Servizio Professionale
Data
Governance
Framework di governo del dato per qualità, coerenza e decisioni più solide.
Data Quality
MDM
Analytics
AI
Compliance
Dal dato “sparso e incoerente” al dato governato, affidabile e misurabile: reporting, analytics e automazione diventano un asset strategico.
Molte organizzazioni hanno dati abbondanti ma poco utilizzabili: definizioni diverse della stessa metrica, anagrafiche duplicate, responsabilità non chiare e controlli assenti. Supportiamo il Management nella progettazione e nell’implementazione di un framework di Data Governance (ruoli, policy, ownership, processi e controlli) che migliora la qualità informativa, riduce frammentazione e ridondanze e abilita un uso coerente del dato in tutta l’organizzazione. Il risultato è un ecosistema dati più ordinato e affidabile, che rende reporting, analytics e automazione più efficaci e sostenibili nel tempo.
Molte organizzazioni hanno dati abbondanti ma poco utilizzabili: definizioni diverse della stessa metrica, anagrafiche duplicate, responsabilità non chiare e controlli assenti. Supportiamo il Management nella progettazione e nell’implementazione di un framework di Data Governance (ruoli, policy, ownership, processi e controlli) che migliora la qualità informativa, riduce frammentazione e ridondanze e abilita un uso coerente del dato in tutta l’organizzazione. Il risultato è un ecosistema dati più ordinato e affidabile, che rende reporting, analytics e automazione più efficaci e sostenibili nel tempo.
01
01
Modello di Governance & Operating Model
02
Policy, standard e “regole del gioco”
03
Data Quality Management (processi e controlli)
04
Master Data Governance (MDM) & riduzione ridondanze
05
Catalogo dati, lineage e trasparenza
06
Data Access & utilizzo coerente (anche per Analytics/AI)
07
Adozione e Change Management della governance
Metodologia di erogazione
Un percorso in tre fasi,
calibrato su maturità e priorità di business
FASE 01
Diagnosi & Mappa (Data Governance Assessment)
Obiettivo
Capire “dove fa male” e cosa blocca reporting e decisioni.
Output
Mappa criticità + priorità + “governance backlog” iniziale.
FASE 02
Progettazione & Attivazione (Framework & Operating Model)
Obiettivo
Definire il framework e renderlo operativo con regole, ruoli e processi.
Output
Data Governance Framework + processi e controlli pronti al roll-out.
FASE 03
Consolidamento & Misurazione (Roll‑out & Continuous Improvement)
Obiettivo
Far funzionare la governance “nel quotidiano” e misurare benefici reali.
Output
Governance in esercizio + cruscotto + roadmap evolutiva.
02
Data Governance Framework (documento guida)
Data Domain Ownership Map
Policy Pack & Standards
Processi operativi di Data Quality & Issue Management
KPI Dashboard (qualità e adozione)
MDM Blueprint (se applicabile)
Data Catalog / Metadata Model (impostazione)
Roadmap 6–12 mesi (priorità e benefici)
Modelli di ingaggio (tipici)
Data Governance “starter” (4–8 settimane)
Assessment + mappa criticità + framework di partenza: il punto di ingresso per chi vuole capire dove intervenire prima.
Framework & Operating Model (2–4 mesi)
Progettazione e attivazione del modello di governance: ruoli, policy, processi di Data Quality e controlli operativi.
MDM & Data Quality Program
Intervento focalizzato su Master Data, riduzione ridondanze e processi di misurazione e miglioramento continuo della qualità.
Data Governance Office continuativo
Presidio strategico e operativo della governance nel tempo: monitoraggio KPI, evoluzione del framework e supporto all’adozione.