La disponibilità di tecnologie avanzate, dal cloud all’intelligenza artificiale, ha spostato l’attenzione dei decisori aziendali dall’infrastruttura alla strategia.
Per i CIO e i C-level delle grandi realtà italiane, la sfida odierna non è più reperire gli strumenti per raccogliere i dati, ma definire processi di data governance capaci di mettere ordine in ecosistemi sempre più frammentati ed eterogenei. È questo il tema centrale emerso durante il FabricAI Day organizzato da Relatech e Microsoft, dove i direttori IT di alcuni importanti gruppi hanno delineato come la gestione strutturata del dato sia diventata il vero abilitatore del business, ben prima dell’adozione tecnologica in sé.
L’imperativo è trasformare il dato grezzo in informazione certificata, superando le barriere storiche tra i dipartimenti e gestendo la complessità derivante da fusioni, acquisizioni e normative stringenti. La data governance cessa di essere un mero adempimento tecnico per diventare una leva strategica di controllo e competitività.
Indice degli argomenti
La governance come fattore di integrazione post M&A
Uno degli scenari più critici per la governance dei dati è rappresentato dalle fasi di rapida espansione societaria.
Mech-I-Tronic, gruppo attivo nella meccatronica, rappresenta un caso emblematico di come la crescita per linee esterne imponga un ripensamento radicale dei flussi informativi. Paolo Palma, Group CIO, descrive una realtà composta da 15 aziende acquisite in soli due anni, dove convivono 7 ERP diversi e una miriade di software legacy.
In un contesto simile, il rischio principale è la dispersione del patrimonio informativo. «Qual è il mio pain point? È la governance», ammette Palma. La sfida è integrare realtà imprenditoriali dove, fino a poco prima, l’amministratore delegato gestiva tutto in autonomia: «I dati che fino a ieri stavano nella sua testa o in quella dei suoi collaboratori, oggi devono confluire all’interno della Holding».
Il mio pain point? È la governance
Paolo Palma, Group CIO di Mech-I-Tronic
L’obiettivo della data governance in Mech-I-Tronic è duplice: da un lato centralizzare le informazioni per alimentare sistemi cruciali come il bilancio consolidato, spesso ancora gestito su fogli Excel , dall’altro abilitare economie di scala, come il saving sugli acquisti unificati.
La tecnologia scelta agisce come abilitatore per connettere sistemi eterogenei, ma è la governance a garantire che i data model siano coerenti e utilizzabili trasversalmente dai dipartimenti.
Cultura e change management
Se la governance definisce le regole, è la cultura aziendale a determinarne l’applicazione. L’esperienza del Gruppo Sapio, multinazionale dei gas tecnici e medicinali con oltre 100 anni di storia, insegna che l’approccio “technology-first” può rivelarsi fallimentare se non accompagnato da un adeguato change management. Riccardo Salierno, Group CIO, racconta di sperimentazioni passate con sistemi di AI per la forza vendita che, pur tecnicamente validi, non hanno generato un ROI misurabile.
«Ci siamo interrogati e abbiamo deciso di fermare un attimo tutte queste iniziative e di ragionare sul tema della cultura e del change management». La risposta strategica è stata la creazione di una “AI Academy” interna, volta a formare persone provenienti da diverse funzioni di business (Finance, Operations, Commerciale) affinché diventino “ambasciatori” dell’innovazione.
Per Sapio, che opera in un settore fortemente regolamentato e gestisce dati sensibili dei cittadini per conto del Sistema Sanitario Nazionale , la data governance è anche una questione di compliance e responsabilità legale. Tuttavia, l’adozione di nuovi strumenti avviene solo quando l’organizzazione è pronta: «La tecnologia l’abbiamo già individuata ma verrà scaricata a terra nel momento in cui saremo pronti all’adozione culturale».
Dal dato all’informazione per il decision making
Per Illva Saronno, azienda del Food & Beverage con una forte vocazione internazionale e brand come Disaronno e Corvo, la priorità è la velocità decisionale. Enrico Clerici, CIO del gruppo, sottolinea come la complessità derivante dalla gestione di business diversi (Spirits, Wine, Food) e dall’utilizzo di sistemi gestionali misti (Oracle, Microsoft, SAP) richieda una fonte unica e standardizzata dell’informazione.
«La governance del dato, quindi la gestione, la validazione, la certificazione del dato, è fondamentale», afferma Clerici. L’obiettivo è eliminare l’inefficienza causata dalla lavorazione manuale dei dati, trasformandoli in insight immediati per il management. Questo cambio di passo impone un’evoluzione delle competenze anche all’interno della funzione IT. Non è più sufficiente essere tecnici: un business partner digital deve possedere conoscenze di Data Science per supportare efficacemente l’azienda.
La visione di Clerici sul futuro del lavoro è chiara e positiva: «L’AI non distrugge la forza lavoro ma alza l’asticella». La data governance diventa lo strumento per democratizzare l’accesso alle informazioni, permettendo a tutta l’organizzazione di utilizzare tecnologie avanzate per prendere decisioni migliori.
L’AI non distrugge la forza lavoro ma alza l’asticella
Enrico Clerici, CIO di ILLVA Saronno Holding
Governare la complessità operativa: i casi Gran Terre e 3B
Anche nel mondo industriale puro, la governance è il prerequisito per l’evoluzione dei modelli di business. Gran Terre, colosso agroalimentare nato dall’unione di Parmareggio e Grandi Salumifici Italiani, si è trovata a gestire una mole di dati frammentata su 25 stabilimenti e diversi sistemi MES e gestionali. Matteo Bolamperti, Application Manager, ha evidenziato come «la vera sfida non era quella di avere i dati… ma è quella di riuscire a governarli in maniera strutturata». Solo attraverso una governance strutturata è stato possibile avviare progetti di AI per supportare gli operatori di linea e creare reportistica dinamica.
Analogamente, per 3B, azienda del settore mobile, la governance del dato è essenziale per rispondere alle richieste di flessibilità del mercato e alle normative europee sulla sostenibilità. Paolo Barbara, ICT Director, spiega come la necessità di tracciare la filiera del legno (normativa EUDR) imponga livelli di controllo simili a quelli del settore farmaceutico. L’azienda sta investendo per rendere i processi governabili tramite i dati, disaccoppiando la produzione dai vincoli dei vecchi ERP e utilizzando servizi cloud per dare semantica a documenti non strutturati.
Dalle esperienze condivise emerge chiaramente come la data governance non sia un progetto IT isolato, ma un pilastro della strategia aziendale. Che si tratti di gestire acquisizioni, garantire la compliance o abilitare l’AI, la capacità di governare il dato è ciò che distingue le aziende in grado di estrarre valore reale dalla trasformazione digitale.
