Modelli operativi di gestione dei dati

Concetti di Data Management

Sharon Omwega

Data Scientist

Analizzare i modelli centralizzati

• Attività centralizzate sotto un’autorità o team dedicato
• Garantisce uniformità e controllo
• Elimina ridondanze tra i reparti
• Fornisce linee guida chiare per la gestione dei dati
• Possibili limiti: burocrazia e rigidità nell’adattarsi a esigenze specifiche
• Ideale per chi punta a standardizzazione, conformità e approccio unificato

¹ Le immagini di questa lezione sono state create con Freepik

Capire i modelli decentralizzati

• Responsabilità sui dati distribuite
• Autonomia e decisioni locali
• Risposta flessibile ai bisogni dei reparti e senso di ownership
• Sfide: coerenza e standardizzazione
• Comunicazione e allineamento sono essenziali
• Adatto a organizzazioni con unità eterogenee e requisiti distinti

Orientarsi nei modelli ibridi

• Approccio ibrido che combina centralizzato e decentralizzato
• Cerca equilibrio tra flessibilità, autonomia, controllo e standardizzazione
• Possibile gestione centrale per governance e decisioni strategiche
• Le unità possono avere autonomia su compiti specifici
• Utile per chi richiede supervisione centrale e flessibilità decentralizzata

Considerazioni per l’implementazione

1. Cultura organizzativa
2. Scalabilità
3. Sensibilità e sicurezza dei dati
4. Flessibilità e reattività
5. Compatibilità dell’infrastruttura tecnologica
6. Requisiti di integrazione
7. Conformità normativa
8. Impatto sui costi

Passiamo alla pratica !

Concetti di Data Management