Sfide di governance nelle moderne piattaforme dati
Le strategie aziendali moderne sono diventate sempre più basate sui dati. Con l'evoluzione delle esigenze di dati, le aziende sono passate dalle architetture dati tradizionali come data warehouse e silos disparati a piattaforme più unificate per la gestione dei dati, come data lake di terza generazione e data lakehouse.
Tuttavia, con l'evoluzione delle architetture, le aziende devono anche affrontare sfide nel governare e gestire efficacemente i propri asset di dati in modo sicuro e conforme. Le lacune di conformità diventano spesso molto costose per le grandi aziende, cancellando milioni di dollari in multe e perdite di reputazione. Per evitare ciò, le aziende devono dare priorità a pratiche di governance dei dati efficaci per mantenere i massimi livelli di sicurezza e privacy per i propri asset di dati.
Questo blog esplorerà i punti chiave governance dei dati sfide che le aziende devono affrontare con le moderne piattaforme dati e soluzioni che consentono loro di affrontare queste problematiche con facilità.
Aumento della complessità dei dati
Tradizionalmente, i data warehouse e gli hub si occupavano di dati strutturati, che venivano poi elaborati per analisi e business intelligence. Tuttavia, con i data lake e i data lakehouse di terza generazione, la natura dell'ingresso dei dati cambia rapidamente.
I team di dati all'interno delle aziende hanno il compito di gestire un mix di
- Dati strutturati residenti in database convenzionali,
- Dati semi-strutturati in formati come JSON e XML,
- Grandi volumi di dati non strutturati provenienti da social media, interazioni con i clienti, messaggi audio, documenti, fogli di calcolo, video, ecc.
Ogni tipologia richiede diversi approcci di archiviazione, elaborazione e governance, il che rende la gestione dei dati all'interno di piattaforme dati unificate molto più complessa.
Sfide nella gestione dei metadati e nella catalogazione
Sapere quali dati possiede la tua azienda diventa molto importante con l'aumento delle complessità dei dati. Quando i team di dati consolidano silos di dati disparati in una piattaforma dati unificata, il più delle volte perdono traccia della natura dei dati di cui sono proprietari.
Per una governance dei dati efficace, le aziende hanno bisogno di una soluzione di catalogazione dei dati solida. Ciò consentirebbe ai team di dati di:
- Scopri e classifica diversi tipi di dati all'interno dell'organizzazione durante l'inserimento
- Aggiungere tag di metadati che includono informazioni sulla discendenza dei dati, sulla sensibilità, sui requisiti di privacy e sulle esigenze di utilizzo
- Comprendere il contesto, l'origine e la composizione dei dati e i relativi requisiti di conformità
Con una strategia di gestione dei metadati mancante, le organizzazioni spesso rischiano di perdere traccia dei propri dati sensibili, compromettendo la conformità normativa e riducendo l'utilità e l'accessibilità complessiva dei dati. In una brutta giornata, sfide come queste possono costare alla tua azienda più di 20 milioni di euro di sanzioni GDPR da solo.
Sfide in materia di sicurezza e privacy
Data lake e data lakehouse di terza generazione devono affrontare sfide in molteplici dimensioni di sicurezza. È fondamentale controllare chi accede ai dati archiviati, a quali tipi di dati si può accedere e quali dati devono essere protetti in modo sicuro per evitare perdite.
Controllo dell'accesso ai dati
Le aziende devono applicare controlli di accesso basati sui ruoli più granulari, che possono adattare dinamicamente i permessi di accesso in base ai ruoli degli utenti e alla sensibilità dei dati che gestiscono. Anche il monitoraggio e l'audit in tempo reale dei modelli di accesso ai dati devono essere applicati per rilevare eventuali anomalie.
Mascheramento e anonimizzazione dei dati
Norme sulla privacy come GDPR, CCPAe HIPAA impongono che le aziende che gestiscono dati sensibili impediscano l'accesso e la distribuzione non autorizzati. Tuttavia, ciò complica i processi in ambienti non di produzione, poiché i team di dati spesso devono accedere a file sensibili. I dati sensibili come PII, PHI e dati bancari devono essere identificati e mascherati, mentre devono essere creati set di dati anonimizzati per l'analisi.
Qualità e coerenza dei dati
Man mano che le fonti di dati si moltiplicano, mantenere la qualità dei dati diventa fondamentale. Le aziende devono implementare processi di convalida dei dati automatizzati attraverso pipeline di acquisizione e trasformazione standard. I team di dati nei vari dipartimenti devono monitorare costantemente l'ingresso e l'uscita dei dati per rilevare e correggere anomalie nei dati.
Le migliori pratiche per una governance dei dati efficace
Sviluppare una strategia completa di governance dei dati
Il primo passo per sviluppare una strategia di governance dei dati efficace è la creazione di team di governance interfunzionali per supervisionare gli obiettivi di governance e rivedere regolarmente i quadri di governance.
Promuovere una cultura basata sui dati
Attraverso i team di governance consolidati, fornire una formazione regolare sulla governance dei dati, incoraggiando attivamente l'alfabetizzazione dei dati e incentivando le corrette pratiche di gestione dei dati in tutte le unità aziendali e i dipartimenti all'interno dell'organizzazione.
Investi in tecnologia avanzata
Le integrazioni AI nelle moderne piattaforme dati hanno portato notevoli vantaggi. Le tecniche di classificazione dati intelligenti basate su AI per il rilevamento e la classificazione automatici dei metadati possono semplificare notevolmente i processi di catalogazione e gestione dei metadati. Con strumenti automatizzati di conformità e sicurezza, puoi monitorare i rischi di governance e conformità e adottare automaticamente misure correttive quando necessario.
Pensieri di chiusura
Mantenere pratiche di governance efficaci non è più un optional, è diventato un imperativo strategico. Comprendere e affrontare in modo proattivo le lacune di governance intrinseche nel framework di gestione dei dati della tua organizzazione è un primo passo fondamentale. Una governance dei dati efficace può trasformarla da un onere di conformità in un vantaggio competitivo.
Con l'aumento continuo del volume, della varietà e della complessità dei dati, le organizzazioni che sapranno padroneggiare queste sfide di governance saranno nella posizione migliore per liberare il vero potenziale dei loro ecosistemi di dati.
