La Data Governance è una materia molto ampia, consiste non solo nell’uso di appositi tool, ma anche e soprattutto in una serie di strategie e politiche aziendali, processi e soprattutto una struttura organizzativa pensata per supportare la gestione dei dati aziendali a 360 gradi. Ciò che la Data Governance si propone di portare in azienda è proprio questo: comprensione, sicurezza e fiducia rispetto ai dati aziendali tali da averne controllo ed essere quindi predisposti ad usarli anche come mezzo per supportare le decisioni strategiche e produttive (sistemi di supporto alle decisioni e strategie data driven).
Nei casi di aziende che crescono rapidamente, soggette a fusioni, acquisizioni, o anche durante le fasi di digitalizzazione, i dati prodotti crescono esponenzialmente, diventando sempre più eterogenei e quindi difficili da gestire sia perché provengono da diverse sorgenti (quindi posso essere proprio strutturalmente diversi), sia perché gli stessi dati saranno usati da data consumer diversi con diversi profili, diversi permessi e quindi diverse finalità d’uso. Questa molteplicità rende difficile una gestione controllata. Per questo è importante impostare un’architettura adeguata ed avvalersi degli strumenti adatti: ogni decisione, ogni cambiamento ha effetti potenziali su moltissimi processi, per non ripercuotersi sui flussi di lavoro e sui processi decisionali di tutti i consumer deve essere correttamente gestito.
Secondo le indagini del Gartner, erwin by Quest risulta una delle migliori soluzioni di Data Governance: in molte occasioni ha dimostrato di essere in grado di aiutare le aziende di diversi settori. Uno tra tutti l’ambito finance.
erwin all’opera: uno use case in ambito finance
Parliamo di una società finanziaria e assicurativa globale con operazioni in oltre 80 paesi e giurisdizioni che fornisce un’ampia gamma di prodotti, tra cui assicurazioni vita, servizi finanziari e pensionistici.
L’esigenza
Una delle business unit aveva la necessità di migrare diversi data source in un unico data lake su cloud che sarebbe diventato l’hub centrale. Inizialmente le mappature dei dati venivano create manualmente con l’aiuto di fogli di calcolo, causando molti problemi, non ultimo il controllo del versionamento dei dati. La necessità era quindi quella di individuare un modo semplice ed economico per raccogliere i metadati dai diversi sistemi sorgenti e inserirli/mapparli nel nuovo data lake.
La soluzione implementata
La scelta aziendale del prodotto giusto per risolvere questa situazione è ricaduta erwinbyQuest, leader di questo settore. Grazie ad erwin è stato possibile combinare i processi di gestione dei dati e data governance in flussi automatizzati, raccogliere e importare i dati praticamente da qualsiasi fonte. Inoltre erwin Data Intelligence è capace di decodificare database e codice ETL, per cui è stato semplice unificare tutto. Una migrazione di questa complessità avrebbe richiesto molte più risorse tecniche e il doppio del tempo se l’azienda non avesse deciso di affidarsi ad erwin.
I benefici ottenuti
I risultati sono chiari: non solo la migrazione è avvenuta in minor tempo ed ha necessitato di minori risorse rispetto al mantenimento delle procedure manuali. La produttività è aumentata di percentuali che variano dal 70 all’85% grazie alla nuova configurazione che ha permesso l’accesso ai dati senza interruzioni e la visibilità da parte di tutti gli utenti finali di tutti i metadati (ovviamente secondo profilo aziendale), incluso il loro lineage completo, quindi anche il tracciamento completo del dato a partire dalla sua origine.
Abbiamo affrontato questi temi durante il live talk “Il caos dei dati”: in questa occasione Elena Arista ci ha parlato di erwin e di data governance approfondendo lo use case di cui abbiamo anticipato gli highlights nell’articolo.
