Che cos'è la governance dei dati?

La governance dei dati è un solido approccio alla gestione dei dati durante il loro ciclo di vita, dall'acquisizione e importazione all'analisi dei dati AI e allo smaltimento sicuro. Con il passaggio delle aziende ad architetture basate sull'AI, i dati sono diventati l'asset più prezioso per promuovere l'innovazione. Tuttavia, il valore di questi dati si realizza solo quando sono affidabili, rilevabili e governati. La governance dei dati moderna garantisce che i data scientist e i data engineer possano accedere a dati di alta qualità per creare modelli accurati e agenti autonomi. Una governance efficace consente alle organizzazioni di passare più rapidamente dai dati non elaborati all'azione basata sull'AI, automatizzando il ciclo di vita dei dati e mantenendo al contempo rigorosi standard di sicurezza e conformità.

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Definizione della governance dei dati per l'era dell'AI

La governance dei dati comprende qualsiasi iniziativa volta a garantire che i dati siano sicuri, privati, accurati, disponibili e utilizzabili per l'analisi umana, il machine learning e la creazione di agenti.

La governance implica la definizione di standard interni per la raccolta e l'elaborazione dei dati, garantendo che siano "pronti per l'AI". Implica la definizione di chi può accedere alle informazioni sensibili e la garanzia che la democratizzazione dei dati non porti a rischi per la sicurezza o a violazioni della conformità.

Perché la governance dei dati moderna è fondamentale per l'AI

Il passaggio all'analisi dei dati basata sull'AI ha reso la governance unificata un imperativo aziendale. Contenuti che colmano il divario tra l'analisi tradizionale e l'AI generativa. Senza una governance solida, le iniziative di AI sono esposte a diversi rischi:

Silos di dati: le informazioni intrappolate in sistemi isolati impediscono la creazione di un data lakehouse unificato
Scarsa qualità dei dati: dati imprecisi portano ad "allucinazioni" negli agenti AI e a insight aziendali inaffidabili
Autorizzazioni dei dati: gli agenti possono accedere a dati sensibili che possono essere visualizzati come output per le persone senza le credenziali appropriate
Lacune di conformità: la mancata gestione dei dati in conformità a normative come il GDPR o il CCPA può bloccare le implementazioni dell'AI

Quali sono i vantaggi della governance dei dati?

Accelera gli insight basati sull'AI

Automatizza il percorso dall'importazione dei dati all'analisi predittiva, aiutandoti a raggiungere e servire i clienti più velocemente.

Migliorare il controllo dei costi

Elimina la duplicazione dei dati e riduci la necessità di uno spazio di archiviazione costoso e non gestito unificando l'architettura dei dati.

Migliora la conformità legale

Anticipa in modo proattivo le nuove normative gestendo i dati sensibili con controlli a livello di classe.

Abilita la democratizzazione dei dati

Fornisci a data engineer e analisti l'accesso self-service ai dati regolamentati tramite un catalogo basato sull'AI.

Gestisci il rischio in tempo reale

Utilizza l'elaborazione dei dati in tempo reale per monitorare l'accesso non autorizzato o le violazioni della sicurezza in tutta la flotta di database.

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Governance dei dati nel cloud

Con l'accelerazione dell'adozione del cloud e delle architetture serverless, la governance deve fornire visibilità e controllo senza sacrificare l'agilità.

Catalogazione automatizzata dei metadati: Knowledge Catalog è l'esempio principale, in quanto è un catalogo basato sull'AI che centralizza i metadati aziendali, tecnici e operativi per tutti i dati e i servizi di AI su Google Cloud.
Interoperabilità per formati aperti: Google Cloud Lakehouse e Knowledge Catalog supportano la governance integrata per formati di tabelle aperti come Apache Iceberg, consentendo l'utilizzo delle stesse norme su motori diversi come BigQuery e Spark.
Controlli di accesso scalabili: BigQuery fornisce sicurezza scalabile tramite controlli a livello di classe di dati (sicurezza a livello di colonna) e gestione automatizzata dell'accesso per i workload aziendali più impegnativi.

Qual è lo scopo della governance dei dati?

La governance dei dati è necessaria per garantire che i dati siano sicuri, protetti, privati, utilizzabili e conformi alle policy dei dati sia interne che esterne. La governance dei dati consente di stabilire e applicare controlli che consentono un maggiore accesso ai dati, ricavando sicurezza e privacy da questi controlli sui dati. Ecco alcuni casi d'uso comuni.

Gestione e controllo dei dati

Spesso la governance dei dati implica la responsabilizzazione e l'assunzione di responsabilità per quanto riguarda i dati stessi e i processi che ne garantiscono il corretto utilizzo agli "amministratori dei dati".

Qualità dei dati

La governance dei dati è inoltre utilizzata per garantire la qualità dei dati, che è correlata a qualsiasi attività o tecnica volta a garantire che i dati siano adatti agli usi previsti. La qualità dei dati è generalmente giudicata in base a sei dimensioni: accuratezza, completezza, coerenza, tempestività, validità e univocità.

Gestione dei dati

Si tratta di un concetto ampio che comprende tutti gli aspetti legati alla gestione dei dati come asset aziendale, dalla raccolta e archiviazione fino all'utilizzo e alla supervisione, garantendo che i dati vengano sfruttati in modo sicuro, efficiente ed economico prima di essere smaltiti.

Prodotti e servizi correlati

Google Cloud fornisce una piattaforma unificata per abilitare la governance dei dati pronti per l'AI in tutta l'organizzazione.