Data Governance vs Data Management: Principali Differenze e Sinergie

Nell’ampio mondo dei dati, due concetti importanti spesso vanno di pari passo: data governance e data management. Sebbene le persone spesso utilizzino questi termini in modo intercambiabile, rappresentano aspetti distinti ma interdipendenti della strategia complessiva dei dati di un’organizzazione. Le aziende devono conoscere le differenze tra data governance e data management per massimizzare i loro asset di dati.

Data Governance

La data governance stabilisce le regole per l’uso dei dati, mentre il data management organizza e si prende cura dei dati. Comprendendo queste differenze, le aziende possono utilizzare efficacemente i loro asset di dati per raggiungere il successo. Questo articolo mira a illuminare le caratteristiche uniche di ciascuna funzione e a esplorare come contribuiscono sinergicamente all’efficace utilizzo dei dati.

La data governance serve da stella polare per le pratiche di gestione dei dati di un’organizzazione. Comprende regole e procedure per la gestione, l’accesso e l’uso dei dati, che sono in vigore dall’inizio alla fine del ciclo di vita dei dati. La data governance funge da bussola che garantisce che le pratiche di gestione dei dati di un’organizzazione siano in linea con gli obiettivi strategici, i requisiti normativi e i principi etici.

Componenti chiave di un solido quadro di data governance includono:

1. Gestione dei Dati: Assegnare la proprietà e la responsabilità di specifici asset di dati per garantire la gestione e il processo decisionale coerenti.
2. Standard di Qualità: Definire parametri di riferimento per la precisione, la completezza, la tempestività e la coerenza dei dati per supportare analisi e decisioni affidabili.
3. Politiche di Sicurezza e Privacy: Proteggere le informazioni riservate e garantire la sicurezza dei dati stabilendo regole.
4. Gestione del Ciclo di Vita: Stabilire politiche per la creazione, l’archiviazione, la conservazione, l’archiviazione e l’eliminazione dei dati per ottimizzare il valore dei dati e minimizzare i rischi.

Una data governance efficace richiede collaborazione tra stakeholder interfunzionali, inclusi i dirigenti, esperti di dominio aziendale, professionisti IT, consulenti legali e responsabili della conformità. Il corpo di governance diversificato è responsabile della creazione, comunicazione e applicazione delle politiche di data governance che promuovono una responsabile gestione dei dati.

Data Management

Il data management è come il motore che fa funzionare la data governance. Comprende i metodi e gli strumenti utilizzati per raccogliere, archiviare, elaborare e fornire dati per le necessità aziendali. L’esecuzione quotidiana delle politiche e degli standard di governance è essenziale.

Il data management copre una vasta gamma di funzioni critiche, tra cui:

1. Architettura: Progettare e implementare la struttura di base per l’archiviazione e l’integrazione dei dati, inclusi database, data warehouse e data lakes.
2. Integrazione dei Dati: Raccogliere dati da fonti diverse e conservarli per analizzarli e utilizzarli. L’integrazione dei dati implica la raccolta dei dati da varie fonti. Inoltre, comporta la trasformazione dei dati per allinearli tra loro. Infine, i sistemi memorizzano i dati per analizzarli e utilizzarli.
3. Gestione della Qualità dei Dati: Implementare processi e strumenti per monitorare, misurare e migliorare continuamente la precisione, la completezza e la coerenza degli asset di dati.
4. Gestione dei Metadati: Raccogliere, organizzare e mantenere informazioni descrittive sui beni dei dati, comprese definizioni aziendali, lineage e relazioni.
5. Sicurezza e Controlli di Accesso ai Dati: Implementare misure di salvaguardia tecniche come crittografia, meccanismi di autenticazione e autorizzazione per proteggere i dati da accessi non autorizzati, modifiche o divulgazioni.

L’esecuzione delle attività di data management tipicamente ricade sotto la giurisdizione dei dipartimenti IT e dei team di gestione dei dati specializzati. Questi professionisti lavorano in concerto con gli stakeholder aziendali per tradurre le politiche di data governance in soluzioni realizzabili che consentano un utilizzo efficiente e sicuro dei dati.

La Sinergia Tra Data Governance e Data Management

La data governance e il data management sono diversi ma interconnessi, lavorando insieme per garantire una gestione efficace e il controllo dei dati. La governance fornisce indicazioni e regole per la gestione dei dati, mentre la gestione implementa queste regole e sviluppa la tecnologia necessaria per il successo della data governance.

Alcuni punti chiave di intersezione tra data governance e data management includono:

1. Applicazione delle Politiche: I processi e gli strumenti di data management devono seguire le politiche e gli standard stabiliti dalla data governance.
2. Revisione e aggiornamento regolari delle politiche di data governance per garantire l’allineamento con le necessità aziendali e i requisiti normativi, utilizzando le intuizioni e i feedback dalle pratiche di data management.
3. Collaborazione: Una buona data governance e data management richiedono una stretta collaborazione tra i team aziendali e IT per sviluppare politiche tecnicamente fattibili e soluzioni che soddisfino le esigenze aziendali.
4. I team di data management devono condividere regolarmente report e misurazioni con i corpi di data governance per dimostrare la conformità alle regole e identificare aree di miglioramento.

Le organizzazioni possono creare un ciclo di miglioramento continuo allineando la data governance e il data management. Le politiche di governance informano le pratiche di gestione, e le intuizioni della gestione affinano le strategie di governance.

Conclusione

La data governance e il data management sono essenziali per le organizzazioni che desiderano massimizzare il valore dei propri dati. La governance stabilisce regole per gestire i dati in modo coerente, sicuro e in linea con gli obiettivi aziendali. La gestione realizza le politiche attraverso soluzioni tecniche e processi operativi quotidiani.

Pratiche solide di data governance e management sono essenziali. Il panorama dei dati sta diventando sempre più complesso e continua a crescere, rendendo cruciale dare priorità a queste pratiche per garantire una gestione e un utilizzo efficace dei dati.

Le aziende che si concentrano sullo sviluppo di competenze solide in queste aree saranno in grado di utilizzare i loro dati efficacemente, prendere decisioni migliori e ottenere un vantaggio competitivo duraturo.

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