Chief Data Officer (CDO): ruolo e responsabilità

CDO, acronimo di Chief Digital Officer, è un ruolo manageriale all’interno di un’organizzazione che si occupa della trasformazione digitale e della strategia digitale aziendale. Il CDO è responsabile nel guidare l’innovazione digitale e di sviluppare nuove strategie per sfruttare al meglio le opportunità offerte dalla tecnologia e dai canali digitali.

Ha il compito di identificare le opportunità di miglioramento attraverso l’utilizzo delle tecnologie digitali, di sviluppare e implementare soluzioni innovative per soddisfare le esigenze dei clienti e di aiutare l’azienda a rimanere competitiva sul mercato.

Le responsabilità del CDO possono variare in base all’azienda, ma solitamente includono:

• definizione di una visione digitale aziendale
• gestione di partnership strategiche con fornitori di tecnologia,
• supervisione del sviluppo e implementazione di iniziative digitali,
• analisi e la valutazione delle performance digitali.

Il CDO gioca un ruolo chiave per aiutare l’organizzazione ad adattarsi ai cambiamenti tecnologici e digitali, adottando nuovi processi, modelli di business e strategie di marketing basati sul digitale.

Dunque il CDO (Chief data officer) è il manager dedicato alla data strategy aziendale.

Definizione di strategia e data governance

Dall’analisi dei moderni assetti societari emerge che la Data Strategy e la Data Governance non sono funzioni isolate, ma due facce della stessa medaglia economica: l’una orientata alla generazione di valore (offensiva), l’altra alla gestione del rischio e della qualità (difensiva).

Definizione della Data Strategy

La Data Strategy è il framework operativo che allinea la gestione delle informazioni agli obiettivi di business. Non si limita alla scelta delle tecnologie, ma definisce il “perché” e il “come” un’organizzazione debba investire nei propri dataset.

• Obiettivi di Business: identificazione dei KPI (Key Performance Indicators) che i dati devono contribuire a migliorare.
• Architettura e scalabilità: scelta delle infrastrutture (Cloud, On-premise o Hybrid) capaci di sostenere i volumi di traffico previsti.
• Data Monetization: processo di estrazione di valore economico diretto o indiretto dai dati raccolti.

Il pilastro della Data Governance

Se la strategia è la visione, la Data Governance è il sistema di controlli e standard che ne garantisce l’esecuzione. Essa risponde alla domanda: “Chi può fare cosa, con quali dati, in quale momento?”.

I componenti chiave includono:

• Data Stewardship: assegnazione di responsabilità specifiche per la manutenzione e la cura di particolari set di dati.
• Qualità del Dato (Data Quality): implementazione di protocolli per garantire che le informazioni siano complete, accurate e aggiornate.
• Policy di Sicurezza e Privacy: Gestione degli accessi e conformità alle normative vigenti (compliance).

Di cosa si occupa il Chief Data Officer (CDO)

Il Chief data officer (CDO) è figura centrale all’interno dell’azienda che si occupa della gestione dei dati e assume un ruolo sempre più significativo nell’ambito corporate.

La sua principale responsabilità è valorizzare l’importante risorsa dei dati, trasformandoli da un asset tangibile a uno intangibile. Come owner della strategia dei dati, il CDO deve avere una profonda comprensione del business e saper comunicare efficacemente con il management.

Inoltre, deve possedere capacità di leadership, empatia e relazionarsi in modo aperto con gli operatori. Promuove la data literacy, favorendo la diffusione della cultura e l’alfabetizzazione dei dati all’interno dell’azienda, sia dal basso verso l’alto che dall’alto verso il basso.

Il CDO è responsabile di delineare, adottare e sviluppare i metodi che consentono all’azienda di raccogliere, gestire e governare i dati, individuando nuove opportunità di business in un contesto data-driven.

Svolge un ruolo di supporto nella strategia aziendale e collabora con il CEO, il CFO, il direttore generale e il CIO, fungendo da collegamento. In questa posizione, il CDO trasferisce le strategie digitali ai diversi settori aziendali, sperimentando nuovi strumenti e promuovendo lo sviluppo delle competenze digitali dell’intero team.

Quali sono le principali responsabilità del CDO

Le principali responsabilità del CDO possono essere sintetizzate in quattro pilastri fondamentali:

• Governance e qualità del dato: il CDO stabilisce le policy per garantire che i dati siano accurati, integri e sicuri. Questo include la definizione di standard di data cataloging e la gestione del ciclo di vita dell’informazione, assicurando che l’azienda operi su un’unica “versione della verità”.
• Data strategy e monetizzazione: definire come il dato possa generare valore economico. Ciò implica l’identificazione di nuovi flussi di ricavi basati sui dati, l’ottimizzazione dei processi operativi tramite l’analisi predittiva e il supporto al decision-making basato sull’evidenza (data-driven).
• Compliance e gestione del rischio: in un quadro normativo sempre più stringente (si pensi al GDPR o all’AI Act), il CDO vigila sulla conformità legale e sull’etica nell’uso dei dati, mitigando i rischi legati alla privacy e alla sicurezza informatica.
• Diffusione della data culture: una delle sfide più complesse è l’evangelizzazione interna. Il CDO promuove la data literacy a tutti i livelli dell’organizzazione, abbattendo i silos informativi e incentivando l’uso degli analytics nelle diverse business unit.

Video: La differenza fra il CDO e il CIO

Quali competenze deve avere un chief data officer di successo

Il CDO (Chief Data Officer) deve avere un background tecnico, ma avere anche competenze di business e legate alle risorse umane, per indirizzare al contempo il processo di trasformazione e la collaboration in tutta l’azienda.

Il ruolo del CDO (Chief Data Officer) sta conoscendo varie declinazioni. In alcuni Paesi sta acquisendo competenze anche in ambito sostenibilità (per rispettare Agenda 2030 nei Paesi dell’America Latina e penisola iberica) ed etica (Paesi nordici).

La differenza con il data scientist è che questa seconda figura vanta soprattutto competenze matematiche e statistiche.

L’efficacia di un Chief Data Officer (CDO) non dipende esclusivamente dal bagaglio tecnico, ma dalla capacità di operare all’intersezione tra tecnologia, strategia aziendale e gestione del cambiamento.

Le competenze fondamentali per un CDO di successo possono essere ripartite in tre macro-aree distinte: competenze strategiche e di business, competenze tecniche e leadership.

Competenze strategiche e di Business (Business acumen)

Il CDO deve agire come un dirigente d’impresa, non solo come un responsabile tecnico. È fondamentale la capacità di:

• Visione commerciale: comprendere i driver di profitto dell’azienda per identificare dove i dati possono ottimizzare i margini o creare nuovi flussi di entrate.
• Change Management: capacità di guidare la trasformazione culturale necessaria affinché l’organizzazione diventi realmente data-driven, superando le resistenze interne ai silos informativi.
• Stakeholder management: saper comunicare il valore dei dati in termini finanziari e operativi ai membri del Board e ai C-level (CEO, CFO, CTO).

Competenze tecniche e analitiche (hard skills) del CDO

Sebbene il ruolo sia manageriale, una solida base tecnica è imprescindibile per validare le architetture proposte:

• Data Architecture & engineering: conoscenza delle infrastrutture moderne (Data Lake, Lakehouse, Mesh) e delle dinamiche di integrazione dei dati.
• Advanced Analytics & AI: padronanza delle logiche legate ai modelli di Machine Learning e all‘Intelligenza Artificiale Generativa, per valutarne la fattibilità e l’impatto etico-operativo.
• Governance & Compliance: conoscenza approfondita dei quadri normativi (GDPR, AI Act) e delle best practice di sicurezza per la protezione del patrimonio informativo.

Leadership e competenze trasversali (soft skills)

• Data Literacy: capacità di rendere concetti complessi accessibili a profili non tecnici, elevando il livello di alfabetizzazione dei dati in tutta l’azienda.
• Problem Solving complesso: approccio analitico per risolvere criticità legate alla qualità dei dati e alla loro frammentazione strutturale.

La matrice delle competenze del CDO

 Skill tecniche tra data science e architetture Cloud

Il Chief Data Officer deve possedere una competenza tecnica ibrida, capace di bilanciare la capacità estrattiva della Data Science con la solidità infrastrutturale delle architetture Cloud. Questa intersezione rappresenta il motore tecnologico che permette la scalabilità delle soluzioni di business.

CDO: Data Science e Intelligenza Artificiale

Il CDO non deve necessariamente scrivere codice, ma deve governare i processi analitici avanzati per garantire che i modelli producano insight affidabili:

• Machine Learning Operations (MLOps): comprensione del ciclo di vita dei modelli, dalla sperimentazione alla messa in produzione, per evitare il deterioramento delle performance nel tempo.
• Statistica avanzata e modellistica: capacità di interpretare la significatività dei dati e di distinguere tra correlazioni casuali e nessi di causalità economica.
• AI Generativa ed etica: valutazione dell’impatto dei Large Language Models (LLM) sui processi aziendali, con un focus particolare sulla riduzione dei bias e sulla trasparenza algoritmica.

CDO tra architetture Cloud e Data Engineering

La strategia del dato è vincolata ai limiti fisici e logici dell’infrastruttura. Le competenze richieste in ambito cloud includono:

• Modelli di Deployment (Hybrid & Multi-cloud): conoscenza delle architetture che integrano sistemi on-premise con servizi public cloud (AWS, Azure, Google Cloud) per ottimizzare costi e latenza.
• Data Mesh e Data Fabric: comprensione dei nuovi paradigmi decentralizzati in cui i dati vengono gestiti come prodotti dai singoli dipartimenti, pur mantenendo una governance centrale.
• Storage e Compute Segregation: capacità di valutare soluzioni che separano la conservazione del dato dal suo processamento, permettendo una gestione finanziaria (FinOps) più efficiente delle risorse cloud.

Sinergia tecnica: dal dato grezzo all’insight

La convergenza tra queste due aree si manifesta nella capacità di costruire pipeline automatizzate che trasformano flussi disordinati in asset pronti per il consumo analitico.

Capacità di leadership e visione di business del CDO

Per un Chief Data Officer, la transizione da custode del dato a leader del business rappresenta il salto qualitativo più complesso. In un contesto aziendale dove il dato è spesso percepito come un onere tecnico, la leadership del CDO si misura nella capacità di trasformare l’astrazione analitica in valore tangibile per gli azionisti.

CDO: leadership trasformazionale e cultura del Dato

La principale barriera all’innovazione non è quasi mai tecnologica, ma culturale. Il CDO di successo deve possedere:

• Evangelizzazione della Data Literacy: la capacità di influenzare l’organizzazione affinché ogni dipendente, dal marketing alla logistica, sia in grado di leggere, interpretare e comunicare attraverso i dati.
• Abbattimento dei Silos: una leadership politica necessaria per convincere i diversi dipartimenti a condividere il proprio patrimonio informativo, superando le resistenze legate alla “proprietà” del dato a favore di una visione d’insieme.
• Gestione del talento ibrido: la competenza nel guidare team multidisciplinari composti da data scientist, ingegneri e analisti di business, orchestrando linguaggi e metodologie di lavoro differenti.

CDO: visione di business e allineamento strategico

La visione di business permette al CDO di non limitarsi a fornire report, ma di suggerire direzioni strategiche:

• Analisi dell’impatto economico: tradurre i risultati tecnici (come la riduzione dell’errore di un modello predittivo) in termini finanziari, quali l’incremento dell’EBITDA o la riduzione del churn rate.
• Anticipazione dei Trend di mercato: identificare come le tecnologie emergenti (dall’AI generativa alla monetizzazione dei dati) possano creare vantaggi competitivi sostenibili o nuove opportunità di mercato (blue ocean).
• Focus sul “Time-to-Value”: prioritizzare i progetti non in base alla loro sofisticazione tecnica, ma alla velocità con cui possono generare un ritorno sull’investimento (ROI) chiaro e comunicabile al board.

La doppia identità del CDO

Il CDO opera come un Giano Bifronte: rivolto verso l’interno per governare la qualità e verso l’esterno per guidare l’innovazione.

Differenze principali tra CDO e Chief Information Officer 

Sebbene i titoli di Chief Data Officer (CDO) e Chief Information Officer (CIO) possano apparire sovrapponibili, l’evoluzione del mercato finanziario e tecnologico ha tracciato un confine netto tra le due figure. In estrema sintesi: il CIO gestisce l’infrastruttura che trasporta i dati, mentre il CDO gestisce il valore e il significato del contenuto trasportato.

Focus operativo del CDO e del CIO: contenitore vs contenuto

La distinzione fondamentale risiede nell’oggetto della loro responsabilità:

• CIO (Il “meccanismo”): si occupa dell’efficienza dei sistemi, della connettività, dell’hardware e del software. Il suo obiettivo è garantire che l’infrastruttura IT sia resiliente, sicura e performante.
• CDO (L'”asset”): si focalizza sul dato come capitale strategico. Il suo compito è estrarre insight, garantire la qualità dell’informazione e definire come questa possa essere utilizzata per generare profitto.

Obiettivi strategici di CIO e CDO

Le metriche di successo per le due figure riflettono priorità divergenti ma complementari:

• Il CIO punta all’ottimizzazione dei costi e della stabilità: gestisce il budget IT, riduce i tempi di inattività (downtime) e supervisiona la cybersecurity dell’intero perimetro aziendale.
• Il CDO punta alla crescita e all’innovazione: identifica nuove opportunità di business attraverso l’analisi dei dati, promuove l’intelligenza artificiale e assicura che il dato sia “utilizzabile” dai diversi reparti senza frizioni.

CDO e CIO: posizionamento e Governance

Un tempo il CDO riportava spesso al CIO. Oggi, nelle organizzazioni più mature, le due figure operano allo stesso livello (peer-to-peer), spesso riportando entrambe al CEO.

La sinergia necessaria tra CIO e CDO

Il CIO fornisce le “fondamenta” tecnologiche (Cloud, database, reti) su cui il CDO costruisce la “strategia analitica”. Senza la stabilità del CIO, il CDO non ha una base solida su cui operare; senza la visione del CDO, l’infrastruttura del CIO rimane un centro di costo senza un ritorno informativo chiaro.

Perché le aziende italiane hanno bisogno di un CDO oggi

L’esigenza di un Chief Data Officer nel tessuto imprenditoriale italiano attuale non è una questione di semplice aggiornamento organico, ma una risposta strutturale a un mutamento macroeconomico. Se in passato il vantaggio competitivo delle aziende italiane risiedeva nel “saper fare” (prodotto), oggi risiede nel “saper prevedere” (dato).

Ecco le ragioni principali che rendono questa figura indispensabile nel 2026:

• superamento silos informativi,
• adeguamento ai nuovi standard europei
• scalabilità e internazionalizzazione
• Cloud e Edge

Superamento dei silos informativi

Molte imprese italiane, storicamente strutturate in modo gerarchico o familiare, soffrono di una frammentazione dei dati tra i reparti (vendite, produzione, logistica). Il CDO interviene per:

• Centralizzare l’intelligenza: creare un’infrastruttura unica che permetta una visione olistica dell’azienda.
• Efficientamento dei processi: ridurre gli sprechi operativi attraverso l’analisi dei dati di filiera, aspetto cruciale per il comparto manifatturiero.

Adeguamento ai nuovi standard europei (AI Act e GDPR)

Il quadro normativo europeo è diventato estremamente complesso. Per le aziende italiane che operano su mercati internazionali, la conformità non è più solo un obbligo legale, ma un requisito commerciale. Il CDO garantisce:

• Governance etica: implementazione di sistemi di Intelligenza Artificiale che rispettino i nuovi vincoli dell’AI Act.
• Data Privacy by Design: una gestione dei dati dei clienti che minimizzi i rischi di sanzioni e protegga la reputazione del brand.

Sfida della scalabilità e internazionalizzazione

Le PMI italiane, per crescere, devono competere su mercati globali dove la personalizzazione del servizio e l’ottimizzazione del prezzo avvengono in tempo reale tramite algoritmi.

• Data Monetization: identificare modelli di business basati non solo sulla vendita del prodotto fisico, ma sui servizi connessi e sui dati generati.
• Decision-making evidence-based: sostituire l’intuizione imprenditoriale, pur fondamentale, con decisioni supportate da evidenze analitiche, riducendo il margine di errore negli investimenti esteri.

Gestione della complessità infrastrutturale (Cloud e Edge)

Con l’adozione massiccia di sensori IoT nelle fabbriche (Industry 4.0/5.0), il volume di dati prodotti è esploso. Il CDO definisce quali dati archiviare nel cloud e quali elaborare “al margine” (edge), ottimizzando i costi tecnologici e la velocità di risposta.

Benefici attesi per il Sistema-Italia

Impatto dell’intelligenza artificiale generativa sulla gestione dati

L’avvento dell’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) ha segnato un punto di svolta per la funzione del Chief Data Officer, spostando il focus dalla semplice conservazione del dato alla sua attivazione intelligente. Se l’analisi predittiva tradizionale cercava di rispondere alla domanda “cosa accadrà?“, la GenAI permette di rispondere a “come possiamo creare valore a partire da questa conoscenza?”.

Automazione della Data Governance e Metadatazione

Uno dei carichi di lavoro più onerosi per un data office è la classificazione e la catalogazione dei dati. La GenAI sta trasformando questo processo:

• Tagging automatizzato: gli LLM (Large Language Models) possono analizzare dataset non strutturati e assegnare automaticamente metadati descrittivi, rendendo i dati immediatamente ricercabili.
• Data Quality sintetica: la capacità di identificare anomalie e suggerire correzioni testuali o strutturali nei database, riducendo i tempi di “data cleansing” che storicamente occupano fino all’80% del tempo dei data scientist.

2. Democratizzazione dell’accesso: Natural Language Query

L’impatto più visibile della GenAI è l’abbattimento della barriera tecnica tra l’utente business e il dato:

• Interfacce conversazionali: la possibilità per un manager di interrogare i database aziendali usando il linguaggio naturale (es. “Mostrami il trend dei margini nel settore retail dell’ultimo trimestre”) senza dover scrivere query SQL o utilizzare complessi strumenti di BI.
• Self-Service Analytics: il CDO può delegare la creazione di report di base all’intelligenza artificiale, permettendo al team tecnico di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.

Generazione di synthetic data (dati sintetici)

Per le aziende che operano in settori regolamentati (Finance, Healthcare), la GenAI risolve il paradosso della privacy:

• Training in sicurezza: creazione di dataset sintetici che mimano le proprietà statistiche dei dati reali senza contenere informazioni personali identificabili (PII). Questo permette di allenare modelli di IA o testare software senza violare il GDPR.

Nuove sfide: veridicità e sicurezza (Shadow AI)

L’introduzione della GenAI introduce però nuovi rischi che il CDO deve governare:

• Allucinazioni dei Dati: il rischio che l’IA generi insight plausibili ma fattualmente errati, richiedendo robusti protocolli di validazione.
• Proprietà intellettuale: la necessità di garantire che i dati aziendali sensibili non vengano utilizzati per alimentare modelli pubblici, mantenendo il controllo all’interno del perimetro aziendale attraverso architetture “Private AI”.

Evoluzione del flusso dati con GenAI

Come diventare Chief Data Officer

Esistono tre rami di CDO:

• il professionista che arriva dall’area delle consulenze;
• la seconda famiglia è quella degli ex CIO;
• il terzo ramo è quella che proviene dal CFO.

Il Chief Data Officer che proviene dal settore delle consulenze, ha familiarità con il change management, per accompagnare, monitorare e supervisionare la transizione digitale, i processi di cambiamento e di innovazione digitale in azienda. Spesso ha esperienze pregresse nel mondo della data science e dell’analytics. Questa prima famiglia, in Italia, è minoritaria.

Il secondo ramo di CDO è quella degli ex CIO o Chief Information Officer , capaci di evolvere o di reinventarsi. Il loro background tecnologico affonda nell’architettura dei dati.

La terza famiglia invece è quella del CFO o Chief Financial Officer con competenze di business, per valorizzare il dato e il performance management.

Percorso di studi da seguire per diventare Chief data Officer

Oggi il percorso per diventare Chief Data Officer prevede una laurea in ingegneria gestionale, dove il futuro CDO studia già data management ovvero modernizzazione dei dati, architettura dei dati, data quality. Ma la figura professionale del CDO potrebbe partire da data analyst con competenze di reportisca e programmazione.

Da un decennio, il Campus di Cremona del Politecnico di Milano propone un percorso di formazione avanzata triennale, chiamata Percorsi di Eccellenza, relativa al corso di laurea in ingegneria informatica o gestionale.

Tuttavia, al di là del percorso di studi, il Chief Data Officer deve possedere skill multidisciplinari, in cui le competenze tecnologiche convergono con le conoscenze dei processi aziendali e confluiscono in una mentalità business-oriented, capace di interpretare le dinamiche di collaborazione aziendale.

Il percorso per diventare Chief Data Officer non è lineare; si tratta di un’evoluzione che richiede una transizione graduale da ruoli puramente esecutivi a ruoli di governance e strategia. Data l’ampiezza delle competenze richieste, il CDO odierno emerge spesso da percorsi tecnici d’eccellenza integrati con solide basi di gestione finanziaria e aziendale.

Formazione accademica e background per diventare CDO

Sebbene non esista un’unica laurea “per CDO”, i profili più ricercati hanno radici in discipline STEM o economico-quantitative:

• Lauree Tecniche: Ingegneria gestionale, Informatica, Data Science o Statistica.
• Specializzazioni Post-Laurea: un Master in Business Administration (MBA) o un Master in Big Data Management è spesso il catalizzatore che permette a un profilo tecnico di acquisire il linguaggio del business.

L’evoluzione della carrier adi CDO: step chiave

La scalata verso la “C-Suite” segue generalmente una progressione di responsabilità crescente:

• Entry Level (Data Analyst / Data Engineer): in questa fase si acquisiscono le “hard skill” fondamentali: manipolazione dei dati, linguaggi di programmazione (SQL, Python) e comprensione delle basi di dati.
• Livello Intermedio (Data Scientist / BI Manager): il focus si sposta sull’interpretazione del dato e sulla creazione di modelli. Qui si inizia a gestire piccoli team e a interfacciarsi con i responsabili di funzione.
• Livello Senior (Head of Data / Data Architect): si assume la responsabilità dell’intera architettura dati o di un centro di eccellenza analitico. È il momento in cui si definiscono gli standard di qualità e si gestiscono budget più ampi.
• Nomina a CDO: l’ultimo step avviene quando il professionista dimostra di poter influenzare la strategia aziendale complessiva, garantendo che il dato sia un driver di profitto e non solo un supporto tecnico.

Certificazioni strategiche per diventare CDO

Per validare le competenze in ambiti specifici, molti aspiranti CDO ottengono certificazioni riconosciute a livello internazionale, tra cui:

• DAMA Certified Data Management Professional (CDMP): lo standard globale per la Data Governance.
• Certificazioni Cloud (AWS, Azure, Google Cloud): fondamentali per dimostrare competenza nelle architetture moderne.
• Certificazioni di Project Management (PMP, Agile): essenziali per gestire la trasformazione digitale in contesti complessi.

Mappa del percorso di carriera del CDO

Le aziende che assumono un CDO

Secondo l’associazione DAMA, oggi il CDO è una figura presente nel 95% delle imprese che seguono un approccio data-driven.

Molte aziende di diverse dimensioni e settori assumono Chief Digital Officer (CDO) per guidare la loro trasformazione e strategia digitale. Alcuni esempi includono:

1. Aziende tecnologiche: Google, Amazon, Microsoft e Facebook assumono CDO per guidare l’innovazione e mantenere una posizione di leadership nel settore tecnologico.
2. Finanza: banche, istituti di credito e società di servizi finanziari sono fortemente interessate alla trasformazione digitale per migliorare l’esperienza del cliente e adeguarsi ai cambiamenti del settore. Esempi di queste aziende includono JPMorgan Chase, Citigroup, HSBC, Visa e Mastercard.
3. Retail: l’evoluzione del commercio elettronico e la digitalizzazione del settore retail richiedono competenze numeriche e digitali avanzate. Aziende come Amazon, Walmart, Target e Best Buy sono solo alcuni esempi di aziende che assumono CDO per guidare la loro strategia digitale.
4. Media: aziende come Disney, Netflix, Hulu e BBC assumono CDO per guidare la loro strategia digitale e sfruttare le opportunità offerte dai nuovi mezzi di comunicazione.
5. Aziende manifatturiere: alcune grandi aziende manifatturiere stanno affrontando la trasformazione digitale per migliorare l’efficienza dei processi produttivi e sviluppare nuovi modelli di business. Ad esempio, General Electric, Siemens, Bosch e Schneider Electric sono alcune delle aziende che hanno investito nella figura del CDO.

Perché le aziende necessitano di uno Chief digital officer

Questi sono solo alcuni esempi e non è un elenco esaustivo. La necessità di un CDO può essere riscontrata in molte industrie in cui la trasformazione digitale e l’innovazione sono diventate prioritarie.

Le aziende che hanno in organico un CDO sono dunque quelle che hanno messo a punto una strategia dei dati e dei big data. Le aziende data-driven sono quelle in grado di prendere decisioni basate sui dati, anche in real-time.

Dati e analytics sono centrali per la trasformazione digitale delle aziende, soprattutto per migliorare i processi, l’efficienza dei costi, la strategia, il cambiamento, focalizzandosi sulla sicurezza delle applicazioni.

La data analytics ha come principale obiettivo quello di ricavare vantaggi competitivi perfezionando la customer experience e realizzando nuovi modelli di business, aumentando la produttività e aumentando l’efficienza, oltre ad accelerare e ottimizzare i processi di decision-making.

I dati, anche raccolti da sensori e dispositivi IoT, sono caricati sul cloud per l’analisi, quindi li elabora e li archivia ed effettua il backup. I dati possono infatti avere anche utilizzi futuri ed essere impiegati a fini di ricerca e sviluppo.

L’obiettivo del Chief data officer: gestione data-driven dell’azienda

Secondo la ricerca di Denodo, le imprese sono inclini e pronte ad implementare un approccio data-driven, anche se meno di due su dieci ha compiuto la trasformazione. Tuttavia oltre otto imprese italiane su dieci stanno comunque percorrendo questo iter che conduce a dinamiche di decision-making basate sui dati.

Dallo studio si fa largo la vocazione delle aziende alla gestione data-driven. Il 42% degli intervistati ha già intrapreso un iter di trasformazione guidata dai dati. Invece, il 24%, pur avendo avviato il percorso, ha intrapreso la fase che precede l’implementazione del processo.

Le aziende data-driven puntano a migliorare l’efficienza operativa, a rispondere alla domanda di mercato più agilmente e rapidamente e a moltiplicare le opportunità di business; inoltre intendono migliorare la customer experience, rispettando norme e regolamenti, tagliando rischi ed errori, oltre a diventare più competitive e a perfezionare il processo di vendita.

Quali barriere deve superare il CDO in azienda

Il Chief Data Officer, da questo punto di vista, deve aiutare le imprese e le organizzazioni a superare alcuni ostacoli, per trasformarsi in aziende data-driven. Per esempio la dispersione dei dati ostacola l’accesso e la consapevolezza.

La mancanza di strutture per la gestione dei dati rappresenta un’altra barriera. Altri ostacoli sono: l’eccessiva dipendenza dall’IT, che frena un uso self-service dei dati; l’assenza di un modello semantico unico, per attribuire un significato ai dati stessi da rendere esplicito e da essere consultabile; la cultura del dato, oggi scarsamente incline alla condivisione.

Obiettivi di un’azienda data-driven

Oggi la trasformazione digitale è una data-driven transformation. In questo contesto tutto si muove sempre più rapidamente e presenta spesso cambiamenti repentini. In questo scenario il CDO ha la consapevolezza che ciascuna decisione aziendale deve essere puntuale, accurata, affidabile, tempestiva e basta su un utilizzo sapiente dei dati a disposizione. Ciò si raggiunge tramite una reale democratizzazione del patrimonio informativo, in grado di offrire le informazioni giuste alle diverse tipologie di utenti, assicurando allo stesso tempo security e governance.

L’adozione di un approccio data-driven deve poi rispettare la normativa e le politiche interne. L’ideale sarebbe gestire i dati nelle imprese, in strutture ad hoc e seguendo una data governance, con regole e metodologie condivise. Una gestione omogenea dei dati consentirebbe una condivisione reale, da raggiungere attraverso un team centralizzato e aderendo a linee guida comuni di regole.

Per massimizzare la valorizzazione dei dati, occorre gestirne l’intero ciclo di vita, spaziando dalla rilevazione fino al consumo da parte degli utenti.

La cultura del dato per il CDO e per le aziende

Solo una cultura del dato permette la creazione di policy adeguate e l’istituzione di strutture organizzative dedicate, abilitando un processo di selezione dei dati, aggregazione, data delivery. L’obiettivo è far sì che le aziende abbiano a disposizione un catalogo di dati non solo a

scopo informativo, ma anche con un livello di autonomia per assemblare i dati presenti, producendone di nuovi e operando in modalità self-service.

In un’azienda data-driven, utenti ed applicazioni devono poter accedere immediatamente e facilmente a tutti i dati di cui necessitano, a prescindere dalla localizzazione, dal formato e dalla loro complessità tecnologica, sintattica e semantica per un approccio sempre più fondato sui dati.

Quanto guadagna un Chief Data Officer

Il Chief Data Officer (CDO) guadagna circa un 20% in più del data scientist. Lo stipendio varia tra i 50-80 mila euro per una figura junior e gli 80-120 mila per una figura senior. Le cifre dipendono fortemente dalle dimensioni aziendali. In media il CFO guadagna un 30% in più del CDO, mentre il CEO in genere guadagna un 20% in più del CFO.