Secono uno studio di SoftServe il 58% dei decisori basano le loro scelte su dati inaccurati. Il 65% di essei confermano che spesso non si comprendono i dati. Nel contesto aziendale, la capacità di prendere decisioni basate su informazioni affidabili è cruciale. Tuttavia, di fronte a report incoerenti, analisi non allineate e processi decisionali rallentati, molte organizzazioni stanno vivendo una crescente crisi di fiducia nei dati. Alla base c’è spesso la loro frammentazione, che impedisce una visione unificata e mina l’efficienza dell’intero ecosistema informativo.

Questa disfunzione colpisce ogni settore: dalla GDO - alle prese con applicativi poco integrati e costi crescenti - fino alle aziende impegnate nell'integrazione dell'AI senza essersi preparate in modo adeguato preliminarmente.. Il risultato? Dati sparsi, processi bloccati, progetti che falliscono e innovazione che stenta a partire. 

Nessun aspetto del business viene risparmiato da questa vulnerabilità. A causarla sono più fattori:

• infrastrutture IT stratificate che creano depositi di dati isolati;
• sistemi informativi eterogenei;
• mancanza di una strategia unificata per gestire i dati (Data Governance);
• la rapida adozione di nuove tecnologie che spesso avviene prima di un’adeguata preparazione al cambiamento;
• permanenza dei dati in sistemi isolati che creano punti di blocco. 

Le conseguenze sono gravi e si traducono in disservizi per i clienti, rischi derivanti da decisioni errate, costi operativi in aumento e disagio interno. L'impatto sul business è quindi diretto: aumentano le spese, si riduce la velocità e cala la capacità di innovare.

Il Contesto

La dispersione e la scarsa qualità dei dati emergono soprattutto in aziende con una crescita rapida e non pianificata, caratterizzate da un panorama tecnologico eterogeneo. L’adozione di molteplici sistemi crea silos informativi che ostacolano la costruzione di un ambiente dati unificato e coerente. Questa situazione si protrae principalmente per l’assenza di una visione strategica condivisa sulla gestione dei dati e per lo scarso investimento proattivo in Data Governance e integrazione. Un ulteriore errore comune è, inoltre, la corsa all'AI, senza un’adeguata preparazione dei dati: si avviano progetti privi di obiettivi chiari, aggravando ulteriormente la complessità.

Le conseguenze sono immediatamente visibili: inefficienza operativa, rallentamenti e aumento dei costi. Nel medio-lungo periodo, il problema può causare perdite e danni reputazionali. Per i Team IT, ciò significa debito tecnico e burnout, quindi perdita di risorse per l’innovazione. In sostanza, l'assenza di una gestione semplificata rende l'azienda inefficiente.

Il Problema. L'Indagine di SoftServe

Il problema specifico che affligge molte organizzazioni è l'esistenza di un profondo "divario dei dati" tra la percezione della loro maturità e la realtà della loro qualità e usabilità. Mentre i CIO e altri dirigenti C-level possono ritenere che i dati delle loro organizzazioni siano pronti per l'intelligenza artificiale, i responsabili IT spesso segnalano l'uso di dati errati per decisioni aziendali fondamentali. Questa anomalia disconnessione genera un punto critico nella struttura decisionale, rendendo l'intero ambiente informativo aziendale disfunzionale. 

L'impatto di questa anomalia è significativo. Come ha rivelato una recente indagine condotta da Softserve (SoftServe, Bad Data Makes Bad Decisions, 6 febbraio 2025), quasi la metà dei dirigenti di alto livello nelle grandi imprese, inclusi i CTO, considera i dati della propria organizzazione completamente maturi, mentre solo poco più di un terzo dei responsabili dati e AI condivide questa opinione. Il paradosso è evidente: più un responsabile IT è vicino ai dati, meno fiducia ha nella loro qualità. Ciò si traduce in una potenziale perdita di fatturato dovuta a decisioni di business errate, una possibile escalation dei costi del cloud per l'archiviazione di dati ridondanti e inutilizzabili, e un aumento esponenziale dei costi operativi.

 

Questo problema innesca una cascata di conseguenze critiche per l’organizzazione: danni reputazionali, opportunità mancate, fallimento di progetti AI/ML e riduzione dell’efficienza operativa. I modelli di intelligenza artificiale alimentati da dati di scarsa qualità rischiano di causare hallucination e di produrre risultati inaffidabili, compromettendo l’intero processo decisionale aziendale.

Il persistere di queste criticità è alimentato da diversi fattori. In primo luogo, un'infrastruttura IT spesso si presenta frammentata: l'integrazione di software provenienti da molteplici fornitori, pur generando funzionalità, produce dati propri che richiedono un'attenta e consapevole gestione perché siano consolidati. A ciò si aggiunge una mentalità focalizzata sul breve termine, che spinge i team a privilegiare i risultati immediati, trascurando la garanzia di un flusso dati continuo e future-proof. Infine, una carenza di finanziamenti mirati per le strategie legate ai dati, spesso dirottati verso altre iniziative, rappresenta un ulteriore ostacolo per il progresso dei progetti basati sulle informazioni.

Questi problemi cambiano profondamente il modo di lavorare dell'azienda. Le decisioni diventano lente e rischiose e i team operativi sono sommersi di verifiche manuali dei dati. Crescono, inoltre, le preoccupazioni: la paura di non reggere la competizione, di fallire negli investimenti in Intelligenza Artificiale e di non riuscire a rispondere tempestivamente alle esigenze del mercato. Per cercare una soluzione, le aziende spesso adottano approcci frammentati e poco efficaci, come semplici operazioni di pulizia dei dati, che però non risolvono il problema alla radice. Per creare un ambiente dati davvero coerente, è necessaria una strategia di semplificazione mirata e a lungo termine, che elimini i punti critici e permetta un funzionamento più fluido.

Gli Obiettivi

Per superare la frammentazione e la scarsa qualità dei dati, è fondamentale definire obiettivi chiari che ripristinino la fiducia nelle informazioni e ne promuovano un utilizzo strategico. Questi obiettivi rappresentano la semplificazione delle inefficienze e la base per un ambiente dati coerente e funzionale.

Obiettivi principali:

• Fiducia nei dati: i team devono fidarsi della completezza e coerenza dei dati. 
• Unica fonte di verità: consolidare i dati da sistemi diversi, eliminando i "silos", punto di svolta cruciale per la semplificazione.
• Efficienza operativa e decisionale: ridurre tempo/risorse per raccolta/pulizia dei dati, automatizzando i processi.
• Abilitare AI e analisi avanzata: preparare dati "AI-ready", garantendo qualità e integrazione, riducendo la possibilità di hallucination. 
• Agilità e capacità di risposta: reagire prontamente ai cambiamenti di mercato con dati tempestivi.
• Cultura Data-Driven consapevole: diffondere l'importanza della qualità dati. La gestione diviene responsabilità condivisa e comporta una certa dose di scetticismo. 

Questi obiettivi trasformano l'azienda da bloccata ad agile e informata, operando in un ambiente dati coerente dove ogni dato è un asset valorizzato.

La Soluzione

Per raggiungere gli ambiziosi obiettivi di un'azienda data-driven, la soluzione ottimale è la Data Governance integrata tramite una piattaforma di virtualizzazione del dato come Denodo.

Questo framework strategico coordina persone, processi e tecnologie per gestire l'intero ciclo di vita del dato. Il suo scopo è garantire dati disponibili, usabili, coerenti e sicuri, attuando una radicale semplificazione delle inefficienze per un ambiente dati funzionale. La Data Governance integrata si basa su pilastri chiave, che sono anche le fondamenta della tecnologia della Data Virtualization implementata da Denodo.

Architettura dati integrata e accessibile: per superare la frammentazione e consolidare l'accesso ai dati da fonti disparate (sistemi legacy, cloud, API), la Data Virtualization è la soluzione strategica preminente. Creando un livello di astrazione virtuale, aggrega e integra i dati senza spostarli fisicamente, offrendo una visione unificata e in tempo reale. Questa semplificazione tecnologica offre:

1. Accesso unificato: unica interfaccia per tutti i dati.
2. Agilità e velocità: creazione/modifica rapida di viste virtuali per pulizia e integrazione del dato.
3. Dati in tempo reale: decisioni basate su informazioni aggiornate.
4. Efficienza dei costi: risorse per lo storage ridotte, riducendo al minimo la necessità di ridondanza dei dati su diversi sistemi.
5. Governance centralizzata: controlli di sicurezza uniformi. Denodo, come piattaforma di Data Virtualization all'avanguardia, rende i dati fruibili per analisi e AI.

Definizione di ruoli e responsabilità: è fondamentale stabilire chi è responsabile dei dati (Data Owners, Data Stewards, Data Governance Council). È cruciale promuovere una maggiore trasparenza e comprensione tra i livelli aziendali, permettendo ai responsabili IT di supportare la leadership nella definizione di roadmap dettagliate e risoluzione dei problemi specifici relativi ai dati.

Standardizzazione e qualità dei dati: implementare processi per profilazione, pulizia, convalida e monitoraggio continuo. La creazione di un glossario aziendale riduce le ambiguità. Le aziende necessitano di solide basi di dati, con strategie che coprano casi aziendali, accessibilità e sicurezza.

Sicurezza, privacy e conformità: applicare robuste politiche per sicurezza e conformità (es. GDPR, CCPA).

Cultura data-driven: è fondamentale promuovere una cultura aziendale in cui i dati siano considerati un patrimonio strategico e la loro qualità una responsabilità collettiva. Incoraggiare un approccio analitico è cruciale, poiché, sebbene gli sviluppatori si focalizzino sulla realizzazione di soluzioni operative, è indispensabile prevedere una funzione specifica per l'individuazione delle anomalie. Questo permette di prevenire lo sperpero di risorse in progetti fallimentari.

Metodo di Implementazione Graduale: l'adozione della Data Governance integrata segue un approccio graduale. È raccomandato adottare un approccio progressivo e definire una roadmap chiara, valutando la maturità dei dati per l'esecuzione e il miglioramento continuo.

Confronto con Alternative: rispetto allo Status Quo, gravato da costi e inefficienze elevatissime, e alle Soluzioni Puntuali/Frammentate – spesso inefficaci e con ROI negativo per la loro mancanza di integrazione – la Data Governance strategica rappresenta la scelta migliore. Il motivo è che permette una radicale semplificazione e la costruzione di un ambiente dati coerente. Nello specifico, la Data Virtualization trasforma i dati da peso ad asset strategico, abilitando innovazione e crescita. I benefici superano l'investimento. L'adozione è possibile anche con una semplificazione mirata.
 

 

I Risultati

L'implementazione di una strategia di Data Governance con la Data Virtualization porta a risultati tangibili e trasformativi. Converte il caos dei dati in un ambiente dati coerente e funzionale, semplificando le inefficienze e generando nuove opportunità di crescita. 

 

L’adozione della Data Virtualization con Denodo ha dimostrato di migliorare significativamente l'affidabilità e la tempestività dei dati, rendendo le decisioni più accurate. Ha ottimizzato l’efficienza operativa riducendo tempi, errori e costi, abilitando al contempo nuovi spazi per l’innovazione e la crescita. L’ambiente dati diventa più agile, collaborativo e meno costoso da gestire. In sintesi, si passa dal caos informativo a un asset strategico con ritorni concreti e misurabili.

L'investimento in Data Governance unificata e Data Virtualization genera un ritorno significativo, trasformando i dati da problema a vantaggio competitivo sostenibile.

Le Raccomandazioni Conclusive

La qualità dei dati non è solo un problema tecnico, ma una priorità strategica. Ignorare la frammentazione e la scarsa qualità dei dati compromette l'innovazione. La fretta di adottare nuove tecnologie come l'AI senza solide basi dati porta a costosi fallimenti. E’ essenziale semplificare le problematiche legate ai dati.

Ci sono altri ambiti o situazioni in azienda che potrebbero presentare analoghe problematiche? Assolutamente. La sfida della gestione dati si estende a ogni iniziativa che si basa sui dati: ottimizzazione della supply chain, personalizzazione dell'esperienza cliente, conformità normativa, analisi finanziaria. Ogni area critica per l'azienda è vulnerabile se le fondamenta dati non sono solide.

Quali sono i passi successivi da fare?

• Valutazione approfondita: diagnosticare la maturità dati attuale per identificare i punti critici.
• Definizione di una roadmap strategica con la Data Virtualization: creare una roadmap chiara per la Data Governance strategica, basata sull'adozione della Data Virtualization. 
• Investimento proattivo e culturale: investire in tecnologia, persone e processi; formare il personale e assegnare responsabilità chiare per la gestione dei dati.