{"id":16451,"date":"2022-06-24T19:33:49","date_gmt":"2022-06-24T17:33:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/?p=16451"},"modified":"2026-01-16T11:22:33","modified_gmt":"2026-01-16T10:22:33","slug":"data-governance-quale-metodologia-di-progetto-adottare-per-un-progetto-di-governance-dati-di-successo","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/notizie\/data-governance-quale-metodologia-di-progetto-adottare-per-un-progetto-di-governance-dati-di-successo\/","title":{"rendered":"Data governance: quale metodologia di progetto adottare per un progetto di Governance Dati di successo?"},"content":{"rendered":"<div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\"><div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>I dati consentono di soddisfare le esigenze aziendali attraverso la loro elaborazione. Spesso maggiore \u00e8 il volume di dati che transita ogni giorno nei sistemi informativi aziendali, minore \u00e8 il loro sfruttamento. Perch\u00e9? Il pi\u00f9 delle volte a causa di una strategia mancante di Governance dati.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\"><div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p><strong>Si possono individuare 3 difficolt\u00e0 <\/strong>principali, riscontrate dalle aziende<strong> quando applicano una strategia Data Driven<\/strong>&nbsp;:<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\">\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"200\" src=\"https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2019\/10\/Homme-graphiques-data-analyse.jpg\" alt=\"\"><\/td><td><ul style=\"text-align: justify\">\n<li><strong>Ritorno sull\u2019investimento: <\/strong>il 47% ha difficolt\u00e0 nel misurare il ROI di un progetto Data Driven.<\/li>\n<li><strong>Risorse umane:<\/strong> il 54% ritiene che la carenza di profili rappresenti un ostacolo al proprio progetto.<\/li>\n<li><strong>Data governance :<\/strong>&nbsp;meno della met\u00e0 delle aziende dispone di una strategia di Data governance. Il 29% dichiara che sta iniziando a lavorare sulla Data Governance.<\/li>\n<\/ul><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Come affrontare queste difficolt\u00e0?<\/span><\/h3>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\">\n<h6 class=\"wp-block-heading\">I. Definire chiaramente gli obiettivi del progetto<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\">\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Definire un obiettivo aziendale misurabile.<\/strong> <em>Esempio: ottimizzare la gestione degli stock e ridurre i costi delle infrastrutture del 30%.<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Definire le risorse operative disponibili: <\/strong>quali sono gli strumenti \/ qual \u00e8 la fattibilit\u00e0? <em>Esempio: disponiamo di un magazzino evoluto, di un software per il monitoraggio dello stock , di un team specializzato e di un processo di gestione. Come possiamo migliorare il nostrio modo di lavorare e raggiungere i nostri obiettivi aziendali sfruttando i dati nel miglior modo possibile ?<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\">\n<h6 class=\"wp-block-heading\">II. Realizzazione di un action plan<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\">\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Definire i contatti: <\/strong>Business, IT, Risorse umane da coinvolgere<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fonti di dati interne o esterne:<\/strong>\u00a0Identificare l&#8217;attuale architettura e i flussi dei dati: definire un dizionario dei dati condiviso.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Definire le esigenze degli utenti<\/strong>: Analizzare I progetti con un approccio bottom up ed evitare di imporre un grande progetto con un approccio top down. Gli utenti sanno come interpretare i dati.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fattibilit\u00e0<\/strong>: Dare priorit\u00e0 ai POC piuttosto che lanciare direttamente un progetto di grandi dimensioni, per sfruttare al meglio e rapidamente il contributo di un progetto Data Driven.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Definire i criteri di accettazione upstream <\/strong>\u00a0(Go\/No Go)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\">\n<h6 class=\"wp-block-heading\">III. Utilizzare la metodologia 4V per scegliere la soluzione adatta<\/h6>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\"><div class=\"wp-block-paragraph\">\n<p>Scegliere le tecnologie e l&#8217;architettura giusta in base alle risposte alla metodologia 4V:<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/06\/Qual_e_il_volume_dei_dati-1024x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16474\" srcset=\"https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/06\/Qual_e_il_volume_dei_dati-1024x1024.png 1024w, https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/06\/Qual_e_il_volume_dei_dati-150x150.png 150w, https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/06\/Qual_e_il_volume_dei_dati-640x640.png 640w, https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/06\/Qual_e_il_volume_dei_dati-300x300.png 300w, https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/06\/Qual_e_il_volume_dei_dati.png 1080w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 px-2\">\n\n<\/div><\/div><\/div><div class=\"container-xxl\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 py-1 px-2\">\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Qual \u00e8 il volume di dati di cui dispongo?<\/strong><br>Il volume contribuir\u00e0 a determinare l\u2019architettura da realizzare e le tecnologie da utilizzare. Non implementeremo lo stesso sistema per 1MB di dati e per 10TB e non sceglieremo le stesse tecnologie. Per 1Mb di dati, non utilizzeremo necessariamente Hadoop. ( Framework per la distribuzione dello storage dei dati) Inoltre non sceglieremo lo stesso database, ecc\u2026.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Qual \u00e8 la VARIET\u00c0 dei miei dati <\/strong><strong>?<\/strong> (canali di recupero dei dati sorgente)<br>La variet\u00e0 dei dati e dei punti di recupero determiner\u00e0 anche l\u2019architettura e la scelta delle tecnologie. Non sar\u00e0 possibile mettere in atto le stesse architetture e tecnologie se c\u2019\u00e8 un solo punto di raccolta dati (un sensore) che se ce ne sono 100 (negozi) . L\u2019architettura deve essere adattata a ciascun punto di raccolta dati e al suo formato (xml, csv, database, ecc.).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Qual \u00e8 la veridicit\u00e0 dei miei dati?<\/strong> Criterio di accettazione<br>I dati devono essere analizzati per determinare a loro veridicit\u00e0. Se i nostri dati contengono, ad esempio, delle borse che sono considerate \u201cmake-up\u201d, la veridicit\u00e0 dei miei dati \u00e8 limitata e la qualit\u00e0 dei dati dovr\u00e0 essere migliorata. Allo stesso modo, se i mie dati contengono molti doppioni.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Qual \u00e8 la velocit\u00e0 di recupero dei dati?<\/strong> Fattibilit\u00e0<br>La velocit\u00e0 di recupero dei dati influenzer\u00e0 la scelta delle tecnologie e dell\u2019architettura, ma soprattutto la fattibilit\u00e0 del progetto. Se la velocit\u00e0 di recupero dei dati \u00e8 troppo bassa, la creazione di un sistema Big Data sarebbe inutile. Se recuperiamo 1kb di dati al giorno, un progetto del genere non sarebbe molto utile, mentre con 1mo al secondo sarebbe molto utile. IV. Implementare una metodologia di progetto accurata<ul><li><strong>Dataquality \u2013 preparazione dei dati: non sottovalutare questa fase del progetto<\/strong><br>Verr\u00e0 impostata la metodologia per la preparazione dei dati, in modo da migliorare al massimo la qualit\u00e0. La migliore modalit\u00e0 di elaborazione dei dati per ottenere il miglior risultato possibile. \u00c8 l\u2019analisi dei dati a monte che ci permette di scegliere la metodologia di preparazione pi\u00f9 adatta. In questa fase si definir\u00e0 ad esempio che i duplicati dovranno essere rimossi. In questa fase l\u2019azienda assister\u00e0 l\u2019IT.<strong>Implementare processi e strumenti di data governance fin dall\u2019inizio del progetto\u00a0<\/strong><br>La Data Governance \u00e8: \u201d un dato di qualit\u00e0 che sia accessibile in modo sicuro ai giusti utenti dell\u2019organizzazione\u201d. Fin dall\u2019inizio del progetto saranno messe in atto strutture, procedure e strumenti per gestire la raccolta, la trasformazione e l\u2019utilizzo dei dati, in modo che tutti possano essere sicuri di utilizzare dati affidabili, utili, accessibili in modo sicuro. Si tratta non soltanto di rispettare gli obblighi legali imposti dai Paesi e\/o dall\u2019Unione Europea, ma anche di stabilire un dispositivo interno per ottimizzare la qualit\u00e0 e l\u2019uso dei dati.<strong>Impostazione di un\u2019organizzazione progetto di tipo Datalab (PO, Data engineer, Data scientist, Data analyst data stewart, CDO)<br><\/strong>Verr\u00e0 creata un\u2019organizzazione di progetto adeguata, che comprender\u00e0 un Datalab che riunir\u00e0 tutte le persone coinvolte nella gestione dei dati: Product Owner, Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst, Data Stewart. Questa \u201cunit\u00e0\u201d consentir\u00e0 di riunire tutti gli attori dei dati e di facilitare la comunicazione e la comprensione tra i vari attori del progetto.<strong>Analisi continua dei dati: includere il business grazie a Dataviz<br><\/strong>Verr\u00e0 messo in atto un sistema di analisi continua dei dati, in modo che la qualit\u00e0 dei dati non diminuisca con il passare del tempo. Durante il progetto verranno coinvolti anche gli attori della filiera business al fine di presentare l\u2019utilit\u00e0 del progetto attraverso la visualizzazione dei dati, ad esempio.<\/li><\/ul><br> <strong>In conclusione, la metodologia di progetto \u00e8 essenziale per il successo del progetto Data Driven.<br>A lungo termine, il successo di un progetto Data Driven \u00e8 anche un primo passo verso altre tecnologie legate ai dati, come ad esempio l\u2019intelligenza artificiale, per la quale l\u2019elaborazione dei dati \u00e8 un aspetto cruciale.<\/strong> <strong>Adone Conseil vi accompagna in tutti i vostri progetti Data Driven e Data Analytics.\u00a0<\/strong><a href=\"https:\/\/www.adoneconseil.fr\/it\/data-analytics-2\"><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><\/div>","protected":false},"author":4,"featured_media":6702,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[190,171],"tags":[191],"subject":[],"class_list":["post-16451","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-data-analytics-it"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Data governance: quale metodologia di progetto adottare per un progetto di Governance Dati di successo? - Adone Conseil<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"I dati consentono di soddisfare le esigenze aziendali attraverso la loro l&#039;elaborazione. 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