Scegliere gli strumenti di data governance per la data governance aziendale

Gli strumenti di data governance sono piattaforme software che aiutano le organizzazioni a catalogare, proteggere, monitorare e verificare i propri asset di dati, in modo che questi rimangano accurati, rintracciabili e conformi ai requisiti normativi. Combinano la catalogazione dei dati, il tracciamento della data lineage, i controlli di accesso e la reportistica di conformità in un unico sistema utilizzato dai team dei dati per gestire le informazioni a livello aziendale.

Questa guida spiega cosa fanno concretamente gli strumenti di data governance (sotto forma di software, piattaforme o soluzioni), illustra le funzionalità principali e le categorie oggi disponibili e offre un framework pratico per valutarli in base alle esigenze della tua organizzazione. È scritta per responsabili della data governance, architetti di piattaforma e leader IT che sanno già di aver bisogno di strumenti migliori e cercano un modo chiaro per confrontare le soluzioni di data governance senza dover ricorrere a una scheda di valutazione dei fornitori.

Cosa fanno concretamente gli strumenti di data governance?

Gli strumenti di data governance traducono le policy di governance in pratiche quotidiane applicate a tutto il patrimonio di dati di un'organizzazione. Invece di affidare la qualità, la sicurezza e la conformità dei dati a verifiche manuali, questi strumenti automatizzano il discovery, applicano i controlli di accesso, tracciano la lineage e generano report di conformità, in modo che definire cos'è la data governance diventi una realtà operativa anziché un documento statico.

Il problema che risolvono

La maggior parte dei dati aziendali è frammentata tra data warehouse, data lake, applicazioni SaaS e fogli di calcolo dipartimentali, senza un unico sistema in grado di sapere quali dati esistono, dove si trovano o a chi appartengono. I team dei dati sprecano ore ogni settimana solo per cercare gli asset di dati, e spesso i dati sensibili rimangono non protetti perché nessuno ha applicato controlli di accesso coerenti.

Gli strumenti di data governance risolvono questo problema creando un livello condiviso e ricercabile sopra le sorgenti di dati dell'organizzazione. Offrono a data owner e data steward un modo per visualizzare, classificare e proteggere gli asset di dati, indipendentemente da dove risiedano i dati sottostanti, colmando il divario tra dati frammentati e non rintracciabili e dati affidabili.

Come si inseriscono nel modern data stack

Uno strumento di data governance si colloca in genere come un livello distinto sopra lo storage e il compute, connettendosi a data warehouse, data lake e sistemi di streaming senza sostituirli. Legge i metadati, gli schemi delle tabelle e i log delle query, applicando poi funzionalità di governance come la catalogazione, la classificazione e la gestione delle policy.

Questa posizione stratificata consente agli strumenti di governance di supportare dati strutturati e non strutturati in uno stack eterogeneo, abilitando una gestione centralizzata dei dati anche quando l'integrazione dei dati sottostanti abbraccia molti sistemi. Con la crescita del volume dei dati aziendali e il moltiplicarsi di diverse sorgenti di dati, il livello di governance diventa il punto in cui gli utenti aziendali e tecnici condividono una visione coerente dei dati disponibili: è così che oggi le organizzazioni gestiscono i dati su scala, promuovendo una reale efficienza operativa.

Funzionalità principali che ogni strumento di data governance dovrebbe avere

Gli strumenti di governance variano per livello di maturità, ma una piattaforma di data governance completa dovrebbe offrire sei funzionalità chiave: catalogazione e discovery dei dati, data lineage, controllo degli accessi e applicazione delle policy, monitoraggio della qualità dei dati, reportistica di conformità e audit e, sempre più spesso, governance di AI e agenti. La mancanza di una sola di queste funzionalità lascia un vuoto reale nel modo in cui un'organizzazione gestisce i dati.

Catalogazione e discovery dei dati

La catalogazione dei dati è il processo di inventariazione degli asset di dati di un'organizzazione (tabelle, file, dashboard, modelli) in un indice ricercabile e gestito centralmente. Un data catalog utilizza la gestione dei metadati per descrivere cosa contiene ciascun asset, a chi appartiene e quanto è affidabile.

Il data discovery si basa sul catalogo per aiutare gli utenti aziendali e tecnici a trovare gli asset rilevanti senza sapere esattamente dove si trovino. Il data discovery automatizzato scansiona periodicamente le sorgenti di dati, segnala gli asset nuovi o modificati e applica la classificazione dei dati in modo che i dati sensibili vengano etichettati non appena appaiono in una pipeline.

Data lineage

Le mappe di data lineage tracciano la provenienza dei dati e il modo in cui si muovono attraverso i sistemi, registrando ogni trasformazione e passaggio della pipeline tra una sorgente e un report o modello a valle. Questo tracciamento della lineage offre ai team dei dati un record interrogabile del flusso di dati in tutto il patrimonio aziendale.

La lineage è fondamentale quando qualcosa si interrompe: una dashboard, un quesito di conformità o un modello che produce risultati imprevisti. Con una lineage chiara, i data steward possono risalire all'origine di un problema in pochi minuti anziché in giorni, e le organizzazioni possono rispondere con sicurezza alle richieste di accesso ai dati da parte degli interessati.

Controllo degli accessi e applicazione delle policy

I controlli di accesso stabiliscono chi può visualizzare o modificare le informazioni sensibili, e gli strumenti di data governance adeguati consentono alle organizzazioni di applicare restrizioni appropriate sui dati sensibili (una parte fondamentale della sicurezza dei dati) fino a livello di riga, colonna o attributo. Il controllo degli accessi basato sugli attributi estende le regole basate sui ruoli con condizioni dinamiche basate sull'identità, sui tag dei dati o sul contesto della richiesta.

L'applicazione delle policy dovrebbe essere automatizzata e coerente, non lasciata agli ingegneri che scrivono controlli di autorizzazione ad hoc in ogni applicazione. Quando uno strumento applica i controlli di accesso in modo centralizzato, la modifica di una policy (ad esempio, la limitazione di un set di dati appena classificato) si propaga ovunque i dati vengano interrogati, senza dover aggiornare decine di sistemi separati.

Monitoraggio della qualità dei dati

Il monitoraggio della qualità dei dati controlla continuamente gli asset di dati rispetto a regole di completezza, accuratezza, freschezza e coerenza, segnalando le anomalie prima che raggiungano un report o un modello. Una gestione efficace della qualità dei dati tratta la qualità come una disciplina continua integrata nelle pipeline, non come una pulizia una tantum, e supporta direttamente il processo decisionale basato sui dati.

Il tracciamento automatizzato riduce sia il rischio di costose violazioni dei dati sia quello di decisioni errate: uno strumento di governance che monitora la qualità dei dati può avvisare i data owner nel momento in cui una pipeline produce valori nulli, record duplicati o cifre fuori intervallo, proteggendo l'integrità dei dati e promuovendo una migliore qualità dei dati in tutta l'azienda. È così che gli strumenti di governance aiutano a mantenere la qualità dei dati con la crescita delle pipeline e del volume dei dati.

Reportistica di conformità e audit

Gli strumenti di data governance supportano la conformità normativa a regolamenti come il General Data Protection Regulation (GDPR) e l'Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) combinando la classificazione dei dati con la reportistica di conformità automatizzata, unendo sicurezza e conformità in un unico livello di policy. Questo è fondamentale nei settori regolamentati, dove i workflow di reportistica normativa devono essere verificabili end-to-end.

I percorsi di audit (audit trail) aiutano le organizzazioni a dimostrare la conformità con le policy di gestione dei dati durante la revisione di un'autorità di regolamentazione o un audit interno. Gli istituti finanziari si affidano a questa stessa funzionalità per i processi antiriciclaggio e di verifica dell'identità dei clienti (know-your-customer), che richiedono una registrazione documentata di ogni accesso ai dati dei clienti.

Governance di AI e agenti

La governance di AI e agenti estende i tradizionali processi di data governance per coprire modelli, prompt e agenti autonomi, non solo tabelle e dashboard. Poiché le organizzazioni distribuiscono agenti AI che leggono e agiscono sui dati aziendali, gli strumenti di governance devono applicare agli input e agli output dei modelli gli stessi controlli di accesso e lo stesso tracciamento della lineage già applicati alle tabelle.

Questa funzionalità è ancora in fase di maturazione e distingue gli strumenti di governance nati per l'era dell'AI da quelli che si fermano ai dati strutturati. Databricks affronta questo aspetto attraverso la governance per agenti e modelli AI, estendendo ai modelli e agli agenti lo stesso livello di policy utilizzato per le tabelle.

Tipi di strumenti di data governance

Gli strumenti di data governance rientrano in cinque ampie categorie, distinte per ambito e architettura piuttosto che per marchio: data catalog standalone, soluzioni puntuali (point solution), suite di governance aziendale, governance nativa della piattaforma e strumenti di governance open-source. Comprendere queste categorie, e non i nomi dei fornitori, è ciò che aiuta un team a valutare gli strumenti di data governance adatti alla propria situazione.

Data catalog standalone

I data catalog standalone sono specializzati nella catalogazione, nella gestione dei metadati e nel data discovery su molteplici sorgenti di dati, connettendosi spesso a decine di database, warehouse e strumenti di business intelligence tramite integrazioni integrate.

Poiché si collocano al di fuori della piattaforma dati sottostante, i cataloghi standalone offrono un'ampia connettività, ma in genere dipendono da strumenti separati per l'applicazione dei controlli di accesso o il monitoraggio della qualità dei dati; pertanto, le organizzazioni spesso li associano a software di governance aggiuntivi per ottenere una piattaforma di data governance completa.

Soluzioni puntuali

Le soluzioni puntuali (point solution) si concentrano specificamente su una singola funzione di governance (strumenti per la qualità dei dati, strumenti per la data lineage o strumenti di classificazione) e svolgono quel singolo compito in modo approfondito, anziché coprire l'intero ciclo di vita della governance.

Le soluzioni puntuali possono essere un punto di partenza ragionevole quando un'organizzazione presenta una lacuna urgente, come il monitoraggio della qualità dei dati, ma l'unione di più soluzioni finisce per ricreare il problema della frammentazione che gli strumenti di governance dovrebbero risolvere, poiché nessuna condivide un livello di policy comune.

Suite di governance aziendale

Le suite di governance aziendale raggruppano catalogazione, gestione della qualità dei dati, gestione dei master data e gestione delle policy in un unico prodotto per grandi organizzazioni con team dedicati alla stewardship e alla conformità. Alcune gestiscono i master data attraverso moduli integrati nei sistemi ERP, come SAP Master Data Governance, che controllano un sistema di record specifico anziché l'intero patrimonio di dati. Queste suite offrono ampie funzionalità, ma spesso richiedono molto tempo per essere configurate in base alle specifiche policy di data governance di un'organizzazione.

Governance nativa della piattaforma / del lakehouse

La governance nativa della piattaforma integra la catalogazione, la lineage, il controllo degli accessi e il monitoraggio della qualità direttamente nella piattaforma dati stessa, anziché aggiungere la governance come livello separato che deve rimanere sincronizzato con l'archiviazione e l'elaborazione.

Poiché la governance nativa della piattaforma opera sulle stesse tabelle, file e asset di AI che i team di dati già utilizzano, può applicare l'accesso ai dati e tracciare la lineage automaticamente mentre i dati si spostano attraverso le pipeline, senza un secondo sistema da mantenere aggiornato. Unity Catalog è l'esempio più chiaro di questa categoria sul lakehouse, offrendo una governance unificata per dati e AI in un unico posto.

Strumenti di governance open source

Gli strumenti di governance open source offrono alle organizzazioni trasparenza su come funzionano effettivamente la catalogazione, la lineage o il controllo degli accessi sotto il cofano, e consentono ai team di ingegneria interni di estendere o personalizzare direttamente le funzionalità di governance. In genere richiedono un maggiore investimento ingegneristico interno rispetto alle piattaforme di governance commerciali, compensando i minori costi di licenza con un maggiore impegno di implementazione e manutenzione.

Strumenti di data governance vs. un framework di data governance

Un framework di data governance è l'insieme di policy, ruoli e standard che un'organizzazione definisce per stabilire come i dati debbano essere classificati, posseduti, consultati e utilizzati: le regole del gioco. Uno strumento di data governance è il software che applica tali regole su scala nei sistemi di produzione. La gestione dei dati si concentra sul lavoro operativo di spostamento, archiviazione ed elaborazione dei dati, mentre la data governance si concentra sulle policy e sulla responsabilità strutturate al di sopra di essi.

Un framework senza strumenti non è scalabile: le policy sulla proprietà dei dati o sui controlli di accesso funzionano solo se qualcuno controlla manualmente ogni tabella, ogni giorno, il che diventa impraticabile non appena il volume dei dati aziendali supera qualche decina di dataset. Allo stesso modo, uno strumento senza un framework non ha policy da applicare: una piattaforma di governance senza regole sulla classificazione o sulla proprietà dei dati diventa solo un catalogo costoso.

Le due cose sono complementari. Una strategia di data governance definisce chi possiede quali asset di dati e cosa significa "uso appropriato"; una piattaforma di data governance applica quindi tale framework in modo automatico, ogni volta che i dati vengono interrogati, spostati o condivisi. Scopri di più in questa guida al moderno framework di data governance.

Come valutare uno strumento di data governance: 7 criteri chiave

La valutazione degli strumenti di data governance si riduce a sette criteri fondamentali, indipendentemente dal fornitore: scalabilità, integrazione, usabilità, granularità dell'applicazione delle policy, prontezza per la governance dell'AI, costo totale di proprietà e supporto del fornitore. Valuta qualsiasi potenziale strumento di governance rispetto a questi sette criteri prima di confrontare gli elenchi delle funzionalità.

Scalabilità tra volumi e formati di dati

Lo strumento di data governance ideale deve continuare a garantire prestazioni elevate man mano che il volume dei dati cresce da gigabyte a petabyte, aggiungendo nuove sorgenti senza cali nell'aggiornamento del catalogo o nelle prestazioni delle query.

Scalabilità significa anche scalabilità dei formati: uno strumento di governance dovrebbe gestire insieme dati strutturati e non strutturati e, sempre più spesso, deve supportare formati di tabella aperti come Delta Lake, Apache Iceberg e Parquet senza imporre la migrazione a un formato proprietario.

Integrazione con lo stack esistente

L'integrazione con lo stack esistente determina quanti dati possono effettivamente essere gestiti fin dal primo giorno. Uno strumento che cataloga solo una manciata di connettori lascia il resto dei dati aziendali non gestito e non rintracciabile.

Presta particolare attenzione all'integrazione con i data warehouse, gli strumenti di business intelligence e i sistemi di orchestrazione delle pipeline già in produzione, poiché cambiare piattaforma solo per adottare uno strumento di governance vanificherebbe lo scopo stesso della valutazione.

Usabilità per utenti tecnici e aziendali

L'interfaccia utente di una piattaforma di governance deve essere adatta sia agli utenti tecnici che a quelli aziendali: ingegneri che configurano la gestione delle policy, analisti che cercano un dataset affidabile. Le interfacce user-friendly aumentano i tassi di adozione, e una scarsa adozione rende inefficace anche la piattaforma più potente.

Granularità dell'applicazione delle policy

La granularità dell'applicazione delle policy è il livello di dettaglio con cui uno strumento può limitare l'accesso ai dati: tabella, riga, colonna o singolo attributo. Controlli grossolani a livello di tabella costringono le organizzazioni a duplicare i dati in copie limitate solo per condividere un sottoinsieme in modo sicuro.

L'applicazione a livello di riga, colonna e attributo consente a una singola tabella sottostante di servire più destinatari contemporaneamente, mostrando a ciascuno solo ciò che è autorizzato a vedere, mantenendo i dati aziendali centralizzati anziché dispersi in duplicati basati sui permessi. Scopri come funziona tramite la sicurezza unificata per dati e AI.

Prontezza per la governance dell'AI

La prontezza per la governance dell'AI misura se uno strumento è in grado di estendere i controlli di accesso, il tracciamento della lineage e i report di conformità ai modelli e agli agenti di AI, e non solo alle tabelle. Questo è uno dei criteri di valutazione in più rapida evoluzione nel mercato della data governance, e uno strumento che ne è privo oggi potrebbe essere già obsoleto al momento del rinnovo del contratto.

Costo totale di proprietà

Il costo totale di proprietà include le licenze, ma anche il tempo di ingegnerizzazione necessario per configurare i connettori, mantenere le integrazioni e mantenere il catalogo sincronizzato con i sistemi di origine. Una piattaforma con un prezzo di listino inferiore può comunque costare di più una volta calcolate le ore di implementazione.

Supporto del fornitore e maturità dell'ecosistema

Il supporto del fornitore e la maturità dell'ecosistema (qualità della documentazione, integrazioni con i partner e livello di sviluppo attivo del prodotto) determinano la rapidità con cui i problemi vengono risolti dopo il go-live e se lo strumento rimane al passo con i nuovi formati e carichi di lavoro di AI.

Build vs. Buy vs. Platform-Native: scegliere l'approccio ideale

Oltre a confrontare i singoli strumenti di governance, le organizzazioni si trovano di fronte a una scelta più ampia: sviluppare internamente strumenti di governance personalizzati, acquistare un prodotto di governance standalone o adottare una governance nativa integrata nella piattaforma dati stessa. Ciascun approccio si adatta a un diverso punto di partenza e a una diversa tolleranza al rischio.

Quando ha senso scegliere uno strumento standalone

Uno strumento standalone ha senso quando un'organizzazione gestisce uno stack realmente eterogeneo (più cloud, più data warehouse, nessun piano a breve termine di consolidamento) e ha bisogno di un unico catalogo e livello di policy che li comprenda tutti. C'è spazio anche per un approccio ibrido: molte organizzazioni associano un catalogo standalone a controlli nativi della piattaforma sulla loro piattaforma principale, utilizzando il catalogo per il discovery cross-platform e affidandosi alla governance nativa della piattaforma per l'applicazione delle policy.

Quando ha senso scegliere la governance nativa della piattaforma

La governance nativa della piattaforma ha senso quando la maggior parte dei dati aziendali risiede già su un'unica piattaforma lakehouse o data warehouse, poiché la gestione dei dati nel luogo in cui sono archiviati evita la latenza e il disallineamento derivanti dalla sincronizzazione di un catalogo separato. Inoltre, offre ai team di dati una governance e una governance dell'AI da un unico sistema, anziché dover conciliare le viste di due prodotti diversi sugli stessi asset.

Abbinare gli strumenti al tuo team di dati

I diversi ruoli all'interno di un team di dati interagiscono con gli strumenti di governance in modo differente, e valutare attentamente gli strumenti di data governance significa verificare il flusso di lavoro di ciascuna figura professionale, non solo assistere a una demo della console di amministrazione.

Data Engineer

I data engineer hanno bisogno di strumenti di governance che si integrino con le pipeline di dati e l'orchestrazione senza aggiungere attriti: flussi di lavoro automatizzati per la classificazione e l'acquisizione della lineage che vengano eseguiti come parte di una pipeline, anziché come passaggio manuale da ricordare.

Data Steward e team di conformità

I data steward e i team di conformità hanno bisogno di visibilità sulla proprietà dei dati, sulla gestione delle policy e sui percorsi di audit, oltre a un profiling dei dati che evidenzi dove risiedono i dati sensibili, in modo che i flussi di lavoro di data stewardship possano assegnare rapidamente le attività di correzione al proprietario corretto.

Data Scientist e ML Engineer

I data scientist e gli ML engineer hanno bisogno di uno strumento di governance che si estenda a tabelle di feature, modelli e agenti di AI, con lineage e controllo degli accessi che seguano i dati nelle pipeline di addestramento e negli output dei modelli, non solo nelle tabelle di origine.

Business Analyst e Data Analyst

I business analyst e i data analyst hanno bisogno che l'interfaccia utente della piattaforma di governance renda rapida la ricerca dei dati: un catalogo consultabile con indicazioni chiare sulla proprietà, segnali di qualità e descrizioni comprensibili per il business, in modo da poter trovare dati affidabili senza dover aprire un ticket, supportando così anche una più ampia alfabetizzazione dei dati all'interno dell'organizzazione.

Errori comuni nella valutazione degli strumenti di data governance

L'errore più comune è valutare le funzionalità del catalogo in modo isolato, ignorando completamente la governance dell'AI e degli agenti, per poi scoprire un anno dopo che lo strumento non offre alcun modo per applicare i controlli di acesso a un modello o a un agente che legge dati sensibili.

Un secondo errore consiste nell'ignorare il supporto multi-cloud e multi-formato. Le organizzazioni che presuppongono che tutti i loro dati rimarranno in un unico formato o cloud spesso finiscono per gestire solo una parte del loro patrimonio di dati una volta adottati Delta Lake, Apache Iceberg o un secondo cloud provider.

Un terzo errore consiste nel saltare una proof of concept con dati reali e disordinati. Gli strumenti di governance sembrano tutti ugualmente capaci nelle demo dei vendor create con dati di esempio puliti; solo i dati di produzione pieni di duplicati e con nomi non coerenti rivelano l'effettiva efficacia delle funzioni di catalogazione, classificazione e monitoraggio della qualità.

Strumenti di data governance e il nuovo requisito di governance dell'AI

La maggior parte degli strumenti di data governance oggi sul mercato è stata creata prima della diffusione dell'AI generativa e degli agenti autonomi, quindi si limita a gestire tabelle, file e dashboard, ovvero gli oggetti che un data warehouse o un data lake erano già in grado di catalogare.

La governance dell'AI aggiunge tre elementi che uno strumento limitato alle sole tabelle non può fornire: il controllo degli accessi per stabilire quali modelli e agenti possono leggere determinati dati, l'auditing dell'utilizzo che registra ogni prompt e query che un agente esegue sui dati aziendali, e la lineage dell'output che traccia una risposta generata fino ai dati di origine e alla versione del modello che l'ha prodotta.

Questo è un criterio di valutazione in rapida crescita, non un semplice optional. Man mano che gli agenti di AI passano dalla fase di sperimentazione ai workflow di produzione che trattano dati sensibili, uno strumento che non è in grado di estendere la gestione delle policy a modelli e agenti lascia i sistemi con il più ampio accesso ai dati privi di un controllo adeguato.

Un framework pratico per la scelta di uno strumento di data governance

La scelta di uno strumento di data governance è un processo in sei fasi: analizzare il data estate attuale, definire i requisiti non negoziabili, creare una shortlist per categoria, eseguire una proof of concept, valutare i candidati in base ai criteri e, infine, decidere e pianificare il rollout.

Fase 1 — Analisi del data estate attuale

Inizia con l'inventario delle sorgenti di dati, dei volumi e dei formati attualmente in produzione: data warehouse, data lake, applicazioni SaaS e qualsiasi catalogo o foglio di calcolo esistente utilizzato oggi per tracciare i data asset.

Questa analisi evidenzia anche dove si trovano i dati sensibili privi di controlli di accesso adeguati, fornendo l'input più urgente per i requisiti da definire nella fase successiva.

Fase 2 — Definizione dei requisiti non negoziabili

Traduci gli obiettivi aziendali e i requisiti normativi in una breve lista di requisiti non negoziabili: mandati di conformità specifici, granularità richiesta per l'applicazione delle policy ed eventuali esigenze di governance dell'AI già previste nella roadmap.

Coinvolgi gli stakeholder dei dati dei team di engineering, compliance e business nella definizione di questo elenco, poiché uno strumento che soddisfa l'engineering ma non soddisfa un requisito di conformità dovrà essere sostituito entro un anno.

Fase 3 — Creazione di una shortlist per categoria, non per brand

Utilizza le cinque categorie (catalogo standalone, soluzione puntuale, suite enterprise, nativa della piattaforma e open source) per selezionare due o tre strumenti adatti alla tua architettura, anziché partire da un elenco di nomi di vendor.

Fase 4 — Esecuzione di una proof of concept

Esegui una proof of concept su dati di produzione reali e disordinati, non su un set di demo, testando la catalogazione, il controllo degli accessi e il monitoraggio della qualità dei dati sulle sorgenti con le peggiori convenzioni di denominazione e il maggior numero di duplicati.

Fase 5 — Valutazione in base ai criteri

Assegna un punteggio a ciascuno strumento selezionato in base ai sette criteri di valutazione e ai requisiti della Fase 2, dando un peso significativo alla predisposizione per la governance dell'AI e all'integrazione dello stack se una di queste è stata identificata come una lacuna durante l'analisi.

Fase 6 — Decisione e pianificazione del rollout

Prendi una decisione e pianifica un rollout graduale a partire dai domini di dati identificati come a più alto rischio, in modo che lo strumento offra un valore misurabile (migliore qualità dei dati, discovery più rapida) entro il primo trimestre, anziché dopo un'implementazione durata un anno.

In che modo un approccio nativo del lakehouse cambia le carte in tavola

Unire uno strumento di catalogazione separato, uno strumento di lineage e uno strumento di controllo degli accessi su più cloud e formati di tabella crea esattamente la frammentazione che gli strumenti di data governance dovrebbero risolvere: tre sistemi, ciascuno con i propri connettori, job di sincronizzazione e visione della verità.

Un approccio nativo del lakehouse elimina questa frammentazione gestendo i dati dove già risiedono: catalogazione, lineage, controllo degli accessi e governance dell'AI operano tutti sulle stesse tabelle, volumi e modelli all'interno di un'architettura di data lakehouse, senza alcun sistema separato da mantenere sincronizzato.

Si tratta della stessa categoria "nativa della piattaforma" e dello stesso criterio di "predisposizione per la governance dell'AI" descritti in precedenza, applicati all'intero data estate anziché a una singola funzionalità. Unity Catalog è l'implementazione di Databricks di questo approccio, che unifica la governance su tabelle Delta Lake e Apache Iceberg, file e modelli di AI sul data lakehouse.

Conclusione: scegliere con sicurezza

La scelta dei giusti strumenti di data governance inizia con il sapere cosa richiedere (catalogazione, lineage, controllo degli accessi, monitoraggio della qualità dei dati, reportistica di conformità e governance dell'AI) e quale categoria si adatta all'architettura di un'organizzazione: standalone, soluzione puntuale, suite enterprise, nativa della piattaforma o open source. Valuta i candidati in base ai sette criteri di questa guida anziché all'elenco di funzionalità fornito dal vendor.

Scopri come Unity Catalog unisce catalogazione, lineage, controllo degli accessi e governance dell'AI in un unico sistema, anziché assemblare strumenti puntuali. La scelta dello strumento è solo la prima decisione. Le organizzazioni pronte a passare dalla selezione del software alla gestione dell'intero programma di governance possono consultare la guida più approfondita sulla piattaforma di data governance.

Domande frequenti sugli strumenti di data governance

Qual è la differenza tra gli strumenti di data governance e gli strumenti di data management?

Gli strumenti di data governance applicano le policy (chi può accedere ai dati, come sono classificati, se sono conformi), mentre gli strumenti di data management gestiscono il lavoro operativo di spostamento, archiviazione ed elaborazione dei dati. Una piattaforma di data governance completa di solito affianca i sistemi di data management anziché sostituirli.

Quali funzionalità dovrebbe includere uno strumento di data governance?

Uno strumento di data governance dovrebbe includere la catalogazione e la discovery dei dati, la data lineage, i controlli di accesso con l'applicazione delle policy, il monitoraggio della qualità dei dati, la reportistica di conformità e auditing, e la governance dell'AI e degli agenti. Gli strumenti privi di governance dell'AI stanno rimanendo indietro, poiché gli agenti e i modelli interagiscono sempre più con i dati aziendali.

Quanto costano gli strumenti di data governance?

I costi variano in base alla categoria: le soluzioni puntuali e gli strumenti open source hanno costi di licenza inferiori ma un maggiore sovraccarico di engineering, mentre le suite enterprise e la governance nativa della piattaforma comportano costi di licenza più elevati ma un minore sforzo di implementazione. Il costo totale di proprietà dovrebbe includere il tempo di integrazione e manutenzione, non solo la licenza.

Gli strumenti di data governance possono gestire i dati non strutturati?

Sì, una piattaforma di data governance completa gestisce insieme dati strutturati e non strutturati, applicando catalogazione, classificazione e controlli di accesso a file e immagini oltre alle tabelle, poiché una quota crescente del volume di dati aziendali è non strutturata.

Gli strumenti di data governance funzionano con i modelli e gli agenti di AI?

Gli strumenti più avanzati ora estendono i controlli di accesso, l'auditing dell'utilizzo e il tracciamento della lineage ai modelli di AI e agli agenti autonomi, non solo a tabelle e dashboard. Questo è uno dei requisiti in più rapida crescita nel mercato della data governance e dovrebbe essere valutato con molta attenzione.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale