NYC Health + Hospitals migliora l’assistenza per i newyorkesi senza fissa dimora
“I tempi di consegna end‑to‑end dei dati delle persone e delle richieste di rimborso sono passati da cinque giorni a cinque minuti.”
Che cos’è la data governance?
La data governance è un approccio organizzativo strutturato alla gestione, all’organizzazione e al controllo dei data asset, che include compliance, stewardship e sicurezza dei dati.
- Presentazione
- Perché è importante la data governance?
- Quali sono i componenti chiave della data governance?
- Come implementare la data governance
- Data governance e Snowflake
- Clienti
- Risorse sulla data governance
Presentazione
La data governance è un approccio strutturato alla gestione, all’organizzazione e al controllo dei data asset all’interno di un’organizzazione. Questo include la definizione di linee guida e di procedure per garantire la qualità, la sicurezza e la conformità dei dati. L’implementazione di una solida strategia di data governance consente alle aziende di semplificare i processi di gestione dei dati, prendere decisioni più informate, migliorare l’efficienza e ottenere il massimo valore dai propri dati.
La progettazione di un framework di questo tipo richiede una pianificazione accurata e la collaborazione tra team diversi. Gli stakeholder devono considerare i ruoli e le responsabilità, sviluppare policy dati appropriate per coltivare una cultura aziendale incentrata sui dati e valutare le tecnologie giuste per facilitare il lavoro. Una governance ideale garantisce l’integrità e la sicurezza dei dati sensibili e non sensibili e la conformità agli audit interni e alle normative in materia di privacy e residenza dei dati: si tratta quindi di una strategia con una posta in gioco molto elevata. La maggior parte delle aziende sceglie di implementare la governance dei dati su una piattaforma centralizzata invece di sviluppare autonomamente un proprio sistema, poiché i tentativi di questo tipo spesso creano silos e falle nella sicurezza che possono essere sfruttate e compromesse da malintenzionati. Implementare una piattaforma che offra funzionalità complete di governance dei dati è una best practice, poiché consente alle organizzazioni di gestire centralmente i dati garantendone al contempo la qualità, la sicurezza e la conformità.
Che cos’è la data governance
Ogni giorno le organizzazioni gestiscono enormi volumi di dati: li creano, li condividono, li archiviano. La data governance è essenziale per mantenerli al sicuro e garantirne la qualità, la sicurezza e la conformità.
I principi chiave della data governance includono:
- Responsabilità. Assegna esplicitamente ruoli e responsabilità per la gestione dei dati in modo da identificare chiaramente i responsabili della qualità, della sicurezza e della conformità dei dati.
- Trasparenza. Definisci regole chiare che stabiliscano chi può accedere a quali dati, quando e da dove, e tieni traccia di queste azioni con log, sequenze temporali e data lineage.
- Compliance. Gli standard normativi in materia di privacy e residenza dei dati, come GDPR, CCPA, PCI, HIPAA, DPDP, PIPL e il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, cambiano costantemente e sono spesso molto diversi da un Paese all’altro. Molte organizzazioni svolgono anche revisioni e audit di conformità interni. Per riuscire a soddisfare questi standard, è essenziale disporre di funzionalità di governance integrate.
- Sicurezza dei dati. Violazioni o altri accessi non autorizzati possono mettere a rischio i dati dei tuoi clienti e della tua azienda. È fondamentale adottare misure per garantire che le informazioni proprietarie dell’azienda e i dati dei clienti rimangano protette se un malintenzionato riesce ad accedere ai sistemi.
- Data stewardship. I data steward sono i custodi che garantiscono l’accuratezza, la coerenza e l’affidabilità dei dati. Assegnare a persone specifiche il ruolo di data steward aiuta a stabilire processi adeguati per la gestione, la classificazione e la protezione dei data asset.
- Miglioramento continuo. L’innovazione, così come le esigenze di un’azienda, possono evolversi molto rapidamente. La capacità di adattarsi rapidamente alle nuove tecnologie o ai mutamenti nel panorama del settore può contribuire ad assicurare un vantaggio competitivo alla tua organizzazione.
La differenza tra data governance e gestione dei dati
La data governance fornisce il framework strategico e la supervisione per la gestione dei dati, che include attività operative come la raccolta, l’archiviazione, l’organizzazione e l’analisi dei dati. La data governance è allineata agli obiettivi di sicurezza, privacy e gestione dei team della tua azienda e ti consente di proteggere centralmente i dati con controlli degli accessi basati sui ruoli, autorizzazioni granulari e criteri personalizzati che soddisfano le esigenze uniche della tua organizzazione.
Perché è importante la data governance?
Indipendentemente dalle dimensioni della tua organizzazione, la data governance è essenziale per la tua strategia di gestione dei dati. Senza di essa, diventa più difficile accedere a dati affidabili, proteggerli e utilizzarli. Le violazioni sono inevitabili: l’importante è che i dati sensibili non siano a disposizione di un malintenzionato che cerca di accedere ai tuoi sistemi. L’implementazione di una data governance efficace offre diversi vantaggi alle aziende:
- Dati più affidabili. Con un framework di data governance che stabilisce gli standard per l’inserimento, la convalida e la manutenzione dei dati, si riducono i casi di dati errati o incoerenti. Questo produce una migliore qualità dei dati, report più accurati e operazioni più efficienti.
- Conformità e gestione del rischio. Disporre di policy documentate di data governance è essenziale per mantenere la conformità quando le normative si moltiplicano, diventano sempre più complesse e variano a seconda dell’area geografica. Per rispettare gli standard di conformità esterni come GDPR, CCPA, DPDP, PIPL o DORA, e per svolgere revisioni e audit interni, è necessario un sistema che garantisca la governance accurata dei dati.
- Decisioni migliori. I due fattori elencati sopra possono produrre questo importante vantaggio. Quando i dati sono governati correttamente, i leader possono avere la certezza di utilizzare informazioni affidabili per prendere decisioni, condurre analisi e presentare le metriche ai principali stakeholder. Possono anche essere tranquilli sapendo che i dati dei clienti, e la loro fiducia, non corrono rischi.
Una governance robusta garantisce la conformità, riduce i rischi e aumenta la fiducia nelle decisioni data‑driven, anche in aree emergenti come la governance dell’AI.
Quali sono i componenti chiave della data governance?
Gestione dell’integrità e della qualità dei dati
I dati devono essere affidabili, accurati e coerenti in tutto il loro ciclo di vita. Ciò significa che è importante proteggerli da modifiche non autorizzate o da problemi di duplicazione, corruzione o deriva dei dati. L’obiettivo della gestione della qualità è mantenere dati accurati e completi. Se i dati continuano a cambiare perché vengono modificati dagli utenti sbagliati, o se vengono spostati frequentemente, cambiando tipo e ubicazione e producendo molte versioni, aumenta il rischio di introdurre errori.
Sicurezza e privacy dei dati
Gli autori delle minacce possono creare gravi rischi per il nostro mondo ultra‑digitalizzato. È necessario prevenire l’uso improprio e l’accesso non autorizzato ai dati attraverso misure come crittografia, mascheramento e firewall per proteggere i dati dei tuoi clienti e della tua organizzazione. La privacy comporta il controllo delle modalità di raccolta, condivisione e utilizzo dei dati in modo da rispettare i diritti degli utenti e garantire la conformità.
Gestione dei dati master
All’interno della data governance, la gestione dei dati master (MDM) standardizza i dati aziendali critici in un’unica fonte di riferimento, allineando i dati tra sistemi diversi e mantenendone la qualità e la conformità.
Conformità e gestione del rischio
La conformità definisce i framework per l’utilizzo dei dati (ad esempio, HIPAA stabilisce con chi possono essere condivise le informazioni sanitarie personali), mentre la gestione del rischio identifica e mitiga le potenziali minacce alla sicurezza, alla privacy e all’integrità dei dati. Entrambe aiutano a garantire lo svolgimento fluido delle operazioni e a salvaguardare la reputazione della tua organizzazione. Ogni settore ha i propri requisiti normativi, e le organizzazioni che non li rispettano possono incorrere in multe, sanzioni e danni alla reputazione.
Data lineage
Il data lineage è paragonabile a un albero genealogico che tiene traccia dell’intero ciclo di vita dei dati, specificando da dove provengono, come sono cambiati e dove sono stati utilizzati sui diversi sistemi. Tenere sotto controllo il data lineage garantisce la trasparenza, facilita gli audit e aiuta a identificare gli errori, contribuendo a migliorare la qualità dei dati. La possibilità di visualizzare l’evoluzione dei dati consente di eseguire analisi d’impatto migliori e prendere decisioni più informate.
Accesso ai dati
I controlli degli accessi ai dati stabiliscono chi può visualizzare o utilizzare i dati. Implementando autorizzazioni, processi di autenticazione (come l’autenticazione a più fattori o MFA), controlli degli accessi basati sui ruoli (RBAC) e autorizzazioni granulari, le organizzazioni possono proteggere le informazioni sensibili e prevenirne l’utilizzo non autorizzato. La presenza di controlli efficaci, come MFA e RBAC, rafforza la responsabilità e minimizza i rischi.
Catalogazione dei dati
Nella data governance, un catalogo dei dati è un inventario organizzato di data asset. Questo inventario include informazioni dettagliate su metadati, contesto e accessibilità e consente agli utenti di trovare e comprendere meglio i dati.
Come implementare la data governance
L’implementazione pratica della data governance è un processo dettagliato che richiede il consenso e la collaborazione di tutti gli stakeholder aziendali, come il team IT, l’ufficio legale e altre business unit. Anche se non esiste un unico approccio adatto a ogni situazione, questo è un modo per implementarla:
- Definire portata e obiettivi. Questo include la definizione dei domini, dei proprietari e degli steward dei dati.
- Valutare lo stato attuale della data governance. Esamina le policy e gli strumenti esistenti per identificare le lacune e comprendere il livello di maturità della strategia di governance della tua organizzazione.
- Istituire un comitato per la data governance. Questo team interfunzionale supervisiona lo sviluppo, l’implementazione e l’applicazione delle policy e delle procedure di data governance. I rappresentanti di vari dipartimenti lavorano insieme per definire gli obiettivi e stabilire gli standard.
- Implementare una piattaforma che consenta una governance centralizzata dei dati. Assicurati di poter gestire a livello centrale le policy di data governance, come la conformità e i controlli degli accessi basati sui ruoli. Questo avviene spesso all’interno di una piattaforma dati, dove si svolge già gran parte della gestione dei dati.
- Creare una roadmap e una strategia per la data governance. Dopo aver verificato e definito l’attuale livello di maturità della tua organizzazione, una roadmap delinea azioni, tempistiche e responsabilità specifiche per l’attuazione della strategia di governance, che dovrà includere la qualità, la classificazione, la privacy, la conservazione e i controlli degli accessi ai dati).
- Monitorare e migliorare continuamente. La data governance è un processo continuo, che richiede monitoraggio e miglioramento continui. La definizione di metriche e indicatori chiave di prestazione (KPI) aiuta a monitorare l’efficacia. Verifiche e revisioni periodiche garantiscono la conformità e identificano lacune o vulnerabilità.
Una nota sull’implementazione della data governance: il cambiamento può essere difficile. Se i dipendenti sono abituati a determinate modalità di lavoro, può essere utile comunicare i vantaggi della data governance e offrire formazione perché ognuno possa fare la propria parte nel seguire i nuovi processi.
Data governance e Snowflake
Snowflake Horizon Catalog fornisce data governance e data discovery integrate per aiutare i responsabili della governance e della stewardship dei dati, i CISO, gli amministratori della sicurezza e i team dati a proteggere e sbloccare il valore dei dati sensibili, delle app e dei modelli.
Snowflake Horizon Catalog offre un’ampia gamma di funzionalità in cinque aree:
- Compliance: proteggi e verifica i tuoi dati, le tue app e i tuoi modelli con tagging, monitoraggio della qualità dei dati, criteri granulari e data lineage
- Sicurezza: proteggi il tuo ambiente con il monitoraggio continuo e la protezione costante dai rischi e con il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC).
- Privacy: sfrutta tutto il valore dei tuoi dati sensibili con policy avanzate per la privacy e con le data clean room
- Collaboration: collabora in modo sicuro senza spostare i tuoi dati
- Discovery: cerca, individua e accedi immediatamente a dati, app e modelli
