Roadmap per l'adozione di Microsoft Fabric: Governance

Nota

Questo articolo fa parte della serie di articoli della roadmap per l'adozione di Microsoft Fabric. Per una panoramica della serie, vedere Roadmap per l'adozione di Microsoft Fabric.

La governance dei dati è un argomento ampio e complesso. Questo articolo presenta concetti e considerazioni chiave. Identifica azioni importanti da intraprendere quando si adotta Microsoft Fabric, ma non è un riferimento completo per la governance dei dati.

Come definito dal Data Governance Institute, la governance dei dati è un sistema di responsabilità e diritti decisionali per i processi correlati alle informazioni, eseguiti in base a modelli concordati che indicano chi può intraprendere le azioni, con quali informazioni e quando, in quali circostanze, con quali metodi.

Il termine governance dei dati è fuorviante. La governance non è incentrata principalmente sui dati in sé. Il punto che richiede attenzione è gestire cosa fanno gli utenti con i dati. In altre parole, il punto reale che richiede attenzione è gestire il comportamento dell'utente per garantire che i dati dell'organizzazione siano gestiti correttamente.

Quando ci si concentra sui dati self-service e sulla business intelligence (BI), lo scopo principale della governance è il raggiungimento del corretto equilibrio tra:

• Responsabilizzazione degli utenti: fare in modo che la community degli utenti interni sia produttiva ed efficiente, entro i limiti previsti.
• Conformità alle normative: conformità alle normative di settore, governative e contrattuali dell'organizzazione.
• Requisiti interni: rispettare i requisiti interni dell'organizzazione.

L'equilibrio ottimale tra controllo e responsabilizzazione sarà diverso tra le organizzazioni. È anche probabile che differisca tra le diverse business unit all'interno di un'organizzazione. L'efficacia sarà ottimale con una piattaforma come Fabric quando alla responsabilizzazione dell'utente si dà la stessa importanza conferita a chiarirne l’utilizzo pratico entro i limiti stabiliti.

Suggerimento

Si pensi alla governance come un insieme di linee guida stabilite e criteri formalizzati. Tutte le linee guida e i criteri di governance devono essere allineati agli obiettivi di adozione e cultura dei dati dell’organizzazione. La governance viene adottata quotidianamente tramite attività di supervisione (amministrazione) del sistema.

Strategia di governance

Quando si considera la governance dei dati in un’organizzazione, il punto di partenza ottimale consiste nella definizione di una strategia di governance. Concentrandosi prima sugli obiettivi strategici per la governance dei dati, tutte le decisioni dettagliate durante l9implementazione di criteri e processi di governance possono essere basate sulla strategia. A sua volta, la strategia di governance verrà definita dalla cultura dei dati dell’organizzazione.

Le decisioni di governance vengono implementate con indicazioni, criteri e processi documentati. Gli obiettivi per la governance di una piattaforma BI e dati self-service, ad esempio Fabric, includono:

• Consentire agli utenti di tutta l'organizzazione di usare i dati e prendere decisioni entro i confini definiti.
• Migliorare l'esperienza utente fornendo indicazioni chiare e trasparenti (con attrito minimo) su quali azioni sono consentite, perché e come.
• Garantire che l'utilizzo dei dati sia appropriato per i requisiti dell'azienda.
• Garantire che la proprietà dei contenuti e le responsabilità di amministratore siano chiare. Per altre informazioni, vedere l'articolo Proprietà e gestione del contenuto.
• Migliorare la coerenza e la standardizzazione dell'uso dei dati oltre i confini dell'organizzazione.
• Ridurre il rischio di perdita e uso improprio dei dati. Per altre informazioni, vedere la serie di articoli sulla protezione delle informazioni e sulla prevenzione della perdita dei dati.
• Soddisfare i requisiti normativi, di settore e interni per l'uso appropriato dei dati.

Suggerimento

Una strategia di governance dei dati ben eseguita semplifica l'uso dei dati da parte di più utenti. Quando la governance viene affrontata dal punto di vista della responsabilizzazione degli utenti, è più probabile che gli utenti seguano i processi documentati. Di conseguenza, anche gli utenti diventano partner attendibili.

Fattori di successo della governance

La governance non è ben accolta quando viene applicata con mandati dall'alto verso il basso che sono più incentrati sul controllo che sulla responsabilizzazione. La governance di Fabric è più efficace quando:

• Viene usato il modello di governance più leggero che realizza gli obiettivi richiesti.
• La governance viene affrontata su base iterativa e non impedisce significativamente la produttività.
• Quando è pratico, viene usato un approccio dal basso verso l’alto alla formulazione delle linee guida per la governance. Il Center of Excellence (COE) e/o il team di governance dei dati osserva i comportamenti efficienti che si verificano all'interno di una business unit. Il COE, quindi, interviene per estenderli ad altre aree dell'organizzazione.
• Le decisioni di governance sono co-definite con input di diverse business unit prima di essere applicate. Sebbene esistano momenti in cui è necessaria una direttiva specifica (specialmente in settori fortemente regolamentati), gli obblighi devono essere l'eccezione anziché la regola.
• I requisiti di governance sono bilanciati con la flessibilità e la capacità produttiva.
• I requisiti di governance possono essere soddisfatti come parte del normale flusso di lavoro degli utenti, rendendo più semplice per gli utenti fare la cosa giusta nel modo giusto con poco attrito.
• La risposta alle nuove richieste di dati non è "no" per impostazione predefinita, ma piuttosto "sì e" con regole chiare, semplici e trasparenti riguardo ai requisiti di governance per l'accesso, l'utilizzo e la condivisione dei dati.
• Gli utenti che devono accedere ai dati sono motivati a farlo tramite canali normali, rispettando i requisiti di governance anziché aggirandoli.
• Le decisioni, i criteri e i requisiti di governance che gli utenti devono seguire sono allineati agli obiettivi della cultura dei dati dell'organizzazione, nonché ad altre iniziative di governance dei dati esistenti.
• Le decisioni che influiscono sulle operazioni che gli utenti possono e non possono eseguire non vengono prese esclusivamente da un amministratore di sistema.

Introdurre la governance nell'organizzazione

Esistono tre metodi di tempistica primari adottati dalle organizzazioni quando si introduce la governance di Fabric in un'organizzazione.

I metodi sono:

Metodo	Strategia seguita
	Implementare prima Fabric, quindi introdurre la governance: Fabric è reso ampiamente disponibile agli utenti dell'organizzazione come nuovo strumento di BI e dati self-service. Successivamente, inizia un impegno di governance. Questo metodo assegna priorità all'agilità.
	Prima di tutto la pianificazione della governance completa, poi l'implementazione di Fabric: viene eseguita una pianificazione completa della governance prima di consentire agli utenti di iniziare a usare Fabric. Questo metodo assegna priorità al controllo e alla stabilità.
	Pianificazione della governance iterativa con implementazioni di Fabric per fasi: all'inizio viene eseguita solo una pianificazione della governance sufficiente. Fabric viene quindi implementato in modo iterativo per fasi in singoli team mentre si verificano miglioramenti iterativi della governance. Questo metodo assegna la priorità equamente all'agilità e alla governance.

Scegliere il metodo 1 quando Fabric è già usato per scenari self-service e si è pronti per iniziare a lavorare in modo più efficiente.

Scegliere il metodo 2 quando l'organizzazione ha già un approccio ben definito alla governance che può essere facilmente ampliato per includere Fabric.

Scegliere il metodo 3 quando si desidera avere un equilibrio di agilità di controllo. Questo approccio bilanciato è la scelta migliore per la maggior parte delle organizzazioni e la maggior parte degli scenari.

Ogni metodo è descritto nelle sezioni seguenti.

Metodo 1: implementare prima Fabric

Il metodo 1 assegna priorità all'agilità e alla velocità. Consente agli utenti di iniziare rapidamente a creare soluzioni. Questo metodo viene usato quando Fabric è stato reso ampiamente disponibile agli utenti dell'organizzazione come nuovo strumento di BI e dati self-service. Si ottengono risultati rapidi e alcuni successi. In futuro inizia un impegno di governance, generalmente per portare ordine a un livello inaccettabile di caos, poiché la popolazione degli utenti self-service non ha ricevuto indicazioni sufficienti.

Vantaggi:

• È il più rapido per iniziare
• Gli utenti con capacità elevata possono operare rapidamente
• Si ottengono risultati rapidi

Svantaggi:

• Maggiore impegno per stabilire la governance quando Fabric viene usato principalmente in tutta l'organizzazione
• Resistenza da parte di utenti self-service che hanno chiesto di modificare ciò che stanno facendo
• Gli utenti self-service devono capire le cose da soli; questa strategia è inefficiente e comporta incoerenze
• Gli utenti self-service devono agire al meglio del loro giudizio; questa strategia produce debito tecnico da risolvere

Vedere altri possibili vantaggi nella sezione Problematiche di governance di seguito.

Metodo 2: pianificazione approfondita della governance

Il metodo 2 assegna priorità al controllo e alla stabilità. Si trova all'estremo opposto dello spettro dal metodo 1. Il metodo 2 prevede un'ampia pianificazione della governance prima dell'implementazione di Fabric. Questa situazione è molto probabile che si verifichi quando l'implementazione di Fabric è guidata dall'IT. È probabile che si verifichi anche quando l'organizzazione opera in un settore altamente regolamentato o quando un consiglio di governance dei dati esistente impone prerequisiti significativi e requisiti iniziali.

Vantaggi:

• Maggiore preparazione a soddisfare i requisiti normativi
• Maggiore preparazione a supportare la community degli utenti

Svantaggi:

• Favorisce lo sviluppo di contenuti aziendali più che self-service
• Maggiore lentezza a consentire alla popolazione di iniziare a ottenere valore e migliorare i processi decisionali
• Incoraggia cattive abitudini e soluzioni alternative quando si verifica un ritardo significativo nel consentire l'uso dei dati per i processi decisionali

Metodo 3: governance iterativa con implementazioni

Il metodo 3 mira a un equilibrio tra agilità e governance. È uno scenario ideale che pianifica solo una governance sufficiente. Continui e frequenti miglioramenti della governance avvengono iterativamente nel tempo insieme a progetti di sviluppo di Fabric che offrono valore.

Vantaggi:

• Assegna la stessa priorità alla governance e alla produttività degli utenti
• Promuove una mentalità di apprendimento continuo
• Incoraggia rilasci iterativi a gruppi di utenti per fasi

Svantaggi:

• Richiede un elevato livello di comunicazione per il successo con procedure di governance agile
• Richiede una disciplina aggiuntiva per mantenere aggiornata la documentazione e il training
• L'introduzione di nuove linee guida e criteri di governance troppo spesso causa all'utente un certo livello di scompiglio

Per altre informazioni sulla pianificazione iniziale, vedere l'articolo Preparazione alla migrazione a Power BI.

Problematiche di governance

Se l'organizzazione ha implementato Fabric senza un approccio di governance o una direzione strategica (come descritto in precedenza dal metodo 1), le problematiche che richiedono attenzione potrebbero essere numerose. A seconda dell'approccio adottato e dello stato corrente, l'organizzazione potrebbe sperimentare alcune delle problematiche seguenti.

Problematiche della strategia

• Mancanza di una strategia di governance dei dati coesiva che si allinea alla strategia aziendale
• Mancanza di supporto esecutivo per la governance dei dati come asset strategico
• Pianificazione dell'adozione insufficiente per promuovere l'adozione e il livello di maturità di BI e analisi

Problematiche relative alle persone

• Mancanza di priorità allineate tra team centralizzati e business unit
• Mancanza di sostenitori identificati con competenze ed entusiasmo sufficienti in tutte le business unit per promuovere gli obiettivi di adozione dell'organizzazione
• Mancanza di consapevolezza delle migliori procedure self-service
• Resistenza alle nuove linee guida e ai criteri di governance introdotti di recente
• Duplicazione del lavoro tra le business unit
• Mancanza di chiarezza in obblighi, ruoli e responsabilità

Problematiche relative ai processi

• Mancanza di processi chiaramente definiti con caos e incoerenze conseguenti
• Mancanza di standardizzazione o ripetibilità
• Capacità insufficiente di comunicare e condividere le lezioni apprese
• Mancanza di documentazione ed eccessivo affidamento alla conoscenza tribale
• Impossibilità di rispettare i requisiti di sicurezza e privacy

Problematiche relative alla qualità dei dati e alla gestione dei dati

• Dispersione di dati e report
• Dati non accurati, obsoleti o incompleti
• Mancanza di fiducia nei dati, soprattutto per i contenuti prodotti dagli autori di contenuti self-service
• Report incoerenti generati senza una convalida sufficiente dei dati
• Dati preziosi non usati o di difficile accesso
• Dati frammentati, in silo e duplicati
• Mancanza di catalogo dati, inventario, glossario o derivazione
• Proprietà e gestione dei dati non chiare

Problematiche relative a competenze e capacità di lettura e scrittura dei dati

• Livelli variabili di capacità per interpretare, creare e comunicare con i dati in modo efficace
• Livelli variabili di competenze tecniche e lacune nelle competenze
• Mancanza di capacità di gestire in modo sicuro la diversità e il volume dei dati
• Sottostima del livello di complessità per lo sviluppo e la gestione di soluzioni BI per l'intero ciclo di vita
• Breve anzianità con trasferimenti continui di personale e fatturato
• Gestione della velocità del cambiamento per i servizi cloud

Suggerimento

L’identificazione delle problematiche e dei punti di forza attuali è essenziale per eseguire una corretta pianificazione della governance. Non esiste una singola soluzione semplice per le problematiche sopra elencate. Ogni organizzazione deve trovare il giusto equilibrio e l'approccio che risolve le problematiche più importanti. Le problematiche precedentemente presentate consentono di identificare il modo in cui potrebbero influire sull'organizzazione, in modo da iniziare a pensare a quale soluzione sia adatta alle circostanze.

Pianificazione della governance

Alcune organizzazioni hanno implementato Fabric senza un approccio di governance o una chiara direzione strategica (come descritto in precedenza dal metodo 1). In questo caso, il lavoro per iniziare la pianificazione della governance può essere scoraggiante.

Se un organismo di governance formale attualmente non esiste nell'organizzazione, i punti che richiedono attenzione nella pianificazione e nell'implementazione della governance saranno più ampi. Se però esiste un consiglio di governance dei dati nell'organizzazione, il punto che richiede attenzione è principalmente l'integrazione con le procedure esistenti e la loro personalizzazione per soddisfare gli obiettivi per scenari di business intelligence e dati self-service e aziendali.

Importante

La governance è un'iniziativa importante e non è mai un’attività completamente eseguita. La definizione continua delle priorità e l'iterazione sui miglioramenti renderanno l'ambito più gestibile. Se si monitorano i progressi e i risultati ogni settimana e ogni mese, ci si renderà conto dell’impatto nel tempo. I livelli di maturità alla fine di ogni articolo di questa serie consentono di valutare il punto in cui ci si trova attualmente.

Alcune potenziali attività di pianificazione della governance e output che potrebbero risultare utili sono descritte di seguito.

Strategia

Attività chiave:

• Condurre una serie di workshop per raccogliere informazioni e valutare lo stato corrente della cultura dei dati, dell'adozione e delle procedure relative a BI e dati. Per indicazioni su come raccogliere informazioni e definire lo stato corrente dell'adozione di BI, inclusa la governance, vedere Pianificazione strategica della business intelligence.
• Usare la valutazione e le informazioni sullo stato corrente raccolte per definire lo stato futuro desiderato, inclusi gli obiettivi di governance. Per indicazioni su come usare questa definizione di stato corrente per decidere lo stato futuro desiderato, vedere Pianificazione tattica della business intelligence.
• Convalidare i punti che richiedono attenzione e l'ambito del programma di governance.
• Identificare le iniziative dal basso verso l'alto in corso.
• Identificare punti dolenti, problemi e rischi immediati.
• Educare la dirigenza alla governance e garantire l'appoggio della dirigenza è sufficiente per il supporto e la crescita del programma.
• Chiarire dove Power BI si adatta alla strategia di analisi e BI complessiva per l'organizzazione.
• Valutare i fattori interni, ad esempio la preparazione dell'organizzazione, i livelli di maturità e le principali problematiche.
• Valutare fattori esterni, ad esempio rischi, esposizione, normative e requisiti legali, incluse le differenze a livello di area.

Output principali:

• Business case con analisi dei costi/benefici
• Approvazione di punti che richiedono attenzione, priorità o obiettivi della governance allineati a obiettivi aziendali di alto livello
• Pianificare obiettivi e priorità a breve termine (risultati rapidi)
• Pianificare obiettivi e priorità a lungo termine e posticipati
• Criteri di successo e indicatori chiave delle prestazioni (KPI) misurabili
• Rischi noti documentati con un piano di mitigazione
• Pianificare la conformità ai requisiti di settore, governativi, contrattuali e normativi che impattano sulla business intelligence e sull'analisi nell'organizzazione
• Piano di finanziamento

Persone

Attività chiave:

• Stabilire un consiglio di governance e identificare i principali interessati.
• Determinare i punti che richiedono attenzione, l'ambito e una serie di responsabilità per il consiglio di governance.
• Stabilire un COE.
• Determinare i punti che richiedono attenzione, l'ambito e una serie di responsabilità per COE.
• Definire ruoli e responsabilità.
• Confermare chi è autorizzato a decidere, ad approvare e ad appore veti.

Output principali:

• Carta per il consiglio di governance
• Carta e priorità per il COE
• Piano per l'organico
• Ruoli e responsabilità
• Matrice di responsabilità e processi decisionali
• Piano di comunicazione
• Piano di gestione dei problemi

Criteri e processi

Attività chiave:

• Analizzare punti dolenti immediati, problemi, rischi e aree per migliorare l'esperienza utente.
• Definire le priorità dei criteri di dati da gestire in base all'ordine di importanza.
• Identificare i processi esistenti che funzionano bene e possono essere formalizzati.
• Determinare la modalità di socializzazione dei nuovi criteri di dati.
• Decidere in quale misura i criteri di dati possono differire o essere personalizzati per gruppi diversi.

Output principali:

• Processo per definire, approvare, comunicare e gestire i criteri e la documentazione dei dati
• Pianificare la richiesta di eccezioni e di partenze valide da criteri documentati

Gestione dei progetti

L'implementazione del programma di governance deve essere pianificata e gestita come una serie di progetti.

Attività chiave:

• Stabilire una sequenza temporale con priorità e attività cardine.
• Identificare le iniziative e le dipendenze correlate.
• Identificare e coordinare le iniziative dal basso verso l'alto esistenti.
• Creare un piano di progetto iterativo allineato alla definizione delle priorità di alto livello.
• Ottenere l'approvazione e il finanziamento del budget.
• Stabilire un modo tangibile per tenere traccia dello stato.

Output principali:

• Piano di progetto con iterazioni, dipendenze e sequenza
• Cadenza per le retrospettive con particolare attenzione ai miglioramenti continui

Importante

L'ambito delle attività elencate in precedenza che sarà utile assumere varia notevolmente tra le organizzazioni. Se l'organizzazione non dispone di processi e flussi di lavoro esistenti per la creazione di questi tipi di output, vedere le indicazioni disponibili nella conclusione della roadmap di adozione per alcune risorse utili, nonché gli articoli sulla strategia di business intelligence per la pianificazione dell'implementazione.

Criteri di governance

Criteri decisionali

Tutte le decisioni di governance devono essere allineate agli obiettivi stabiliti per l'adozione dell'organizzazione. Una volta che la strategia è chiara, sarà necessario prendere decisioni di governance più tattiche che influiscono sulle attività quotidiane della community degli utenti self-service. Questi tipi di decisioni tattiche sono correlati direttamente ai criteri di dati creati.

Il modo in cui si procede per prendere decisioni di governance dipende da:

• Chi possiede e gestisce i contenuti della business intelligence e dei dati? L'articolo Proprietà e gestione dei contenuti ha introdotto tre tipi di strategie: self-service gestito dall’azienda, self-service gestito e aziendale. Chi possiede e gestisce i contenuti ha un impatto significativo sui requisiti di governance.
• Qual è l'ambito per la distribuzione dei contenuti della business intelligence e dei dati? L'articolo Ambito di distribuzione dei contenuti ha introdotto quattro ambiti per la distribuzione dei contenuti: personale, team, reparto e organizzazione. L'ambito della distribuzione ha un notevole impatto sui requisiti di governance.
• Che cos'è l'area dell'interessato? I dati stessi, incluso il livello di riservatezza, sono un fattore importante. Alcuni domini dati richiedono intrinsecamente controlli più rigorosi. Ad esempio, le informazioni personali (PII) o i dati soggetti alle normative devono essere soggetti a requisiti di governance più rigorosi rispetto ai dati meno sensibili.
• I dati e/o la soluzione BI sono considerati critici? Se non è possibile prendere facilmente una decisione basata su informazioni aggiornate senza questi dati, si gestiscono elementi di dati critici. Alcuni report e app possono essere considerati critici perché soddisfano un set di criteri predefiniti. Ad esempio, i contenuti vengono distribuiti ai dirigenti. I criteri predefiniti per ciò che viene considerato critico aiutano tutti ad avere aspettative chiare. I dati critici generalmente sono soggetti a requisiti di governance più rigorosi.

Suggerimento

Diverse combinazioni dei quattro criteri precedenti comportano requisiti di governance diversi per i contenuti di Fabric.

Decisioni di governance di Key Fabric

Quando si esplorano gli obiettivi e si perseguono decisioni di governance dei dati più tattiche, come descritto in precedenza, sarà importante determinare quali sono le priorità più elevate. Decidere dove concentrare gli sforzi può essere difficile.

L'elenco seguente include elementi a cui si potrebbe assegnare la priorità quando viene introdotta la governance per Fabric.

• Consigli e requisiti per proprietà e gestione dei contenuti
• Consigli e requisiti per ambito di distribuzione dei contenuti
• Consigli e requisiti per la distribuzione e la condivisione dei contenuti con i colleghi, nonché per utenti esterni, ad esempio clienti, partner o fornitori
• Come agli utenti viene consentito di lavorare con dati regolamentati e dati altamente sensibili
• Uso consentito di origini dati non verificate sconosciute all'IT
• Quando sono consentite origini dati gestite manualmente, ad esempio Excel o file flat
• A chi è consentito creare un'area di lavoro
• Come gestire in modo efficace le aree di lavoro
• Come vengono usate in modo efficiente le aree di lavoro personali
• Quali aree di lavoro vengono assegnate alla capacità di Fabric
• A cui è consentito essere un amministratore di Fabric
• Requisiti di sicurezza, privacy e protezione dei dati, e azioni consentite per i contenuti assegnati a ogni etichetta di riservatezza
• Uso consentito o incoraggiato di gateway personali
• Uso consentito o incoraggiato di acquisto self-service di licenze utente
• Requisiti per chi può certificare contenuti, nonché i requisiti che devono essere soddisfatti
• Gestione del ciclo di vita delle applicazioni per la gestione dei contenuti nell'intero ciclo di vita, incluse fasi di sviluppo, test e produzione
• Requisiti aggiuntivi applicabili ai contenuti critici, ad esempio verifiche della qualità dei dati e documentazione
• Requisiti per l'uso di dati master standardizzati e definizioni di dati comuni per migliorare la coerenza tra asset di dati
• Consigli e requisiti per l'uso di strumenti esterni da parte di autori di contenuti avanzati

Se non si prendono decisioni di governance e non si comunicano in modo efficiente, gli utenti useranno il proprio giudizio per gli eventi e ciò spesso comporta approcci incoerenti ad attività comuni.

Anche se non tutte le decisioni di governance devono essere prese in anticipo, è importante identificare le aree di maggior rischio nell'organizzazione. Implementare quindi in modo incrementale i criteri e i processi di governance che determineranno l'impatto maggiore.

Criteri dati

Un criterio di dati è un documento che definisce le operazioni che gli utenti possono e non possono eseguire. Si potrebbe chiamare diversamente, ma l'obiettivo rimane lo stesso: quando vengono prese decisioni, ad esempio quelle descritte nella sezione precedente, vengono documentate per l'uso e il riferimento da parte della community degli utenti.

I criteri di dati devono essere più brevi e chiari possibile. In questo modo, è facile per le persone capire cosa gli viene chiesto.

I criteri di dati devono includere:

• Nome, scopo, descrizione e dettagli dei criteri
• Responsabilità specifiche
• Ambito dei criteri (a livello di organizzazione e specifico del reparto)
• Destinatari per i criteri
• Proprietario dei criteri, responsabile approvazione e contatto
• Modalità di richiesta di un'eccezione
• Modalità di controllo e applicazione dei criteri
• Requisiti normativi o legali soddisfatti dai criteri
• Riferimento alle definizioni terminologiche
• Riferimento a eventuali linee guida o criteri correlati
• Data di validità, data ultima revisione e registro delle modifiche

Nota

Individuare o collegare i criteri dati dal portale centralizzato.

Di seguito sono indicati tre esempi comuni di criteri dati a cui si potrebbe scegliere di assegnare la priorità.

Criteri	Descrizione
Criteri di proprietà dei dati	Specifica quando un proprietario è necessario per un asset di dati e quali sono le responsabilità del proprietario dei dati, ad esempio: supporto di colleghi che visualizzano i contenuti, mantenimento della riservatezza e della sicurezza appropriati e garanzia di conformità.
Criteri di certificazione dei dati (approvazione)	Specifica il processo seguito per certificare i contenuti. I requisiti possono includere attività come la convalida dell'accuratezza dei dati, l'origine dati e la revisione della derivazione, la revisione tecnica del modello di dati, la revisione della sicurezza e la revisione della documentazione.
Criteri di classificazione e protezione dei dati	Specifica le attività consentite e non consentite per ogni classificazione (livello di riservatezza). Deve specificare attività quali: condivisione consentita con utenti esterni, con o senza un contratto di non divulgazione (NDA), requisiti di crittografia e possibilità di scaricare i dati. In alcuni casi, vengono chiamati anche criteri di gestione dei dati o criteri di utilizzo dei dati. Per altre informazioni, vedere l'articolo Protezione delle informazioni per la pianificazione di Power BI.

Attenzione

Un mole enorme di documentazione può causare una falsa sensazione che tutto sia sotto controllo, con un conseguente autocompiacimento. Il livello di impegno che il COE ha con la community degli utenti è un modo per migliorare le probabilità che le linee guida e i criteri di governance vengano costantemente seguiti. Anche le attività di controllo e monitoraggio sono importanti.

Ambito dei criteri

Le decisioni di governance raramente saranno adatte a tutti i requisiti nell'intera organizzazione. Quando è pratico, è consigliabile iniziare con i criteri standardizzati e quindi implementare le eccezioni in base alle esigenze. Avere una strategia chiaramente definita per la gestione dei criteri per i team centralizzati e decentralizzati renderà molto più semplice determinare come gestire le eccezioni.

Vantaggi dei criteri a livello di organizzazione:

• Maggiore facilità di gestione
• Maggiore coerenza
• Inclusione di più casi d'uso
• Minor numero complessivo di criteri

Svantaggi dei criteri a livello di organizzazione:

• Inflessibilità
• Minore autonomia e responsabilizzazione

Vantaggi dei criteri nell'ambito di reparto:

• Le aspettative sono più chiare quando sono adattate a un gruppo specifico
• Personalizzabilità e flessibilità

Svantaggi dei criteri nell'ambito di reparto:

• Altro lavoro da gestire
• Altri criteri in silo
• Potenziale di informazioni in conflitto
• Difficoltà di allargamento dell'ambito in tutta l'organizzazione

Suggerimento

Trovare il giusto equilibrio tra standardizzazione e personalizzazione per supportare business intelligence e dati self-service in tutta l'organizzazione può essere difficile. Tuttavia, iniziando con i criteri dell'organizzazione e osservando attentamente le eccezioni, è possibile progredire rapidamente in modo significativo.

Organico e responsabilità

La struttura organizzativa per la governance dei dati varia notevolmente tra le organizzazioni. Nelle organizzazioni di grandi dimensioni potrebbe esserci un ufficio di governance dei dati con personale dedicato. Alcune organizzazioni hanno un consiglio di governance dei dati, una commissione o un comitato direttivo con membri incaricati provenienti da diverse business unit. A seconda dell'estensione del corpo di governance dei dati all'interno dell'organizzazione, potrebbe esserci un team esecutivo separato da un team funzionale di persone.

Importante

Indipendentemente dal modo in cui è strutturato il corpo di governance, è importante che esista una persona o un gruppo con un'influenza sufficiente sulle decisioni di governance dei dati. Questa persona deve avere l'autorità di applicare tali decisioni attraverso i limiti dell'organizzazione.

Controlli e bilanci

La responsabilità della governance riguarda i controlli e i bilanci.

A partire dal basso, i livelli nel diagramma precedente includono:

Livello	Descrizione
	Operativo - Business unit: il livello 1 è la base di un sistema ben regolamentato che include gli utenti all'interno delle business unit che svolgono il proprio lavoro. Gli autori di business intelligence e dati self-service hanno molte responsabilità correlate alla creazione, alla pubblicazione, alla condivisione, alla sicurezza e alla qualità dei dati. Gli utenti di business intelligence e dati self-service hanno anche le responsabilità per l'uso corretto dei dati.
	Tattico - Team di supporto : il livello 2 include diversi gruppi che supportano gli sforzi degli utenti nelle business unit. I team di supporto includono COE, dati aziendali e BI, ufficio di governance dei dati e altri team ausiliari. I team ausiliari possono includere IT, sicurezza, risorse umane e settore legale. Qui è inclusa anche una scheda di controllo delle modifiche.
	Tattico - Controllo e conformità: il livello 3 include team di controllo interno, gestione dei rischi e conformità. Questi team forniscono indicazioni ai livelli 1 e 2. Provvedono anche all'applicazione in base alla necessità.
	Strategico - Sponsor esecutivo e comitato direttivo: il livello superiore include la supervisione a livello esecutivo di strategia e priorità. Questo livello gestisce i problemi inoltrati che non sono stati risolti a livelli inferiori. Pertanto, è importante avere un team dirigenziale con un'autorità sufficiente per prendere decisioni quando necessario.

Importante

Tutti hanno la responsabilità di rispettare i criteri per garantire che i dati dell'organizzazione siano sicuri, protetti e gestiti in modo efficiente come asset dell'organizzazione. A volte si dice: tutti sono responsabili della gestione dei dati. Per renderlo realtà, iniziare con gli utenti nelle business unit (livello 1 descritto in precedenza) come base.

Ruoli e responsabilità

Quando si attua una strategia di governance, è necessario definire ruoli e responsabilità per stabilire aspettative chiare.

La struttura del team di governance, i ruoli (inclusa la terminologia) e le responsabilità variano notevolmente tra le organizzazioni. I ruoli molto generalizzati sono descritti nella tabella seguente. In alcuni casi, la stessa persona potrebbe assolvere a più ruoli. Ad esempio, il Chief Data Officer (CDO) potrebbe anche essere lo sponsor esecutivo.

Ruolo	Descrizione
Chief Data Officer o Chief Analytics Officer	Definisce la strategia per l'uso dei dati come asset aziendale. Supervisiona le linee guida e i criteri di governance a livello aziendale.
Consiglio di governance dei dati	Comitato direttivo con membri di ogni business unit che, come proprietari di domini, sono autorizzati a prendere decisioni di governance aziendale. Prendono decisioni per conto della business unit e nell'interesse migliore dell'organizzazione. Fornisce approvazioni, decisioni, priorità e direzione al team di governance dei dati aziendali e ai comitati di lavoro.
Team di governance dei dati	Crea criteri, standard e processi di governance. Fornisce supervisione e ottimizzazione a livello aziendale dell'integrità dei dati, affidabilità, privacy e usabilità. Collabora con il COE per fornire formazione, supporto e mentoring di governance a proprietari di dati e autori di contenuti.
Comitati di lavoro per la governance dei dati	Team temporanei o permanenti che si concentrano su singoli argomenti di governance, ad esempio la sicurezza o la qualità dei dati.
Consiglio di gestione dei cambiamenti	Coordina i requisiti, i processi, le approvazioni e la pianificazione dei processi di gestione dei rilasci con l'obiettivo di ridurre il rischio e minimizzare l'impatto dei cambiamenti alle applicazioni critiche.
Ufficio di gestione dei progetti	Gestisce i singoli progetti di governance e il programma di governance dei dati in corso.
Sponsor esecutivo di Fabric	Promuove l'adozione e il successo dell'uso di Fabric. Garantisce attivamente che le decisioni di Fabric siano allineate in modo coerente agli obiettivi aziendali, ai principi guida e ai criteri oltre i limiti dell'organizzazione. Per altre informazioni, vedere l'articolo Appoggio della dirigenza.
COE (Center of Excellence)	Mentori della community di autori e fruitori per promuovere l'uso efficace di Fabric per il processo decisionale. Fornisce il coordinamento tra reparti delle attività dell'infrastruttura per migliorare le procedure, aumentare la coerenza e ridurre le inefficienze. Per altre informazioni, vedere l'articolo Center of Excellence.
Promotori di Fabric	Un sottoinsieme di autori di contenuti individuati all'interno delle business unit che aiutano a promuovere l'adozione di Fabric. Contribuiscono alla crescita della cultura dei dati richiamando l'uso delle procedure consigliate e aiutando attivamente i colleghi. Per altre informazioni, vedere l'articolo Community di pratica.
Amministratori di Fabric	Responsabilità di supervisione quotidiana del sistema per supportare i processi interni, gli strumenti e il personale. Gestisce il monitoraggio, il controllo e la gestione. Per altre informazioni, vedere l'articolo Supervisione del sistema.
Tecnologia dell'informazione	Fornisce assistenza occasionale agli amministratori di Fabric per i servizi correlati a Fabric, ad esempio Microsoft Entra ID (precedentemente noto come Azure Active Directory), Microsoft 365, Teams, SharePoint oppure OneDrive.
Gestione dei rischi	Rivede e valuta i rischi per la condivisione e la sicurezza dei dati. Definisce criteri e standard di dati etici. Comunica i requisiti normativi e legali.
Controllo interno	Controllo della conformità ai requisiti normativi e interni.
Amministratore dei dati	Collabora con il comitato di governance e/o il COE per garantire che i livelli di qualità dei dati dell'organizzazione siano accettabili.
Tutti gli autori e i fruitori di business intelligence	Aderisce ai criteri per garantire che i dati siano sicuri, protetti e gestiti in modo efficiente come asset dell'organizzazione.

Suggerimento

Nominare un sostituto per ogni persona nei ruoli chiave, ad esempio i membri del consiglio di governance dei dati. In loro assenza, il sostituto può partecipare alle riunioni in assenza dello sponsor e prendere decisioni tempestive quando è necessario.

Considerazioni e azioni chiave

Elenco di controllo: considerazioni e azioni chiave che è possibile eseguire per stabilire o consolidare le iniziative di governance.

• Allineare obiettivi e principi guida: assicurarsi che gli obiettivi di alto livello e i principi guida degli obiettivi della cultura dei dati siano chiaramente documentati e comunicati. Assicurarsi che l'allineamento esista per eventuali nuove linee guida o criteri di governance.
• Comprendere cosa sta accadendo: assicurarsi di avere una conoscenza approfondita del modo in cui Fabric viene usato per scenari di business intelligence e dati self-service e aziendali. Identificare opportunità di miglioramento. Documentare anche i punti di forza del documento e le procedure consigliate che sarebbero utili per un miglioramento su scala più ampia.
• Assegnare priorità a nuove linee guida e criteri di governance: definizione delle priorità di nuove linee guida o criteri per creare, selezionare un punto dolente importante, una necessità ad alta priorità o un rischio noto per un dominio di dati. Deve avere un vantaggio significativo e può essere ottenuto con un livello di sforzo fattibile. Quando si implementano le prime linee guida per la governance, scegliere qualcosa che gli utenti è probabile che supportino perché la modifica è a basso impatto o perché sono sufficientemente motivati per apportare una modifica.
• Creare una pianificazione per rivedere i criteri: determinare la frequenza di rivalutazione dei criteri di dati. Rivalutare e apportare modifiche quando è necessario cambiare.
• Decidere come gestire le eccezioni: determinare in che modo verranno gestiti conflitti, problemi e richieste di eccezioni ai criteri documentati.
• Consapevolezza degli asset di dati esistenti: assicurarsi di comprendere quali asset di dati critici esistono. Creare un inventario di proprietà e derivazione, se necessario. Tenere presente che non è possibile governare ciò che non si conosce.
• Verificare l'appoggio della dirigenza: accertarsi di avere sostegno e attenzione sufficiente da parte dello sponsor esecutivo, nonché dai responsabili delle business unit.
• Preparare un piano d'azione: includere gli elementi chiave seguenti:
  • Priorità iniziali: selezionare un dominio dati o una business unit alla volta.
  • Sequenza temporale: lavorare sulle iterazioni per un tempo abbastanza a lungo per ottenere progressi significativi, ma per un tempo abbastanza breve da poter apportare modifiche periodiche.
  • Risultati rapidi: attenzione incentrata su progressi tangibili, tattici e incrementali.
  • Metriche dei successi: creare metriche misurabili per valutare lo stato.

Domande da porsi

Usare domande come quelle riportate di seguito per valutare la governance.

• Ad alto livello, qual è la strategia di governance corrente? In quale misura lo scopo e l'importanza di questa strategia di governance sono chiari sia per gli utenti finali che per i team BI centrali?
• In generale, la strategia di governance attuale è efficace?
• Quali sono i principali criteri normativi e di conformità a cui deve essere conforme l'organizzazione (o le business unit specifiche)? Dove sono documentati questi criteri? Queste informazioni sono facilmente disponibili per gli utenti che lavorano con i dati e condividono gli elementi di dati come parte del proprio ruolo?
• In che modo la strategia di governance corrente è allineata al modo di lavorare degli utenti?
• Un ruolo o un team specifico è responsabile della governance nell'organizzazione?
• Chi ha l'autorità di creare e modificare i criteri di governance?
• I team di governance usano Microsoft Purview o un altro strumento per supportare le attività di governance?
• Quali sono i rischi di governance con priorità, ad esempio rischi per la sicurezza, la protezione delle informazioni e la prevenzione della perdita dei dati?
• Qual è il potenziale impatto aziendale dei rischi di governance identificati?
• Con quale frequenza viene rivalutata la strategia di governance? Quali metriche vengono usate per valutarla e quali meccanismi esistono per consentire agli utenti aziendali di fornire feedback?
• Quali tipi di comportamenti utente creano rischi quando gli utenti lavorano con i dati? Come vengono mitigati questi rischi?
• Quali etichette di riservatezza sono presenti? I decisioni maker per BI e dati sono consapevoli delle etichette di riservatezza e dei vantaggi per l'azienda?
• Quali sono i criteri di prevenzione della perdita dei dati?
• Come viene gestita l'operazione di esportazione in Excel? Quali passaggi vengono eseguiti per prevenire la perdita dei dati? Qual è la prevalenza dell'esportazione in Excel? Cosa fanno le persone con i dati una volta che li hanno in Excel?
• Esistono procedure o soluzioni che non rientrano nella conformità alle normative che devono essere affrontate urgentemente? Questi esempi sono giustificati con una spiegazione del potenziale impatto aziendale e non devono essere gestiti?

Suggerimento

L'esportazione in Excel generalmente è un argomento controverso. Spesso gli utenti aziendali si concentrano sulla necessità di poter esportare in Excel nelle soluzioni BI. L'abilitazione dell'esportazione in Excel può essere controproducente perché un obiettivo aziendale non è quello di ottenere dati in Excel. Definire invece il motivo per cui gli utenti finali hanno bisogno di dati in Excel. Chiedere cosa fanno con i dati una volta che sono in Excel, a quali domande aziendali cercano di rispondere, quali decisioni prendono e quali azioni intraprendono con i dati.

Concentrarsi sulle decisioni e sulle azioni aziendali facilita l'allontanamento da strumenti e funzionalità e il sostegno alle persone per realizzare i loro obiettivi aziendali.

Livelli di maturità

I livelli di maturità seguenti consentono di valutare lo stato corrente delle iniziative di governance.

Livello	Stato di governance
100 - Iniziale	• A causa della mancanza di pianificazione della governance, le procedure efficaci di gestione dei dati e governance informali che si verificano sono eccessivamente dipendenti dal giudizio e dal livello di esperienza degli individui. • Ci si basa in maniera significativa sulla conoscenza tribale non documentata.
200 - Ripetibile	• Alcune aree dell'organizzazione hanno compiuto sforzi significativi per standardizzare, migliorare e documentare le procedure di gestione e governance dei dati. • Esiste un approccio di governance iniziale. È in corso l'avanzamento incrementale.
300 - Definito	• È in atto e ampiamente comunicata una strategia di governance completa con punti che richiedono attenzione, obiettivi e priorità. • Sono implementate linee guida e criteri di governance specifici per le priorità maggiori (opportunità o punti dolenti). Sono attivamente e costantemente seguiti dagli utenti. • I ruoli e le responsabilità sono chiaramente definiti e documentati.
400 - Capace	• Tutte le priorità di governance i Fabric sono allineate agli obiettivi aziendali. Gli obiettivi vengono rivalutati regolarmente. • Esistono processi per personalizzare i criteri per le business unit decentralizzate o per gestire eccezioni valide ai criteri di governance standard. • È chiaro dove Fabric si inserisce nei dati complessivi e nella strategia di BI e dati per l'organizzazione. • I dati di API e registri attività di Fabric vengono analizzati attivamente per monitorare e controllare le attività di Fabric. L'azione proattiva viene eseguita in base ai dati.
500: Efficiente	• Revisioni regolari di OKR o KPI valutano l'efficacia del COE in modo misurabile. I progressi iterativi e continui sono prioritari. • L'agilità e l'implementazione di miglioramenti continui dalle lezioni apprese (inclusi metodi di miglioramento che funzionano) sono le priorità principali per il COE. • I dati di API e registri attività di Fabric vengono usati attivamente per informare e migliorare le attività di adozione e governance.

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Nell'articolo successivo della serie di roadmap per l'adozione di Microsoft Fabric vengono fornite informazioni sul mentoring e l'abilitazione degli utenti.