Riconciliazione dati: cos’è, perché conta, come iniziare e le differenze con la Data Validation

Se in azienda vi siete mai chiesti “perché i numeri del CRM non corrispondono a quelli dell’ERP?” o “perché le vendite dell’e-commerce non quadrano con i flussi del gateway di pagamento?”, non siete soli. Capita, ad esempio, che i saldi di tesoreria mostrino discrepanze rispetto agli estratti conto bancari. O che le giacenze di magazzino differiscano tra il gestionale e il sistema logistico.

Queste incongruenze sono frequenti, perché nelle organizzazioni i dati fluiscono tra sistemi diversi, formati eterogenei e processi frammentati, ancor più a seguito di operazioni come le M&A (fusioni e acquisizioni di aziende). Ogni reparto e canale, tipicamente, ha il suo sistema informativo:

• Un gestionale (ERP) per la fatturazione
• Un CRM per le anagrafiche e la storia delle interazioni con i clienti
• Una piattaforma e-commerce per le vendite online
• Sistemi POS per i negozi fisici
• Piattaforme di trading per le operazioni finanziarie
• Shop aziendali integrati con i social network
• Sistemi di misura dei consumi e fatturazione nei settori energy e TLC

Ciascuno di questi tende a parlare una lingua diversa e genera dati con volumi e tempistiche differenti. Ma cos’è, quindi, la Data Reconciliation? In termini semplici, è il processo di confronto tra due o più set di dati per garantirne accuratezza, completezza e coerenza. L’alternativa è quella che molti controller e analisti vivono ogni giorno: un esercizio di copia-incolla fra CSV e tabelle pivot. Affidare una riconciliazione complessa ai fogli Excel, tipicamente privi di controlli di qualità, porta inevitabilmente a errori, ritardi e rischi.

Due scenari tipici (e un chiarimento)

Una considerazione importante: il fine di una riconciliazione non è necessariamente costruire una fonte unica di verità (“single source of truth”). L’obiettivo primario è trovare discrepanze, identificare errori e allineare i numeri affinché report e processi risultino affidabili, sia all’interno dell’azienda che nella supply chain.

Si delineano quindi due tipi di situazioni:

1. Riconciliazione “pura”. In molti scenari, lo scopo è far quadrare i dati tra sistemi diversi: verificare che due o più fonti dati diano lo stesso esito (gli output saranno esiti di quadratura, scarti, avvisi, report operativi)
2. In altri contesti, il progetto può evolvere verso il Master Data Management (MDM) in cui, a partire da più fonti, si definisce e mantiene un’anagrafica di riferimento (fonte master) ad esempio di clienti, prodotti, condizioni economiche e gerarchie, che verrà usata nei processi a valle.

Le due discipline sono quindi complementari, non sinonime.

Perché è urgente riconciliare le fonti dati

In un contesto sempre più multicanale, processi critici (fatturazioni, calcolo provvigioni, rendicontazione e previsioni) dipendono da un allineamento costante tra sistemi informativi. Ecco perché la riconciliazione dei dati passa da attività di “chiusura periodica” e contabile a leva continua di efficienza e affidabilità per CFO, Operations e IT.

In tempi di margini compressi, inflazione e consumi volubili, per esempio, avere soluzioni scalabili di riconciliazione dei dati di vendita è un’esigenza competitiva. Irion EDM affronta la sfida alla radice: integra i flussi, normalizza SKU (unità di stoccaggio), valute, calendario fiscale, e applica regole di matching multichiave con soglie di tolleranza predefinite. Così il board riceve numeri certi e tempestivi.

Differenze tra riconciliazioni e validazioni

Una domanda frequente riguarda la differenza tra riconciliazione e validazione dei dati. Sebbene entrambe contribuiscano alla qualità complessiva del dato, operano in fasi diverse e con obiettivi distinti. La validazione del dato è l’insieme dei processi in uso per verificare che i dati rispettino regole predefinite, prima di essere utilizzati o spostati. Applica regole e controlli per garantire la coerenza logica dei dati in input e memorizzati, tra cui:

• Controllo del tipo di dato: verificare che vengano inseriti numeri in un campo intero anziché testo
• Controllo di range e vincoli: assicurare che i valori rientrino in intervalli predefiniti (es. coordinate geografiche, valori non negativi)
• Controllo di formato: garantire che date, codici postali o altri dati seguano formati specifici e coerenti
• Controllo di unicità: verificare che campi come e-mail o codici identificativi non vengano duplicati
• Controllo di coerenza logica: assicurare che, ad esempio, una data di consegna sia posteriore alla data di spedizione

La validazione avviene durante l’acquisizione o la preparazione dei dati, pulendo, correggendo o rifiutando direttamente le voci errate prima che inquinino analisi, report o modelli di machine learning. È come correggere le bozze: si identificano errori di battitura e grammatica prima della pubblicazione, non dopo che i lettori li hanno segnalati. In breve: la validazione risponde alla domanda “questo dato è formalmente corretto e rispetta le regole?”, mentre la riconciliazione risponde a “questi dati provenienti da sistemi diversi rappresentano la stessa realtà?”.

Validare significa rifiutare un ordine con quantità negativa prima che entri nel database; la riconciliazione rileva quando quello stesso ordine appare nel sistema di magazzino, ma non nel software contabile. La validazione pulisce i dati internamente, la riconciliazione garantisce coerenza esterna tra dataset multipli. Entrambe sono necessarie per avere piena fiducia nei propri dati.

Quattro grandi rischi dei dati incongruenti

Le aziende che riescono ad allineare i dati di tutti i canali di vendita (e-commerce proprietari o di terzi, negozi, distributori, agenti sul territorio e social) possono registrare incrementi di fatturato a due cifre, ma soprattutto ridurre la dispersione dei ricavi (report BCG/Google). Secondo altri studi, riconciliazioni incomplete sottraggono fino all’1% al fatturato retail, mentre 1/3 degli errori di calcolo provvigioni deriva da fogli Excel senza controlli di qualità. Riassumiamo i principali rischi:

1. Rischio finanziario: errori nei calcoli delle provvigioni, perdita di ricavi (revenue leakage), ritardi nella chiusura contabile mensile. Secondo alcune analisi, un terzo degli errori di calcolo delle commissioni deriva da fogli Excel privi di controlli di qualità adeguati
2. Rischio operativo: decisioni basate su dati incoerenti, inefficienze nei processi, duplicazione di sforzi per “cercare la verità” nei numeri. I controller possono passare giorni a riconciliare manualmente dati tra CSV e tabelle pivot
3. Rischio di compliance: violazioni normative, soprattutto in settori regolamentati come banche e assicurazioni. Le normative in settori regolamentati (banche, assicurazioni, farmaceutico, energetico) impongono standard rigorosi sulla qualità e coerenza dei dati
4. Rischio reputazionale: perdita di fiducia da parte di stakeholder, investitori e clienti quando emergono discrepanze significative nei bilanci o nelle comunicazioni finanziarie

Oltre Excel: un processo di riconciliazione moderno

Che si tratti di calcolare provvigioni o di quadrare posizioni di trading, le sfide e i requisiti funzionali sono gli stessi: fogli di calcolo sparsi e disallineati non possono gestire questa complessità. Un processo di riconciliazione moderno, gestito da una piattaforma robusta e dedicata come Irion EDM, si basa su cinque step fondamentali:

1. Data Ingestion: acquisire i flussi da tutti i sistemi sorgente, tramite connettori per ERP, e-commerce, POS, CRM o leggendo i dati dai sistemi legacy; con la possibilità di includere anche le fonti dati multimodali (ad esempio: fatture PDF allegate alle e-mail e altri documenti non strutturati) che introducono complessità diverse rispetto all’interfacciarsi con dati strutturati come i database relazionali
2. Data Normalization: “tradurre” i dati in un linguaggio comune. Significa mappare SKU, valute, aliquote IVA e calendari fiscali e normalizzare gli attributi che lo richiedono a fini di confrontabilità
3. Data Reconciliation (matching): è il cuore del processo. Si applicano le regole di matching multichiave e si gestiscono le eccezioni in modo intelligente, usando soglie di tolleranza (per importi che differiscono di pochi centesimi) e whitelistper ignorare discrepanze note e non rilevanti
4. Calculation Engine: la riconciliazione non è solo confronto, è anche calcolo. Serve un motore di regole centralizzato per gestire la logica complessa di provvigioni, rebate, accrual (accumuli) o di tariffe e penali
5. Governance & Audit: il processo deve essere trasparente. Questo significa avere versioning delle regole, data lineage e dashboard che mostrano i KPI di business, producono la reportistica necessaria e inviano notifiche automatiche per la gestione delle eccezioni

Use case riconciliazione dati: dal finance all’e-commerce

1. Quadratura derivati quotati: allineamento quotidiano dei dati di front, middle e back office in ambito bancario (derivati listed/OTC, posizioni di cassa e collateral), integrando sistemi di negoziazione e contabilità; operazioni critiche per l’avvio dell’operatività giornaliera, con normalizzazione, regole di matching multi‑chiave e produzione di esiti in dashboard ed Excel; applica alle transazioni un approccio trasparente end‑to‑end e abbatte i rischi operativi
2. Processo giornaliero su grandi volumi: quadrature tra front/middle/back e controparti di mercato su trade, posizioni, prezzi ed esercizi; applica filtri su perimetri omogenei, normalizzazioni mirate, whitelist, tolleranze e alert automatici per sincronizzare i flussi; esegue controlli sistematici e tempestivi su ingenti moli di dati
3. Riconciliazione messaggi finanziari: applicata con frequenza quotidiana in entrata e uscita, allinea le registrazioni finanziarie interne grazie a chiavi di matching predefinite, classificando anomalie (gravi/warning), con drill‑down e possibilità di match manuale; garantisce il presidio puntuale delle incongruenze e la riduzione dei tempi di verifica
4. Riduzione costi operativi (esempio: pagamenti digitali) dovuti alla gestione manuale delle incongruenze sui dati
5. Allineamento vendite e pagamenti (esempio: retail) tra gli ordini e-commerce e i POS con fatture e magazzino
6. Commissioni e sconti retroattivi (esempio: gestione rete vendita) con calcolo centralizzato e riconciliazione su ogni riga d’ordine
7. Riconciliazione attività logistiche (esempio: servizi portuali): calcolo tariffe base, allineamento maggiorazioni e penali con i dati operativi, con il beneficio di poter calcolare in piena trasparenza fee e provvigioni

Le capability Irion (anche) per riconciliare dati

Irion EDM integra in un unico ambiente l’ingestion, la normalizzazione, la riconciliazione, i relativi calcoli (provvigioni, rebate, accrual, retro‑pricing) e tutti gli aspetti legati al governo dei dati. Le regole sono versionate e auditabili; i processi sono ripetibili e scalabili; i dataset risultano normalizzati e affidabili, pronti anche ad alimentare modelli di Intelligenza Artificiale. La piattaforma abilita:

• Automazioni e suggerimenti (metadata‑driven): un dizionario sottostante suggerisce campi chiave, soglie e regole, riducendo errori e tempi di setup
• DELT – Declarative ELT: maggior frequenza dei controlli ed esiti immediatamente consultabili in dashboard dedicate
• AI/ML per il matching: supporto all’impostazione di regole e tolleranze con approccio rule‑based e tracciabile
• Workflow e alert integrati: orchestrazione degli step critici, notifiche e-mail, report e audit trail

Dal dato grezzo alla decisione informata

Con le Soluzioni di Data Management di Irion EDM, finanza e vendite parlano la stessa lingua: i numeri sono coerenti e disponibili con la frequenza e le notifiche desiderate, la chiusura contabile è accelerata e gli agenti o i punti vendita possono monitorare la maturazione di provvigioni e rebate. Soprattutto, i dataset risultano normalizzati, qualitativamente affidabili e corredati di lineage: pronti ad alimentare modelli di Intelligenza Artificiale o Machine Learning senza attività di pulizia supplementari.