Agile Data Governance
Introduzione
Nell’odierno ambiente aziendale frenetico e orientato ai dati, le organizzazioni cercano costantemente nuovi modi per ottenere un vantaggio competitivo. L’Agile data governance è un modo potente per gestire i dati in modo efficace e adattarsi ai cambiamenti delle esigenze aziendali.
Adottando i principi agili, le aziende possono trovare un equilibrio tra il mantenimento della qualità dei dati, la sicurezza e la conformità, favorendo al contempo l’innovazione e l’agilità. Questo articolo spiegherà i fondamenti dell’agile data governance. Discuterà le sue origini e come può migliorare la strategia di gestione dei dati della sua organizzazione.
Le Origini dell’Agile Data Governance
Per comprendere l’agile data governance, dobbiamo risalire alle sue radici nel movimento dello sviluppo software Agile. Nel 2001, un gruppo di sviluppatori software ha creato il Manifesto Agile. Il principale obiettivo era valorizzare le persone, creare software funzionante, collaborare con i clienti ed essere adattabili ai cambiamenti.
Hanno dato priorità a questi valori rispetto al seguito di regole e documentazione rigorose. Questi principi hanno trasformato l’industria dello sviluppo software, consentendo ai team di consegnare prodotti di alta qualità in modo più rapido ed efficiente.
Curiosamente, il Manifesto Agile ha tratto ispirazione dal concetto di Agile Manufacturing, emerso negli anni ’90. Agile Manufacturing si concentrava sulla creazione di sistemi di produzione flessibili che potessero adattarsi rapidamente alle mutevoli esigenze dei clienti e alle condizioni del mercato. Utilizzando tecnologie avanzate e processi snelli, i produttori sono riusciti a ottenere maggiore efficienza, qualità e reattività.
Applicare i Principi Agili alla Data Governance
Come si applica l’approccio agile alla data governance? I vecchi schemi di data governance spesso prevedono regole e procedure rigide. Queste regole e procedure possono rendere difficile per un’azienda adattarsi alle nuove esigenze aziendali. Al contrario, l’agile data governance abbraccia un approccio più collaborativo, iterativo e flessibile per la gestione dei patrimoni di dati.
I principi chiave dell’agile data governance includono:
Collaborazione
La gestione agile è una metodologia che enfatizza l’importanza della stretta collaborazione tra i vari stakeholder all’interno di un’organizzazione. Questo significa che persone di diverse parti dell’azienda lavorano insieme per gestire bene i dati. Le organizzazioni possono migliorare i loro processi di data governance promuovendo la comunicazione e la collaborazione tra i vari gruppi. Questo le aiuta a prendere decisioni migliori sulla raccolta, conservazione e utilizzo dei dati.
Un programma di agile data governance di solito si concentra sulla rimozione delle barriere tra i dipartimenti o i team di un’organizzazione. Promuovendo la collaborazione trasversale e la condivisione delle informazioni, le organizzazioni possono garantire che gli sforzi di data governance siano completi ed efficaci. Questo può aiutare a prevenire i silos informativi e assicurare una gestione dei dati coerente in tutta l’organizzazione.
L’agile data governance implica l’allineamento delle iniziative agli obiettivi aziendali per garantire che gli sforzi si concentrino sulla fornitura di valore all’organizzazione. Comprendere le esigenze aziendali aiuta a personalizzare le iniziative di data governance per affrontare sfide e opportunità, portando a migliorati risultati aziendali.
Complessivamente, l’agile data governance è un approccio olistico alla gestione dei dati che enfatizza la collaborazione, la comunicazione e l’allineamento agli obiettivi aziendali. Usando questo metodo, le organizzazioni possono migliorare la loro data governance e i processi decisionali.
Sviluppo Iterativo
L’agile data governance è una metodologia che enfatizza la flessibilità e l’adattabilità nella gestione dei dati all’interno di un’organizzazione. L’agile data governance raccomanda un approccio graduale anziché cercare di creare un framework rigido tutto in una volta. I team lavorano su piccoli miglioramenti alla qualità, sicurezza e accessibilità dei dati gradualmente nel tempo. Non cercano di affrontare tutti i problemi di data governance in una volta sola.
Le organizzazioni possono migliorare le loro pratiche di data governance suddividendo il processo in compiti più piccoli. Possono quindi apportare aggiustamenti basati su feedback e cambiamenti delle esigenze. Questo metodo aiuta i team a essere più flessibili e reattivi nella gestione dei problemi di data governance. Possono facilmente cambiare le loro strategie basandosi su nuove informazioni o tendenze.
La gestione agile dei dati consente alle organizzazioni di gestire i dati in modo dinamico. Questo permette loro di utilizzare efficacemente i loro dati per migliorare il processo decisionale e i risultati aziendali.
Flessibilità
La gestione agile dei dati è un approccio dinamico alla gestione dei dati che riconosce la natura frenetica delle operazioni aziendali. Le esigenze aziendali possono cambiare rapidamente a causa delle tendenze di mercato, delle preferenze dei clienti, delle normative e delle nuove tecnologie. Adottando una mentalità flessibile, le organizzazioni possono rispondere efficacemente a questi cambiamenti e adeguare le loro strategie di gestione dei dati di conseguenza.
Abbracciare il cambiamento è un principio chiave dell’agile data governance. Le organizzazioni devono essere flessibili e aperte ai cambiamenti anziché seguire rigidi piani a lungo termine. Questo le aiuta a modificare rapidamente le loro strategie di gestione dei dati per rispondere alle nuove esigenze e stare avanti alla concorrenza.
L’agile data governance enfatizza anche la collaborazione e la comunicazione tra i vari stakeholder all’interno di un’organizzazione. Coinvolgendo utenti aziendali, analisti di dati e altri stakeholder, le aziende possono garantire che la data governance sia allineata agli obiettivi aziendali.
Complessivamente, l’agile data governance consente alle organizzazioni di essere più agili, reattive ed efficienti nella gestione dei loro patrimoni di dati. Le organizzazioni possono utilizzare i loro dati in modo più efficace essendo flessibili e aperte al cambiamento. Questo può aiutare a guidare l’innovazione, migliorare il processo decisionale e raggiungere gli obiettivi aziendali.
Automazione
Automatizzare i processi di data governance è essenziale per supportare l’agilità all’interno di un’organizzazione. Le aziende possono migliorare le operazioni automatizzando compiti come i controlli della qualità dei dati, il tracciamento della provenienza dei dati e la gestione del controllo degli accessi. Questo aiuta a garantire l’accuratezza dei dati, la sicurezza e la conformità alle normative.
Automatizzare questi processi non solo aumenta l’efficienza ma riduce anche il rischio di errore umano. La data governance manuale può causare errori, discrepanze e rallentamenti, che influiscono sul processo decisionale e il successo dell’organizzazione. Automatizzare questi compiti aiuta le aziende a monitorare, validare e proteggere i dati senza intervento manuale.
Inoltre, l’automazione consente alle organizzazioni di scalare i loro sforzi di data governance man mano che crescono e si evolvono. I processi automatizzati assistono le aziende ad adattarsi alle nuove esigenze dei dati, alle normative e alle esigenze aziendali in modo efficiente. Questo le aiuta a evitare di spendere troppo tempo e risorse su compiti manuali di data governance.
Complessivamente, automatizzare i processi di data governance è cruciale per le organizzazioni che cercano di migliorare la loro agilità, efficienza e qualità dei dati. Utilizzando la tecnologia di automazione, le aziende possono migliorare le loro capacità di data governance e ottenere migliori risultati aziendali nell’odierno ambiente frenetico e orientato ai dati.
Regolamenti e Standard Statutari
Sebbene non esplicitamente menzionati nei regolamenti o negli standard, i principi dell’agile data governance si allineano bene con i framework esistenti, promuovendo flessibilità e adattabilità. Il GDPR sottolinea l’importanza della protezione in design e predefinito delle impostazioni dei dati. Questo è in linea con l’approccio agile di integrare la privacy dei dati e la sicurezza nei processi di gestione dei dati.
Allo stesso modo, il DAMA International Data Management Body of Knowledge (DMBOK) riconosce la necessità di adattabilità e reattività nella gestione dati. Il framework DMBOK ha una sezione su “Agile Data Management”. Spiega come usare i principi agili nei progetti di dati.
Implementare l’Agile Data Governance: Un Esempio
Consideriamo un esempio per illustrare come possiamo applicare l’agile data governance in pratica. Immaginiamo una società di servizi finanziari che desidera migliorare la qualità dei dati dei clienti per supportare campagne di marketing personalizzate. Piuttosto che tentare un progetto di pulizia dei dati su larga scala, l’azienda adotta un approccio agile.
Il team di data governance lavora con gli stakeholder del marketing per individuare i dati dei clienti più importanti per la campagna. Danno priorità ai miglioramenti della qualità dei dati per quei campi specifici, come il nome del cliente, l’indirizzo email e la cronologia delle transazioni.
Il team quindi configura controlli automatizzati per identificare errori o anomalie nei campi dati chiave. Questi controlli aiutano a identificare rapidamente eventuali problemi. Automatizzando questo processo, il team può monitorare efficacemente i dati per garantirne l’accuratezza.
Questo approccio proattivo garantisce che qualsiasi problema venga affrontato tempestivamente. Stabiliscono un processo di monitoraggio continuo per garantire che la qualità dei dati rimanga alta nel tempo.
Il team di data governance lavora con il team di marketing durante la campagna di marketing. Raccolgono feedback e migliorano continuamente i processi di gestione dei dati. Potrebbero individuare altri campi dati che necessitano di attenzione o nuove fonti di dati per migliorare la campagna.
La società di servizi finanziari può migliorare rapidamente la qualità dei dati dei clienti e supportare le campagne di marketing utilizzando un approccio agile. L’agile data governance è flessibile e consente alle organizzazioni di adattare le loro pratiche di gestione dei dati basandosi su feedback e risultati.
Conclusione
L’agile data governance offre un potente framework per la gestione dei dati nell’odierno ambiente aziendale frenetico. Adottando principi agili come la collaborazione, lo sviluppo iterativo, la flessibilità e l’automazione, le organizzazioni possono ottenere un equilibrio tra qualità dei dati, sicurezza e agilità. Anche se le leggi potrebbero non menzionare “agile”, i principi di agile data governance si allineano con gli attuali standard di gestione dei dati.
Man mano che i dati diventano più grandi e veloci, è importante usare un approccio agile alla data governance. Empowering team a collaborare, innovare e adattarsi, le organizzazioni possono sfruttare appieno il potenziale dei loro patrimoni di dati.
