A cura di Teresa Roma, Business Line Manager di Kirey Group
Nell’era digitale, i metadati sono emersi come uno strumento cruciale per le organizzazioni che cercano di sfruttare appieno il potenziale dei loro data asset, fungendo da sofisticato sistema di navigazione che categorizza e contestualizza i dati attraverso tre tipologie principali: descrittivi, strutturali e amministrativi.
I metadati rientrano, quindi, a pieno titolo tra i protagonisti della data governance (DG), il processo gestionale il cui fine è garantire la disponibilità, l’usabilità, l’integrità e la sicurezza dei dati nei sistemi enterprise, tanto che un programma di DG ben strutturato non può dirsi tale senza includere strategie specifiche per la creazione, l’aggiornamento, la condivisione e il controllo dei metadati, assicurando che siano accurati, completi e conformi alle policy aziendali.
Le implicazioni di una solida gestione dei metadati si estendono dunque ben oltre la semplice archiviazione dei record. Rappresentano un’infrastruttura critica che supporta l’efficienza operativa, la conformità normativa e le decisioni strategiche, stimolando l’innovazione, riducendo i rischi e aprendo nuove opportunità di crescita aziendale.
In quanto informazioni che delineano la data quality e descrivono la struttura, il percorso e l’utilizzo dei dati, ad esempio, i metadati diventano il fondamento della governance dell’IA, garantendo che i dati possano essere rintracciati, compresi e utilizzati correttamente, consentendo trasparenza e responsabilità nel processo decisionale guidato dall’IA.
Ma qual è il modo più efficace per realizzare questo compito?
Integrare qualità e governo del dato: serve un approccio integrato.
Il mercato delle soluzioni di Metadata Management è caratterizzato da un’ampia varietà di approcci e tecnologie, guidati dalle esigenze di centralizzazione dei dati, miglioramento della qualità e automazione dei processi aziendali.
Gli approcci prevalenti includono la gestione attiva del metadato, che consente aggiornamenti in tempo reale e supporta decisioni automatizzate, e la catalogazione aumentata, che sfrutta l’IA per semplificare l’identificazione e la gestione dei dati; ma come possono le aziende identificare il loro livello attuale di governance e qualità dei dati, intraprendendo a seguire azioni concrete per migliorarle?
A questo fine, serve sviluppare un framework qualitativo, ovvero una metodologia che non si limiti a monitorare i dati, ma li utilizzi come leva strategica, con un approccio integrato particolarmente utile in un mercato in cui la frammentazione delle soluzioni di gestione dati rappresenta una sfida crescente.
Come creare un framework che abbracci l’intero ciclo di vita dei dati
La realizzazione di un Information Quality Framework (IQF) si distingue per la sua capacità di gestire il lineage dei dati, fornendo una visione completa del loro ciclo di vita, dall’origine fino al consumo. Questo è particolarmente cruciale in un contesto in cui settori come finanza, telecomunicazioni e sanità devono affrontare normative sempre più stringenti, come il GDPR. Attraverso un uso avanzato del metadata management, un IQF non solo garantisce la conformità, ma fornisce strumenti per monitorare in tempo reale la qualità dei dati e intervenire proattivamente.
Le fasi fondamentali del percorso di un IQF sono sostanzialmente tre.
1. Partenza dall’analisi delle necessità aziendali per definire obiettivi chiari, valutando il livello di maturità della governance dei dati e organizzando i metadati attraverso una catalogazione centralizzata, a garanzia di una tracciabilità completa con strumenti di data lineage.
2. Monitoraggio della qualità dei dati in tempo reale, automatizzando controlli e suggerendo azioni correttive con algoritmi di machine learning.
3. Grazie a regole di governance solide e integrazioni attive tramite API, assicurazione della conformità normativa e della trasparenza, in un ciclo di miglioramento continuo che adatta le soluzioni alle mutevoli esigenze aziendali.
La “catalogazione” crea fiducia, valore…e identità
Data quality e metadata management sono interdipendenti: una gestione efficace dei metadati è essenziale per garantire la qualità dei dati, mentre una buona qualità dei dati migliora l’utilità e l’attendibilità delle informazioni gestite attraverso i metadati.
Nell’ottica del data value, invece, il metadata management crea trust nei confronti dei dati, garantendo non soltanto un impiego conforme alle normative vigenti, ma anche l’affidabilità necessaria per supportare le decisioni più importanti.
In questo modo il metadato, nella sua accezione di informazione sul dato, diventa addirittura rappresentativo di cosa fa una data impresa, quasi della sua mission sul mercato. Eppure, come visto prima, non può prescindere da due elementi antecedenti: una strategia che sorregga una data governance evoluta e un management control che identifichi il progresso dei metadati e il loro potenziale, per l’azienda, nel rispondere agli sviluppi del mercato.
In questo contesto adottare un Information Quality Framework significa sposare una metodologia che si adatta alle sfide di oggi, ma è anche progettata per affrontare quelle di domani, con un approccio flessibile, integrato e tecnologicamente avanzato che la rende una scelta strategica per le aziende che vogliono ottenere un vantaggio competitivo attraverso una gestione dei dati realmente data-driven.
