In molte aziende si parla di data governance solo quando emergono problemi: numeri che non tornano, report in conflitto, decisioni prese su basi incerte. Eppure la governance dei dati non nasce nel momento in cui viene formalizzata in un documento. Esiste anche prima, spesso in modo silenzioso. La data governance può essere definita come un sistema di autorità e controllo sui dati, fatto di regole, responsabilità e processi, non solo di policy scritte.
La governance è quindi l’insieme di decisioni che guidano la creazione, l’uso e la gestione delle informazioni aziendali. Quando queste decisioni non vengono progettate in modo esplicito, emergono comunque attraverso le pratiche quotidiane. È per questo che, quando un dato “non torna”, spesso non si tratta di un errore tecnico, ma del sintomo di una governance non dichiarata.
Quando la governance esiste anche se nessuno l’ha decisa
Parlare di governance significa parlare di decisioni. Chi può modificare un dato? Chi ne è responsabile? Quale definizione è quella valida? La governance ruota attorno ai diritti decisionali e all’accountability.
Anche in assenza di un programma ufficiale, queste scelte vengono prese ogni giorno. Quando un reparto stabilisce come calcolare il fatturato, quando un analista sceglie quale fonte usare, quando qualcuno decide chi può accedere a un file condiviso, sta esercitando governance.
I dati attraversano un intero ciclo di vita: vengono creati, trasformati, utilizzati, archiviati o eliminati. In ogni fase qualcuno prende decisioni, anche se non esiste un modello formale. La governance, quindi, non è qualcosa che si accende o si spegne: è sempre presente, nel bene e nel male.
Come nasce una governance “spontanea” dei dati
La governance implicita nasce quasi sempre da esigenze operative. Serve un report urgente e si crea un file Excel. Serve condividere informazioni e nasce una cartella comune. Soluzioni temporanee che, con il tempo, diventano strutturali.
Il risultato è familiare a molte organizzazioni: lo stesso cliente presente in tre anagrafiche diverse, KPI con definizioni differenti tra reparti, versioni multiple dello stesso file che circolano via email.
In questi contesti i fogli di calcolo diventano strumenti centrali, spesso oltre i loro limiti. Errori, duplicazioni e interpretazioni divergenti non sono eccezioni, ma conseguenze naturali. Le regole esistono, ma sono implicite, tramandate per abitudine più che per scelta consapevole.
I rischi nascosti di una governance non intenzionale
Una governance non progettata può funzionare finché l’organizzazione resta semplice. Con la crescita, però, emergono i problemi. Dati incoerenti portano a decisioni sbagliate e, soprattutto, a una progressiva perdita di fiducia nelle informazioni.
Un effetto tipico è la proliferazione di report divergenti: numeri diversi per la stessa metrica a seconda della fonte utilizzata. Questo genera discussioni infinite su quale dato sia “giusto”, rallenta i processi decisionali e aumenta i costi nascosti di riconciliazione e correzione.
È utile anche superare il mito della “verità unica”. Nella pratica, più che un’unica fonte assoluta, ciò che serve davvero sono definizioni condivise e fonti primarie chiaramente riconosciute. Senza questo, ogni dato rischia di diventare opinabile.
Il ruolo dell’IT nella gestione dei dati aziendali
L’IT svolge un ruolo fondamentale come abilitatore. Fornisce infrastrutture, strumenti, controlli di sicurezza, integrazioni e automazioni che rendono possibile una gestione affidabile dei dati.
Allo stesso tempo, l’IT non può sostituirsi al business nelle decisioni di significato. Non può stabilire autonomamente cosa sia un cliente attivo o come calcolare un margine. Queste sono scelte che appartengono ai responsabili di processo.
Il valore nasce dalla collaborazione. In questo contesto, realtà esperte in consulenze in ambito IT come chermaz.com, possono supportare le aziende nel creare un collegamento efficace tra tecnologia, organizzazione e responsabilità decisionali.
La governance dei dati non è mai solo una questione tecnica: è l’equilibrio tra persone, processi e strumenti.
Quando diventa necessario progettare davvero la governance
La governance spontanea smette di essere sufficiente quando aumentano complessità e impatto. Più sistemi, più team e più fonti dati amplificano il rischio di incoerenza.
Quando i dati iniziano a sostenere decisioni strategiche, progetti di analytics avanzati o iniziative di intelligenza artificiale, l’improvvisazione mostra i suoi limiti. Anche gli obblighi normativi richiedono responsabilità chiare, tracciabilità e controllo.
In questi scenari, continuare a basarsi su regole implicite significa esporsi a errori, rallentamenti e rischi evitabili. La governance deve diventare intenzionale.
Da dove iniziare per trasformare il caos in metodo
Avviare una governance strutturata non significa partire da modelli complessi. Il primo passo è la focalizzazione. È più efficace iniziare da pochi domini critici, come clienti, prodotti o ordini, piuttosto che tentare di governare tutto insieme.
È essenziale chiarire i ruoli: chi è responsabile del significato del dato e chi ne cura la qualità operativa. A questo si affiancano un glossario condiviso, controlli di base e semplici processi di approvazione.
La domanda iniziale resta sempre la stessa: chi decide cosa significa questo numero? Da lì può iniziare la trasformazione dal caos al metodo.
