Come la Data Governance rende più semplici ed efficaci i progetti basati sull’Intelligenza Artificiale

L'implementazione della Data Governance per i progetti di IA richiede un approccio olistico che coinvolga diversi aspetti dell'organizzazione:

1. Coinvolgimento degli stakeholder
   Il coinvolgimento degli stakeholder è fondamentale per il successo della Data Governance. Gli stakeholder includono sia i responsabili della gestione dei dati che i responsabili dei progetti di IA. La Data Governance deve essere sviluppata in collaborazione con gli stakeholder, al fine di assicurare la conformità alle esigenze dell'organizzazione e dei progetti di IA.
2. Definizione di politiche e standard per la gestione dei dati
   La definizione di politiche e standard per la gestione dei dati assume un’importanza primaria per la corretta implementazione della Data Governance. Tali politiche e standard devono essere basati sui requisiti dell'organizzazione e dei progetti di IA. Inoltre, devono essere aggiornati regolarmente per riflettere le nuove esigenze dell'organizzazione e del settore.

3. Monitoraggio e verifica della conformità Il monitoraggio e la verifica della conformità servono a garantire che le politiche e gli standard per la gestione dei dati siano rispettati. Ciò richiede l'utilizzo di strumenti e tecnologie che consentano il monitoraggio della qualità dei dati, la sicurezza dei dati e la conformità alle politiche e agli standard.
4. Formazione e sensibilizzazione La formazione e la sensibilizzazione del personale chiudono il cerchio di garanzia per una corretta implementazione della Data Governance. Il personale deve essere consapevole dell'importanza della gestione dei dati, delle politiche e degli standard per la Data Governance. Inoltre, deve essere formato sull'utilizzo dei tool e delle tecnologie per la gestione dei dati.
5. Continua revisione e miglioramento La Data Governance è un processo continuo che richiede una costante revisione e miglioramento. Ciò presuppone una valutazione periodica dei risultati dell'IA e delle politiche e degli standard per la Data Governance. Inoltre, prevede un'analisi periodica dei rischi e delle opportunità relativi alla gestione dei dati e alla Data Governance.

• Data Governance Institute. "What is Data Governance?" https://datagovernance.com/defining-data-governance/
• IBM. "Why Data Governance is Key to IA Success." https://www.ibm.com/blogs/journey-to-IA/2020/01/why-data-governance-is-key-to-IA-success/
• Gartner. "Data Governance." https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/data-governance