Dalla data governance alla data science
In un’era dove data science, algoritmi e machine learning sono parte del quotidiano, che si parli di aziende o di singoli individui, i dati utilizzati devono essere preparati, puliti e organizzati. In questo contesto è la data governance che si occupa supportare a tale scopo la data science, collaborando con i data engineer per strutturare l’architettura dei dati, omogeneizzando i termini, progettando i controlli di data quality e disegnando il data lineage. Il data lineage permette di tracciare il dato dal sistema sorgente fino alla destinazione, assicurandone la conformità e la mancanza di alterazione, tema fondamentale se si considera quanto sia rilevante dover certificare informazioni native (ad esempio quelle anagrafiche) o calcolate (di natura finanziaria o creditizia tanto per citarne alcune) presenti su report e strumenti di erogazione del dato.
Esempio di data lineage rappresentato da un sankey diagram
In estrema sintesi, la data governance non ha solo il compito di garantire ai data science dati consistenti e puliti, ma anche quello di certificarli per rendere analisi e algoritmi affidabili.
Il supporto della Blockchain
La blockchain tramite la DLT (Distributed Ledger Technology) aiuterebbe la data governance garantendo la tracciabilità dei dati ritenuti maggiormente significativi per l’azienda o l’istituto in questione, tutelandone la diffusione e la condivisione. In questo modo si avrebbe la certezza che le informazioni erogate in maniera automatizzata tramite report o strumenti di business intelligence non siano state alterate in nessun modo e in nessun punto del flusso, certificando così il data lineage correlato. Senza ombra di dubbio anche a livello di data quality la blockchain produce un beneficio: quello di garantire l’esatto punto (sistema o motore di calcolo) dove intervenire con la remediation, andando a seguire il percorso delineato dal data lineage.
Ciclo del data quality
Ad esempio, nel caso di banche e istituti finanziari l’invio di dati verso i regolatori in modo automatizzato e secondo standard di riferimento noti, la blockchain garantirebbe ai riceventi la veridicità dell’informazione, escludendo quindi eventuali manipolazioni manuali o artificiali.
Inoltre, in architetture enterprise dove si accede ai dati tramite API (Application Programming Interface) utilizzando metodi e funzioni di accesso, così che il richiedente (blocco o funzione che sia) possa utilizzarli senza doverne conoscerne la “storia”, la blockchain garantirebbe (anche in questo caso) che il dato ottenuto sia nativo o calcolato tramite parametri e regole condivise.
Open data e blockchain
Utilizzando la blockchain il ruolo della data governance diventa più semplice anche nell’erogazione degli open data, permettendo così di certificare e garantire un servizio di qualità per enti o aziende (o cittadini), incrementando quindi la fiducia nell’utilizzo e incentivandone la diffusione e la condivisione.
Gli open data hanno un sistema di valutazione delle caratteristiche basato su una categorizzazione a stelle (da 1 a 5), poter assicurare anche la veridicità dei dati estratti dalle sorgenti rappresenterebbe senza ombra di dubbio un valore aggiunto. La blockchain quindi non solo certificherebbe il dato sorgente ma anche il sistema di input, così da garantire la validità totale dell’informazione contenuta (ad esempio, nel caso della rilevazione di un incidente stradale si avrebbe evidenza anche del dispositivo dove le informazioni sono state registrare e il relativo istante di inserimento). Inoltre, garantire la tracciabilità consentirebbe anche di tenere nota di eventuali passaggi dove l’open data sorgente è stato utilizzato per produrre nuovi open data, ottenendo quindi un data lineage certificato anche con questa modalità.
Tipi di Open Data
Di conseguenza, mentre in un contesto chiuso (aziendale o istituzionale che sia) la blockchain consentirebbe di evitare costi aggiuntivi legati a penali o a impatti prodotti da un errato dato erogato, andando a considerare l’asset strategico rappresentato dagli open data invece permetterebbe di generare un maggior valore economico (e sociale) legato alla creazione di nuovi prodotti e servizi.
Fonti:
“La cultura del dato. Strategie e strumenti per il futuro delle organizzazioni” – FrancoAngeli editore – Stefano Gatti, Alberto Danese
www.blockchain4innovation.it/esperti/blockchain-perche-e-cosi-importante/
https://arxiv.org/pdf/2112.13956.pdf
tdan.com/data-and-trending-technologies-data-in-blockchain-technologies/22447#/
www.dataversity.net/blockchain-101-next-database-management-evolution/#
https://www.linkedin.com/pulse/blockchain-managing-data-lineage-partha-dutta/
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