Data Management: best practices

Il data management è un processo fondamentale per qualsiasi organizzazione, indipendentemente dalle dimensioni o dal settore.

I dati hanno molte origini diverse, interne ed esterne all’impresa. Inoltre possono assumere molte forme differenti e spesso, dell’esistenza di molti di questi, neppure si è consapevoli fino in fondo.
Questo porge il fianco a rischi per la sicurezza e, nella migliore della ipotesi, solo a perdite economiche.

Il data management, quindi, assume un’importanza cruciale, perché dalla loro raccolta, gestione, analisi e messa in sicurezza possono dipendere le sorti dell’impresa.

Best practices per il data management

Ecco alcune best practices per il data management:

1. Definire una strategia di gestione dei dati: Prima di tutto, sviluppare una strategia chiara per la gestione dei dati. Questa strategia dovrebbe definire obiettivi, politiche, procedure e responsabilità per garantire che i dati siano gestiti in modo coerente e allineati agli obiettivi aziendali.
2. Catalogazione dei dati: Tenere traccia di tutti i dati dell’organizzazione, definendone chiaramente tipi, formati e proprietari. Questo processo semplifica la ricerca, l’accesso e la gestione dei dati.
3. Classificazione dei dati: Classificare i dati in base alla sensibilità e all’importanza. Ad esempio, i dati sensibili o riservati dovrebbero essere gestiti con misure di sicurezza più rigorose.
4. Protezione dei dati: Implementare misure di sicurezza adeguate per proteggere i dati. Questo include crittografia, autenticazione, controllo degli accessi e soluzioni di sicurezza informatica.
5. Backup regolari: Eseguire regolarmente backup dei dati critici e testare la procedura di ripristino. Assicurarsi che i backup siano conservati in un luogo sicuro e separato dai dati principali.
6. Politiche di accesso: Definire chiaramente le politiche di accesso ai dati. Gli utenti dovrebbero avere accesso solo alle informazioni necessarie per svolgere le proprie attività.
7. Privacy e conformità normativa: Conformarsi alle leggi sulla privacy dei dati (come il GDPR in Europa) e altre normative settoriali. Assicurarsi di ottenere il consenso appropriato per la raccolta e l’uso dei dati personali.

Altre buone norme di gestione

Oltre alle prime 7 fondamentali regole, ce ne sono almeno altre 6 che è sempre opportuno tenere presenti:

1. Gestione del ciclo di vita dei dati: Definire politiche per la conservazione e la cancellazione dei dati. Mantenere solo i dati necessari e rimuovere quelli obsoleti.
2. Documentazione e tracciabilità: Tenere un registro delle modifiche apportate ai dati e documentare chi ha effettuato tali modifiche. Questo è utile per scopi di audit e sicurezza.
3. Formazione del personale: Assicurarsi che il personale sia adeguatamente formato sulla gestione dei dati e consapevole delle pratiche di sicurezza dei dati.
4. Monitoraggio e reportistica: Implementare strumenti di monitoraggio per rilevare eventuali violazioni o anomalie nella gestione dei dati. Creare report regolari per valutare le prestazioni e l’aderenza alle politiche.
5. Collaborazione interfunzionale: Favorire la collaborazione tra reparti diversi nell’organizzazione per garantire una gestione dei dati coerente e coordinata.
6. Valutazione continua: Periodicamente, rivedere e aggiornare la strategia e le politiche di gestione dei dati per adattarle alle esigenze in evoluzione dell’organizzazione.

In conclusione

Il Data Management è un processo complesso e in continua evoluzione, ma con l’implementazione di queste best practices, è possibile garantire la sicurezza, l’efficienza e l’aderenza normativa nella gestione dei dati aziendali.

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