La cura dei dati

Viviamo in un mondo di dati e la capacità di gestirli in modo efficace è diventata un fattore critico per il successo di qualsiasi organizzazione. Pertanto, una strategia solida di data management si converte in una leva strategica per garantire operazioni fluide e decisioni rapide, basate su informazioni affidabili. Di fatto, con gestione dei dati si intende il processo di acquisizione, archiviazione, organizzazione e manutenzione dei dati creati e raccolti da un’organizzazione. Un processo oggi quanto mai fondamentale per la gestione delle operazioni aziendali e la disponibilità di informazioni che aiutino a guidare il processo decisionale.

I dati, se organizzati e utilizzati correttamente, supportano decisioni più consapevoli, migliorano le performance operative e riducono i costi. Al contrario, una gestione inefficace può portare a silos informativi, scarsa qualità dei dati e analisi inaffidabili, con conseguenze negative sulle decisioni. Inoltre, in un contesto di crescita continua dei dati e di normative sempre più rigide – come il GDPR – adottare un approccio strutturato è fondamentale per garantire controllo, efficienza e competitività.

Elementi chiave del processo di gestione dei dati

La gestione dei dati implica un insieme strutturato di pratiche e di processi atti a garantire che i dati aziendali siano disponibili, affidabili, protetti e facilmente utilizzabili. Il processo si articola in diverse componenti fondamentali, quali:

• Data governance – Definisce le politiche, gli standard e le responsabilità per l’utilizzo corretto dei dati, assicurando la conformità normativa e il controllo sui dati sensibili.
  Data integration – Consiste nella combinazione di dati provenienti da diverse fonti, spesso eterogenee, per fornire una visione unificata e coerente delle applicazioni aziendali e degli strumenti di analisi.
• Data quality – Garantisce che i dati siano accurati, completi, aggiornati e privi di errori o duplicazioni, elemento fondamentale per il supporto a decisioni affidabili.
  Master Data Management (MDM) – Un processo fondamentale per gestire, centralizzare, organizzare, categorizzare, localizzare, sincronizzare e arricchire i dati critici in base ai processi di vendita, di marketing e delle strategie operative dell’organizzazione.
• Data security & privacy – Si tratta di proteggere i dati da accessi non autorizzati, violazioni e perdite, assicurando al contempo il rispetto delle normative come GDPR e altre leggi settoriali.

Strumenti e tecniche

Le organizzazioni utilizzano una vasta gamma di strumenti tecnologici per supportare e automatizzare i processi di data management, tra cui:

• Data platform – Un sistema end-to-end, pensato per gestire ogni fase del ciclo di vita dei dati. Presenta un insieme di tecnologie che integrano più fonti. Tra le opportunità offerte la raccolta, archiviazione, elaborazione, trasformazione e analisi dei dati in un ambiente unificato.
  Database Management Systems (DBMS) – Si tratta di sistemi software avanzati, progettati per memorizzare, organizzare e recuperare dati all’interno di un database. Il DBMS gestisce i dati in ingresso, li struttura e mette a disposizione strumenti per consentire agli utenti o ai programmi di modificarli o consultarli.
• Data warehouse e data lake – Si tratta di soluzioni per l’archiviazione centralizzata e l’elaborazione di grandi volumi di dati, rispettivamente strutturati e semi-strutturati o non strutturati.
• ETL (Extract/Transform/Load) / ELT (Extract/Load/Transform) tools – L’ETL è un processo di integrazione dati che prevede l’estrazione, la trasformazione e poi il caricamento delle informazioni in un database o data warehouse. Al contrario, l’ELT estrae i dati grezzi e li carica direttamente nel data warehouse, dove avviene la trasformazione. L’ELT riduce il carico sulle sorgenti, poiché trasferisce i dati senza elaborarli in anticipo.
• Data catalog – È di supporto per organizzare, classificare e rendere ricercabili i dati attraverso metadati, aumentando la trasparenza e l’usabilità.
• Soluzioni di data governance e data lineage – La data governance e il data lineage sono strumenti essenziali per una gestione efficace dei dati aziendali che consentono di monitorare l’intero ciclo di vita dei dati, tracciarne l’origine e garantirne qualità, sicurezza e conformità, aumentando così fiducia e compliance. La data governance stabilisce regole, processi e responsabilità per un uso corretto dei dati, mentre il data lineage ne ricostruisce il percorso dalla fonte alla destinazione, evidenziando trasformazioni e relazioni tra i sistemi.
• Tecniche di intelligenza artificiale e machine learning – Tali tecniche sono utilizzate per migliorare la qualità dei dati, automatizzare classificazioni e predire anomalie nei dataset.

Le migliori pratiche

Una strategia efficace di gestione dei dati richiede disciplina, coerenza e collaborazione tra IT e business. Le migliori pratiche includono:

• Definire una strategia chiara di data governance, con ruoli e responsabilità ben identificati (es. data steward, data owner, data custodian).
• Standardizzare i processi di raccolta, di classificazione e di archiviazione dei dati per garantire uniformità e ridurre i margini di errore.
• Adottare un approccio data-centric, ovvero, i dati sono trattati come asset aziendali strategici, con una gestione attiva del loro ciclo di vita.
• Promuovere una cultura data-driven – Si tratta di formare il personale sull’importanza del dato e incentivare l’uso di strumenti analitici nel processo decisionale.
• Monitorare continuamente la qualità e la sicurezza dei dati, anche attraverso audit periodici, controlli automatizzati e reportistica.

Perché la gestione dei dati è importante

Una gestione efficace dei dati è la base per analisi avanzate, decisioni più consapevoli, un’esperienza cliente ottimizzata e una maggiore redditività. Di fatto, dati affidabili e accessibili possono essere utilizzati da tutta l’organizzazione con sicurezza per prendere decisioni informate, oltre a generare numerosi benefici strategici e operativi, tra cui:

• Migliore visibilità sul patrimonio informativo – Una gestione strutturata dei dati facilita l’individuazione e l’utilizzo delle informazioni rilevanti. Tale livello di trasparenza consente di organizzare meglio le informazioni, favorire la produttività e ridurre i tempi di ricerca.
• Maggiore affidabilità – L’adozione di regole e processi condivisi assicura che i dati siano coerenti e aggiornati, permettendo all’intera organizzazione di contare su una base solida per affrontare il cambiamento e rispondere tempestivamente alle richieste del mercato.
• Maggiore sicurezza – Proteggere i dati aziendali attraverso strumenti come crittografia, autenticazione e backup è essenziale per prevenire violazioni e garantire la continuità operativa. Ciò è particolarmente cruciale nella gestione dei dati personali (PII – Personal Identifiable Information), in ottica di conformità a normative come il GDPR.
• Scalabilità – Una buona gestione dei dati consente all’organizzazione di crescere senza aumentare la complessità, grazie a processi automatizzati e ripetibili che evitano inefficienze e duplicazioni anche in ambienti dinamici.
• Aumento di ricavi e profitti – Dati affidabili e ben gestiti permettono decisioni più efficaci, strategie più precise e processi ottimizzati, favorendo il miglioramento delle performance complessive e, di conseguenza, una crescita sostenibile dei ricavi e della redditività.
• Vantaggio competitivo – Disporre di una strategia solida per la gestione dei dati consente di ottimizzare i flussi interni e prendere decisioni rapide e fondate, offrendo un vantaggio concreto rispetto ai concorrenti in termini di efficienza e innovazione.
• Maggiore agilità aziendale – Dati accurati e ben strutturati rendono l’organizzazione più reattiva, facilitando l’analisi in tempo reale e la risposta tempestiva alle nuove sfide o opportunità di mercato.
• Riduzione dei rischi di sicurezza e privacy – Una gestione attenta dei dati aiuta a prevenire errori, violazioni e criticità legate alla privacy, rafforzando la conformità alle normative (come GDPR), la reputazione aziendale, oltre a ridurre il rischio di sanzioni o di perdite economiche.

Rischi e sfide

Sebbene la gestione dei dati offra notevoli vantaggi, non è esente da rischi e complessità e, precisamente:

• Aumento dei volumi di dati – La crescita dei dati provenienti dai diversi reparti complica la loro gestione, poiché i modelli tradizionali faticano a garantire una visione chiara su quali informazioni sono disponibili, dove risiedono e come sfruttarle in modo efficace.
• Silos di dati – La frammentazione dei dati in sistemi isolati riduce la visibilità ed ostacola l’integrazione tra reparti.
• Dati incoerenti o duplicati – Essi portano a errori nei report, inefficienze nei processi e nelle decisioni basate su informazioni non affidabili.
• Costi operativi elevati – Si tratta di costi derivanti da sistemi non ottimizzati, storage eccessivo o interventi ricorrenti di bonifica dati.
• Nuovi ruoli per l’analisi – La diffusione della cultura data-driven porta sempre più persone non tecniche a partecipare all’analisi dei dati. Tuttavia, strutture troppo complesse o un linguaggio troppo tecnico possono ostacolare l’accesso e la comprensione dei dati, riducendone il valore reale.
• Rischi normativi e reputazionali – Le normative sulla privacy impongono di usare i dati, soprattutto quelli sensibili, in modo responsabile. È importante sapere quali dati si possono usare, dove sono archiviati e come vengono gestiti. Non rispettare queste regole o violare i dati può portare a problemi legali e danni alla reputazione.

Di seguito una mini roadmap che le organizzazioni possono considerare per avviare la gestione dei dati:

1. Definire obiettivi aziendali chiari – Stabilire le priorità strategiche dell’organizzazione aiuta a indirizzare correttamente tutto il ciclo di vita dei dati, dall’acquisizione all’analisi. Questo permette di concentrarsi sui dati rilevanti ed evitare sovraccarichi informativi.

2. Investire sulla qualità dei dati – Per avere dati affidabili, è importante effettuare controlli regolari per verificarne accuratezza, coerenza e aggiornamento. L’automazione dei processi e la formazione interna sono strumenti chiave per mantenere alti standard e prevenire errori.

3. Gestire correttamente gli accessi – È essenziale che i dati siano accessibili alle persone giuste al momento giusto. Gestire i livelli di autorizzazione in modo flessibile migliora l’efficienza e riduce i rischi di accessi non autorizzati.

4. Dare priorità alla sicurezza – Le organizzazioni devono adottare misure di protezione adeguate, formare i dipendenti sulla gestione sicura dei dati e prepararsi a eventuali incidenti. Un piano efficace include anche strumenti conformi alle normative e resilienti.

L’importanza di AI e modelli di ML nell’interpretazione dei dati

L’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il modo di interpretare i dati, automatizzando i processi e migliorando efficienza e precisione, soprattutto con dati non strutturati come testi e immagini. I modelli di machine learning sono in grado di individuare schemi complessi spesso invisibili ai metodi tradizionali, offrendo analisi più approfondite. Un ruolo chiave è svolto dal Natural Language Processing (NLP), che permette di comprendere contenuti testuali come feedback dei clienti o conversazioni sui social media. Inoltre, l’AI fornisce insight in tempo reale, supportando decisioni rapide e strategiche in settori come sanità e finanza.

Tendenze nella gestione dei dati per il 2025

Edge Computing per l’elaborazione dati in tempo reale – L’edge computing, con l’aumento di dispositivi IoT e applicazioni in tempo reale, diventa fondamentale. Elaborare i dati vicino alla fonte permette di evitare latenza, migliorare la sicurezza riducendo i trasferimenti e prendere decisioni rapide in processi critici.

Gestione dei dati basata su cloud – Le piattaforme cloud sono oggi il principale supporto per la gestione dei dati, offrendo soluzioni sicure, scalabili e flessibili. L’adozione del multi-cloud, l’integrazione dell’AI e le soluzioni ibride sono tendenze emergenti che migliorano affidabilità, analisi avanzate e sicurezza, riducendo anche i costi infrastrutturali.

Gestione dei metadati – La gestione efficace dei metadati è essenziale per classificare, cercare e sfruttare grandi volumi di dati. I metadati descrivono origine, formato e finalità dei dati, rendendoli più comprensibili e utili. Le evoluzioni includono sistemi di tagging intelligenti basati su AI, strumenti di visualizzazione delle relazioni tra dati e una maggiore integrazione con modelli di governance per migliorare controllo e tracciabilità.

Concludendo, un efficace data management è fondamentale per sfruttare al massimo il valore dei dati, garantendo sicurezza, qualità e tempestività nelle decisioni strategiche, investendo in tecnologie innovative e pratiche di gestione adeguate che garantiscono alle organizzazioni di rimanere competitive in un mondo sempre più guidato dai dati.

*Socia ANRA, CLUSIT (Membro del Direttivo e Comitato Scientifico), BCI Cyber Resilience Group (Deputy Leader), ENIA (Dipartimento per la Trasformazione e l’Innovazione Digitale) Risk Management & Business Continuity Consultant, pubblicista e docente