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CDO e CIO: ruoli, responsabilità e sinergie nella gestione dei dati

Il ruolo del Chief Data Officer si affianca sempre più a quello del CIO: funzioni distinte ma complementari, chiamate a collaborare per l’efficienza dell’organizzazione data-driven. Le 6 metriche di valutazione

Pubblicato il 17 mag 2025

Gianluca Ferrari – Fonte TechTarget

La crescita dei dati digitali (secondo una stima di Statista si arriverà a una cifra complessiva mondiale di 182 zettabyte entro il 2025) ha spinto una nuova figura all’interno delle organizzazioni: il Chief Data Officer (CDO).

Questo ruolo, nato nel 2002, si è diffuso ampiamente e, pur avendo ampliato le proprie responsabilità nel corso degli ultimi due decenni, resta focalizzato sull’obiettivo di garantire agli utenti i dati necessari per generare insight di valore.

Il CDO ha assunto la responsabilità primaria delle attività legate ai dati, precedentemente affidate al CIO. In alcune aziende, tuttavia, il CIO mantiene ancora tale responsabilità.

Oggi il CIO continua a svolgere alcune funzioni legate ai dati e collabora con il CDO per assicurare che l’infrastruttura IT sia aggiornata e in grado di generare, archiviare, condividere e proteggere i dati in linea con gli standard fissati dal CDO.

Indice degli argomenti

Le responsabilità del CDO

Il Chief Data Officer è responsabile della strategia sui dati dell’azienda, inclusi la gestione e la governance dei dati.

Secondo il “Chief Data Officer Survey 2024“, pubblicato da Deloitte a novembre, il 49% dei CDO intervistati ha indicato come priorità l’implementazione e l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) e della GenAI, il 42% si è concentrato sulla costruzione di business case per gli investimenti in dati, mentre il 35% ha segnalato come priorità la governance dei dati e la generazione di insight e analytics.

Nel definire la strategia sui dati, il CDO deve individuare come l’azienda può utilizzare i dati per generare insight e supportare decisioni più efficaci.

Oltre a garantire che l’organizzazione disponga delle capacità necessarie per un’analisi dati efficiente, il CDO deve assicurarsi che ci siano i dati necessari per fare da “carburante” a soluzioni di automazione e di machine learning.

Nell’ambito della governance dei dati, il CDO definisce le regole su come raccogliere, archiviare, usare e condividere i dati, affinché queste attività rispettino tutte le normative vigenti nei Paesi in cui l’azienda opera, oltre a eventuali linee guida interne ed esterne e considerazioni etiche adottate dal.

Il CDO stabilisce inoltre gli standard di qualità dei dati, che devono essere rispettati da tutti i dipendenti. Un esempio di standard quantitativo è il caso di un’organizzazione sanitaria che necessiti di un numero sufficiente di dati per rappresentare accuratamente i pazienti millennial con malattie croniche.

I CDO collaborano spesso con altri stakeholder tecnologici per adottare framework che aiutino gli utenti a seguire gli standard aziendali e a misurare il livello di compliance rispetto alle regole.

Le responsabilità del CIO

Il ruolo del CIO è essenziale per il buon funzionamento delle funzioni legate ai dati, anche in presenza di un CDO che supervisiona la strategia, la gestione e la governance dei dati.

Alcuni CIO supervisionano direttamente i CDO. Secondo il sondaggio di Deloitte, il 23% dei CDO intervistati ha dichiarato di riportare al CIO.

Quando è presente un CDO, il CIO è responsabile dell’implementazione delle tecnologie necessarie per generare, archiviare e trasmettere i dati nel momento giusto, alla persona (o macchina) giusta, seguendo le regole e le linee guida stabilite dal CDO.

Oltre a queste attività, il CIO mantiene le sue responsabilità tradizionali relative all’implementazione, manutenzione e gestione dell’infrastruttura IT dell’azienda, supportando l’evoluzione dell’ambiente IT in linea con gli obiettivi aziendali.

Ad esempio, secondo lo studio “CIO Priorities 2025” di Info-Tech Research Group, pubblicato a gennaio, molti CIO stanno concentrando i loro sforzi sull’accessibilità dei dati per l’AI, la creazione di una forza lavoro “future-proof” e la mitigazione dei rischi legati alle nuove tecnologie.

Opportunità di collaborazione tra CDO e CIO

Sebbene CDO e CIO abbiano domini tecnologici differenti, devono collaborare per poter adempiere alle rispettive responsabilità legate ai dati. In particolare, dovrebbero:

Identificare i sistemi software attivi e le tecnologie digitali che raccolgono dati, e catalogare i tipi di dati raccolti.
Progettare l’infrastruttura software, hardware e di rete necessaria per raccogliere, archiviare, proteggere e trasferire i dati in base alle esigenze aziendali.
Determinare quali ulteriori sistemi software e tecnologie digitali saranno necessari in futuro per supportare la strategia sui dati e generare insight, prodotti e servizi data-driven.
Pianificare e gestire l’implementazione di nuove infrastrutture IT in modo economicamente efficiente.
Sostenere gli obiettivi aziendali relativi ad AI e generative AI, poiché entrambi i ruoli sono chiamati a identificare modalità specifiche e utili per implementare queste tecnologie data-intensive.
Elaborare strategie su come le tecnologie emergenti possano generare iniziative di valore basate sui dati.

6 metriche per valutare il successo di CDO e CIO

Tradizionalmente, i CDO e i CIO venivano valutati in base alla performance tecnica e tattica. I CDO erano misurati su metriche come la disponibilità e la qualità dei dati, mentre i CIO su uptime dell’IT e contenimento dei costi.

Oggi, sempre più aziende valutano CDO e CIO in base al valore generato dalle loro iniziative. Tra le metriche più utilizzate per misurarne il successo troviamo:

Soddisfazione del cliente

Obiettivo: misurare in che modo l’infrastruttura IT e le iniziative legate ai dati contribuiscono a migliorare l’esperienza utente, la personalizzazione dei servizi o la velocità delle risposte al cliente. Esempi di KPI:

Customer Satisfaction Score (CSAT): percentuale di clienti soddisfatti su un campione post-servizio.
Net Promoter Score (NPS): propensione del cliente a raccomandare l’azienda.
Time to resolution: tempo medio per risolvere una richiesta o un problema.
Tasso di abbandono del carrello online (e-commerce) o drop-off rate in app.

Gestione del rischio

Obiettivo: assicurare la compliance normativa, prevenire violazioni dei dati e mitigare i rischi operativi legati all’uso di tecnologie emergenti. Esempi di KPI:

Numero di incidenti di sicurezza (security breaches/data leaks) segnalati ogni trimestre.
Percentuale di conformità a normative (GDPR, HIPAA, ecc.).
Tempo medio di rilevamento e risposta a incidenti (MTTD/MTTR).
Percentuale di asset IT coperti da piani di business continuity/disaster recovery.

Coinvolgimento dei dipendenti

Obiettivo: valutare l’adozione e l’uso degli strumenti dati e tecnologici da parte del personale, nonché la cultura del dato all’interno dell’organizzazione. Esempi di KPI:

Tasso di adozione di piattaforme di BI/analytics da parte dei team business.
Numero di dipendenti formati su data literacy, AI o cybersecurity.
Percentuale di utilizzo di dashboard e report self-service.
Employee Net Promoter Score (eNPS): soddisfazione e coinvolgimento del personale IT e data-related.

Raggiungimento degli obiettivi aziendali

Obiettivo: misurare il contributo concreto delle strategie IT e data-driven al raggiungimento dei risultati di business, come la crescita dei ricavi o l’efficienza operativa. Esempi di KPI:

% di progetti dati/IT che hanno supportato obiettivi strategici definiti.
Tasso di adozione di nuovi prodotti/servizi data-driven.
Riduzione dei costi operativi grazie all’automazione basata su dati.
Crescita dei ricavi attribuibili a iniziative guidate dai dati.

Time to market

Obiettivo: valutare la velocità con cui i team IT e data riescono a supportare il lancio di nuovi prodotti, servizi o funzionalità. Esempi di KPI:

Tempo medio per sviluppare e rilasciare un nuovo modello di machine learning o dashboard.
Tempo necessario per costruire un’infrastruttura dati per un nuovo progetto.
Durata del ciclo di sviluppo e deploy di nuove funzionalità digitali.
% di progetti consegnati nei tempi previsti.