In questo articolo, esploreremo le potenzialità dell’integrazione dell’AI nella Data Governance ed esploreremo come questa sinergia può portare a una gestione più efficiente, robusta e affidabile di questi aspetti, utilizzando Microsoft Fabric e OpenAI.
Che Cos’è la Data Governance?
Secondo DAMA (International Data Management Association), la Data Governance “è l’esercizio dell’autorità e del controllo (pianificazione, monitoraggio e applicazione) nella gestione dei data asset”*.
In pratica, si tratta di assicurare che i dati siano gestiti adeguatamente, in linea con policy definite, consentendo a un’organizzazione di estrarre valore dai propri dati. I seguenti punti sono fondamentali per prendersi cura di questi aspetti:
- Policy e standard sulla qualità del dato, certificazione, utilizzo e sicurezza
- Coordinamento e sponsorizzazione interna di progetti di Data Management
Gestione e risoluzione delle criticità - Dizionario dati e Data Lineage (tracciabilità dei dati)
- Formazione
I Pilastri della Data Governance: Qualità del Dato e Data Lineage
La qualità del dato, la certificazione e il data lineage sono pilastri essenziali della Data Governance, e sono in parte gestibili anche con l’Intelligenza Artificiale. Il data lineage (in italiano tracciabilità dei dati), è cruciale per comprendere la provenienza, il flusso e l’utilizzo dei dati all’interno di un’organizzazione.
Tradizionalmente, quando gestito (e purtroppo non sempre è così, anzi…), il tracciamento del data lineage è stato un processo laborioso e suscettibile a errori.
Analisi Automatica dei Flussi di Dati
Grazie all’AI, è possibile analizzare automaticamente i flussi di dati e tracciare il percorso dei dati dalla creazione all’utilizzo. Algoritmi di machine learning possono individuare le connessioni tra i dati, identificare i punti di ingresso e di uscita e mappare i processi coinvolti.
Questo offre una visione chiara del data lineage, consentendo alle aziende di comprendere meglio l’uso e la gestione dei loro dati.
Miglioramento della Documentazione dei Processi
L’AI può migliorare la documentazione dei processi attraverso la generazione automatica di diagrammi del data lineage. Utilizzando algoritmi di machine learning, è possibile estrarre informazioni dai metadati dei sistemi di gestione dei dati e creare visualizzazioni chiare e intuitive del data lineage.
Questo semplifica la comprensione dei flussi di dati e facilita la comunicazione tra le diverse parti interessate.
Come automatizzare il tracciamento dei dati con OpenAI nel contesto di Microsoft Fabric
Utilizzando il motore Spark all’interno di Microsoft Fabric, è possibile rilevare e analizzare in dettaglio le informazioni presenti negli oggetti della soluzione (fonti dati, ETL e modelli dati). Questi dati vengono poi resi disponibili al modello OpenAI, che, opportunamente addestrato, genera una documentazione automatica dei processi e i diagrammi del data lineage, estraendo informazioni dai metadati per una rappresentazione chiara e intuitiva dei flussi.
L’ottimizzazione del data lineage tramite l’AI non solo migliora la trasparenza e la comprensione dei dati all’interno della azienda, ma favorisce anche l’agilità e l’innovazione. Con una visione chiara del data lineage, le aziende possono identificare rapidamente le opportunità per ottimizzare i processi, sviluppare nuove soluzioni.
Conclusione
L’intelligenza artificiale può giocare un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione del data lineage, migliorando la tracciabilità, la sicurezza e l’efficienza dei dati all’interno delle organizzazioni. Integrare l’AI nei processi di Data Governance permette alle aziende di massimizzare il valore dei loro dati, garantendo la conformità alle normative e mitigando i rischi associati alla gestione dei dati.
La gestione dei Processi di Data Governance in Bi Factory è parte integrante della nostra metodologia nella gestione dei progetti di data analytics grazie anche al supporto dell’intelligenza artificiale.
[*estratto del DAMA-DMBOK, Capitolo 3]
