Data Governance

Competenza in tutto il ciclo di gestione del dato aziendale per la risoluzione di problematiche di:

• Harvesting
• Modeling
• Lineage
• Impact Analisys
• Data Quality
• Data Profiling
• Semantic Lineage

in diversi contesti industriali come IOT, Banking, Automotive, Energy, Public Sector. 

Data Virtualization

Competenza su Tecnologie affermate di Data Virtualization (Denodo e Tibco) per:

• Integrare e accedere a dati provenienti da fonti eterogenee.
• Creare un semantic layer che realizza una vista unificata dei dati, senza la necessità di spostare o replicare i dati stessi.
• Includere un layer di sicurezza e governance dei dati, per controllare l’accesso ai dati e garantire la conformità normativa.
• Utilizzare un query optimizer per ottimizzare le query e garantire le migliori prestazioni possibili.

Data Catalog

Competenza nella:

• Realizzazione e Gestione del Data Catalog, il registro centralizzato di metadati che descrive le informazioni sui dati aziendali, (i dettagli sui dati stessi, le relazioni tra i dati, le proprietà dei dati, i proprietari dei dati…).
• Business Glossary creazione e gestione di glossari di business relazionali e semantic lineages.
• Monitoraggio della Architettura del sistema BI aziendale.
• Utilizzo di prodotti leader del mercato quali Talend Data Catalog, Irion.

Seguiamo il più diffuso e riconosciuto approccio metodologico al Data Management sviluppato dal Data Management Association (DAMA) in cui la Data Governance è centrale e si compone di Strategia, Ruoli, Policy, Prodotti/Servizi e Valutazioni.

A partire dalla Data Governance, si irradiano 9 aree di Conoscenza e di Competenza specifica sul trattamento del dato.

Approccio Collaborativo

L’approccio collaborativo alla Data Governance si fonda su 5 pilastri:

• Mappatura e qualità del dato (Data preparation – Data Lineage) per accedere con facilità e rapidità, rilevare errori ed inefficienze e conservarne la tracciabilità
• Data Virtualization per costituire la Data Fabric ed efficientare l’accesso al dato di origine senza spostarlo
• Riconoscimento e gestione dei metadati (Data Catalog)
• Democratizzazione dei dati (Business Dictionary)
• Sicurezza by default (security e data protection, salvaguardia proprietà intellettuali, ottemperare agli obblighi di legge e GDPR)

Il Beneficio per il Cliente Business

Il beneficio per il Cliente Business è intrinseco nel processo di Democratizzazione del Dato perché permette:

• La definizione di regole chiare, in termini di diritti e doveri, per chi usa i dati
• La Facilità d’uso
• La Riduzione del tempo e dello sforzo nell’usare i dati
• L’aumento della autonomia del Cliente dell’area Business riducendo di conseguenza quella dall’IT o, in generale, dalle strutture che gestiscono i dati dal punto di vista tecnico

Consulenza Strategica

Definizione della strategia più efficace di governance dei dati per usare in modo efficiente i dati e favorire la crescita aziendale.

Identificazione dei dati critici per l’organizzazione, che hanno un impatto maggiore sulle attività aziendali e sui risultati.

Indicazioni per gestire i rischi, ridurre i costi ed eseguire in modo efficace gli obiettivi aziendali.

Definizione di politiche e procedure per la gestione dei dati (ruoli, responsabilità, regole di acceso, quality, …)

Formazione

Formazione IT Manager: definizione politiche e procedure per la gestione dei sistemi e tecnologie IT, sicurezza e la privacy delle informazioni.

Formazione Compliance Officer: definizione politiche aziendali e procedure per la gestione della conformità normativa.

Formazione Business Analyst: comprensione esigenze aziendali e definizione dei requisiti dei dati.

A seconda delle esigenze la formazione può coinvolgere il  Chief Data Officer e il Data Privacy Officer.

Implementazione e Monitoraggio

Assessment, Set up e Implementazione di strumenti tecnologici a supporto della governance dei dati per:

• Gestione dei Metadati
• Data Quality
• Data Virtualization
• Data Catalog
• Data Lineage

Monitoraggio continuo e miglioramento: per la verifica continua della efficacia delle politiche e delle procedure adottate, al fine di identificare eventuali punti critici e di miglioramento delle attività di governance dei dati.

Servizi Professionali

Data Steward per definire e monitorare sul dato: politiche e procedure di gestione; i dati critici; la qualità; il semantic layer di virtualizzazione; l’accesso al dato.

Data Architect & Data Engineer per: progettazione, sviluppo e gestione dell’Architettura Dati anche in conformità alle normative.

Data Analyst per: analisi dei dati ed estrarre e identificare informazioni utili tendenze, opportunità e minacce.

Data Scientist per: innescare servizi a valore aggiunto di Machine Learning sui dati aziendali.