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Data governance, 4 sfide che le aziende devono affrontare (e superare)



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Molte organizzazioni trascurano la data governance a favore di iniziative più “urgenti”, ignorando i benefici associati. Ecco le principali aree di attenzione con alcune possibili soluzioni.

Pubblicato il 20 set 2024



data governance

Molte organizzazioni tendono a trascurare la governance dei dati e delle informazioni a favore di iniziative considerate più urgenti o più importanti (giova sempre ricordarsi della matrice di Eisenhower). Il che porta a sfide significative nella crescita delle informazioni e nella gestione frammentazione dei sistemi.

Fino a quando non si verifica un problema (di sicurezza, di conformità, di processo), in genere le aziende ignorano la governance dei dati, con la falsa convinzione che è meglio rivolgere l’attenzione altrove.

In realtà la data governance (e più in generale l’information governance) può ridurre i rischi per la sicurezza e portare a benefici indiretti (in termini di costi e ricavi) che è bene non sottovalutare.

Crescita esponenziale delle informazioni

La sfida impellente della data governance è la crescita esponenziale delle informazioni. Con l’emergere ogni anno di nuovi tipi di informazioni digitali – video, dati IoT, contenuti, post, documenti – le organizzazioni si trovano spesso in difficoltà a classificare e catalogare i nuovi dati creati.

Si stima che la quantità complessiva di dati creati e consumati a livello globale (quello che IDC chiama “Datasphere”) passi da 64 zettabyte nel 2020 a oltre 175 entro il 2025. In pratica, nel giro di 5 anni il volume quasi si triplica.

Questa crescita riguarda sia i dati strutturati che quelli destrutturati. Gli analisti, ritengono comunque, che questa crescita esponenziale sia in grand parte dovuta ai contenuti multimediali. Ad esempio, le registrazioni video delle riunioni necessitano di molto più spazio di archiviazione rispetto ai classici “recap”. Questo cambia la natura del problema ma non l’entità richiesto per risolverlo.

Va altresì detto che, l’aumento del “volume” non significa un incremento lineare di complessità. Ad esempio, se le conversazioni in chat raddoppiano, le sfide relative alla memorizzazione e classificazione non raddoppiano in complessità.

Possibili soluzioni? Implementare architetture di Big Data come Hadoop o Spark, due framework open source molto usati per l’elaborazione e l’analisi di grandi volumi di dati, usando data lake per centralizzare e normalizzare dati eterogenei.

Silos di dati

I silos informativi rappresentano un problema comune nelle aziende, dove dati e informazioni sono spesso “isolati” all’interno di vari dipartimenti o sistemi. Questo isolamento impedisce una visione unificata e ostacola la collaborazione e la condivisione delle informazioni, portando a inefficienze e decisioni subottimali.

Un sondaggio di McKinsey ha rilevato che l’80% degli executive ritiene che i silos informativi influenzino negativamente la loro efficacia operativa. Gartner stima inoltre che il 50% dei progetti di trasformazione digitale fallirà a causa della mancanza di interoperabilità e integrazione tra i silos entro il 2025.

Superare i silos informativi è quindi cruciale per migliorare l’efficienza operativa e favorire una cultura aziendale più collaborativa. Come? Anche in questo caso tornano utili piattaforme di data warehouse o data lake per centralizzare i dati provenienti da diverse fonti. Utile anche l’implementazione di soluzioni di Master Data Management (MDM) per garantire l’unicità e la coerenza dei dati aziendali.

Data governance e costi aggiuntivi

Molte aziende considerano la data governance come un costo aggiuntivo piuttosto che un investimento strategico, limitando così l’adozione di pratiche efficaci di governance del dato e delle informazioni.

Secondo un sondaggio di Deloitte, il 67% dei top manager vede la data governance principalmente come un costo, piuttosto che come un’opportunità di valore. Tuttavia, un report di Forrester ha rilevato che le aziende che implementano efficaci strategie di data governance possono ottenere un ritorno sull’investimento (ROI) del 300% entro tre anni. Cambiare questa percezione è essenziale per sfruttare appieno il potenziale della data governance e migliorare le performance aziendali

La questione è quindi dimostrare il valore a lungo termine della data governance attraverso casi di studio e ROI, mostrando come una gestione efficace dei dati può portare a nuove opportunità di business e risparmi di costi (diminuzione dei rischi, miglioramento della qualità dei dati, supporto alle normative, riduzione del lavoro duplicato, ecc.).

Change management e resistenza dei collaboratori

La “resistenza” dei collaboratori rispetto a una corretta data governance è un ostacolo significativo nelle imprese. Questa resistenza può derivare da una mancanza di comprensione dell’importanza della gestione dei dati, da abitudini consolidate o dalla percezione che le nuove pratiche possano aumentare il carico di lavoro o che non rientrino nella loro “job description”.

Un’indagine di Harvard Business Review ha rilevato che il 60% dei dipendenti ritiene che le iniziative di data governance aumentino il loro carico di lavoro senza apportare benefici immediati. Inoltre, un report di PwC evidenzia che il 70% dei progetti di trasformazione digitale fallisce a causa della resistenza dei dipendenti e della mancanza di coinvolgimento. Per superare questa resistenza, è fondamentale coinvolgere i dipendenti fin dall’inizio, fornendo formazione adeguata e dimostrando i benefici concreti della gestione delle informazioni.

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