Governance dei dati: qual è l'approccio giusto per la tua azienda?

La governance dei dati è un'attività costante che garantisce l'accuratezza, la coerenza e la sicurezza dei dati, consentendo d'ispirare maggior fiducia nei dati raccolti.

In questo articolo illustriamo i diversi approcci alla governance dei dati applicabili in azienda: conservativo, progressista o misto. Il testo ti permette d'imparare di più sui diversi livelli di accesso di ognuno di questi approcci e come gestire ruoli e permessi all'interno del tuo team. Terminata questa lettura, saprai esattamente qual è l'approccio alla data governance che meglio si adatta alla tua azienda e come implementarlo in maniera efficace.

Cominciamo!

1. L'approccio conservativo

L'approccio conservativo è il più rigido tra quelli che è possibile adottare per la propria strategia di governance dei dati. Si impongono restrizioni sui dati alla maggior parte degli utenti, che possono visualizzare i dati e consultarli in sola lettura, mentre l'accesso di livello superiore è riservato a ruoli di maggiore responsabilità: team lead, dataset owner e lead analyst con comprovate competenze in materia di analytics.

Le aziende di maggiori dimensioni preferiscono questo approccio perché riduce al massimo i rischi.

2. L'approccio liberale

Con l'approccio liberale si permette alla maggioranza degli utenti di modificare e accedere a tutto il dataset, sia per aggiornare le informazioni che per definire eventi e query, nonché per creare dashboard. L'approccio liberale è quello che si basa in maggior misura sulla fiducia ed è adottato soprattutto dalle aziende che consentono al personale una più grande autonomia e una gestione indipendente del dataset e degli spazi.

Questo approccio risulta più efficace per i team di piccole dimensioni con buone competenze tecniche. Considerando il fatto che tutti in azienda avranno accesso ai dati conle autorizzazioni solitamente riservate al team di analisi, è necessaria un'esperienza pregressa degli strumenti di analytics e un'elevata data maturity.

3. L'approccio misto

L'approccio misto si situa a metà strada tra quello conservatore e quello progressista. Offre ai team lead l'accesso a dati e parametri condivisi, da fornire al resto del team solo se necessario. L'account di chi comincia a lavorare in un team è invece preimpostato in sola lettura.

L'approccio misto è la migliore opzione per team e aziende in crescita che vogliono mitigare i rischi nelle attività di governance dei dati, senza rinunciare a team più responsabili e aperti all'innovazione.

I vari ruoli e autorizzazioni del data team

Una volta esaminate tutte le pratiche di governance in vigore in azienda, è giunto il momento di rivalutare le autorizzazioni e i ruoli degli utenti. Prima di cominciare, è importante assicurarsi di sapere esattamente a che serve ognuno dei ruoli e quale livello di autorizzazione dovrebbero avere. Ecco alcuni ruoli chiave con le relative descrizioni:

• Admin di analisi: il ruolo di livello più elevato e con il più alto livello di accesso. Può gestire progetti, informazioni di fatturazione, il Single Sign-On (SSO) e la dashboard iniziale, oltre a cancellare gli account o modificarne il ruolo.

• Admin di analytics: livello inferiore solo all'admin di analisi e con le stesse autorizzazioni del team di analisi. Può gestire eventi e snapshot verificati, connettere nuovi warehouse e fonti di dati e gestire la cronologia delle modifiche.

• Analista frequente: questo ruolo ha le autorizzazioni di base e può creare eventi, categorie e segmenti, oltre a poter aggiornare i dettagli di proprietà.

• Analista ad hoc: un ruolo con accesso limitato ad analisi e dataset, ma comunque non di sola lettura. Può gestire report e dashboard, nonché eseguire report e invitare altri membri nel team.

Una volta individuati i diversi ruoli, è possibile riassegnare le autorizzazioni e limitare il permesso di creare e modificare eventi nello spazio condiviso. Con questo approccio, è possibile garantire fiducia nei dati per tutti i team e ogni ruolo.

Ecco un esempio di come potrebbero essere la gerarchia e i ruoli in un team:

Ripartizione dei livelli di autorizzazione tra i team

Vediamo ora qualche esempio della ripartizione dei vari ruoli per ognuno degli approcci alla data governance:

Prima opzione: approccio misto

• Admin di analisi: 5%

• Admin di analytics: 15%

• Analista frequente: 30%

• Analista ad hoc: 40%

• Sola lettura: 10%

Seconda opzione: approccio conservativo

• Admin di analisi: 5%

• Admin di analytics: 5%

• Analista frequente: 10%

• Analista ad hoc: 40%

• Sola lettura: 40%

Terza opzione: approccio liberale

• Admin di analisi: 5%

• Admin di analytics: 15%

• Analista frequente: 65%

• Analista ad hoc: 10%

• Sola lettura: 5%

Nota: in generale, gli admin di analisi dovrebbe appartenere a un gruppo più esiguo rispetto a quello degli admin di analytics, così come il numero degli admin di analytics dovrebbe essere inferiore a quello degli analisti. A meno che non si stia parlando di un'azienda di piccolissime dimensioni, la maggior parte degli utenti dovrebbe avere l'autorizzazione da analisi o di sola lettura.

Se non ti sono ancora chiari i criteri con cui ripartire le autorizzazioni tra i vari livelli di utenti, ti suggeriamo di dare un'occhiata agli esempi qui sotto:

Prima opzione: approccio misto

• L'account dei team lead è preimpostato con il livello di admin di analytics.

• Tutti i nuovi utenti sono impostati di default con l'accesso da analista ad hoc e possono ottenere un livello di autorizzazione più alto facendone richiesta all'admin di analisi, con l'approvazione del loro manager.

Seconda opzione: approccio conservativo

• L'account dei team lead è preimpostato con livello di admin di analytics.

• Gli utenti che hanno completato la certificazione della piattaforma e le attività di analytics sono impostate di default con l'accesso da analista frequente.

• Tutti i nuovi utenti sono impostati di default con l'accesso da analista ad hoc e possono ottenere un livello di autorizzazione più alto facendone richiesta all'admin di analisi, con l'approvazione del loro manager (previo superamento di un training).

Terza opzione: approccio liberale

• L'account dei team lead è preimpostato con livello di admin di analytics.

• Tutti i nuovi utenti sono impostati di default con l'accesso da analista frequente e possono ottenere un livello di autorizzazione più alto facendone richiesta all'admin di analisi, con l'approvazione del loro manager.

Insights preziosi per team più efficaci

Scegliere il giusto approccio alla governance dei dati è fondamentale per sfruttare al massimo il dataset a disposizione e permettere a chiunque in azienda di eseguire analisi rapide e accurate. Assegnare alle persone giuste il corretto livello di accesso, consente di prendere decisioni basate sui dati senza compromettere la sicurezza e la conformità.