto (costo Mark-up, valore di vendita\/scambio, ecc.).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">I contesti di applicazione del data product<\/h2>\n\n\n\n<p>Un artefatto che risponde a queste caratteristiche trova la sua applicazione in molti contesti.<\/p>\n\n\n\n<p>Abbiamo gi\u00e0 visto il ruolo fondamentale di abilitatore della comunicazione tra Domini nel framework Data Mesh. In questo paradigma architetturale e sociale di data management ai due principi sopra citati si aggiungono quelli di \u201cSelf-serve data platform\u201d e \u201cFederated computational governance\u201d. Ulteriori dettagli su questo argomento possono essere trovati <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/datamesh-differenze-datalake-comeiniziare-primaparte\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>qui<\/strong><\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Pi\u00f9 generalmente un\u2019organizzazione del patrimonio informativo in data product ne facilita l\u2019estrazione di valore da parte di personas molto differenti all\u2019interno dell\u2019organizzazione, anche quelle non direttamente impegnate in ruoli dedicai alla gestione dei dati. Un Data Product Catalog elenca e descrive questi oggetti, che ne entrano a far parte solo a seguito di un processo di certificazione e qualificazione che li contraddistingue come rispondenti ai criteri sopra visti. Questa accezione di data product non rende necessaria l\u2019applicazione degli altri principi del framework Data Mesh, ma risponde comunque alla necessit\u00e0 di valorizzazione degli asset informativi.<\/p>\n\n\n\n<p>Un ulteriore passo rispetto al Data Product Catalog pu\u00f2 essere l\u2019insediamento di un Data Marketplace, un ambiente in cui utenti di differente estrazione possono non solo visionare le caratteristiche dei data product esistenti, ma attivarne la fruizione (estemporanea o periodica delle versioni aggiornate), o richiedere la realizzazione di nuovi data product, attraverso l\u2019attivazione di processi dedicati.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Data product, data governance and data sharing<\/h2>\n\n\n\n<p>Come \u00e8 facile intuire, i processi che gestiscono la realizzazione, la manutenzione e il consumo di data product devono poggiare su un sistema di governo in grado di garantirne l\u2019efficacia, la vitalit\u00e0 e la sostenibilit\u00e0. Senza entrare nel dettaglio di questi aspetti, pensiamo sia essenziale riconoscere il valore di un modello organizzato per data product come promotore del ruolo del Chief Data Officer e come abilitatore di un sistema di data sharing che rappresenta oramai una priorit\u00e0 per il mercato.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"irion-note\">L&#8217;importanza della condivisione dei dati \u00e8 evidenziata dall&#8217;indagine Gartner \u201cChief Data Officer\u201d del 2022, secondo cui l&#8217;86% dei partecipanti ha dichiarato che la condivisione dei dati \u00e8 essenziale per il successo della propria organizzazione.<\/p>\n\n\n\n<p>Un data product quindi rappresenta, per la comunit\u00e0 dei potenziali consumatori, un oggetto che deve contenere, per essere scambiato liberamente, tutte le meta-informazioni, raccolte dal sistema di governance, che consentano di renderlo disponibile in forme e con modalit\u00e0 di fruizione commisurate alle necessit\u00e0 degli utenti, \u201ca marchio CDO\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"irion-note\">Nonostante i numerosi vantaggi della condivisione dei dati, la resistenza da parte dell\u2019organizzazione e dei singoli a questo principio &nbsp;pu\u00f2 essere significativa. I metadati devono consentire di fugare i &#8220;bias\u201d relativi alla qualit\u00e0 dei dati, al potenziale uso improprio, alla privacy, alla sicurezza e alla propriet\u00e0, sia a livello individuale che organizzativo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Perch\u00e9 \u00e8 necessario avere un adeguato sostegno strumentale per la gestione dei data product?<\/h2>\n\n\n\n<p>Spesso \u00e8 proprio l\u2019assenza di un adeguato sostegno strumentale, che gestisca efficientemente i metadati descrittivi e attuativi, che rappresenta una barriera alla prosecuzione di un percorso evolutivo verso un modello di governo dei data products che \u00e8 in grado di sfruttare il potenziale dei dati e di metterlo al servizio del conseguimento degli obiettivi aziendali.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c8 un percorso sicuramente complesso, che richiede visione, determinazione, scelte corrette. Ma \u00e8 anche un percorso irrinunciabile, se le previsioni degli analisti sono corrette:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Entro il 2022, pi\u00f9 della met\u00e0 dei servizi di data e analytics saranno automatizzati e non richiederanno interventi umani.<\/li>\n\n\n\n<li>Entro il 2023, il 30% delle organizzazioni registrer\u00e0 un ROI elevato delle risorse impegnate in data &amp; analytics governance gestendo la quota parte minima della totalit\u00e0 dei propri data asset che \u00e8 rilevante per il raggiungimento dei propri obiettivi strategici.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Irion EDM\u00ae \u00e8 un sistema di Enterprise Data Management completamente metadata-driven, uno strumento flessibile che abilita e sostiene l\u2019evoluzione nel tempo di un sistema di Data Governance consentendo l\u2019implementazione efficiente di differenti stili di governo.<\/p>\n\n\n\n<p>Nelle soluzioni di Data Management implementate con Irion EDM\u00ae i metadati hanno un ruolo fondamentale:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>descrivono le caratteristiche tecniche e di business dei dati e le relazioni con le altre entit\u00e0 ad essi connesse (asset IT, unit\u00e0 organizzative, processi, regole, \u2026) consentendo di abilitare le caratteristiche fondanti dei data products (ricercabilit\u00e0, fruibilit\u00e0, compressibilit\u00e0, affidabilit\u00e0, interoperabilit\u00e0 ecc);<\/li>\n\n\n\n<li>sono flessibili &#8211; in grado di adattarsi a rappresentare le entit\u00e0, gli eventi e i fenomeni rilevanti per ogni singola azienda, rendendo quindi i data products utili nelle decisioni aziendali;<\/li>\n\n\n\n<li>sono dinamici &#8211; possono variare nel tempo adattandosi alle evoluzioni del business e degli ambiti di applicazione;<\/li>\n\n\n\n<li>alcuni di essi sono attuativi &#8211; pilotano cio\u00e8 i motori di data management della piattaforma (connessione alle fonti, data integration, applicazioni di regole di controllo, arricchimento, classificazione, analytics, orchestrazione, \u2026) garantendo quindi le delivery del data product secondo le esigenze del consumatore e le diverse scelte architetturali;<\/li>\n\n\n\n<li>sono integrabili \u2013 metadati di business, tecnici, attuativi possono essere messi in relazione gli uni con gli altri e rappresentati ed esplorati in un unico modello in grado di supportare il lavoro di data engineer, business analyst, data owner, data scientist, e di tutti i ruoli impegnati nella gestione dei dati aziendali.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:65px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-horizontal is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-03627597 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button has-custom-width wp-block-button__width-75 is-style-fill\"><a class=\"wp-block-button__link has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/la-piattaforma-end-to-end-irion-edm\/\" style=\"border-radius:5px;background-color:#1fb1ea\">SCOPRI DI PI\u00d9 SU IRION EDM<sup>\u00ae<\/sup><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:80px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\">Gli autori<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group i-rounded i-box-author has-white-background-color has-background is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-28f84493 wp-block-columns-is-layout-flex\" style=\"background-color:#f0f5f7\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:20%\">\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/MarioVellella-Thumbnail-Tondo.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-47089\" style=\"width:168px;height:168px\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center i-p-author has-text-color has-medium-font-size\" style=\"color:#1fb1ea\"><strong>Mario Vellella<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Irion Domain Advisory Leader<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:80%\">\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"i-testo-small i-testo-column\" style=\"font-size:15px\">PhD con oltre 25 anni di esperienza nel settore finance, gi\u00e0 ricercatore, consulente e funzionario direttivo in area risk management, nonch\u00e9 collaboratore del Dipartimento di Economia e Management della \u201cSapienza\u201d di Roma. Autore di pubblicazioni scientifiche internazionali, Mario ha un\u2019elevata competenza come Domain Expert sulla Data Governance e sulla gestione integrata dei rischi maturata sia come consulente di multinazionali che all\u2019interno del Gruppo Poste Italiane. In particolare, per BancoPosta \u00e8 stato Chief Data Officer, responsabile dell\u2019Ufficio Analisi integrata rischi e convalida modelli dopo aver ideato e implementato il modello avanzato per la gestione dei rischi operativi dell\u2019intermediario.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/mario-vellella-2566913\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Logo-Multiuso-Ex-2022-Linkedin-2023-Pittogramma-v1.png\" alt=\"LinkedIn\" class=\"wp-image-47092\"\/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group i-rounded i-box-author has-white-background-color has-background is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-28f84493 wp-block-columns-is-layout-flex\" style=\"background-color:#f0f5f7\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:20%\">\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/MauroTuvo-Thumbnail-Tondo.png\" alt=\"Mauro Tuvo, Irion Principal Advisor\" class=\"wp-image-47112\" style=\"width:168px;height:168px\"\/><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center i-p-author has-text-color has-medium-font-size\" style=\"color:#1fb1ea\"><strong>Mauro Tuvo<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\">Irion Principal Advisor<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:80%\">\n<div style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"i-testo-small i-testo-column\" style=\"font-size:15px\">Mauro Tuvo da oltre trent\u2019anni supporta organizzazioni italiane ed europee nella gestione degli asset informativi, curando lo sviluppo e il presidio dell\u2019offerta, il disegno delle soluzioni e lo sviluppo delle opportunit\u00e0 di business legate alle tematiche di Enterprise Data Management. Le sue attivit\u00e0 si sono nel tempo concentrate su Data Quality, Data Governance e Compliance (GDPR, IFRS17, Regulatory Reporting), maturando negli anni una vasta esperienza nella definizione e nell\u2019applicazione di metodologie che lo vedono protagonista sul mercato e in contesti accademici e di indirizzo.<br>Principal Advisor in Irion, autore di testi, articoli e pubblicazioni su tematiche relative alla gestione dei dati, Mauro ha svolto attivit\u00e0 di docenza in master e corsi di specializzazione presso le universit\u00e0 di Padova, Pavia, Verona, Milano Bicocca, Politecnico di Torino. Partecipa in qualit\u00e0 di relatore a convegni e seminari, \u00e8 membro del comitato tecnico di Dama Italy e dell\u2019Osservatorio Information Governance di ABI Lab.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/infomgmtitaly\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Logo-Multiuso-Ex-2022-Linkedin-2023-Pittogramma-v1.png\" alt=\"LinkedIn\" class=\"wp-image-47092\"\/><\/a><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il termine \u201cdata product\u201d, grazie anche all\u2019interesse suscitato dal framework Data Mesh, \u00e8 ormai uno dei mantra del modern data management, indicato dai professionisti dei dati, con differenti accezioni e in differenti contesti, come un concetto portante di un\u2019organizzazione data driven. Ma in pratica in cosa si differenzia da un semplice dataset? 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