Questo è il secondo articolo del ciclo “5 errori che le aziende commettono nella gestione dei dati”, una serie pensata per aiutare le imprese a riconoscere – e correggere – le criticità più comuni nei progetti data-driven.

Dopo aver analizzato nel primo articolo l’errore di sottovalutare la qualità dei dati, ci concentriamo ora su un altro ostacolo cruciale: la mancanza di una strategia chiara e integrata. Troppe aziende si avvicinano alla gestione dei dati in modo reattivo o frammentato, affidandosi a singole iniziative tecnologiche o dipartimentali. Ma senza una visione strategica condivisa, il rischio è quello di costruire soluzioni disconnesse, incapaci di generare valore nel tempo.

Vediamo perché questo accade, quali sono le conseguenze e come impostare un approccio davvero efficace e sostenibile.

Troppo spesso, l’iniziativa parte da un dipartimento specifico – IT, marketing, operations – che agisce in autonomia, senza un coordinamento con la strategia aziendale complessiva. In questi casi, anche i progetti tecnicamente validi rischiano di diventare silos operativi, incapaci di generare impatti misurabili sul business.

Una strategia efficace di gestione dei dati non può essere lasciata all’iniziativa di singole funzioni. Deve nascere a livello direzionale, con una visione condivisa e obiettivi concreti: riduzione dei costi operativi, incremento dell’efficienza dei processi, miglioramento dell’esperienza del cliente, supporto alle decisioni. Solo così è possibile integrare la componente tecnologica con quella organizzativa e culturale.

Per trasformare i dati in valore, non basta l’investimento in tecnologia. Serve una strategia orchestrata a livello direzionale, in cui il top management abbia un ruolo attivo, non solo approvando i budget, ma guidando la visione. I progetti di data governance e analytics devono diventare parte integrante del piano industriale, e non iniziative separate o sperimentali.

Quali sono i pilastri su cui deve fondare questo approccio:

1. Definire priorità e casi d’uso coerenti con la strategia aziendale

Non tutti i dati sono strategici, e non tutti i progetti hanno lo stesso impatto. È quindi fondamentale selezionare i casi d’uso che rispondono a sfide reali del business: migliorare il forecasting, ridurre i costi di supply chain, accelerare il time-to-market, personalizzare l’offerta al cliente.
Questa scelta va fatta congiuntamente da business e IT, evitando di partire da ciò che è tecnicamente più semplice, ma concentrandosi su ciò che genera più valore.

2. Assegnare responsabilità chiare e promuovere una governance trasversale

Senza un modello di governance condivisa, i dati rischiano di restare confinati nei silos funzionali. È quindi essenziale:

• Identificare un CFO o un referente strategico per la gestione dei dati;

• Definire le responsabilità tra funzioni tecniche e operative;

• Istituire comitati interfunzionali (Data Council) per garantire allineamento continuo;

• Promuovere una cultura del dato diffusa, in cui ogni funzione comprenda il proprio ruolo nel ciclo del dato.

3. Stabilire una roadmap scalabile

Un progetto ben impostato prevede un percorso progressivo, con obiettivi a breve, medio e lungo termine. Questo consente di:

• Ottenere risultati tangibili già nelle prime fasi (quick win);

• Adattare la strategia in base ai feedback;

• Gestire il cambiamento in modo sostenibile;

• Ottimizzare l’allocazione di risorse (budget, competenze, tecnologie) in base alle priorità.

Una roadmap efficace non è rigida, ma deve prevedere punti di controllo e momenti di riallineamento continuo con gli obiettivi di business.

4. Misurare il ritorno sugli investimenti (ROI) con KPI precisi e condivisi

Ogni iniziativa in ambito data management deve avere metriche di performance chiaramente definite. I KPI condivisi con il business, permettono di:

• Valutare l’efficacia degli investimenti;

• Giustificare nuovi progetti;

• Coinvolgere e motivare gli stakeholder.

Alcuni KPI significativi includono:

• Riduzione del tempo per prendere decisioni strategiche (time-to-insight);

• Miglioramento della qualità e affidabilità dei dati;

• Incremento dell’efficienza operativa (es. riduzione degli errori nei processi);

• Aumento del customer lifetime value grazie a una conoscenza più profonda del cliente.

Troppo spesso i progetti legati ai dati si arenano per mancanza di criteri di valutazione chiari. L’assenza di misurazione non solo compromette il monitoraggio dell’efficacia, ma rende difficile costruire consenso interno, ottenere budget futuri o scalare l’iniziativa.

La misurazione deve essere:

• Strategica: collegata agli obiettivi aziendali, non solo a indicatori tecnici;

• Continuativa: non una tantum, ma parte integrante del ciclo di vita del progetto;

• Comparabile: con benchmark interni (prima/dopo) e, se possibile, di mercato;

• Diffusa: i risultati devono essere condivisi con tutti gli attori coinvolti.

Alcuni esempi di KPI efficaci:

• % di processi automatizzati tramite dati affidabili;

• Tempo medio di accesso a dati critici (es. report operativi, dashboard direzionali);

• Riduzione degli errori decisionali dovuti a dati incompleti o incoerenti;

• Tasso di adozione delle soluzioni analitiche da parte degli utenti business.

Solo ciò che si misura può essere migliorato e solo ciò che porta risultati tangibili può diventare parte integrante della cultura aziendale.

• Introduzione alla serie: I 5 errori che le aziende fanno con i dati
• Sottovalutare la qualità dei dati
• Mancanza di una strategia chiara e integrata