# Costruire un framework di governance dei dati

> Stabilire ruoli di governance, policy e standard per gestire la qualità dei dati nell'intera organizzazione.

Source: https://dataqualitysense.com/it/resources/best-practices/data-governance-framework/
Last updated: 2026-04-16

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## Cosa imparerete

Questa guida illustra come stabilire un framework di governance dei dati che supporti il miglioramento sostenibile della qualità dei dati. Comprenderete:

- La differenza tra governance, gestione e qualità
- I ruoli chiave: Data Owner, Data Steward, Data Custodian
- I componenti delle policy che promuovono la responsabilizzazione
- Come strutturare un consiglio di governance
- Come DQS supporta le iniziative di governance

## Cos'è la governance dei dati?

La governance dei dati definisce chi prende le decisioni sui dati e come vengono prese. Stabilisce responsabilità, policy e standard che guidano il modo in cui l'organizzazione gestisce i dati.

Il [framework DAMA-DMBOK](https://dama.org/learning-resources/dama-data-management-body-of-knowledge-dmbok/) pone la governance al centro della gestione dei dati. La ricerca mostra che [il 60% delle organizzazioni ha stabilito framework di governance dei dati](https://atlan.com/dama-dmbok-framework/), con DAMA-DMBOK come punto di riferimento comune.

Avere un framework su carta non è la stessa cosa che farlo funzionare. [Gartner ha previsto nel 2024](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-02-28-gartner-predicts-80-percent-of-data-and-analytics-governance-initiatives-will-fail-by-2027-due-to-a-lack-of-a-real-or-manufactured-crisis-) che l'80% delle iniziative di governance di dati e analytics fallirà entro il 2027 — principalmente perché sono disconnesse dai risultati aziendali e trattate come programmi di igiene piuttosto che come driver di valore. Il framework sottostante è strutturato per evitare esattamente questa modalità di fallimento: ogni ruolo e policy è legato a una domanda aziendale misurabile.

### Governance vs. gestione vs. qualità

Queste tre discipline lavorano insieme ma servono scopi diversi:

| Disciplina | Focus | Domanda chiave |
|------------|-------|--------------|
| **Governance dei dati** | Diritti decisionali e responsabilità | Chi decide? |
| **Gestione dei dati** | Trattamento operativo dei dati | Come li gestiamo? |
| **Qualità dei dati** | Idoneità allo scopo | Sono sufficientemente buoni? |

La governance stabilisce le regole. La gestione segue le regole. La qualità misura se le regole funzionano.

> **Suggerimento:** Iniziate con la struttura di governance prima di investire in strumenti per la qualità. Gli strumenti senza responsabilizzazione raramente producono miglioramenti duraturi.

## I tre ruoli essenziali

Ogni framework di governance necessita di una titolarità chiara. [DAMA-DMBOK definisce tre ruoli primari](https://www.wudo.solutions/data-roles-and-the-dama-framework/) che costituiscono il fondamento della responsabilità sui dati.

### 1. Data Owner

I Data Owner detengono il massimo livello di responsabilità per specifici domini dati. Sono leader aziendali che:

- Definiscono cosa significa «buona qualità» per i loro dati
- Approvano le policy che governano l'accesso e l'uso dei dati
- Prendono le decisioni finali sui conflitti relativi ai dati
- Allocano risorse per il miglioramento della qualità dei dati

| Responsabilità | Esempio |
|----------------|---------|
| Definire standard di qualità | «Gli indirizzi e-mail dei clienti devono essere verificati entro 30 giorni» |
| Approvare l'accesso | «Il team commerciale può visualizzare, ma non modificare, i dati finanziari» |
| Stabilire le priorità di correzione | «I dati degli indirizzi hanno la priorità sui numeri di telefono questo trimestre» |

I Data Owner lavorano a stretto contatto con i Data Steward per tradurre i requisiti aziendali in standard misurabili.

### 2. Data Steward

I Data Steward sono esperti di dominio che fanno da ponte tra il business e l'IT. Essi:

- Implementano le policy di governance stabilite dai Data Owner
- Monitorano le metriche di qualità dei dati e segnalano i problemi
- Investigano e risolvono i problemi relativi ai dati
- Documentano le definizioni dei dati e le regole aziendali

[I Data Steward agiscono come mediatori](https://datacrossroads.nl/2019/12/13/data-management-and-data-governance-104-the-yin-force-of-data-governance-part-2-roles/) tra gli utenti dei dati, i team tecnici e il management. Risolvono conflitti, chiariscono le questioni relative ai dati e promuovono la collaborazione.

| Attività giornaliere | Attività settimanali |
|------------------|-------------------|
| Esaminare i risultati delle scansioni DQS | Riportare le metriche di qualità al Data Owner |
| Investigare i record segnalati | Aggiornare le voci del glossario aziendale |
| Coordinarsi con l'IT per le correzioni | Rivedere e aggiornare le policy sui dati |

### 3. Data Custodian

I Data Custodian sono professionisti IT responsabili della gestione tecnica dei dati. Essi:

- Gestiscono lo storage e la sicurezza del database
- Implementano i controlli tecnici per l'accesso ai dati
- Eseguono la trasformazione e la migrazione dei dati
- Mantengono le prestazioni e la disponibilità del sistema

I Data Custodian eseguono i requisiti tecnici definiti da Owner e Steward.

## Costruire il framework delle policy

Le policy danno forza alla struttura di governance. Senza policy documentate e applicate, la governance resta teorica.

### Componenti delle policy

Un framework di policy di governance include quattro livelli:

| Livello | Scopo | Esempio |
|-------|---------|---------|
| **Principi** | Impegni di alto livello | «I dati sono un asset aziendale» |
| **Policy** | Requisiti obbligatori | «Tutti i record cliente richiedono un'e-mail valida» |
| **Standard** | Soglie specifiche | «Il tasso di validità delle e-mail deve superare il 95%» |
| **Procedure** | Esecuzione passo-passo | «Eseguire la scansione DQS settimanalmente, escalare i problemi sotto la soglia» |

### Struttura tipo di una policy

Ecco un modello per una policy sulla qualità dei dati:

```
POLICY: Completezza dei dati cliente

OWNER: VP Vendite
STEWARD: Responsabile Sales Operations

AMBITO: Oggetti Account e Contact

REQUISITI:
- Account Name: 100% compilato
- Account Industry: 95% compilato
- Contact Email: 98% compilato
- Contact Phone: 90% compilato

MISURAZIONE: Scansione di completezza DQS, settimanale

ESCALATION: I problemi sotto la soglia vengono segnalati al Data Owner entro 48 ore
```

## Strutturare un consiglio di governance

Un consiglio di governance fornisce autorità decisionale e coordinamento interfunzionale.

### Composizione del consiglio

| Ruolo | Responsabilità | Titolo tipico |
|------|----------------|---------------|
| Sponsor esecutivo | Autorità di budget, allineamento strategico | VP/Direttore |
| Data Owner | Decisioni specifiche di dominio | Responsabili di Business Unit |
| Responsabile Data Steward | Coordinamento operativo | Analista Senior |
| Rappresentante IT | Fattibilità tecnica | Data Architect |

### Cadenza delle riunioni

| Frequenza | Focus |
|-----------|-------|
| Mensile | Revisione delle metriche di qualità, gestione delle escalation |
| Trimestrale | Priorità strategiche, aggiornamenti delle policy |
| Annuale | Revisione del framework, assegnazione dei ruoli |

> **Suggerimento:** Mantenete le riunioni del consiglio focalizzate sulle decisioni, non sugli aggiornamenti di stato. Inviate i report in anticipo e utilizzate il tempo della riunione per la risoluzione dei problemi.

## Livelli di maturità della governance

Le organizzazioni progrediscono attraverso fasi di maturità. Valutate dove vi trovate e pianificate il passo successivo.

| Livello | Caratteristiche | Passo successivo |
|-------|-----------------|-----------|
| **1. Iniziale** | Nessuna titolarità formale, correzioni reattive | Assegnare i primi Data Owner |
| **2. Gestito** | Qualche titolarità, policy di base | Implementare la misurazione con DQS |
| **3. Definito** | Policy documentate, misurazione regolare | Stabilire un consiglio di governance |
| **4. Misurato** | KPI monitorati, responsabilità applicata | Automatizzare il monitoraggio della qualità |
| **5. Ottimizzato** | Miglioramento continuo, qualità proattiva | Estendere alla governance della prontezza AI |

La maggior parte delle organizzazioni parte dal Livello 1 o 2. Passare al Livello 3 richiede tipicamente 6-12 mesi di impegno focalizzato.

## Come DQS supporta la governance

DQS fornisce la capacità di misurazione di cui i framework di governance necessitano.

### Funzionalità allineate alla governance

| Esigenza di governance | Capacità di DQS |
|-----------------|----------------|
| Definire standard | Impostare soglie per dimensione e campo |
| Misurare la conformità | Eseguire scansioni rispetto ai criteri definiti |
| Reportistica per gli stakeholder | Esportare i risultati per la reportistica di governance |
| Monitorare le tendenze | Confrontare i risultati nel tempo |
| Identificare la titolarità | Organizzare le Definition per dominio dati |

### Mappatura di DQS sui ruoli di governance

| Ruolo | Utilizzo di DQS |
|------|-----------|
| Data Owner | Esaminare i punteggi aggregati, approvare le modifiche alle soglie |
| Data Steward | Eseguire scansioni, investigare i problemi, aggiornare le configurazioni |
| Data Custodian | Implementare le correzioni identificate dalle scansioni |

### Creare Definition allineate alla governance

Strutturate le Definition di DQS in modo che rispecchino i vostri domini di governance:

1. Create una Definition per dominio di ciascun Data Owner
2. Impostate le soglie in linea con gli standard delle policy documentate
3. Pianificate le scansioni in base alla cadenza della reportistica di governance
4. Esportate i risultati per la revisione del consiglio di governance

## Per iniziare

Seguite questi passi per stabilire le fondamenta della governance:

### Settimana 1-2: Identificare gli Owner

1. Elencare i domini dati critici (Cliente, Prodotto, Finanziario)
2. Identificare il leader aziendale responsabile per ciascun dominio
3. Documentare lo stato attuale: Chi prende le decisioni su questi dati oggi?

### Settimana 3-4: Nominare gli Steward

1. Per ogni dominio, identificare l'esperto di materia
2. Definire le responsabilità dello steward per iscritto
3. Stabilire canali di comunicazione tra Owner e Steward

### Settimana 5-6: Redigere le policy iniziali

1. Iniziare con un dominio ad alta priorità
2. Documentare le attuali aspettative di qualità
3. Definire soglie misurabili per i campi chiave

### Settimana 7-8: Implementare la misurazione

1. Creare una Definition DQS per il dominio prioritario
2. Eseguire la scansione iniziale per stabilire il riferimento
3. Condividere i risultati con il Data Owner e lo Steward

## Riferimenti agli standard di settore

Per approfondimenti sui framework di governance:

- [DAMA-DMBOK 2.0](https://dama.org/learning-resources/dama-data-management-body-of-knowledge-dmbok/) - Il riferimento standard di settore per la gestione dei dati
- [ISO 8000](https://www.iso.org/standard/81745.html) - Standard internazionale per la qualità dei dati
- [DAMA-DMBOK 3.0](https://atlan.com/dama-dmbok-framework/) - Iniziativa di aggiornamento lanciata nel 2025 per modernizzare il framework

## Prossimi passi

- [Misurare la qualità dei dati](/it/resources/best-practices/measuring-data-quality/): Definire KPI e costruire scorecard
- [Costruire una cultura della qualità dei dati](/it/resources/best-practices/building-data-quality-culture/): Promuovere l'adozione nell'intera organizzazione
- [Guida al Definition Builder](/resources/using-dqs/definition-builder/): Creare Definition allineate ai domini di governance