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Gianluca Rosa-Brusin
Data Governance e l’industria dei Microprocessori: Un Caso di Studio su Processi, Competenze e Strumenti = Data Governance and the Microprocessor Industry: A Case Study on Processes, Competencies, and Tools.
Rel. Guido Perboli, Chiara Vandoni. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Della Produzione Industriale E Dell'Innovazione Tecnologica, 2024
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- Tesi
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Abstract: |
Questo elaborato si propone di analizzare l’importanza strategica dell’applicazione di processi della data governance nelle aziende di oggi. Attraverso l’esperienza di tirocinio maturata tra il marzo e il giugno del 2024, si vuole contestualizzare la definizione del framework della data governance in un’azienda produttrice di microprocessori, approfondendo vari aspetti della gestione e del governo dei dati. L’obiettivo è integrare le conoscenze teoriche derivate dalla letteratura con l’esperienza pratica di tirocinio svolta presso Accenture spa, società globale di consulenza, tecnologia e operazioni. La necessità di digitalizzare i processi aziendali per mantenere una posizione competitiva sul mercato ha portato le aziende a dover gestire una mole sempre più grande di dati. Inoltre, I progressi delle tecnologie digitali stesse, stanno cambiando il modo in cui le aziende competono, come definiscono e forniscono valore. L’elaborato si propone quindi di approfondire i temi relativi al Data Management, esplorando l'importanza cruciale di una corretta gestione dei dati nell’era moderna e considerando i dati come asset strategici per le organizzazioni. Al fine di comprendere le soluzioni e i processi definiti nell’ambito della data governance, è necessario fornire una dettagliata classificazione dei dati, distinguendo tra dati strutturati, non strutturati, operativi e analitici, e descrivendo il loro ciclo di vita. Di seguito, si cerca di portare chiarezza sul valore dei dati e le difficoltà nel valutarlo correttamente, evidenziando come la loro condivisione e il loro utilizzo mirato possano incrementare significativamente il valore aziendale. Un’ampia sezione è dedicata alla Data Governance. Vengono presentati e analizzati diversi framework e modelli specifici, con un particolare focus sull’adattamento delle teorie alla pratica aziendale. Al fine di contestualizzare il settore dei microprocessi, le sue sfide, e come la data governance può migliorare i processi aziendali, nonché migliorare la privacy e la sicurezza delle informazioni trattate, è fornita una panoramica dettagliata dell’industria dei microprocessori, analizzando in particolare come viene gestita la catena del valore. Un'importante parte dell’elaborato è dedicata all’analisi dell’esperienza di tirocinio. Durante questa esperienza, i framework e i processi definiti dalla letteratura sono stati adattati alle esigenze specifiche dell’azienda, basandosi su modelli consolidati di data governance. I framework definiti da un punto di vista strategico non sono tutt’ora implementati all’interno dell’organizzazione, ma è stato identificato un primo caso d’uso per testare i processi, i ruoli, e le nuove responsabilità definite. L’obiettivo principale di questo elaborato è dimostrare come l’implementazione di un progetto di data governance possa migliorare significativamente le operazioni aziendali, riducendo i rischi, ottimizzando i processi e incrementando il valore strategico dei dati. Attraverso un’analisi dettagliata dei framework teorici e della loro applicazione pratica durante il tirocinio, si intende fornire un modello replicabile per altre aziende del settore. In sintesi, l’elaborato offre una panoramica completa e integrata della teoria e della pratica della data governance. È importante menzionare che i temi sviluppati nell’attività di tirocinio hanno una connotazione prettamente strategica, in quanto la fase di implementazione delle strategie definite avverrà in un secondo momento. |
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Relatori: | Guido Perboli, Chiara Vandoni |
Anno accademico: | 2023/24 |
Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
Numero di pagine: | 117 |
Soggetti: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Della Produzione Industriale E Dell'Innovazione Tecnologica |
Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-33 - INGEGNERIA MECCANICA |
Aziende collaboratrici: | Accenture |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/31564 |
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