Per ottimizzare una strategia di Data Governance aziendale è indispensabile utilizzare soluzioni di Data Lineage. In cosa consiste veramente questa tecnica?

L’importanza del Data Lineage nella gestione del patrimonio informativo aziendale

Le aziende hanno oggi a disposizione enormi quantità di dati, ma devono imparare a ‘governarli’ per riuscire a trarne un reale vantaggio competitivo per il proprio business.

Una strategia di Data Governance è più che mai necessaria per ottimizzare il valore dei dati e gestire il patrimonio informativo aziendale, soprattutto all’interno delle organizzazioni complesse. Definire processi, ruoli, policy, standard e metriche è fondamentale per garantire un uso efficace ed efficiente delle informazioni. La Data Governance stabilisce processi e responsabilità capaci di assicurare qualità e sicurezza dei dati impiegati in azienda.

Cosa si intende per Data Lineage

Il Data Lineage è una tecnica che consente di identificare e rappresentare il ciclo di vita del dato, dalle sue origini alla sua destinazione, evidenziando i principali processi che lo coinvolgono, i suoi movimenti e le trasformazioni nel tempo.

Il Data Lineage aiuta inoltre le organizzazioni a:

  • capire come le varie informazioni vengono utilizzate all’interno dell’azienda
  • tener traccia delle informazioni chiave che servono a determinati scopi
  • descrivere il tipo di trasformazioni che subiscono i dati nei processi
  • evidenziare le interdipendenze tra dati e sistemi aziendali

L’utilità del Data Lineage

Un Data Lineage ben implementato è fondamentale per una buona Data Governance, e se facilmente fruibile, va anche a beneficio di diversi attori aziendali, in ambito business, ma anche IT.

Tra i numerosi vantaggi troviamo:

  • Analisi dei Data Incident: con il Data Lineage è possibile ricostruire i processi di produzione dei dati e quindi individuare più agevolmente lo stadio del processo in cui ha avuto origine un errore.
  • Performance Assessment: il Data Lineage non solo consente di mappare i flussi di dati, ma consente anche di individuare eventuali “colli di bottiglia” nella gestione dei dati e di intervenire per cercare di risolverli.
  • Impact Analysis: il Data Lineage consente di determinare quali dati, processi, applicazioni saranno interessati da eventuali modifiche e quindi valutare l’impatto di un possibile intervento, soprattutto quando questo comporta modifiche strutturali massive all’interno del patrimonio software applicativo. Scopri di più
  • Compliance: la tracciabilità dei dati, garantita dalla Data Lineage, è un ottimo strumento di validazione dei dati, di controllo di utilizzo e conformità alle normative vigenti.
  • Data Quality: tanto più approfondita è la conoscenza del ciclo di vita dei dati, tanto più si conoscono i sistemi, i processi  e le trasformazioni che li interessano, tanto più efficaci potranno essere i controlli su di essi, soprattutto in caso di errori.
  • Data Protection: conoscere il ciclo di vita dei dati consente di sapere in qualsiasi momento l’esatta collocazione dei dati all’interno dei propri sistemi e questo aiuta a garantirne la riservatezza e il giusto trattamento, anche in ottica GDPR.

Le soluzioni del Gruppo RES per il Data Lineage

Come si evince la tematica del Data Lineage è piuttosto articolata e complessa, e difficilmente può essere affrontata utilizzando una singola tecnologia.

Sebbene la sua implementazione passi necessariamente per un’analisi dei processi, che in una certa misura non può che essere elaborata attraverso metodi tradizionali, ad un livello più tecnologico, cioè di inseguimento del dato all’interno delle applicazioni informatiche, alcune soluzioni RES Suite risultano molto utili:

  • Docet/EV: permettere di tracciare una cartografia completa degli elementi e delle componenti delle applicazioni IT, implementando un database della conoscenza con riferimenti dettagliati tra le loro relazioni a tutti livelli
  • lAU (Impact Analysis Utility): consente di tracciare il data movement all’interno delle componenti software
  • DMD (Data Meaning Discovery): permette di individuare il significato dei dati in maniera totalmente automatica, assegnando per ogni dominio e classe individuata la relativa probabilità di appartenenza.

Unitamente alle componenti tecnologiche necessarie, Gruppo RES mette in campo la sua trentennale esperienza in progetti complessi, che ci hanno consentito di mettere a punto le metodologie necessarie per affrontare un tema tanto articolato quanto quello del Data Lineage.