{"templateName":"base-page-template54","cssClassNames":"page basicpage summit-page","allowedRenditionsWidth":["320","480","640","768","960","1200","1440","1920"],"description":"Scopri cos’è la data governance e come sviluppare un programma con ownership chiara, qualità, lineage, controlli di compliance e governance pronta per l’AI.","language":"it","title":"Che cos’è la data governance? 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sulla data governance:\u003C/p\u003E","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"text":{"id":"text-4c3a4ff0b1","additionalClasses":"related-topics ","text":"\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/frameworks/\"\u003EFramework di data governance\u003C/a\u003E\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/policy/\"\u003EPolicy di data governance\u003C/a\u003E\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/data-privacy/\"\u003EPrivacy dei dati\u003C/a\u003E\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/data-lineage/\"\u003EData lineage\u003C/a\u003E\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/policy/\"\u003EData 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callout--general","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EDATA GOVERNANCE: LA DEFINIZIONE\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa data governance è il framework di policy, ruoli, processi e tecnologie che assicura una gestione, una protezione e un utilizzo dei dati coerenti e responsabili lungo l’intero ciclo di vita, inclusi ownership, accesso, qualità, classificazione e auditabilità.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"text_overview_0":{"id":"text-34560e7ac7","text":"\u003Cp\u003EQuando emerge un problema nei dati, una non conformità, un modello addestrato sul segmento di popolazione errato o una metrica che assume significati diversi a seconda del team, le organizzazioni spesso non sanno rispondere alle domande che seguono. L’ownership non è chiara, il lineage è incompleto, i record di accesso non esistono o non risalgono abbastanza indietro nel tempo. Il problema emerge nell’ufficio di un regolatore o durante una revisione post-incidente.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa data governance è la pratica di costruire i controlli su ownership, classificazione, lineage e audit che rendono disponibili quelle risposte prima ancora che vengano richieste. Man mano che i dati si muovono tra sistemi, cloud, partner e workflow di AI, le esigenze di governance continuano a crescere. Nella maggior parte delle organizzazioni, ottenere risposte sui dati è molto più difficile di quanto dovrebbe essere. Questa guida mostra come cambiare le cose.\u003C/p\u003E","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_what-is-data-governance":{"id":"title-v2-70daf556e3","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--what-is-data-governance","type":"heading2","lines":["Che cos’è la data governance?"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_what-is-data-governance_0":{"id":"text-6e83ccb2bf","text":"\u003Cp\u003ELa data governance è il sistema di policy, ruoli, processi e tecnologie che definisce come un’organizzazione gestisce i dati lungo il loro ciclo di vita. Stabilisce la proprietà dei dati, il loro significato, come vengono classificati, chi può accedervi, come viene misurata la qualità e come viene monitorato l’utilizzo. Sul piano pratico, la data governance è un modello operativo per rendere i dati affidabili, protetti e utilizzabili su larga scala.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EUn programma di data governance maturo risponde a quattro domande:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003EQuali dati esistono e cosa significano?\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003EChi li possiede e chi è responsabile del loro utilizzo?\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003EChi può accedervi, condividerli o utilizzarli nei workflow di AI?\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003EL’organizzazione può dimostrare come sono stati trasformati, protetti e utilizzati?\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003ERispondere a queste domande dipende da metadati, data stewardship, qualità dei dati, controlli sulla privacy, processi di compliance e responsabilità chiare. Senza la sinergia tra questi elementi, i team non possono governare i dati in modo affidabile.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_why-data-governance-matters-now":{"id":"title-v2-055cf465a3","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--why-data-governance-matters-now","type":"heading2","lines":["Perché la data governance è importante oggi"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_why-data-governance-matters-now_0":{"id":"text-493885ed35","text":"\u003Cp\u003ELa data governance è diventata più complessa perché i dati non risiedono più all’interno di un unico ambiente di reporting. Una tabella sull’utilizzo del prodotto può alimentare analisi dei dati, workflow di assistenza clienti, reporting per i partner, funzionalità di machine learning e dashboard per i dirigenti. Una \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/policy/\"\u003Epolicy di data governance\u003C/a\u003E che funziona per una dashboard non governa automaticamente ogni copia, trasformazione o prompt di AI a valle che tocca gli stessi dati.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EQuesta frammentazione è uno dei maggiori ostacoli sia a una governance efficace sia a un’AI scalabile. “Quando conservi i tuoi dati in un posto per una cosa e in un altro posto per un’altra, governarli e proteggerli diventa davvero difficile”, afferma Baris Gutelkin, VP of Product, AI di Snowflake. Secondo lui, investire in una data foundation unica e standardizzata in tutta l’organizzazione abilita casi d’uso di AI generativa più potenti, semplificando al contempo governance e sicurezza.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"quote_why-data-governance-matters-now_0":{"id":"quote-item-fc8b23888c","alignment":"left","layout":"simple","quoteSourceName":"Baris Gutelkin","quoteSourceTitle":"VP of Product, AI Snowflake","showQuoteIcon":true,"quote":"Quando si conservano i dati in un sistema per una finalità e in un altro per una finalità diversa, governarli e proteggerli diventa davvero difficile.","showHangingPunctuation":false,":type":"snowflake-site/components/quote-item"},"text_why-data-governance-matters-now_1":{"id":"text-b808e37d03","text":"\u003Cp\u003EPer far funzionare nella pratica questo tipo di foundation non basta centralizzare i dati: serve una governance coerente e scalabile. I team devono classificare le colonne sensibili, assegnare l’ownership, tracciare il lineage, applicare il masking, monitorare la freschezza dei dati e verificarne l’utilizzo, senza affidarsi a conoscenze informali o fogli di calcolo scollegati tra loro. Una governance efficace consente ai team di accedere facilmente a dati affidabili e utilizzarli in sicurezza, senza introdurre complessità operative.\u003C/p\u003E","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"callout_why-data-governance-matters-now_0":{"id":"text-7f15a1a691","additionalClasses":"callout callout--warning","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EERRORE COMUNE\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ESpesso le organizzazioni trattano la data governance come un progetto una tantum, anziché come una disciplina operativa continua integrata nei workflow quotidiani. Questo porta a ownership poco chiara, metadati incompleti e controlli che non si propagano mentre i dati si muovono tra sistemi e casi d’uso di AI, rendendo i problemi difficili da tracciare e gli audit complicati da superare.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"title_data-governance-for-ai":{"id":"title-v2-ab86c86393","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--data-governance-for-ai","type":"heading2","lines":["Data governance per l’AI"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_data-governance-for-ai_0":{"id":"text-37f8e303e3","text":"\u003Cp\u003EL’AI aumenta la posta in gioco per la data governance, perché i dati governati possono ora essere recuperati, riassunti, trasformati o utilizzati da modelli e agenti. Quando un agente AI agisce per conto di un utente, le domande si moltiplicano: quali righe ha recuperato, cosa ha incluso in un prompt e ne esiste una traccia di audit?\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/ai/\"\u003Edata governance per l’AI\u003C/a\u003E si concentra sui dati che i sistemi di AI utilizzano. Questo include la provenienza dei dati di training; la classificazione di PII e dati sensibili; i controlli su consenso e utilizzi consentiti; bias e rappresentatività dei dati di origine; il lineage tra set di dati, funzionalità, prompt, output e decisioni a valle; e i controlli di accesso degli agenti AI e le tracce di audit per recupero, contesto del prompt e output generati.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ETutto ciò è collegato alla \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/ai-governance/\"\u003Egovernance dell’AI\u003C/a\u003E, ma non coincide con essa. La data governance per l’AI governa i dati che i sistemi di AI utilizzano. La governance dell’AI governa il modello o il sistema stesso: approvazioni dei modelli, valutazioni, model card, monitoraggio, drift, supervisione umana e \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/data-risk-management/\"\u003Egestione del rischio\u003C/a\u003E. I due programmi devono connettersi. Un workflow di AI ad alto rischio non può essere governato bene se l’organizzazione non sa quali fonti di dati lo alimentano, quali campi sensibili possono comparire nel retrieval, chi ha approvato l’utilizzo dei dati e se gli output possono essere ricondotti a fonti governate.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Ci\u003EScopri come Snowflake aiuta a governare i dati per un’AI affidabile:\u003C/i\u003E\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"yt_data-governance-for-ai_0":{"id":"embed-044d7ab862","youtubeVideoId":"42GWL5x3Xpg","layout":"responsive","youtubeAspectRatio":"56.25","youtubeAutoPlay":false,"youtubeLoop":false,"youtubeMute":false,"youtubePlaysInline":false,"youtubeRel":false,"embeddableResourceType":"core/wcm/components/embed/v1/embed/embeddable/youtube","type":"EMBEDDABLE",":type":"snowflake-site/components/youtube"},"title_data-governance-principles":{"id":"title-v2-c1764a604e","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--data-governance-principles","type":"heading2","lines":["Principi della data governance"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_data-governance-principles_0":{"id":"text-fc3670c325","text":"\u003Cp\u003EI principi della data governance guidano le scelte di un programma in materia di policy, ownership, tecnologia e processi. Tra i principi più comuni:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EResponsabilità:\u003C/b\u003E Ogni data asset critico ha un owner designato, responsabile delle decisioni di accesso, dei problemi di qualità e delle controversie sulle definizioni.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003ETrasparenza:\u003C/b\u003E Gli utenti possono visualizzare definizioni, lineage, segnali di qualità e contesto delle policy per i data asset con cui lavorano.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EQualità dei dati:\u003C/b\u003E I dati governati vengono misurati rispetto ad aspettative esplicite, non considerati affidabili per partito preso.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EPrivacy e sicurezza:\u003C/b\u003E I dati sensibili vengono classificati, protetti e monitorati lungo tutto il loro ciclo di vita.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EStewardship:\u003C/b\u003E Steward designati mantengono le definizioni, risolvono i problemi e supportano un utilizzo responsabile in tutti i domini.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EStandardizzazione:\u003C/b\u003E Termini, policy e controlli sono coerenti tra i domini, con eccezioni documentate e approvate.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EAuditabilità:\u003C/b\u003E L’organizzazione può dimostrare come i dati sono stati consultati, modificati, condivisi e utilizzati.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EUtilizzo etico:\u003C/b\u003E L’\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/data-governance/policy/data-ethics/\"\u003Eetica dei dati\u003C/a\u003E implica che i dati vengano utilizzati in modo equo, non discriminatorio e in linea con le aspettative degli utenti, con meccanismi per identificare e mitigare risultati dannosi o indesiderati.\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003EQuesti principi si traducono in meccanismi concreti: campi di ownership in un catalogo, tag di sensibilità sulle colonne, policy di mascheramento applicate ai dati regolamentati, percorsi di lineage per i report critici e log di audit per le revisioni degli accessi.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_data-governance-frameworks-and-standards":{"id":"title-v2-371e15f936","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--data-governance-frameworks-and-standards","type":"heading2","lines":["Framework e standard di data governance"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_data-governance-frameworks-and-standards_0":{"id":"text-4666b62c34","text":"\u003Cp\u003EI framework e gli standard di data governance aiutano le organizzazioni a strutturare un programma, definire le capability e decidere cosa implementare per primo. Alcuni si concentrano sulla maturità del data management, altri sulla governance dell’IT, sull’architettura, sulla qualità o sui controlli del cloud.\u003C/p\u003E\n\u003Ctable\u003E\n\u003Cthead\u003E\u003Ctr\u003E\u003Cth\u003EFramework o standard\u003C/th\u003E\n\u003Cth\u003EAdatto per\u003C/th\u003E\n\u003Cth\u003ECosa aiuta a governare\u003C/th\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003C/thead\u003E\u003Ctbody\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/frameworks/dama-dmbok/\"\u003EDAMA-DMBOK\u003C/a\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EProgettazione di programmi di data management ad ampio raggio\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EAree di conoscenza, ruoli e discipline del data management\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/frameworks/dcam/\"\u003EDCAM\u003C/a\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EMaturità del data management aziendale\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EModello operativo, controlli, responsabilità e maturità\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/frameworks/cdmc/\"\u003ECDMC\u003C/a\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EControlli per il data management nel cloud\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EControlli di governance per ambienti dati cloud e ibridi\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/frameworks/cobit/\"\u003ECOBIT\u003C/a\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EAllineamento della governance dell’IT\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003ERischio, controlli, responsabilità e governance aziendale\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/frameworks/togaf/\"\u003ETOGAF\u003C/a\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EAllineamento dell’architettura enterprise\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EArchitettura dati, dipendenze tra app e governance dell’architettura\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/data-governance/frameworks/fair-principles/\"\u003EFAIR Principles\u003C/a\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003ERiutilizzo di dati scientifici e di ricerca\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EReperibilità, accessibilità, interoperabilità e riutilizzo\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https://www.iso.org/standard/81745.html\" target=\"_blank\"\u003EISO 8000\u003C/a\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EQualità dei dati e dati master\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003ERequisiti di qualità, scambio di dati e pratiche per i dati master\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https://datagovernance.com/the-dgi-data-governance-framework/\" target=\"_blank\"\u003EDGI Data Governance Framework\u003C/a\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EProgettazione del programma di governance\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EDiritti decisionali, accountability e processi per le policy\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003C/tbody\u003E\u003C/table\u003E\n\u003Cp\u003EUn’organizzazione sanitaria potrebbe utilizzare DAMA-DMBOK per definire le funzionalità di gestione dei dati di base, CDMC per mappare i controlli cloud e i requisiti di data governance di HIPAA per definire le aspettative su accesso, conservazione e audit.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EI framework forniscono una struttura, ma un programma ha comunque bisogno di owner, metadati, classificazione, regole di qualità, policy di accesso, processi di audit e tecnologie in grado di applicare queste decisioni dove i dati vengono utilizzati.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/data-governance/frameworks/\"\u003EScopri di più sui framework di data governance →\u003C/a\u003E\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_data-governance-operating-models":{"id":"title-v2-67c0cb0d66","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--data-governance-operating-models","type":"heading2","lines":["Modelli operativi della data governance"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_data-governance-operating-models_0":{"id":"text-1d5fddc91b","text":"\u003Cp\u003EUn programma di governance ha bisogno di un modello operativo coerente con il modo in cui l’organizzazione lavora. Un’azienda globale con decine di business unit non può governare ogni tabella tramite un unico team centrale, ma un modello completamente decentralizzato potrebbe portare a definizioni incoerenti, policy duplicate e controllo disomogeneo.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa maggior parte delle organizzazioni sceglie uno di questi tre modelli:\u003C/p\u003E\n\u003Ctable\u003E\u003Cthead\u003E\u003Ctr\u003E\u003Cth\u003EModello\u003C/th\u003E\u003Cth\u003ECome funziona\u003C/th\u003E\u003Cth\u003EAdatto per\u003C/th\u003E\u003C/tr\u003E\u003C/thead\u003E\u003Ctbody\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cstrong\u003ECentralizzato\u003C/strong\u003E\u003C/td\u003E\u003Ctd\u003EUn team di governance centrale definisce policy, standard e approvazioni\u003C/td\u003E\u003Ctd\u003EProgrammi più piccoli, dati altamente regolamentati o governance in fase iniziale\u003C/td\u003E\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cstrong\u003EFederato\u003C/strong\u003E\u003C/td\u003E\u003Ctd\u003EI domini gestiscono i dati a livello locale seguendo standard di governance condivisi\u003C/td\u003E\u003Ctd\u003EGrandi aziende con una forte ownership dei domini\u003C/td\u003E\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cstrong\u003EIbrido\u003C/strong\u003E\u003C/td\u003E\u003Ctd\u003EUn team centrale definisce gli standard relativi a policy e piattaforma mentre i domini gestiscono la stewardship quotidiana\u003C/td\u003E\u003Ctd\u003EProgrammi enterprise più maturi\u003C/td\u003E\u003C/tr\u003E\u003C/tbody\u003E\u003C/table\u003E\n\u003Cp\u003EUn modello ibrido è spesso il più pratico. Un team centrale definisce gli standard di classificazione, i template delle policy, i requisiti dei cataloghi e le aspettative di audit. I team di dominio gestiscono i propri data product, mantengono le definizioni, risolvono i problemi di qualità e approvano gli accessi in base al contesto locale.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EQualunque sia il modello adottato da un’organizzazione, i diritti decisionali devono essere espliciti. Se due team definiscono in modo diverso il concetto di “cliente attivo”, il modello di governance deve specificare chi risolve il conflitto. Se un partner richiede l’accesso a un set di dati sensibili, il modello deve identificare chi approva la richiesta, quali prove sono necessarie e come viene registrata la decisione.\u003C/p\u003E","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"card_v2_data-governance-operating-models_0":{"id":"card-v2-473daca6e7","additionalClasses":"seo-customer","configurationStatus":{"configured":true,"message":""},":type":"snowflake-site/components/card-v2","title":{"id":"title","type":"heading4","lines":["Customer story: Town of Gilbert"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"button":{"id":"button","showOutboundIcon":false,"buttonLink":{"valid":true,"url":"https://www.snowflake.com/en/customers/all-customers/case-study/town-of-gilbert/"},"linkTargetContentType":"GENERIC",":type":"snowflake-site/components/button","linkType":"SNOWFLAKE_EXTERNAL","text":"Leggi il case study"},"image":{"id":"image","height":"351","src":"https://www.snowflake.com/adobe/dynamicmedia/deliver/dm-aid--83f793a0-df9c-45fe-8949-f4e33942489a/gilbert%25403x.png?preferwebp=true&quality=85","lazyEnabled":true,"alt":"Town of Gilbert Logo","width":"624",":type":"snowflake-site/components/image"},"type":"content-card","text":{"id":"text","text":"\u003Cp\u003ELa Town of Gilbert ha lanciato 11 dashboard pubbliche con Snowflake per migliorare la trasparenza di servizi come la prevenzione della criminalità, l’intervento sulla salute mentale, la riparazione delle buche stradali e il riciclo. L’amministrazione di Gilbert utilizza funzionalità di governance e sicurezza come il controllo degli accessi basato sui ruoli, i campi di metadati e il mascheramento dinamico dei dati per supportare un accesso affidabile ai dati sensibili del settore pubblico.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text"},"layoutStyle":"horizontal"},"title_the-core-components-of-data-governance":{"id":"title-v2-650a02b1fd","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--the-core-components-of-data-governance","type":"heading2","lines":["I componenti fondamentali della data governance"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_the-core-components-of-data-governance_0":{"id":"text-ff1bed3071","text":"\u003Cp\u003EUn programma di data governance si basa su principi e framework, ma si concretizza attraverso componenti operativi specifici. Questi componenti rendono la governance visibile nei sistemi che le persone utilizzano ogni giorno: cataloghi, tag, grafi di lineage, policy di accesso, controlli di qualità, workflow di stewardship e log di audit.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EGestione dei metadati\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EI \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/metadata-management/\"\u003Emetadati\u003C/a\u003E sono il contesto che indica a persone e sistemi cos’è un data asset, da dove proviene e come dovrebbe essere utilizzato. Possono descrivere il nome di una tabella, il tipo di colonna, l’owner, la definizione di business, l’etichetta di sensibilità, l’obiettivo di freshness, il percorso di lineage, il pattern di utilizzo o il profilo di costo.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa maggior parte dei programmi di governance si basa su tre tipi di metadati:\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003EI \u003Cb\u003Emetadati di business\u003C/b\u003E riguardano definizioni, owner, domini, termini di glossario e stato di certificazione: aiutano i team a capire se un data asset è rilevante e approvato per l’uso.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003EI \u003Cb\u003Emetadati tecnici\u003C/b\u003E riguardano schemi, tipi di dati, trasformazioni, dipendenze e lineage: aiutano ingegneri e architetti a capire come i dati si spostano e cambiano.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003EI \u003Cb\u003Emetadati operativi\u003C/b\u003E riguardano freshness, utilizzo, costo, risultati di qualità e pattern di accesso: aiutano i team a monitorare se i dati sono aggiornati, affidabili e utilizzati in modo appropriato.\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/data-governance/vs-technical-governance/\"\u003EScopri la differenza tra data governance e governance tecnica →\u003C/a\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EClassificazione dei dati\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003ELa classificazione dei dati assegna etichette ai dati in base a sensibilità, dominio, normative, inclusa la \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/what-is-data-sovereignty/\"\u003Esovranità dei dati\u003C/a\u003E, o utilizzo consentito. Ad esempio, una colonna può essere contrassegnata come PII, informazioni sanitarie protette, dati di carte di pagamento, dati finanziari riservati o dati di training approvati. Queste etichette guidano poi le revisioni degli accessi, le policy di mascheramento, le regole di conservazione, le approvazioni di condivisione e le restrizioni all’uso dell’AI.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa classificazione è particolarmente importante perché i dati sensibili sono raramente isolati in un unico posto. Indirizzi email, ID cliente, codici diagnostici, campi di geolocalizzazione e dettagli delle transazioni spesso si spostano attraverso pipeline, dashboard e tabelle delle applicazioni. Un programma di governance deve identificare questi campi prima di poterli proteggere in modo coerente.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EData catalog\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EUn \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/data-governance/data-catalog/\"\u003Edata catalog\u003C/a\u003E è l’inventario consultabile che rende la governance utilizzabile. Offre ad analisti, ingegneri, steward e business user un posto in cui trovare i data asset, leggere le definizioni, esaminare il lineage, verificare gli owner, ispezionare i segnali di qualità e richiedere l’accesso.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EI cataloghi moderni mettono in evidenza i data product certificati, associano il contesto delle policy, mostrano se una tabella è abbastanza aggiornata per l’uso e aiutano i team a evitare di duplicare set di dati simili. Un buon catalogo risponde a domande pratiche prima che qualcuno scriva una query: Cosa significa questa tabella? A chi appartiene? È approvata? Quali asset a valle dipendono da essa? Contiene dati sensibili?\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EData lineage\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EIl \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/data-governance/data-lineage/\"\u003Edata lineage\u003C/a\u003E traccia i dati dalla fonte al consumo. Mostra come un campo, una tabella o una metrica si sposta attraverso ingestion, trasformazione, modellazione, reporting, condivisione e workflow di AI. Il lineage può operare a livello di tabella, mostrando come le tabelle dipendono da altre tabelle o fonti; a livello di colonna, mostrando come specifici campi vengono trasformati o riutilizzati; oppure tra sistemi, mostrando come i dati si spostano tra strumenti, cloud o piattaforme.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ESe una colonna regolamentata alimenta un report, un modello o un data product esterno, il lineage aiuta a mostrare da dove proviene, come è cambiata e cosa potrebbe essere interessato in caso di modifica della fonte.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EGestione delle policy\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003ELa gestione delle policy è il punto in cui le regole di governance diventano controlli applicabili. Include policy di accesso, policy di mascheramento, restrizioni a livello di riga, regole di conservazione, regole di data sharing, policy sull’uso consentito e workflow per le eccezioni.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EUna policy deve definire chi può accedere a quali dati, in quali condizioni, per quale finalità e con quale processo di revisione. Una solida gestione delle policy include anche le eccezioni: alcuni utenti potrebbero aver bisogno di un accesso temporaneo per un audit, una migrazione o la risposta a un incidente. La governance deve registrare chi ha approvato l’eccezione, perché è stata concessa e quando scade.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EQualità dei dati\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003ELa \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/a-practical-guide-to-data-quality/\"\u003Equalità dei dati\u003C/a\u003E misura se i dati sono accurati, completi, coerenti, aggiornati, univoci e abbastanza validi per l’uso previsto. Una tabella di prodotto utilizzata per la sperimentazione interna può avere una soglia di qualità diversa rispetto a una tabella di ricavi utilizzata per il reporting finanziario o a una tabella di sinistri utilizzata nell’analisi dei dati in ambito sanitario.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EUna tabella può avere un owner, una definizione di glossario e una policy di accesso, ma se i suoi record sono obsoleti o incompleti, gli utenti non possono fare affidamento su di essa. I programmi moderni anticipano la qualità nel ciclo di vita attraverso data contract, test sulle pipeline e monitoraggio continuo.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003EPrivacy e sicurezza dei dati\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003ELa \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/it/data-governance/data-privacy/\"\u003Eprivacy dei dati\u003C/a\u003E regola come i dati personali e sensibili vengono raccolti, utilizzati, conservati, condivisi ed eliminati. La sicurezza dei dati regola come i dati sono protetti da accessi non autorizzati, usi impropri o esposizioni. Entrambe dipendono da classificazione, ownership, policy e auditabilità, motivo per cui vengono in genere gestite nello stesso framework di governance.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EI controlli sulla privacy possono includere la gestione del consenso, i workflow per le richieste degli interessati, le regole di conservazione, la tokenizzazione e il mascheramento. I controlli di sicurezza possono includere il controllo degli accessi basato sui ruoli, le policy di accesso righe, la crittografia, il monitoraggio e le procedure di risposta agli incidenti. La governance collega questi controlli ai data asset, mostrando quali tabelle contengono dati sensibili, chi può accedervi, quali policy si applicano e se l’utilizzo può essere riesaminato in seguito.\u003C/p\u003E\n\u003Ch3\u003ECondivisione dei dati e data collaboration\u003C/h3\u003E\n\u003Cp\u003EI dati governati devono supportare un riutilizzo sicuro tra domini, partner ed ecosistemi esterni, non limitarsi a controllare l’accesso all’interno di un singolo ambiente.\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003EIl data mesh assegna l’ownership ai domini preservando al contempo standard di governance federati.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003EI data product pacchettizzano i dati con un owner, una definizione, un obiettivo di qualità e un ciclo di vita.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003EI data contract definiscono le aspettative tra produttori e consumatori, inclusi schema, freshness e qualità.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003ELe clean room consentono a più parti di collaborare su dati governati senza esporre i record grezzi.\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003EOgni data asset condiviso comporta una serie di presupposti: chi lo possiede, cosa rappresenta, se è aggiornato, quali policy si applicano e se il destinatario è autorizzato a utilizzarlo per la finalità prevista. La governance aiuta a rendere queste ipotesi esplicite e applicabili.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"card_v2_the-core-components-of-data-governance_0":{"id":"card-v2-533c56ea14","additionalClasses":"seo-customer","configurationStatus":{"configured":true,"message":""},":type":"snowflake-site/components/card-v2","title":{"id":"title","type":"heading4","lines":["Customer story: Siemens"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"button":{"id":"button","showOutboundIcon":false,"buttonLink":{"valid":true,"url":"https://www.snowflake.com/en/customers/all-customers/case-study/siemens-1/"},"linkTargetContentType":"GENERIC",":type":"snowflake-site/components/button","linkType":"SNOWFLAKE_EXTERNAL","text":"Leggi il case study"},"image":{"id":"image","lazyEnabled":true,"alt":"Customer story: Siemens Siemens, a global technology leader",":type":"snowflake-site/components/image"},"type":"content-card","text":{"id":"text","text":"\u003Cp\u003ESiemens, leader tecnologico globale, ha costruito un data mesh esteso a tutta l’azienda con Snowflake, abilitando oltre 600 progetti sui dati, integrando migliaia di data warehouse e creando un data cloud scalabile a supporto di AI, automazione e collaborazione cross-business.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text"},"layoutStyle":"horizontal"},"title_data-stewardship-and-governance-roles":{"id":"title-v2-52eab61bc0","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--data-stewardship-and-governance-roles","type":"heading2","lines":["Data stewardship e ruoli di governance"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_data-stewardship-and-governance-roles_0":{"id":"text-fdbbf48241","text":"\u003Cp\u003ELa data governance dipende da persone designate con chiari diritti decisionali. La \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/data-stewardship/\"\u003Edata stewardship\u003C/a\u003E è il livello operativo che mantiene le decisioni di governance collegate al lavoro quotidiano sui dati. In un programma maturo, gli steward collaborano con data owner, responsabili della custodia, responsabili della privacy, team di sicurezza e un comitato di governance per mantenere le definizioni, monitorare la qualità, valutare i modelli di accesso e gestire l’escalation dei conflitti tra domini.\u003C/p\u003E\n\u003Ctable\u003E\n\u003Cthead\u003E\u003Ctr\u003E\u003Cth\u003ERuolo\u003C/th\u003E\n\u003Cth\u003EResponsabilità di governance\u003C/th\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003C/thead\u003E\u003Ctbody\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EChief Data Officer\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EDefinisce la strategia dati aziendale, promuove il programma di governance e detiene l’accountability esecutiva sui risultati legati ai dati\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EData owner\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EDetiene l’autorità di business su un dominio di dati, un data product, una metrica o un data set critico\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EData steward\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EMantiene definizioni, aspettative di qualità, metadati, linee guida sull’accesso e risoluzione delle problematiche per un dominio o un asset\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EResponsabile della custodia\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EGestisce l’ambiente tecnico in cui i dati vengono archiviati, elaborati, protetti e mantenuti\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EData protection officer\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003ESovrintende agli obblighi di privacy sui dati personali regolamentati, soprattutto dove la normativa richiede un ruolo formale dedicato alla privacy\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EChief Privacy Officer\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EGuida la strategia, le policy e la gestione del rischio in materia di privacy a livello di tutta l’organizzazione\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EGovernance analyst\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003ESupporta la documentazione delle policy, la manutenzione del catalogo, il reporting, il tracciamento delle problematiche e le metriche di governance\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EComitato di governance\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003ERisolve le controversie tra domini, approva gli standard e definisce le priorità del lavoro di governance\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003C/tbody\u003E\u003C/table\u003E\n\u003Cp\u003EL’insieme esatto dei ruoli varia da un’organizzazione all’altra, ma un punto rimane costante: la governance richiede sia autorità di business sia custodia tecnica. Le grandi aziende spesso formalizzano tutto questo attraverso un governance council, percorsi di escalation documentati e una stewardship a livello di dominio.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EI dettagli pratici contano. Se due team non concordano sulla definizione di una metrica, il programma deve stabilire chi decide. Se un campo regolamentato richiede una nuova policy di mascheramento, lo steward deve sapere quale partner della sicurezza o della privacy coinvolgere. Se un problema di qualità dei dati impatta un report a valle, la lineage deve mostrarne l’effetto e la stewardship deve stabilire chi è responsabile della correzione.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_data-governance-process-and-strategy":{"id":"title-v2-34752cd791","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--data-governance-process-and-strategy","type":"heading2","lines":["Processo e strategia di data governance"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_data-governance-process-and-strategy_0":{"id":"text-b2a4ee8a69","text":"\u003Cp\u003EIl rollout pratico di una \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/data-governance-strategy/\"\u003Estrategia di data governance\u003C/a\u003E segue in genere questa sequenza:\u003C/p\u003E\n\u003Col\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EScegli un dominio prioritario:\u003C/b\u003E Inizia da Customer 360, financial reporting, dati regolamentati, analisi della supply chain o dati di training per l’AI, ovunque il rischio di business o la pressione di compliance siano più elevati.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EInventaria gli asset di dati critici:\u003C/b\u003E Identifica le tabelle, le view, i file, le metriche e i report che contano di più in quel dominio.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EClassifica i dati sensibili e regolamentati:\u003C/b\u003E Applica tag a PII, PHI, dati di pagamento, record riservati e altri tipi di dati soggetti a controllo.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EAssegna owner e steward:\u003C/b\u003E Stabilisci chi è responsabile di definizioni, decisioni di accesso, aspettative di qualità e risoluzione delle problematiche.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EDefinisci le policy:\u003C/b\u003E Stabilisci le regole per accesso, mascheramento, retention, sharing, uso dell’AI ed eccezioni.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EAcquisisci lineage e segnali di qualità:\u003C/b\u003E Traccia i flussi di dati critici e monitora freschezza, completezza e validità.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EEsamina accessi e utilizzo:\u003C/b\u003E Utilizza i record di audit per verificare chi ha avuto accesso ai dati sensibili e se le policy hanno funzionato come previsto.\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cb\u003EEstendi dominio dopo dominio:\u003C/b\u003E Riutilizza standard, template e lezioni apprese man mano che il programma cresce.\u003C/li\u003E\n\u003C/ol\u003E\n\u003Cp\u003ETra le metriche di successo utili figurano l’adozione del catalogo, la percentuale di asset di dati critici con owner, la copertura della classificazione, la copertura delle policy, il tempo di risoluzione dei problemi di qualità, il completamento delle revisioni degli accessi e la riduzione dei rilievi di audit.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/data-governance/best-practices/\"\u003EScopri di più sulle best practice di data governance →\u003C/a\u003E\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_data-governance-and-regulatory-compliance":{"id":"title-v2-0e496c8e47","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--data-governance-and-regulatory-compliance","type":"heading2","lines":["Data governance e conformità alle normative"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_data-governance-and-regulatory-compliance_0":{"id":"text-c4663a5474","text":"\u003Cp\u003ELe autorità di regolamentazione possono chiedere se un’organizzazione è in grado di mostrare quali dati regolamentati detiene, chi vi ha avuto accesso, come sono stati protetti, per quanto tempo sono stati conservati e se sono stati applicati i controlli richiesti. La governance supporta la \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/governance-risk-compliance/\"\u003EGRC\u003C/a\u003E collegando gli asset di dati a policy, owner, controlli e audit trail. \u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EEcco alcuni esempi:\u003C/p\u003E\n\u003Ctable\u003E\n\u003Cthead\u003E\u003Ctr\u003E\u003Cth\u003EObbligo di governance\u003C/th\u003E\n\u003Cth\u003EEsempi di normative o standard\u003C/th\u003E\n\u003Cth\u003ECosa aiuta a dimostrare la governance\u003C/th\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003C/thead\u003E\u003Ctbody\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EProteggere i dati personali e sensibili\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EGDPR, CCPA/CPRA, LGPD, PDPA, HIPAA\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EQuali dati personali esistono, dove si trovano, chi può accedervi e come vengono gestite le richieste relative all’esercizio dei diritti\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EMantenere l’integrità del reporting\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003ESOX, BCBS 239, Basel III\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003ECome i dati finanziari o di rischio vengono definiti, trasformati, controllati e riconciliati\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EProteggere i dati di pagamento\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EPCI DSS\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EDove compaiono i dati dei titolari di carta e quali controlli si applicano\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EGestire la resilienza operativa\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EDORA, NIS2\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003ECome vengono monitorati i sistemi critici, le terze parti e i rischi legati alle tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT)\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003Ctr\u003E\u003Ctd\u003E\u003Cb\u003EGovernare l’uso dei dati legati all’AI\u003C/b\u003E\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EAI Act dell’UE e normative emergenti sull’AI\u003C/td\u003E\n\u003Ctd\u003EQuali dati vengono utilizzati nei sistemi di AI, se sono appropriati e come viene controllato l’uso ad alto rischio\u003C/td\u003E\n\u003C/tr\u003E\u003C/tbody\u003E\u003C/table\u003E\n\u003Cp\u003EL’\u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https://artificialintelligenceact.eu/\" target=\"_blank\"\u003EAI Act dell’UE\u003C/a\u003E è un esempio utile del perché le tempistiche di governance siano importanti. Il regolamento si applica in modo progressivo: le disposizioni generali e i divieti dal 2 febbraio 2025, le regole per l’AI di uso generale dal 2 agosto 2025 e un’adozione più ampia che proseguirà fino al 2 agosto 2027. Per le organizzazioni che utilizzano dati aziendali governati nei sistemi di AI, ciò comporta l’esigenza pratica di comprendere la provenienza dei dati di training, la classificazione dei dati sensibili, i permessi di accesso e l’auditabilità.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Ci\u003EGuarda il video per scoprire come le capacità di Snowflake, come il monitoraggio dei dati sensibili, semplificano l’individuazione e offrono una visione completa dei tuoi dati sensibili in pochi clic.\u003C/i\u003E\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"yt_data-governance-and-regulatory-compliance_0":{"id":"embed-69aa06a86f","youtubeVideoId":"HeZUJ1aBuz0","layout":"responsive","youtubeAspectRatio":"56.25","youtubeAutoPlay":false,"youtubeLoop":false,"youtubeMute":false,"youtubePlaysInline":false,"youtubeRel":false,"embeddableResourceType":"core/wcm/components/embed/v1/embed/embeddable/youtube","type":"EMBEDDABLE",":type":"snowflake-site/components/youtube"},"title_why-run-data-governance-on-snowflake":{"id":"title-v2-97bb138f02","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--why-run-data-governance-on-snowflake","type":"heading2","lines":["Perché gestire la data governance su Snowflake?"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_why_run_data_go":{"id":"text-d72e1ca203","text":"\u003Cp\u003ELa data governance è più facile da sostenere quando policy, metadati, lineage, monitoraggio della qualità e controlli di accesso si trovano vicino al luogo in cui i dati vengono archiviati, elaborati, condivisi e utilizzati. Le capacità di governance di Snowflake sono integrate nello stesso ambiente in cui le organizzazioni gestiscono dati, applicazioni e workload di AI, anziché essere applicate tramite uno strumento separato da mantenere sincronizzato.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cb\u003ECatalogo unificato con lineage integrata:\u003C/b\u003E \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/product/features/horizon/\"\u003ESnowflake Horizon Catalog\u003C/a\u003E offre catalogo, lineage a livello di colonna, metadati attivi e applicazione delle policy in un unico ambiente. Snowflake Horizon Catalog può ridurre la necessità di uno strumento di catalogo separato, perché il contesto di governance risiede vicino ai dati.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cb\u003ECompliance-aware by design:\u003C/b\u003E Il \u003Ca href=\"https://trust.snowflake.com/\"\u003ECompliance Center Snowflake\u003C/a\u003E offre il monitoraggio della security posture insieme ad attestazioni a supporto di standard come \u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\" href=\"https://www.hhs.gov/hipaa/index.html\"\u003EHIPAA\u003C/a\u003E, PCI DSS, SOC 2 Type II, ISO 27001, \u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\" href=\"https://www.fedramp.gov/\"\u003EFedRAMP\u003C/a\u003E Moderate e IRAP. A seconda dell’implementazione, possono essere necessarie determinate capacità e configurazioni del cliente.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EPolicy-as-code per i dati sensibili:\u003C/b\u003E Mascheramento dinamico dei dati, policy di accesso righe, mascheramento basato su tag ed External Tokenization applicano controlli di protezione a livello di data layer. Con una configurazione adeguata, la classificazione può aiutare ad applicare le policy in modo coerente tra query, applicazioni, sharing e workflow di AI.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EUtilizzo auditabile:\u003C/b\u003E Access History e Query History possono aiutare ad acquisire record dettagliati di accesso e trasformazione a supporto di audit e revisioni normative. Con una configurazione adeguata, le organizzazioni possono identificare più facilmente chi ha avuto accesso a una colonna sensibile e quando.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cb\u003ERealizzato con controlli di governance per i workflow di AI:\u003C/b\u003E Cortex Guard applica controlli di policy agli input e agli output degli LLM, per contribuire a ridurre il rischio che i dati sensibili entrino in contesti di modello inappropriati. Le data metric function possono essere utilizzate per monitorare nel tempo la qualità dei dati di training, così i dati che alimentano i sistemi di AI rispettano gli stessi standard di quelli che alimentano i report.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cb\u003ESharing governato senza copie:\u003C/b\u003E Secure Data Sharing, i listing di catalogo e le Data Clean Room consentono alle organizzazioni di condividere insight con partner e collaboratori esterni senza spostare i dati grezzi oltre i confini di sicurezza. I controlli di governance restano più semplici da applicare in modo coerente perché i dati non lasciano mai la piattaforma.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003EInsieme, queste funzionalità offrono un unico ambiente di governance per data warehouse, data lake, formati di tabelle open come Iceberg, app e AI, così non devi ricostruire i controlli ogni volta che i dati si spostano in un nuovo ambiente.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_build-governance-as-an-operating-discipline":{"id":"title-v2-c86651c6cd","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--build-governance-as-an-operating-discipline","type":"heading2","lines":["Fai della governance una disciplina operativa"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_build-governance-as-an-operating-discipline_0":{"id":"text-2a4d62425f","text":"\u003Cp\u003ELa maturità della governance non è uno stato binario. La maggior parte dei programmi copre alcuni ambiti e ne lascia scoperti altri. E le lacune tendono a emergere nel momento peggiore. Un controllo di conformità può portare alla luce una colonna mai classificata. Oppure l’output di un sistema di AI viene messo in discussione, ma nessuno riesce a risalire ai dati che lo hanno generato.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELe organizzazioni che evitano queste situazioni non sono quelle che hanno completato un’\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/data-governance/implementation/\"\u003Eimplementazione della governance\u003C/a\u003E. Sono quelle che hanno integrato ownership, lineage, classificazione e controlli di audit nel proprio modo di operare, così quando arriva la domanda, la risposta esiste già.\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/data-governance/use-cases/\"\u003EScopri i casi d’uso della data governance →\u003C/a\u003E\u003C/p\u003E","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"callout_build-governance-as-an-operating-discipline_0":{"id":"text-841d92924b","additionalClasses":"callout callout--general","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EIN SINTESI\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003ELa data governance non è un progetto una tantum, ma una disciplina continua che rende i dati affidabili, utilizzabili e verificabili su larga scala. Definendo una ownership chiara, policy coerenti e visibilità su lineage, qualità e accessi, le organizzazioni possono rispondere alle domande critiche sui propri dati prima che sorgano problemi. Con l’espansione dell’uso di dati e AI, integrare la governance nei flussi di lavoro quotidiani, invece di trattarla come un livello di controllo separato, è ciò che consente ai team di muoversi più velocemente riducendo i rischi.\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular 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raccolta, archiviazione, trasformazione, integrazione e fornitura dei dati. La data governance definisce le regole che disciplinano questa attività: chi possiede i dati, cosa significano, chi può utilizzarli, come si misura la qualità e come si dimostra la conformità. Per maggiori dettagli, leggi la nostra guida su \u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/data-governance-vs-data-management/\"\u003Edata governance e data management a confronto\u003C/a\u003E.\u003C/p\u003E\n"},{"title":"Chi è responsabile della data governance?","richText":"\u003Cp\u003ELa responsabilità a livello esecutivo spetta spesso a un Chief Data Officer o a una figura analoga, ma la gestione quotidiana è condivisa tra data owner, steward, custodi dei dati, team di sicurezza, team privacy, team di conformità e comitati di governance.\u003C/p\u003E\n"},{"title":"Quali sono le maggiori sfide della data governance?","richText":"\u003Cp\u003ELe sfide più difficili sono di solito organizzative: ownership poco chiara, scarso supporto da parte del management, definizioni incoerenti e una governance considerata un’attività IT anziché di business. I problemi tecnici come metadati incompleti, lineage limitato o classificazione disomogenea sono più facili da risolvere una volta chiariti responsabilità e processi.\u003C/p\u003E\n"},{"title":"In che modo la data governance supporta l’AI?","richText":"\u003Cp\u003ELa data governance controlla i dati utilizzati dai sistemi di AI. Aiuta i team a comprendere la provenienza dei dati, classificare i campi sensibili, applicare le policy di accesso, monitorare la qualità, documentare gli usi consentiti e tracciare quali fonti di dati contribuiscono agli output o alle decisioni dell’AI.\u003C/p\u003E\n"},{"title":"La data governance è obbligatoria per la conformità?","richText":"\u003Cp\u003ELa maggior parte delle normative non prescrive un programma di governance specifico, ma la conformità richiede in genere precise capacità di governance. 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