Il concetto di un modello operativo per la governance è ancora valido: è la struttura che articola dove le decisioni sui dati vengono prese e applicate.
Ancora appropriato per un modello operativo di governance dei dati:
- Assicura che le persone giuste siano rappresentate e crea delle responsabilità.
- Articola i processi decisionali e di comunicazione per i ruoli, le responsabilità, le responsabilità, la proprietà e i diritti di decisione necessari per eseguire la governance dei dati.
- Spiega la distribuzione del lavoro e come viene svolto.
- Si adatta a soddisfare le mutevoli esigenze dell’organizzazione.
- Rappresenta il quadro di governance e non è un organigramma gerarchico.
Agile Data Governance
Il modello operativo che vediamo oggi è l’agile data governance, che consente la democratizzazione dei dati e l’ascesa del ruolo del cittadino dei dati. Questa iterazione, a differenza di quelle precedenti, non è un approccio top-down – è bottom-up e affronta le responsabilità dei dati il più vicino possibile al punto di utilizzo e consumo dei dati.
È un modello che consente ai creatori e agli utenti dei dati di partecipare alle attività di governance, responsabilizzandoli e aspettandosi allo stesso tempo che i loro contributi al corpus di conoscenze sui dati migliorino la data literacy a livello aziendale. E sono incoraggiati a seguire le linee guida, piuttosto che procedure rigide e prescrittive.
La governance agile sfrutta tecnologie nuove e migliorate che monitorano e applicano le pratiche di governance, sostenendo al contempo le richieste a livello aziendale dei diversi utenti dei dati e la crescente complessità delle problematiche legate ai dati.
Rimmaginare le responsabilità e i titoli della governance
Nel passaggio a una governance moderna e agile, vediamo ancora la necessità di ruoli tradizionali che includono i data governance lead, i data owner e i data steward. Ma stiamo vedendo i vecchi ruoli reimmaginati (e rinominati) e l’emergere di nuovi ruoli.
Per esempio, in alcune organizzazioni i data steward sono ora chiamati custodi dei dati o guardiani dei dati. In altre, i proprietari dei dati sono ora conosciuti come data champions. Questi cambiamenti di nome sono dovuti a una maggiore consapevolezza dei ruoli e delle loro responsabilità critiche, insieme al desiderio di titoli più coinvolgenti e meno autoritari.
Abbiamo anche visto una maggiore granularità in alcuni ruoli. Un business data steward è equivalente a quello che viene comunemente chiamato data steward. Un technical data steward è la controparte IT del business steward che è responsabile degli strumenti che supportano il business data steward. Questi ruoli di steward lavorano mano nella mano per assicurarsi che i processi di business siano supportati dall’infrastruttura tecnologica, con il technology data steward che raccomanda miglioramenti nei processi, basati su un uso migliore e più creativo della tecnologia.
Si sta anche diffondendo l’identificazione di ruoli espliciti di stakeholder, come consumatori di dati, produttori di dati e altri partecipanti alla data governance, anche quando non sono impegnati a tempo pieno nella governance. Questo è un riconoscimento che la loro partecipazione è veramente importante e dovrebbe essere chiamata fuori.
Nuovi, agili ruoli ispirati alla governance
Oggi, molte aziende stanno espandendo il C-Suite assumendo un chief analytics officer (CAO) che, come una pubblicazione ha chiamato il ruolo, è il dirigente che trasforma i dati in decisioni. (Nota a margine: una rapida ricerca su LinkedIn mostra 1.689 persone con il titolo di CAO.)
Il CAO è solitamente una controparte del chief data officer (CDO). Un CAO tipicamente supervisiona l’intero processo e ambiente analitico. Il ruolo può riferire al CDO, ma più comunemente vediamo il ruolo essere un pari.
Anche nuovo nel panorama della governance: un responsabile dell’acquisizione dei dati che è responsabile del processo end-to-end di identificazione dei nuovi dati di cui l’organizzazione ha bisogno. Il ruolo supervisiona la negoziazione e l’approvvigionamento dei dati, l’inserimento dei dati e la garanzia che soddisfino tutti i requisiti interni (ad esempio, governance, privacy legale e sicurezza). Un’altra responsabilità del responsabile dell’acquisizione dei dati è far sapere all’azienda che i dati sono disponibili attraverso una comunicazione efficace e creando una strategia di approvvigionamento o di accesso.
Il responsabile dell’acquisizione dei dati non deve solo gestire i dati acquisiti da fonti esterne. In molte grandi organizzazioni, questo ruolo riguarda anche i dati interni che si spostano all’interno dell’organizzazione. Poiché la governance dei dati si è evoluta fino a diventare una linea di servizio per il resto del business, questo ruolo è diventato sempre più importante nel facilitare la creazione, la distribuzione e la consegna dei servizi.
In base al volume di dati necessari per sostenere un business, le operazioni sui dati stanno diventando più importanti per le aziende. Le operazioni sui dati possono essere incorporate nei gruppi di analisi per accelerare il tempo di ciclo dell’analisi dei dati, oppure possono essere focalizzate sui dati che vengono utilizzati nelle operazioni aziendali. In questo caso, sarebbero responsabili della supervisione diretta e della gestione dei dati, compresa la correzione dei dati nei sistemi di origine. Le operazioni sui dati sarebbero responsabili dell’acquisizione delle conoscenze sui dati, secondo la strategia dei metadati, e responsabili di lavorare con i pari per risolvere problemi e requisiti di dati interfunzionali e interdivisionali. Questo può sembrare simile al ruolo del data steward, ma la differenza è che è più pratico e viene fatto come parte di un processo specifico, come le vendite o il marketing.
Mettere in pratica i nuovi modelli e ruoli
Come possiamo mettere insieme una nuova struttura e ruoli evoluti (o di nuova denominazione) per rendere un’organizzazione di data governance più moderna e di maggior successo?
Questi sono i fattori da considerare quando si crea o si rielabora il modello di data governance nella vostra organizzazione:
- Prendete in considerazione i processi decisionali e la struttura esistenti nella vostra azienda. Questo include la complessità e la maturità organizzativa e, possibilmente, la complessità e la maturità del dominio, e come la governance può scalare al meglio all’interno dell’organizzazione.
- Assicuratevi che il team di governance sia interfunzionale e includa persone di diverse linee di business. Questa è la chiave per ottenere il buy-in e per assicurare l’adozione di standard, processi e linee guida che state creando come organizzazione di governance.
- Incoraggiate i team a incontrarsi regolarmente e riteneteli responsabili di farlo. Questo assicura un meccanismo di cadenza in cui le persone si riuniscono regolarmente per identificare i problemi e creare e implementare soluzioni, in particolare quelle collegate ai programmi nuovi ed emergenti, in modo che la governance rimanga collegata alle esigenze in tempo reale del business. Questo può iniziare ad assomigliare più a un incontro che a una riunione di consiglio ed è importante che ci siano contenuti significativi da rivedere, decisioni da prendere e azioni da completare.
- Promuovete una comunicazione chiara e aperta – e non solo con le vostre controparti di governance e gli stakeholder di primo livello, ma anche con i dirigenti. Inoltre, riconoscete che ci sono altri stakeholder, project manager e potenzialmente altri amministratori di dominio che potrebbero beneficiare di una sorta di coinvolgimento e, come minimo, di aggiornamenti periodici sullo stato. Assicuratevi che la comunicazione sia spesso faccia a faccia e sfrutti meccanismi creativi, con l’e-mail che è la meno frequente.
- La sponsorizzazione dei dirigenti è un must assoluto – sono la cheerleader, l’evangelista e il campione chiave del vostro programma di governance dei dati e delle sue capacità. Mentre questo può essere un individuo, il ruolo può anche essere svolto attraverso un forum di leadership.
- Indipendentemente dal punto in cui vi trovate – stabilire un modello operativo o rivederne uno vecchio – sfruttate il lavoro di governance che è già stato fatto nella vostra organizzazione. Questo aiuta a ridurre la quantità (e la percezione) del cambiamento richiesto dall’organizzazione e rende l’adozione di un modello nuovo e migliorato molto più facile.
La moderna e agile governance dei dati non significa che non ci sia bisogno di regole sui dati – un approccio di modello centralizzato, decentralizzato o ibrido. La governance agile incorpora le parti migliori dei modelli stabiliti, ma sposta l’attenzione sulla fornitura di un maggiore supporto che consente agli individui di collaborare di più e di ottenere più valore dai dati.
Questo è un modello il cui tempo è arrivato. Stiamo assistendo alla sua adozione in alcune delle nostre organizzazioni clienti e ci aspettiamo che altre seguiranno l’esempio nei prossimi anni.