La data governance è la disciplina che si occupa di gestire i dati aziendali come un vero e proprio asset strategico, attraverso politiche, ruoli, processi e tecnologie volti a garantirne qualità, sicurezza, disponibilità e conformità alle leggi. Secondo il colosso IBM, è «la disciplina di gestione dei dati che si concentra sulla qualità, la sicurezza e la disponibilità dei dati all’interno di un’organizzazione».
Si tratta di un sottoinsieme del più ampio data management, che coinvolge l’intero ciclo di vita dei dati: raccolta, archiviazione, elaborazione e utilizzo.
Scopi principali della data governance
- Data quality: accuratezza, completezza e coerenza dei dati.
- Sicurezza e conformità alle normative: protezione dei dati sensibili nel rispetto del GDPR e delle regolamentazioni settoriali (es. HIPAA, SOX, ecc.).
- Accessibilità controllata: garantire che i dati corretti siano disponibili al momento giusto.
Indice dei contenuti
Cosa si intende per data governance?
AWS descrive la data governance come una pratica che consentirebbe alle organizzazioni di prendere decisioni informate, per migliorarne la competitività.
Il concetto prevede la presenza di almeno due figure:
- data owner: il proprietario dei dati;
- data steward: colui che li gestisce operativamente.
La governance, dunque, copre modelli, standard, metriche, strumenti e procedure, regolando chi può usare cosa e come.
Guida all’implementazione della data governance in azienda
Avviare un programma di governance dei dati in azienda significa intraprendere un percorso articolato, suddiviso in tappe ben definite, che vanno dalla pianificazione, passando dal monitoraggio continuo, fino al miglioramento nel tempo. Vediamole una per una:
1. Definizione degli obiettivi
Prima di tutto, è fondamentale capire perché si vuole avviare un programma di governance. Si partirà identificando i risultati attesi (come, ad esempio, migliorare la qualità del dato, rispettare le normative o ottimizzare l’accesso alle informazioni…) e li si collegherà alle esigenze aziendali reali.
2. Coinvolgimento degli stakeholder e assegnazione dei ruoli
Una tappa fondamentale è il coinvolgimento degli stakeholder: un executive sponsor può infatti garantire risorse e visibilità al progetto. Contemporaneamente, un comitato di governance assegna ruoli chiave come i già citati data owner e data steward.
3. Mappatura del patrimonio dati e stato attuale
Si procederà quindi a compilare l’inventario dei dati: quali sono le fonti, dove risiedono, chi ne è proprietario e come vengono utilizzate. In questa fase vengono verificati elementi come la qualità, la completezza e la sicurezza delle informazioni.
4. Stesura di policy, standard e framework
Qui entra in gioco la parte normativa, che riguarda leggi, regole, metriche per la qualità, oltre che l’accesso, la privacy, la conservazione, l’uso corretto e la protezione dei dati. Si predisporrà un modello chiaro, condiviso e replicabile, che possa essere applicato a tutta l’organizzazione.
5. Implementazione degli strumenti e delle tecnologie
Per rendere operativo il framework serviranno soluzioni tecnologiche adeguate, come: cataloghi di dati, sistemi di data management, strumenti di data lineage e piattaforme di monitoraggio della qualità e della conformità.
6. Monitoraggio, misurazione e reportistica
Una volta in funzione, il sistema dovrà essere costantemente supervisionato. S’individueranno KPI strategici, come la percentuale di dati conformi o l’efficienza nei flussi informativi; verranno raccolti feedback dagli utenti per verificare l’efficacia della policy.
7. Cultura, formazione e miglioramento continuo
Non basta implementare tecnologie: occorreranno anche programmi di formazione professionale continua e una mentalità aperta all’iterazione e al cambiamento, in modo che il processo diventi parte integrante del business.
8. Iterazione ed evoluzione agile
Infine, il percorso è ciclico. Ogni ciclo produce nuovi input, che possono richiedere aggiornamenti a processi, strumenti o policy. Un approccio agile permetterà di adeguarsi rapidamente a nuove esigenze, normative o tecnologie.
Seguendo questi punti programmatici, la data governance non apparirà più come un elenco statico, ma come un flusso dinamico e integrato. Ogni step costruirà quello successivo, divenendo parte di un processo continuo sempre più robusto.
Esempi reali
- IBM Cloud Pak for Data consente catalogazione, profiling e automazione per migliorare qualità, sicurezza e compliance dei dati.
- In AWS, la governance dei dati include funzionalità come AWS Lake Formation per definire ruoli, controlli di accesso e tracciabilità.
- Aziende nel settore sanitario ed energetico usano framework per garantire governance alla base di big data, AI e IoT. Ad esempio, negli ospedali, la data governance è essenziale per gestire i dati sensibili dei pazienti.
Cos’è il Data Governance Act?
Il Data Governance Act (DGA) è un regolamento europeo (Regolamento UE 2022/868), adottato dal Parlamento il 30 maggio 2022, entrato in vigore il 23 giugno 2022 e applicabile dal 24 settembre 2023.
Obiettivi e pilastri del DGA
- Riutilizzo dati pubblici e protetti: dati della PA non aperti (es. sanitari, ambientali), con meccanismi sicuri.
- Intermediari di dati regolamentati: soggetti che facilitano lo scambio infrastrutturale e neutrale tra attori privati/pubblici;
- Altruismo dei dati: cittadini e imprese donano dati per finalità d’interesse generale, come studi scientifici.
Questa normativa rafforza la fiducia nella condivisione, l’interoperabilità e la creazione di “spazi comuni per i dati”, in ambiti strategici come sanità, ambiente, energia, mobilità, manifattura e PA.
A livello italiano, il D.lgs. 144/2024 attua il DGA, regolando pseudonimizzazione, anonimizzazione, tariffe calmierate e figure di intermediari.
Perché la data governance è importante?
Come sottolinea Digital4, la data governance non è solo una questione tecnica, ma un driver strategico per la trasformazione digitale. Riduce i costi di gestione dei dati, migliora la trasparenza e consente alle organizzazioni di sfruttare al meglio il potenziale dei dati. Inoltre, con normative come il DGA e il GDPR, la conformità diventa un elemento imprescindibile per evitare sanzioni e costruire fiducia con i Clienti.
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