I 10 principali framework di governance dei dati nel 2025

Nell'attuale mondo guidato dai dati, le aziende devono gestire i dati in modo efficace per garantire la conformità, ottimizzare il processo decisionale e proteggere le informazioni sensibili. I framework di governance dei dati svolgono un ruolo fondamentale nella definizione dei processi, delle politiche e delle responsabilità per la gestione delle risorse di dati. In vista del 2025, le organizzazioni possono scegliere tra diversi framework di governance dei dati, ognuno dei quali è stato concepito per rispondere alle diverse sfide della gestione dei dati.

Cosa sono i framework per i Big Data?

I framework per i Big Data sono strumenti o piattaforme software progettati per elaborare, gestire e analizzare in modo efficiente insiemi di dati grandi e complessi. Questi framework forniscono l'infrastruttura e le capacità necessarie per gestire i dati che i sistemi tradizionali non sono in grado di elaborare a causa del loro volume, velocità e varietà.

Caratteristiche principali dei framework per i Big Data:

1. Scalabilità: Può gestire la crescita dei dati e supportare l'elaborazione distribuita.
2. Tolleranza ai guasti: Gestire i guasti in un sistema distribuito senza interrompere il processo.
3. Modelli di elaborazione dei dati: Supporto per l'elaborazione dei dati in batch, in flusso o in tempo reale.
4. Integrazione: Si integra facilmente con altri strumenti, database o piattaforme cloud.

I più diffusi framework per i Big Data:

• Hadoop: Un framework ampiamente utilizzato per l'archiviazione e l'elaborazione distribuita di grandi insiemi di dati.
• Scintilla: Noto per l'analisi in tempo reale e l'elaborazione più rapida dei dati.
• Kafka: Ideale per lo streaming di dati in tempo reale e i sistemi di messaggistica.
• Lampeggiante: Offre un'elaborazione dei dati in batch e in stream ad alte prestazioni.

Questo blog esplora i 10 principali framework di governance dei dati nel 2025, evidenziandone le caratteristiche, i casi d'uso e i vantaggi.

Che cos'è la governance dei dati?

La governance dei dati è la pratica di gestire e garantire la disponibilità, l'integrità, la sicurezza e la fruibilità dei dati di un'organizzazione. Comporta la definizione di politiche, processi e responsabilità per garantire che i dati siano accurati, coerenti e conformi ai requisiti normativi per tutto il loro ciclo di vita.

Obiettivi principali della governance dei dati:

1. Qualità dei dati: Mantenere dati accurati, affidabili e coerenti.
2. Conformità: Garantire il rispetto degli standard legali e normativi come GDPR, HIPAA e CCPA.
3. Sicurezza: Protezione dei dati sensibili da violazioni e accessi non autorizzati.
4. Accessibilità: Garantire che i dati siano prontamente disponibili agli utenti autorizzati quando necessario.

Componenti della governance dei dati:

• Politiche e standard: Linee guida che definiscono le modalità di gestione dei dati.
• Ruoli e responsabilità: Chiara responsabilità per la proprietà e la gestione dei dati.
• Tecnologia: Strumenti e piattaforme per gestire e monitorare i processi di governance dei dati.

Quali sono i principali vantaggi degli strumenti di Data Governance?

Gli strumenti di governance dei dati offrono vantaggi significativi alle organizzazioni, semplificando e automatizzando la gestione degli asset di dati. Ecco i principali vantaggi:

1. Miglioramento della qualità dei dati

Garantisce l'accuratezza, l'uniformità e l'affidabilità dei dati, migliorando il processo decisionale e l'efficienza operativa.

2. Conformità normativa

Aiuta le organizzazioni a soddisfare i requisiti legali e normativi relativi ai dati (ad esempio, il GDPR), HIPAACCPA) monitorando e applicando le politiche di conformità.

3. Maggiore sicurezza dei dati

Protegge i dati sensibili attraverso i controlli di accesso, la crittografia e il monitoraggio, riducendo il rischio di violazioni e di utilizzo non autorizzato.

4. Maggiore efficienza operativa

Automatizza processi come la classificazione dei dati, il tracciamento del lignaggio e l'audit, facendo risparmiare tempo e risorse e riducendo gli errori manuali.

5. Facilita la collaborazione

Incoraggia la collaborazione interdipartimentale definendo ruoli, responsabilità e flussi di lavoro per la gestione e l'utilizzo dei dati.

6. Migliorare il processo decisionale

Fornisce dati di alta qualità, ben gestiti e affidabili per l'analisi, la modellazione predittiva e la pianificazione strategica.

7. Integrazione dei dati e usabilità

Semplifica l'integrazione dei dati provenienti da più fonti, rendendone più facile l'accesso e l'utilizzo in tutta l'organizzazione.

8. Audit e trasparenza

Mantiene registrazioni dettagliate dell'utilizzo e delle modifiche dei dati, consentendo la trasparenza e semplificando gli audit.

Quali sono i 10 principali framework di governance dei dati nel 2025?

I framework di governance dei dati forniscono un approccio strutturato alla gestione dei dati come asset strategico. Stabiliscono politiche, processi, ruoli e responsabilità per garantire la qualità, la sicurezza e la conformità dei dati. Nel 2025, i seguenti framework di governance dei dati si distinguono per la loro efficacia e adattabilità alle sfide moderne:

1. DAMA-DMBOK (Corpo di conoscenza della gestione dei dati)

Panoramica

Il DAMA-DMBOK è uno dei framework più completi, incentrato sulle best practice per la gestione dei dati. Si concentra su un'ampia gamma di aree di governance dei dati, tra cui l'architettura, la qualità e la sicurezza.

Caratteristiche principali:

• Fornisce un quadro chiaro per i ruoli e i processi di governance dei dati.
• Include linee guida per la gestione dei dati e del loro ciclo di vita.
• Si concentra sul miglioramento della qualità dei dati e della conformità normativa.

Caso d'uso:

Ideale per le organizzazioni che cercano un approccio completo alla gestione dei dati aziendali.

2. COBIT (Obiettivi di controllo per le tecnologie informatiche e correlate)

Panoramica

Originariamente sviluppato per la governance dell'IT, il COBIT è sempre più utilizzato per la governance dei dati. Allinea gli obiettivi IT e aziendali, assicurando che i dati siano gestiti in modo efficace per generare valore.

Caratteristiche principali:

• Fornisce un approccio strutturato per la creazione di politiche e la gestione dei rischi.
• Offre strumenti per il monitoraggio delle prestazioni e la preparazione agli audit.
• Si integra con altri standard come ITIL e ISO/IEC 38500.

Caso d'uso:

Consigliato alle organizzazioni con ambienti IT complessi.

3. Il Modello di Maturità della Gestione dei Dati CMMI (DMMM)

Panoramica

Il CMMI DMMM è un framework basato sulla maturità che valuta e migliora le capacità di gestione dei dati nel tempo.

Caratteristiche principali:

• Si concentra sul miglioramento continuo delle pratiche di governance dei dati.
• Fornisce una chiara tabella di marcia per far progredire la maturità della governance dei dati.
• Si concentra sull'integrazione della governance dei dati nei processi aziendali.

Caso d'uso:

Utile per le organizzazioni che mirano a migliorare gradualmente il loro governance dei dati capacità.

4. ISO/IEC 38505 (Standard di governance dei dati)

Panoramica

Questo standard fa parte della serie ISO/IEC 38500, incentrata sulla governance degli investimenti aziendali basati sull'IT. Si occupa in particolare della governance dei dati.

Caratteristiche principali:

• Offre standard globali per le politiche e le procedure di governance dei dati.
• Promuove la trasparenza e la responsabilità nella gestione dei dati.
• Fornisce un approccio alla governance dei dati basato sul rischio.

Caso d'uso:

Adatto alle organizzazioni che danno priorità agli standard di conformità internazionali.

5. Il modello DCAM (Data Capability Assessment Model)

Panoramica

Sviluppato dall'Enterprise Data Management Council (EDMC), il DCAM è un framework leader per la valutazione delle capacità di gestione dei dati.

Caratteristiche principali:

• Si concentra sulla qualità dei dati, sulla gestione del rischio e sulla conformità.
• Fornisce parametri di riferimento per misurare l'efficacia della governance dei dati.
• Allinea gli sforzi di governance dei dati agli obiettivi organizzativi.

Caso d'uso:

Preferito dalle istituzioni finanziarie e dai settori fortemente regolamentati.

6. Quadro di governance dei dati NIST

Panoramica

Il framework del National Institute of Standards and Technology (NIST) enfatizza la sicurezza e la privacy nella governance dei dati.

Caratteristiche principali:

• Si concentra sulla sicurezza dei dati, sulla privacy e sulla gestione dei rischi.
• Include linee guida per la gestione dei dati sensibili e la conformità a leggi come il GDPR.
• Promuove l'integrità dei dati e il loro utilizzo etico.

Caso d'uso:

Ideale per le organizzazioni che gestiscono dati sensibili, come gli enti sanitari o governativi.

7. Capacità di gestione dei dati nel cloud del Consiglio EDM (CDMC)

Panoramica

Il framework CDMC si occupa della governance dei dati negli ambienti cloud, garantendo l'integrità e la conformità dei dati tra le piattaforme cloud.

Caratteristiche principali:

• Copre le sfide della governance dei dati specifiche del cloud, come la gestione multi-cloud.
• Garantisce la conformità alle normative sulla protezione dei dati nelle configurazioni cloud.
• Fornisce strumenti per la classificazione dei dati, il loro allineamento e il controllo degli accessi.

Caso d'uso:

Perfetto per le organizzazioni che migrano o operano in ecosistemi cloud.

8. Principi FAIR sui dati

Panoramica

I principi FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) forniscono un quadro leggero che si concentra sul rendere i dati più utilizzabili e condivisibili.

Caratteristiche principali:

• Enfatizza la scopribilità e l'interoperabilità dei dati.
• Si concentra sulla riutilizzazione dei dati garantendo un'adeguata documentazione dei metadati.
• Sostiene le iniziative di open data e la collaborazione sui dati.

Caso d'uso:

Utile per la ricerca accademica e i progetti open data.

9. Il quadro di riferimento per la gestione delle informazioni aziendali (EIM) di Gartner

Panoramica

Il framework EIM di Gartner si concentra sull'allineamento della governance dei dati ai risultati aziendali e agli obiettivi strategici.

Caratteristiche principali:

• Si occupa sia della governance dei dati che della gestione delle informazioni.
• Fornisce strumenti per valutare il valore aziendale delle iniziative di governance dei dati.
• Enfatizza la scalabilità e l'adattabilità per le grandi organizzazioni.

Caso d'uso:

Consigliato alle aziende con esigenze di governance dei dati complesse e in continua evoluzione.

10. HITRUST CSF (Quadro comune di sicurezza)

Panoramica

HITRUST CSF è un framework incentrato sulla sicurezza e pensato per la governance dei dati sanitari, ma è applicabile anche ad altri settori.

Caratteristiche principali:

• Combina i requisiti di governance e sicurezza dei dati.
• Garantisce la conformità alle normative sanitarie come l'HIPAA.
• Fornisce un quadro solido per la protezione dei dati sensibili.

Caso d'uso:

Ampiamente utilizzato nel settore sanitario, ma applicabile a qualsiasi organizzazione con esigenze di sicurezza dei dati rigorose.

Perché i quadri di governance dei dati sono cruciali nel 2025?

Con l'aumento dei requisiti normativi e l'esplosione del volume dei dati, i quadri di governance dei dati garantiscono:

• Conformità: Le organizzazioni rispettano gli standard legali e normativi.
• Qualità dei dati: Dati accurati e affidabili per il processo decisionale.
• Gestione del rischio: Mitigazione dell'uso improprio dei dati e delle violazioni.
• Efficienza operativa: Processi di gestione dei dati semplificati.

Scegliere la struttura giusta

Il framework migliore per la vostra organizzazione dipende dal settore, dal volume dei dati, dai requisiti normativi e dagli obiettivi strategici. Le aziende possono anche combinare i framework per ottenere un approccio personalizzato alla governance dei dati.

Quali sono gli elementi chiave di un quadro di governance dei dati?

Per sfruttare appieno i vantaggi della governance dei dati, le organizzazioni devono disporre di un quadro solido. Questo framework funge da spina dorsale per la gestione delle risorse di dati, garantendo che le politiche di governance siano seguite in modo coerente in tutta l'azienda. Un quadro di governance dei dati efficace comprende diversi elementi critici che garantiscono la corretta gestione dei dati e il loro utilizzo ottimale:

1. Politiche di governance dei dati

Il fondamento di un solido quadro di governance dei dati è costituito da politiche chiare e complete. Queste politiche definiscono le modalità di gestione, archiviazione, accesso e condivisione dei dati, garantendo coerenza e conformità all'interno dell'organizzazione.

2. Gestione dei dati

La designazione di data steward dedicati è essenziale. Queste persone sono responsabili dell'implementazione e del mantenimento delle pratiche di governance, della qualità dei dati e del ruolo di intermediari tra il reparto IT e le unità aziendali.

3. Gestione della qualità dei dati

La gestione della qualità dei dati prevede la definizione di standard di accuratezza, coerenza e affidabilità dei dati. Regolari valutazioni della qualità dei dati e attività di pulizia aiutano a mantenere standard elevati, consentendo un migliore processo decisionale.

4. Catalogazione dei dati

Un catalogo di dati centralizzato aiuta le organizzazioni a gestire e tenere traccia delle risorse di dati, compresi i metadati, il percorso e l'utilizzo. In questo modo gli utenti possono trovare e comprendere più facilmente i dati di cui hanno bisogno, migliorando la trasparenza e l'accessibilità.

5. Gestione del ciclo di vita dei dati

La gestione del ciclo di vita dei dati assicura che i dati siano gestiti in modo appropriato dalla creazione alla conservazione, all'archiviazione e all'eventuale eliminazione. La definizione di protocolli assicura che i dati rimangano rilevanti, sicuri e conformi alle normative.

6. Sicurezza e privacy dei dati

Proteggere i dati sensibili è fondamentale. L'implementazione di solide misure di sicurezza, come la crittografia, i controlli di accesso e le verifiche periodiche, garantisce la sicurezza dei dati e la loro conformità a normative come il GDPR e il CCPA.

7. Integrazione dei dati

Per abbattere i silos e migliorare la collaborazione, l'integrazione dei dati assicura che questi fluiscano senza problemi tra i sistemi e i reparti. Gli strumenti e le tecniche di integrazione consentono una condivisione dei dati coerente e accurata in tutta l'organizzazione.

8. Metriche di prestazione e monitoraggio

La definizione di KPI (Key Performance Indicators) e di processi di monitoraggio regolari aiuta a valutare l'efficacia del quadro di governance dei dati. La valutazione continua delle prestazioni consente il miglioramento continuo e l'adattamento alle mutevoli esigenze.

Le sfide dell'implementazione di un quadro di governance dei dati

L'implementazione di un quadro di governance dei dati è fondamentale, ma comporta anche una serie di sfide che le organizzazioni devono affrontare per garantire il successo:

1. Resistenza culturale

Coinvolgere gli stakeholder nella governance dei dati può essere una sfida. I dipendenti possono opporsi alle modifiche dei loro flussi di lavoro o considerare la governance dei dati come un ulteriore onere. Per superare questa resistenza è necessaria una leadership forte, una comunicazione chiara dei vantaggi e la promozione di una cultura che dia priorità all'integrità dei dati.

2. Allocazione delle risorse

La creazione e il mantenimento di un quadro di governance dei dati richiede molto tempo, personale qualificato e tecnologia. Le aziende spesso si trovano ad affrontare problemi nell'allocare queste risorse senza interrompere altre operazioni critiche.

3. Silos di dati

Molte organizzazioni hanno problemi con i dati intrappolati in silos separati tra i vari reparti. Abbattere queste barriere e consentire la condivisione e l'integrazione dei dati può essere difficile, ma è necessario per creare un ambiente di dati unificato.

4. Un panorama normativo complesso

Tenere il passo con le leggi sulla privacy dei dati in costante evoluzione rappresenta una sfida continua. Garantire la conformità alle varie normative richiede un monitoraggio continuo e la capacità di adattare le pratiche di governance all'evoluzione delle leggi.

5. Problemi di qualità dei dati

Dati incoerenti o incompleti possono compromettere gli sforzi di governance. Garantire un'elevata qualità dei dati richiede valutazioni, standardizzazione e pulizia regolari per mantenere l'integrità dei sistemi.

6. Limitazioni tecnologiche

Un'infrastruttura IT obsoleta o scarse capacità di integrazione possono ostacolare l'implementazione della governance dei dati. L'aggiornamento dei sistemi per soddisfare i requisiti di governance dei dati è costoso e richiede tempo, ma è essenziale per il successo.

7. Scalabilità

Con l'aumento dei volumi di dati, garantire che il quadro di governance sia in grado di gestire un numero crescente di dati, mantenendo al contempo le prestazioni e la conformità, rappresenta una sfida significativa.

8. Gestione del cambiamento

L'implementazione di un quadro di governance dei dati richiede una sostanziale gestione del cambiamento. Ciò include la formazione dei dipendenti, la riprogettazione dei processi e la chiara definizione dei ruoli per allinearsi alla nuova struttura di governance.

Pensieri finali

Poiché le organizzazioni continuano a dare priorità al processo decisionale basato sui dati, la scelta del giusto framework di governance dei dati è fondamentale. I framework qui evidenziati forniscono potenti strumenti e strategie per gestire, proteggere e utilizzare efficacemente i dati nel 2025. Allineando il giusto framework alle vostre esigenze aziendali, potrete garantire che le vostre risorse di dati favoriscano la crescita e l'innovazione, mantenendo al contempo la conformità e la sicurezza. Carmatec Servizi di consulenza sulla governance dei dati aiutare le aziende a stabilire solide strutture per la qualità, la sicurezza, la conformità e l'accessibilità dei dati, garantendo una gestione efficace e affidabile. gestione dei dati.

Domande frequenti

1. Che cos'è un quadro di governance dei dati?
Un quadro di governance dei dati è un approccio strutturato alla gestione degli asset di dati di un'organizzazione, che garantisce qualità, sicurezza, conformità e accessibilità dei dati. Delinea politiche, ruoli e procedure per una gestione efficace dei dati.

2. Perché un quadro di governance dei dati è importante nel 2025?

Con l'aumento dei volumi di dati e l'inasprimento delle normative, un quadro di governance dei dati aiuta le organizzazioni a mantenere la conformità, a proteggere le informazioni sensibili, a migliorare il processo decisionale e a ottimizzare l'efficienza operativa.

3. Quali sono i settori che beneficiano maggiormente dei framework di governance dei dati?

Settori come la sanità, la finanza, la vendita al dettaglio, l'industria manifatturiera e la tecnologia ne traggono un vantaggio significativo, in quanto trattano grandi volumi di dati sensibili o regolamentati che richiedono una gestione e una sicurezza rigorose.

4. Come scegliere il giusto framework di governance dei dati?

Considerate fattori quali il vostro settore, i requisiti normativi, la complessità dei dati, gli obiettivi organizzativi e l'allineamento del framework con i processi e l'infrastruttura IT esistenti.

5. Vengono utilizzati più framework di governance dei dati insieme?

Sì, le organizzazioni spesso combinano framework come il GDPR per la privacy dei dati e il COBIT per la governance IT per affrontare efficacemente più aspetti della gestione dei dati.