3 lezioni fondamentali sull’utilizzo dei framework per la governance dei dati

Il primo framework per la governance dei dati è opera di Gwen Thomas, fondatore del Data Governance Institute (DGI), che ha messo online la sua opera nel 2003. “I framework venivano già utilizzati, ma non erano disponibili al pubblico”, spiega la Thomas. “Mi era stato chiesto di aiutare la Coors Beer a prepararsi per gli imminenti audit Sarbanes-Oxley. Avevano già un piano tecnico e li ho supportati per trovare la giusta dimensione e la corretta struttura di un programma di governance dei dati. Durante il periodo trascorso presso Coors, ho visto molti esempi di come hanno utilizzato la potenza dei framework per mantenere sincronizzati i pensieri e le azioni di tutti. Per questo ho deciso di scrivere un quadro più generale, accessibile a qualsiasi organizzazione e adattabile alle sue esigenze”.

La pubblicazione del DGI include i componenti si ritiene debbano essere inclusi in un programma di governance dei dati. E, due decenni dopo la prima pubblicazione del relativo framework, è stata messa online una nuova versione. Il primo e unico aggiornamento risale al 3 maggio 2023. Nel frattempo, le imprese di diversi settori industriali, in tutto il mondo, hanno acquisito una notevole esperienza nell’utilizzo dei propri framework, spesso influenzati da quello che il DGI aveva originariamente condiviso con il mondo. È ormai chiaro che la governance dei dati ha più successo quando i CIO e i CDO fanno tre cose:

1. Coinvolgono tutti i principali stakeholder nella definizione di un framework di governance dei dati. “Non si può pensare che la loro proprietà equivalga al diritto di prendere decisioni su di essi”, dice Thomas.
2. Iniziano con un’idea chiara dei risultati aziendali che si vogliono raggiungere. “Concentratevi sul valore”, dice. “Tutto ciò che fate per raccogliere, gestire e analizzare i dati deve essere ricondotto lì”.
3. Usano il vostro framework per orchestrare l’esecuzione. “La gestione e l’utilizzo dei dati devono essere considerati come un insieme di azioni”, argomenta Thomas. “Quando viene definito un buon framework, il CIO dovrebbe essere in grado di affidare i compiti a diversi team con la piena certezza che non solo verranno eseguiti con precisione, ma anche che il risultato contribuirà al raggiungimento dell’obiettivo generale”.

Chi è coinvolto nella definizione dei framework?

L’US Department of Commerce (DOC) è probabilmente il più grande collettore di dati degli Stati Uniti. Raccoglie, archivia e analizza qualsiasi cosa, dai quelli meteorologici e agricoli a quelli scientifici ed economici.

Secondo Oliver Wise, CDO del DOC, è in corso quella che è la più dettagliata raccolta di dati sullo stato delle imprese americane. Questa indagine viene condotta ogni cinque anni dal Census Bureau, una delle tante agenzie che compongono l’istituzione.

“Facciamo domande dettagliate per scoprire il tipo di attività, i clienti e le entrate”, dichiara Wise. “Scopriamo la base dei loro dipendenti, e se sono contractor, part-time o altro. Questi dati forniscono una prospettiva universale sullo stato dell’economia americana che viene utilizzata dai politici a tutti i livelli”.

Un altro importante progetto attualmente in corso presso il DOC consiste nella raccolta e nell’analisi dei dati per acquisire informazioni sulle policy della supply chain. L’obiettivo è comprendere i suoi punti di strozzatura e prevederli, in modo che l’economia americana possa reagire meglio agli shock, come quelli derivanti dalla recente pandemia.’

Oltre ai dati raccolti e generati da fonti pubbliche, il DOC acquista o concede in licenza dati dal settore privato e li utilizza per svolgere attività quali l’analisi economica. “Quando si acquisiscono dati da fonti esterne, la vera sfida consiste nel normalizzarli per dargli un senso”, osserva Wise.

Strutturare i dati e rintracciare la fonte sono solo due dei molti aspetti importanti della governance dei dati che vengono attentamente considerati dal DOC. La Data Governace Board, presieduta dallo stesso Wise, si occupa della gestione dei dati e delle loro politiche per l’ampia gamma di agenzie che compongono il dipartimento.

“Abbiamo diversi framework per la governance dei dati per esigenze diverse”, precisa Wise. “In tutti i casi, la definizione di ciascuno di essi deve essere uno sforzo collettivo, in modo che ciascuna delle parti interessate si senta ascoltate. In questo modo, tutti saranno più motivati a utilizzare il framework, garantendo così la coerenza nella gestione dei dati”.

Qual è l’obiettivo della data governance?

Hanna Hennig, CIO di Siemens, sostiene di aver visto unità aziendali iniziare a raccogliere dati senza sapere perché. “È sempre stato uno spreco di denaro”, afferma. “Se non si sa quale problema si vuole risolvere, non si può definire una strategia sui dati”.

Per scoprire di quali dati avete bisogno, iniziate con una chiara definizione di quello che considerate il risultato aziendale desiderato che determinerà la scelta di quelli che si dovranno raccogliere. Una volta identificati, si potrà iniziare a definire il quadro della loro governance.

Il framework deve rispondere a domande sulla proprietà di ogni asset, sul ruolo del proprietario e sul modo in cui si garantisce che i dati siano curati e qualificati per l’uso da parte della tecnologia nell’azienda. Se sono curati e formattati correttamente, potranno essere utilizzati dai data analytics e, in particolare, dall’intelligenza artificiale per formulare recommendation che aiutino l’impresa a prendere decisioni in anticipo rispetto al mercato.

Quando le informazioni sono scadenti, non è possibile fare previsioni in relazione al mercato e alla concorrenza o, peggio, si prendono decisioni sbagliate. Secondo Hennig, la governance dei dati aiuta a garantirne la qualità e a prevenire il caos.

“Senza un framework, le persone tendono a proteggere i propri dati”, argomenta Hennig. “Quando non c’è condivisione, non ci sono casi d’uso che abbraccino la catena del valore. Se non si è in grado di aprire i silos di dati, non si è in grado di raccoglierne i benefici in tutta l’azienda. Il valore maggiore si ottiene quando si possono implementare casi d’uso end-to-end, per esempio combinando la produzione con la pianificazione delle previsioni di vendita”.

Un altro importante caso d’uso end-to-end è la sostenibilità, che richiede i primi tre ambiti di reporting sui gas serra (GHG): l’ambito 1 riguarda le emissioni dirette provenienti da fonti possedute o controllate da un’azienda; l’ambito 2 riguarda tutte le emissioni indirette derivanti dal consumo energetico di un’azienda; l’ambito 3 è un resoconto delle emissioni lungo la supply chain.

“Tutti e tre gli ambiti richiedono un’analisi dell’intera catena del valore”, osserva Hennig. “Non bisogna solo esaminare i dati all’interno dell’azienda, ma anche all’esterno, con i fornitori e i clienti. Non è possibile farlo se ci sono dei silos di dati”.

Ma soprattutto, secondo Hennig, le aziende devono avere chiaro quale problema vogliono risolvere prima di impostare la governance dei dati. L’obiettivo deve essere quello di fornire valore al business.

In che modo il vostro framework aiuta i team a lavorare insieme?

Jennifer Trotsko, che ha fondato la divisione per la governance dei dati e successivamente quella per la privacy dell’International Finance Corporation (IFC), il ramo del settore privato del World Bank Group, è stata molto influenzata dal lavoro di Gwen Thomas.

“Abbiamo sviluppato il nostro framework basato sui componenti della DGI, insieme ad altri benchmark di primo piano”, tiene a precisare Trotsko, che in seguito è diventata responsabile della divisione compliance risk e chief privacy officer di IFC. In questo modo, quest’ultima è stata in grado di coordinare le attività tra i vari team. Inoltre, utilizzando un linguaggio comune per comunicare su tutto, dalle politiche alle regole, dalla tecnologia ai processi, ogni parte dell’organizzazione poteva fare riferimento al framework e contribuire allo stato finale generale.

“Dopo aver stabilito il valore di un progetto per l’azienda, la prima cosa che abbiamo fatto è stata la mappatura delle attività con il nostro framework interno per la governance dei dati”, racconta. “Assegnando un responsabile per l’area delle policy, un altro per il lavoro con la tecnologia e un altro ancora per il change management, il progetto ha avuto chiare linee guida e tappe Questo ha permesso al team principale di gestire decine di dipartimenti, e il framework ha fornito agli stakeholder la certezza che tutti i componenti importanti fossero coperti. In breve, i responsabili si sono concentrati sull’esecuzione, sapendo che tutti noi avevamo una visione condivisa dell’impegno complessivo”.

Trotsko è ora responsabile del programma per ka privacy del Fondo Monetario Internazionale (FMI), dove continua a costruire e ad adattare il framework per la governance dei dati della DGI che, secondo lei, è “inestimabile nella gestione di grandi progetti che prevedono la raccolta, l’archiviazione e l’analisi”.