Data governance: cos'è e perché la gestione dei dati è strategica

La data governance non è semplicemente una corretta gestione dei dati interni ed esterni: serve agli istituti bancari e più in generale alle imprese per lavorare correttamente, aderire alle normative ed evitare che eventuali falle nella sicurezza informatica non vengano registrato a causa di dati non strutturati e confusionari. È evidente, quindi, che il ruolo della data governance assume una rilevanza cruciale per offrire servizi più trasparenti ai clienti, per lavorare con maggiore efficienza e per rispondere tempestivamente ai cambiamenti di un mercato molto dinamico.

Il dato è fondamentale: questo è ormai ben chiaro e a tutti i livelli dell’azienda le persone ne sono consapevoli. La data governance però ha bisogno di ben più della consapevolezza: ha bisogno di regole, di procedure interne, di figure che siano responsabili di definire tali linee guida e di software specializzati per garantire una dashboard unica e condivisa. La governance dei dati deve diventare un pilastro dell’organizzazione interna: una corretta data governance crea valore.

Che cos'è la data governance

È bene dunque, prima di ogni altra cosa, fornire una definizione quanto più corretta ed esaustiva di che cos'è oggi la data governance. La materia infatti si evolve costantemente, come si evolvono le quantità e le tipologie di informazioni che diventano strategiche per le imprese, e assume determinati significati anche in funzione del settore di business in cui si opera. Stabilire dunque che cos'è la data governance, in particolare per le organizzazioni del Finance, è il primo passo che le banche devono compiere per intraprendere un percorso che si traduca in una strategia data-driven di successo.

La governance dei dati può essere definita come l'insieme delle competenze, delle soluzioni e delle buone pratiche che concorrono a ottimizzare e perfezionare nel tempo tutte le attività di raccolta, strutturazione, analisi, trattamento e condivisione dei dati. Implica quindi la creazione di un processo integrato, end-to-end e trasparente, all'interno del quale tutti gli attori coinvolti - a prescindere dal ruolo che ricoprono in azienda e dalla divisione in cui operano - devono poter parlare la stessa lingua, quella appunto dei dati. In altre parole, la data governance comprende:

• una serie di buone pratiche certificate e condivise a tutti i livelli aziendali;
• un repository di dati unificato;
• un criterio efficace di tassonomia e classificazione del dato;
• strumenti di elaborazione e condivisione delle informazioni tanto avanzati quanto semplici da usare.

Nel banking, in particolare, la data governance ha a che fare con la capacità di mettere in atto un processo continuo per creare e migliorare policy e pattern rispetto alla gestione degli input che continuano ad accrescere il patrimonio informativo delle varie linee di business. L'obiettivo basilare è garantire che le informazioni siano facilmente utilizzabili e accessibili per qualsiasi tipo di stakeholder, senza però scendere a compromessi sul fronte della data protection.

Data governance framework: cos'è e perché applicarlo in azienda

Dare vita a un data governance framework può sembrare un compito arduo, soprattutto quando si tratta di fare le prime mosse. Tuttavia, nel momento in cui tutti i vari elementi trovano la propria posizione nel complesso mosaico della governance dei dati, la sua applicazione abilita strategie aziendali migliori e supporta qualsiasi strumenti di compliance in maniera sistematica. La costruzione di un data governance framework va comunque affrontata in modo graduale, in quanto presuppone una serie di checkpoint ben precisi:

• gli standard e i formati devono essere impostati correttamente;
• è necessario identificare i dati strutturati e non strutturati che vanno protetti;
• le varie tipologie di dati hanno bisogno di tag e metadati per snellire le ricerche;
• occorre creare ruoli per la gestione dei dataset e assegnare responsabilità specifiche;
• bisogna stabilire metriche accurate per quantificare l'efficacia del meccanismo;
• è consigliabile incorporare elementi di automazione nel data governance framework;
• si devono prevedere sistemi di monitoraggio costanti per identificare i miglioramenti.

La data governance fa risparmiare tempo e denaro

La realizzazione di un data governance framework richiede effettivamente un lavoro molto accurato. Ma una volta a regime aumenta l’efficienza, snellisce le procedure interne e contribuisce a creare un ambiente aziendale dove a tutti i livelli i dipendenti sanno come gestire un dato fin dal suo primo inserimento nel database e come reperire le nuove informazioni nel modo corretto. Una governance dei dati organizzata in modo intelligente ed efficace consente di risparmiare tempo e, di conseguenza, denaro.

Account duplicati, dati mancanti oppure imprecisi possono generare confusione e costringere i dipendenti e i manager a un doppio lavoro oppure a un nuovo controllo dell’origine di quei dati: se gran parte del lavoro di analisi dei dati è incentrato sulla pulizia del dato, è evidente che ne rimarrà poco per creare valore da quelle informazioni. Nel caso peggiore, i dati imprecisi inquinano il bacino di informazioni in azienda, dando origine a decisioni sbagliate e analisi fuorvianti.

La data governance riduce gli errori nei database garantendo a tutti i reparti aziendali (dal marketing al supporto clienti e l’area vendite) una solida base condivisa di informazioni affidabili e di qualità. Anche la migliore data governance viene meno se non è supportata la qualità dei dati.

Quali sono i vantaggi della data governance

Un corretto approccio alla data governance, in generale, produce una serie di risultati quantificabili e immediatamente riscontrabili. I vantaggi che tutte le tipologie di aziende possono cogliere riguardano:

• la data quality, che viene garantita nel tempo;
• una comunicazione più fluida a tutti i livelli dell'organizzazione;
• un supporto fondamentale nei processi di decision making;
• la base imprescindibile per avviare programmi di automazione;
• lo sviluppo di un'etica dei dati, soprattutto nell'ottica di implementare applicazioni basate sull'AI.

Data governance: un contributo concreto alla compliance

In ambito bancario, in particolare, saper sfruttare la governance dei dati aderire rapidamente alle nuove normative, come le recenti Mifid 2, PSD2 e Regolamento Dora, è essenziale. Usare gli strumenti giusti è imperativo per conoscere nel dettaglio dove si trovano i dati e come gestirli: è un processo critico in uno scenario in cui i regolamenti sulla protezione dei dati stanno diventando sempre più severi e stringenti.

Le banche siedono su un archivio molto vasto e trasversale di dati personali e finanziari sui clienti e sulle proprietà intellettuali. In un ambiente dove la data governance non viene seguita nel modo corretto, supportata, cioè, da linee guida condivise e da avanzati sistemi digitali, tali informazioni rischiano di essere compromesse. Per di più, nel caso in cui i dati siano non strutturati e disordinati, un istituto potrebbe non accorgersi di un buco nella sua sicurezza informatica: se non conosce esattamente lo stato dei suoi dati, non può nemmeno sapere se e quali possano essere stati compromessi.

I dati sono un asset strategico

Non è semplice riconoscere il valore nella data governance. Per questo, è importante che la consapevolezza arrivi dalla dirigenza e a cascata venga poi comunicata a tutti i livelli. La data governance ha ramificazioni concrete nei settori della digital transformation che sono più universalmente riconosciuti: l’omnicanalità, la modernizzazione della pianificazione delle risorse aziendali e la digitalizzazione nel suo complesso, per esempio.

La governance dei dati può essere paragonata a una mappa che permette alle banche e alle imprese di identificare il percorso migliore da seguire e, inoltre, deviare in tempo qualora si presentassero ostacoli di natura normativa o commerciale. In caso contrario, è come se gli istituti si affidassero a un navigatore che sta leggendo la mappa alla rovescia: la direzione sarebbe per forza sbagliata.