Data strategy non è solo una parola d’ordine per lanciare progetti innovativi o cronoprogrammi di digitalizzazione: è il motore silenzioso che rende i dati aziendali utili, fruibili e sostenibili nel tempo.
Oggi le organizzazioni raccolgono enormi volumi di dati, ma faticano a trasformarli in insight concreti. Una strategia chiara e strutturata fa la differenza tra evoluzione e stagnazione.
Partire da casi reali permette, dunque, di comprendere meglio come una data strategy ben definita possa guidare la trasformazione, ridurre i silos informativi, ottimizzare l’operatività e anche accelerare la crescita del business.
I fondamenti di una data strategy efficace
Una data strategy efficace si costruisce a partire da obiettivi chiari e direttamente collegati alle priorità aziendali.
Non si tratta di adottare semplicemente nuove tecnologie, ma di definire un approccio sistemico alla gestione e al governo del dato. Ciò implica una riflessione approfondita sull’architettura informativa, sulla governance, sulla qualità e sull’accesso ai dati all’interno dell’organizzazione.
Una strategia ben pensata:
- tiene conto delle reali esigenze operative;
- individua i ruoli e le responsabilità nella gestione del dato;
- valorizza le competenze interne;
- mette al centro la qualità come fattore abilitante.
Inoltre, è fondamentale che la strategia sia scalabile, aperta all’evoluzione tecnologica e integrata con gli strumenti di controllo e monitoraggio. Perché solo in questo modo è possibile ottenere valore concreto e misurabile dai dati aziendali.
Data strategy e trasformazione nel settore manifatturiero
Un esempio concreto arriva dal mondo manifatturiero, dove una grande azienda con impianti produttivi distribuiti a livello internazionale si è trovata a gestire un’infrastruttura dati frammentata. Sistemi ERP diversi, database eterogenei e flussi non standardizzati rendevano complessa qualsiasi forma di analisi integrata. Ogni stabilimento lavorava con metriche proprie, rendendo difficile confrontare performance, costi o risultati in modo centralizzato.
La trasformazione è iniziata con la progettazione di una data strategy che prevedesse la creazione di un data lake centralizzato, capace di raccogliere, uniformare e rendere disponibili i dati provenienti da tutte le unità operative. Parallelamente, sono stati definiti standard comuni per la qualità e la struttura dei dati, oltre a sistemi di controllo per garantire aggiornamenti regolari e coerenti. L’accesso ai dati è stato profilato in base alle esigenze delle diverse funzioni aziendali, permettendo di creare report e dashboard affidabili.
I risultati non si sono fatti attendere: l’azienda ha potuto ottimizzare i processi di supply chain, ridurre i costi operativi grazie a un maggiore controllo sui flussi produttivi e velocizzare i processi decisionali a livello direzionale.
Data strategy nel settore biotech: velocità e accesso ai dati critici
Nel settore biotecnologico, invece, la velocità nell’elaborazione dei dati può influenzare direttamente i tempi di ricerca e sviluppo; quindi, una strategia dati ben strutturata rappresenta un elemento abilitante.
Un’azienda attiva nella sperimentazione clinica e nello sviluppo di soluzioni terapeutiche innovative si è trovata a dover gestire una grande quantità di dati provenienti da laboratori, partner e fonti pubbliche. Il processo di acquisizione e preparazione di questi dataset richiedeva in media più di una settimana e ciò stava impattando negativamente sulla rapidità delle decisioni scientifiche e strategiche.
Per risolvere questa criticità, l’organizzazione ha avviato una revisione della propria data strategy, focalizzandosi su tre aspetti principali: centralizzazione, automazione e governance. È stato creato un ambiente dati unificato, progettato per raccogliere e normalizzare dati eterogenei provenienti da fonti interne ed esterne. Il processo di onboarding dei dataset è stato automatizzato e regolato da policy condivise, in modo da ridurre errori e rallentamenti.
In pochi mesi, il tempo necessario per rendere accessibili i nuovi dati si è ridotto di oltre il 60%, consentendo a ricercatori, analisti e responsabili di progetto di operare con maggiore tempestività. Inoltre, la nuova architettura ha reso più semplice applicare controlli di qualità, migliorando la tracciabilità delle fonti e la documentazione delle trasformazioni.
Data strategy nel settore finance: efficienza e compliance
Nel mondo finanziario, la pressione normativa e la necessità di garantire la massima trasparenza rendono indispensabile una strategia dati strutturata.
Per esempio, un gruppo bancario europeo ha intrapreso un percorso di trasformazione per riorganizzare il proprio ecosistema informativo, che risultava frammentato tra applicazioni legacy e ambienti cloud non pienamente integrati.
Il primo passo è stato l’introduzione di un catalogo dati centralizzato, che consentisse di tracciare ogni dataset, verificarne l’origine, la finalità e i livelli di accesso autorizzati. A questa iniziativa si è affiancato un rafforzamento della governance interna, con la definizione di ruoli condivisi tra IT, compliance e risk management. Ciò ha permesso di superare la separazione tra sistemi tecnici e processi di controllo e ha portato a una maggiore coerenza e qualità nei dati utilizzati nei report regolatori.
Grazie a queste azioni, la banca ha ridotto i tempi necessari per produrre documentazione normativa, migliorato l’affidabilità delle informazioni e creato le basi per introdurre strumenti di analisi predittiva e machine learning applicati alla gestione del rischio.
Una data strategy che genera valore reale
I casi reali raccontano bene e in modo molto concreto come, e perché, una data strategy ben costruita possa rappresentare un acceleratore di trasformazione e non semplicemente una necessità tecnica. Che si tratti di un’azienda manifatturiera impegnata nell’integrazione di sistemi produttivi o di una realtà finanziaria che punta a migliorare la compliance, la strategia dati si traduce in maggiore efficienza, riduzione dei rischi e migliori capacità decisionali.
Non esiste una ricetta unica, ma esistono principi condivisi: chiarezza negli obiettivi, attenzione alla qualità, governance solida e coinvolgimento delle persone. È questo l’approccio che consente di fare dei dati un vero asset strategico per la crescita.
