Governance del dato: la checklist che evita il progetto infinito

Le data platform raramente falliscono per ragioni tecniche. Falliscono quando, dopo un anno, nessuno sa più chi risponde di un campo, quando un produttore cambia un tracciato senza avvisare e quando la qualità del dato è un’opinione invece che una misura.

La prima pratica è l’ownership esplicita: ogni dominio ha un responsabile con nome e cognome, che decide significato e ciclo di vita dei suoi dati. Non è un ruolo formale, è la persona a cui si scrive quando un numero non torna.

La seconda è il contratto dati fra chi produce e chi consuma: schema, frequenza, regole di validità, comportamento previsto in caso di ritardo. Scritto, versionato e verificato dalle pipeline, così una rottura si vede al momento in cui accade e non tre report dopo.

La terza è la qualità misurata su poche metriche stabili — completezza, freschezza, unicità, coerenza referenziale — pubblicate accanto al dato. Quando il livello di servizio è visibile, le discussioni sul dato durano minuti invece che riunioni.