Il documento discute l'importanza della governance dei dati nel migliorare la relazione tra data scientist e business user, affrontando temi come il processo decisionale e il coinvolgimento degli stakeholder. Viene esplorato come la governance possa generare valore attraverso principi e architetture che garantiscono accesso, qualità e conformità dei dati. Sono forniti anche esempi pratici e buone pratiche per facilitare un'approccio collaborativo e culturale all'uso dei dati in azienda.

1. 1
Data Governance at work
@eddytweety

2. 2indyco.com
Data Revolution

3. 3indyco.com
Architetture Decisionali
Data
Warehouse
Data
Lake
Information
Discovery
Data
Lab
Self Service
BI
Machine
Learning

4. 4indyco.com
Orientamento all’analisi
del business e ai processi
decisionali
Innovazione e
indipendenza Tecnologica
Comprensibilità per tutti
gli Stakeholder del dato
Pay (Big) attention…

5. 5indyco.com
Data Stakeholder
Data Scientist
Business User

6. 6indyco.com
The Big Gap
Occorre governare l’intero patrimonio
informativo in modo da non accrescere il
GAP tra Data Scientist e Business User:
 Processo decisionale
 Strumenti e tecnologie a disposizione
 Velocità di risposta
 Engagement
 Diversi livelli di cultura del dato
COME PUO’ LA DATA
GOVERNANCE
PORTALE VALORE IN
QUESTO PROCESSO
DI TRANSIZIONE
?

7. 7indyco.com
Data Governance Principles
Retention
Access
Quality
CustodyCompliance
Mapping
3rd party
Meaning Model

8. 8indyco.com
Data Governance Architecture - Meaning

9. 9indyco.com
Data Governance Architecture - Model

10. 10indyco.com
Alcuni esempi pratici…
 Censimento e Modellazione
 Self-Service BI
 Business Glossary

11. 11indyco.com
Alcuni esempi pratici…
 Engagement e cultura del dato
 Standard e Best Practice
 Progettazione Concettuale
…

12. 13indyco.com
Regain the control on your data
Indyco makes your
Data usable to
Analysts in your
company
Model your data
The Big Opportunity
Understand your data
Empower your investment in BI

13. 14
Data Governance at work
@eddytweety