Il convegno Data To Value, che si è tenuto settimana scorsa in Emilia-Romagna con 150 professionisti coinvolti, è stata il primo workshop italiano sul valore economico dei dati aziendali.
Si è rivelato anche l’occasione per fare il punto sul nuovo modello “Value Based Data Governance”. Il paper fa leva su leva su tre fattori e i 7 vantaggi di una gestione dati proattiva. Ecco quali sono, in un mercato dati che vale oltre 2,4 miliardi di euro secondo l’Osservatorio Big Data & Analytics della School of management del Politecnico di Milano.
Data To Value: il primo evento italiano in Emilia-Romagna
Il convegno organizzato da Irion e Credem si è svolto a Reggio Emilia. Date To Value, il primo evento sui metodi e modelli per calcolare il valore economico del patrimonio informativo aziendale, ha illustrato il nuovo modello “Value Based Data Governance”, basato su tre fattori: cultura, governo, soluzioni.
Nel gruppo finanziario emiliano, dati e analytics rappresenta un presidio che supera le 600 persone (Data Heroes) coinvolti.
La realizzazione di uno spazio di coinvolgimento (Data marketplace) agevola il processo decisionale, in modo da alimentare modelli AI sui metodi e modelli per calcolare il valore economico del patrimonio informativo aziendale.
“I dati sono la nostra materia prima. All’inizio, nel Gruppo si occupavano di data governance solo 7 persone, adesso sono 190. Per attrarre interesse in azienda e investimenti, occorre ragionare come per gli altri progetti: il valore dei dati non può essere più solo raccontato o immaginato, deve essere misurato; è necessario per mettere in ordine di priorità i progetti e per produrre effetti sul business plan”, sono le parole con cui il vice chief operating officer di Credem, Ettore Corsi, ha inaugurato il workshop Data To Value.
La spesa delle aziende italiane in risorse infrastrutturali, software e servizi lergati alla gestione e analisi dei dati ha raggiunto 2,4 miliardi di euro nel 2022 (+20%), il maggior tasso di crescita dal 2019.
Paper: focus sui 7 vantaggi di una gestione dati proattiva
Co-autori dell’analisi “Value Based Data Governance” sono Mauro Tuvo ed Egle Romagnolli (Irion), Stefano Zoni ed Elena Testoni (Credem), Franco Francia, vicepresidente DAMA Italy, ramo italiano dell’associazione internazionale del data management (co-founder FIT Strategy e docente di Università Modena e Reggio Emilia).
Il white paper propone una formula matematica per stabilire il valore finanziario dei programmi di governo dei dati, in base alle “destinazioni d’uso” in azienda e ai rischi specifici, anche se mitigati dall’impatto aziendale del progetto.
Il paper si pone come punto di riferimento per stabilire i casi d’uso concreti (use case) delle soluzioni di data management in azienda, oltre ai tipi di rischio correlati a questi progetti. Qual è il loro impatto e come mitigarli. I vantaggi di una gestione dati proattiva sono almeno sette:
- efficienza operativa e ottimizzazione dei costi;
- mitigazione dei rischi;
- velocità e agilità di esercizio;
- rapidità e agilità progettuale;
- qualità dei processi decisionali;
- brand reputation;
- compliance “by design”.
Mario Vellella, domain advisory leader di Irion, ha illustrato come la creazione di un modello adeguato di metadati (le informazioni sui dati, necessari per catalogarli in ambiti complessi) rappresenti il percorso ideale per la conciliazione delle informazioni tecniche con quelle indispensabili per il business. Il punto è anche l’allineamento delle reciproche necessità in azienda.
Non solo Data Analytics
La Data & Analytics Valuation è la disciplina dedicata a quantificare il contributo economico generato dal patrimonio informativo aziendale. La Governance e la Program Valuation rappresentano l’intero presidio della data governance.
Invece il Project Valuation permette di capire l’ordine di priorità e il valore economico delle singole iniziative. La Analytics Evaluation (tra cui Advanced Analytics e AI) si affianca inoltre ad altre iniziative. I progetti futuri riguardano la valorizzazione economica della cultura del dato (Data Culture Evaluation), la Data Monetization e la AI Governance.
La Data Governance “è l’esercizio dell’autorità e del controllo (pianificazione, monitoraggio e applicazione) nella gestione degli asset dati”, secondo Dama.org. Serve un approccio moderno alla gestione dei dati per attivare l’iter di crescita di un’azienda verso l’azienda data driven. Secondo gli autori, esistono cinque livelli di maturità di un presidio di governo dei dati, da “iniziale” (wave 1) a “ottimizzato” (wave 5).
Il Chief data officer (ovvero il manager che nelle aziende più mature, soprattutto finanziarie, è a capo della governance dei dati) s’impegna. E lavora senza coinvolgere il direttore finanziario o chief financial officer (CFO) e il responsabile della gestione rischi (chief risk officer – CRO).
I tre pillar di Credem
Dall’approccio analogico, anche Credem è approdata a un mondo digitale. “Nel 2000 il 75% delle informazioni era raccolto su carta, plastica magnetica o altri supporti”, ricorda Stefano Zoni, chief data & analytics officer di Credem. Ma già nel lustro 2020-2025 IDC prevede che si passerà da 59 zettabyte di dati prodotti nel mondo a oltre 175. “La maggior parte sono anche destrutturati, ma possono, se correttamente gestiti, avere valore anche per l’azienda”, aggiunge Zoni.
(Elena Testoni, Stefano Zoni, Mauro Tuvo, Franco Francia ed Egle Romagnolli)
L’accelerazione della conoscenza e dei servizi erogati richiede la necessità di focalizzarsi sull’esigenza di generare valore per i clienti e le aziende. Credem ha sfruttato tre pillar per vincere questa sfida. Sono cultura, governo, soluzioni.
“La nostra community Data Heroes è passata da 50 a 600 persone (10% dell’organico Credem) in soli 3 anni. Quando serve creiamo ‘squadre di scopo’ o ‘squadre di competenza in base a skill e obiettivi”, ha spiegato Zoni.
“Un data product non è una tabella con un altro nome: se non abbiamo creato qualcosa di interessante per un ‘data consumer’ avremo fallito”, conferma l’esperto e docente universitario di risk management”. Ma non è sufficiente. Infatti, “per utilizzare questi dati, serve un ‘marketplace’, anche per i ‘consumatori’ interni, che aiuti i colleghi prendere decisioni o ad alimentare modelli di intelligenza artificiale”. Se i dati non vengono usati, l’azienda perde ricavi potenziali. “Il sistema non può funzionare senza una cultura del dato e un’alfabetizzazione (data literacy): coinvolgere le persone che lavorano con i dati permette l’uso proattivo del patrimonio informativo”, conferma Egle Romagnolli, head of marketing di Irion.
Il workshop ha avviato una call per partecipare ai gruppi di lavoro (aperti e collaborativi). L’obiettivo è capire quanto costa il non fare, nel campo della data governance
