Data Governance nell’era dell’AI: l’importanza di gestire la qualità e la tracciabilità dei dati

Con l’evoluzione tecnologica degli ultimi anni, i dati hanno assunto un ruolo centrale nel mondo aziendale, diventando una risorsa chiave per prendere decisioni strategiche. Molte imprese, grazie a soluzioni innovative come quelle di beanTech, hanno imparato a raccogliere e organizzare enormi volumi di dati attraverso sistemi come Data Warehouse, Data Lake e Data Platform, riuscendo così a trasformare queste informazioni in preziosi insight.

Tuttavia, con il rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale, e in particolare della Generative AI, si sta delineando una nuova sfida. Non si tratta più solo di accumulare grandi quantità di dati, ma di garantire che questi siano di alta qualità, tracciabili e interpretati in modo coerente. È qui che entra in gioco la Data Governance, un elemento sempre più cruciale per garantire che l’AI possa operare su basi solide e affidabili.

Cos’è la Data Governance?

La Data Governance è l’insieme di processi, regole e responsabilità che un’organizzazione implementa per garantire una gestione efficace e sicura dei dati. L’obiettivo principale della Data Governance è assicurare che i dati aziendali siano accurati, completi, sicuri e facilmente accessibili a chi ne ha bisogno, mantenendo al contempo la loro integrità e conformità alle normative vigenti.

In pratica, avere una politica di gestione delle informazioni stabilisce chi può accedere ai dati, come vengono gestiti e protetti, e come devono essere utilizzati in modo coerente all’interno dell’organizzazione. Questo permette alle aziende di sfruttare al meglio i dati per prendere decisioni informate, rispettando le normative sulla privacy e sulla sicurezza, come il GDPR, e minimizzando i rischi legati a dati incompleti o errati.

Quali sono i benefici della Data Governance?

I benefici della Data Governance sono molteplici e abbracciano diversi ambiti aziendali, contribuendo a migliorare la gestione dei dati, l’efficienza operativa e la conformità normativa.

Miglioramento della qualità dei dati

La qualità dei dati è uno dei pilastri fondamentali di una buona Data Governance. Quando i dati sono gestiti in modo corretto, seguendo processi ben definiti, diventano più accurati, completi, consistenti e affidabili. Questo significa ridurre drasticamente gli errori nei dati, le duplicazioni o le informazioni obsolete che potrebbero compromettere le decisioni aziendali.

Un programma di Data Governance efficace stabilisce criteri di qualità che i dati devono rispettare, come la correttezza, la tempestività e la coerenza tra i vari sistemi. Ciò consente di costruire un ambiente di fiducia intorno ai dati, dove i dipendenti, a tutti i livelli, possono utilizzare le informazioni con la certezza che siano accurate. Questo non solo migliora le decisioni aziendali, ma riduce anche i costi legati alla gestione di dati errati o incompleti, che potrebbero portare a inefficienze operative o errori strategici.

Maggiore sicurezza dei dati

La Data Governance svolge un ruolo cruciale nel proteggere i dati da accessi non autorizzati, violazioni di sicurezza e minacce informatiche. Attraverso politiche e procedure ben definite, viene regolato chi può accedere ai dati, come questi possono essere utilizzati e quali misure di sicurezza sono in atto per proteggerli. Un sistema di autorizzazioni basato su ruoli (Role-Based Access Control, RBAC) garantisce che solo le persone con le necessarie autorizzazioni abbiano accesso a informazioni sensibili.

Questo approccio riduce notevolmente il rischio di violazioni, perdite o furti di dati, soprattutto in un contesto in cui le normative sulla protezione dei dati, come il GDPR, richiedono livelli sempre più elevati di sicurezza. La Data Governance contribuisce anche a garantire che le informazioni siano archiviate in modo sicuro, implementando misure come la crittografia e il backup regolare. Questi elementi non solo proteggono l’azienda da potenziali danni reputazionali, ma anche da multe o sanzioni per mancata conformità alle leggi sulla protezione dei dati.

Conformità alle normative

In un contesto normativo in continua evoluzione, come quello attuale, la conformità alle leggi e regolamenti riguardanti la gestione dei dati è una priorità assoluta per le aziende. La Data Governance aiuta le organizzazioni a rispettare normative come il GDPR, il CCPA (California Consumer Privacy Act), e altre leggi che regolano la raccolta, l’archiviazione e l’utilizzo dei dati personali.

Attraverso un framework di governance strutturato, le aziende possono tracciare e gestire i dati in modo conforme, assicurandosi che vengano rispettate le normative locali e internazionali. Questo include aspetti come l’ottenimento del consenso per l’utilizzo dei dati personali, la possibilità di cancellare i dati su richiesta, e la garanzia che i dati siano protetti in modo adeguato.

La conformità normativa riduce il rischio di sanzioni economiche e legali e protegge la reputazione aziendale. Inoltre, un forte impegno verso la conformità trasmette ai clienti e agli stakeholder una sensazione di sicurezza e affidabilità, aumentando la fiducia e la credibilità dell’azienda.

Tracciabilità e trasparenza dei dati

La tracciabilità dei dati, spesso indicata come Data Lineage, è un altro aspetto fondamentale della Data Governance. Permette alle aziende di monitorare l’intero ciclo di vita dei dati, dalla loro creazione alla loro trasformazione e utilizzo. Conoscere l’origine dei dati e come vengono modificati o utilizzati all’interno dei sistemi aziendali offre una visione completa e trasparente che facilita la risoluzione di problemi, la gestione degli audit e la conformità alle normative.

La tracciabilità consente anche di individuare eventuali errori o anomalie lungo il processo di gestione dei dati, rendendo più semplice e rapido correggere problemi. La trasparenza nei dati è un vantaggio sia per l’azienda che per i suoi stakeholder, perché garantisce che tutte le operazioni sui dati siano documentate e verificabili, creando un ambiente di fiducia reciproca. Questo è particolarmente utile in ambiti regolamentati, dove dimostrare la corretta gestione dei dati è cruciale per mantenere la conformità.

Data Quality: strutturare un processo condiviso e certificato

Come noto, un dato non valido o di scarsa qualità può condurre a decisioni aziendali errate, con conseguenze potenzialmente disastrose. La qualità dei dati non riguarda solo la loro accuratezza, ma anche la loro completezza, coerenza e tempestività. Un approccio strutturato alla gestione della qualità dei dati consente di:

• RIDURRE i rischi di errore nelle analisi.
• MIGLIORARE l’affidabilità dei modelli AI e delle previsioni.
• ACCRESCERE la fiducia all’interno dell’organizzazione e nei confronti dei clienti.

L’obiettivo non è solo validare i dati una tantum, ma creare un ciclo continuo e virtuoso di monitoraggio e miglioramento che garantisca la massima affidabilità in ogni momento.

Per questi motivi, un processo di Data Quality dovrebbe essere:

• CONDIVISO: Il processo di Data Quality deve essere partecipativo e coinvolgere tutte le parti interessate, dai team tecnici ai team di business. Questo approccio collaborativo assicura che ci sia una visione unificata della qualità dei dati, poiché ogni dipartimento ha esigenze e prospettive diverse.
• CERTIFICATO: Il processo deve essere conforme a standard di qualità riconosciuti e, se possibile, sottoposto a certificazioni che ne attestino l’affidabilità. Avere dati certificati aumenta la fiducia sia all’interno dell’organizzazione, per coloro che li utilizzano per prendere decisioni strategiche, sia all’esterno, per i clienti, partner e stakeholder.
• CONTINUO: La qualità dei dati non può essere considerata un’attività una tantum, ma deve essere monitorata e migliorata costantemente. Il processo dovrebbe prevedere revisioni regolari e strumenti di monitoraggio automatici per rilevare eventuali anomalie o errori nei dati.
• MISURABILE: Un processo di Data Quality efficace deve essere misurabile attraverso KPI chiari e definiti. Alcuni esempi includono la completezza dei dati, la precisione, la coerenza e la tempestività. L’uso di indicatori permette di monitorare il progresso e di identificare le aree che necessitano di miglioramenti, rendendo il processo trasparente e orientato al miglioramento continuo.

Data Lineage: tracciabilità per un’analisi degli impatti

In un contesto in cui i dati sono in continua evoluzione, poter tracciare l’origine, il percorso e le trasformazioni che subiscono (Data Lineage) diventa essenziale. Questo processo consente di visualizzare e comprendere come un dato è stato creato e modificato nel tempo, facilitando la Impact Analysis in caso di cambiamenti.

Con un solido sistema di Data Lineage, le aziende possono:

• Capire l’impatto di modifiche nei dati su report, KPI o modelli di AI.
• Garantire la trasparenza e la conformità normativa.
• Ridurre il tempo e lo sforzo necessari per risolvere problemi legati alla qualità o alla consistenza dei dati.

La capacità di tracciare l’origine dei dati e le loro modifiche offre un vantaggio competitivo, poiché permette alle organizzazioni di rispondere in modo proattivo alle sfide operative e di governance garantendo una notevole riduzione nei tempi di messa in produzione di nuove analisi.

Documentazione condivisa: un ponte tra area tecnica e business

Un altro aspetto fondamentale della Data Governance è la documentazione che, per essere realmente utile, deve essere chiara e condivisa. La documentazione sui dati/KPI/Insights aziendali deve essere costantemente aggiornata su due livelli distinti, ma interconnessi:

1. LIVELLO TECNICO: Che centra il proprio perimetro attorno alla costruzione e definizione dei KPI. Qui, il focus è sulla creazione di metriche affidabili che rispecchino le performance reali dell’azienda. Questo richiede che i team tecnici descrivano in modo dettagliato il modo in cui i KPI vengono calcolati e gestiti.
2. LIVELLO BUSINESS: Che sposta l’attenzione sul significato e l’interpretazione dei KPI. A questo livello, è importante che i manager e i decision-maker comprendano appieno il valore delle metriche, cosa rappresentano e come possono essere utilizzate per orientare le decisioni strategiche.

La trasparenza e la condivisione tra questi due livelli non solo migliorano la comprensione e l’utilizzo dei dati all’interno dell’azienda, ma favoriscono anche una maggiore collaborazione tra team tecnici e business.

Conclusione

Nell’era dell’AI, non è più sufficiente accumulare grandi quantità di dati: ciò che conta è la loro qualità, tracciabilità e l’abilità di interpretarli correttamente. La Data Governance rappresenta una risorsa essenziale per garantire che i dati siano sempre accurati, affidabili e utilizzabili in maniera efficace. Un processo di Data Quality condiviso e certificato, la tracciabilità garantita dal Data Lineage e una documentazione chiara e aggiornata sono fondamentali per massimizzare il valore dei dati e creare un vantaggio competitivo duraturo.

beanTech abbraccia pienamente questi principi, mettendo la Data Governance al centro di ogni progetto di Data Analytics. Attraverso soluzioni avanzate di Data Platform, beanTech garantisce che il valore dei dati non sia confinato agli aspetti tecnologici, ma si estenda a tutta l’organizzazione, coinvolgendo stakeholder a tutti i livelli per una gestione dei dati consapevole e strategica.