L’adozione di una cultura aziendale orientata al Data Management è cruciale per il ruolo del controller: diverse ricerche indicano che la qualità dei dati e l’integrazione delle tecnologie (metà delle organizzazioni usa più di cinque strumenti) sono tra le sfide chiave per i CFO e i controller del presente e futuro, ai quali sono sempre più richieste competenze di analisi e gestione dei dati.
Partendo da questi aspetti, Assocontroller – l’associazione degli specialisti nel controllo di gestione – ha organizzato il webinar “Data Driven Financial Decision Making & AI Evolution” con numerosi spunti autorevoli, in cui sono intervenuti per Irion il Principal Domain Advisor Mario Vellella e Lanfranco Gastaldi, Principal Business Consultant.
Chi sono i controller e quali sfide affrontano
Qual è l’identikit del controller in Italia? L’organizzazione ha oltre 400 associati: al 72% sono laureati in economia, hanno età media 41 anni e il 17% lavora in grandi aziende (42% medie, gli altri tra micro e piccole). L’evento è stato aperto da Ivo Hristov, docente di Economia aziendale all’Università di Tor Vergata, che ha ricordato come i dati non finanziari abbiano “sempre un certo grado di soggettività che rende ancora più difficile governarli”.
Poiché misurare le performance è difficile in ogni contesto e ci serve una “visione complessa”, vanno considerati vari aspetti: “L’azienda è un sistema con l’obiettivo di creare valore e la nostra analisi non può prescindere da tutti i suoi elementi, non solo economici e finanziari”. Significa mettere al centro fattori come la fidelizzazione dei clienti, l’integrazione tra i livelli aziendali, le motivazioni e cambiamenti culturali. E tutti gli indicatori di sostenibilità che – assieme alla digitalizzazione – compone i due pilastri dei progetti del PNRR, il piano nazionale per la ripresa e resilienza. Oltre a essere al centro della direttiva CSRD (novembre 2022) che dal 2025 obbliga le aziende europee quotate in borsa sopra i 500 dipendenti a pubblicare la cosiddetta Informativa Taxonomy – sui dati 2024 – nella propria relazione annuale sulla gestione finanziaria. Nel 2026 sarà il turno di tutte le imprese di grandi dimensioni e nel 2027 delle PMI quotate e altre.
Valeria Lazzaroli, Chief Risk Officer dell’ENIA (ente nazionale per l’intelligenza artificiale) ha sottolineato i limiti dell’ecosistema pubblico-privato e del sistema finanziario nel favorire lo sviluppo dell’AI e le operazioni di scale-up; mentre per Massimo di Virgilio “le imprese hanno finito per creare comparti, ma in una logica evolutiva è evidente che la trasformazione digitale costringa a cambiare radicalmente il loro funzionamento. Ne vediamo tante in difficoltà, perché rifiutano il cambiamento”.
Il presidio dei dati tra innovazione e governo
Anche in virtù dei nuovi adempimenti, oggi i controller si trovano spesso ad affermare “non riesco più a fare il mio lavoro di controllo”: la complessità è una sfida in termini di Data Management. Insieme, i nostri due esperti hanno spiegato come l’equilibrio tra innovazione e governo del patrimonio informativo (garantendo velocità, flessibilità e sicurezza) sia la chiave per impostare un presidio efficace: da un lato la gestione del cambiamento che richiede agilità, personalizzazione, tempestività; dall’altro il “run” dei processi, con le sue necessità di efficienza, ricerca degli standard, automazione, certezza del risultato e compliance.
Sette aspetti della reportistica allo stato dell’arte
- Non esiste il reporting one-size-fits-all. La reportistica è personalizzazione (dell’analisi, delle “viste” sui dati e del layout) in base alle necessità della specifica organizzazione in cui viene richiesta.
- Il reporting di ieri non è quello di domani. È una materia mutevole, in continua evoluzione, di pari passo con la dinamicità dei processi aziendali.
- Le fonti dati tendono all’infinito. Sono tipicamente molteplici e non omogenee, sia nei formati che nella frequenza. Spesso, inoltre, sono presenti dati non strutturati e i volumi coinvolti sono significativi.
- Il reporting è come Picasso. Dobbiamo adottare una prospettiva con molteplici sfaccettature per classificare, organizzare e raggruppare i dati con vari livelli di dettaglio, a seconda dei diversi destinatari e fruitori dei report da costruire.
- Reporting e controller sono interdipendenti. Sono spesso necessari interventi manuali sui dati per integrare, modificare e correggere i report.
- Un report è per sempre. La tracciabilità è un must: i dati devono essere “giustificabili” ed è necessario poter riprodurre uno specifico report a distanza di tempo per gli audit interni e (se necessario) per la compliance nei confronti delle norme e autorità esterne.
- È un mostro mangia tempo. La reportistica è un insieme di attività onerose e per poter essere completa richiede un investimento di tempo significativo.
Le sfide dell’Enterprise Data Governance per i controller
Per definizione, il management control segue l’evoluzione organizzativa e le esigenze del business, rispondendo a nuove richieste quando necessario e presenta i dati con livelli di aggregazione differenziati a seconda degli stakeholder coinvolti. Trova ì suoi punti di attenzione nella struttura aziendale (come i centri di costo e ricavo), negli elementi di business (prodotti, servizi, commesse, etc), nelle diverse forme di budget.
Tutto questo si traduce in almeno sette sfide di Data Management: governare qualità e processi, garantire tracciabilità in ogni step di elaborazione, ridurre i task manuali e ripetitivi per guadagnare efficienza, mitigare i rischi operativi, migliorare il processo decisionale e il change management, con l’obiettivo ultimo di liberare tempo per attività di analisi e controllo.
Approccio e funzionalità di Irion EDM
Nel linguaggio degli esperti di dati, si parla di tre fasi: Data Capture (acquisizione; qui uno dei principali obiettivi, con il supporto ad esempio di Irion EDM, è automatizzare il più possibile); Data Classification & Aggregation (classificazione, normalizzazione, elaborazione); e lo step finale che coinvolge Data Analytics & Reporting (sia il report finito da consegnare ad esempio al CdA, ma anche la possibilità di fare analytics, fornire dati agli altri uffici e creare dashboard per i controller stessi).
Lungo l’intero data journey è necessario svolgere le opportune attività di integrazione dei dati e remediation, per identificare e gestire le criticità nei dati. Parimenti, di grande aiuto può essere un approccio orientato al Data Marketplace e ai Data Product (e in generale al Data Sharing in azienda) perché se un dato può non essere stato creato “per il consumo” da parte dei nostri utenti, un DP invece è stato sicuramente concepito con quelle caratteristiche.
Alcune tra le capability di Irion usate nell’ambito del controllo di gestione, al fianco degli specialisti di questa materia da 20 anni, sono i workflow operativi (ove possibile, sono state realizzate soluzioni in cui il sistema acquisisce i dati ed elabora i report automaticamente), la gestione della governance con ruoli e permessi (catena delle responsabilità), i tracciamenti, storicizzazioni e certificazioni, la costruzione di interfacce (UI) su misura, dashboard operative con persistenza dati, nonché il supporto dei motori della piattaforma per l’IA e il machine learning (anche grazie alla natura metadata-driven di Irion EDM).
UNI 11608: menzione esplicita per la Data Quality
La norma UNI 11608:2016 (requisiti professionali per i controller) enfatizza l’importanza della qualità dei dati nel controllo di gestione e definisce le competenze necessarie per garantire che il patrimonio informativo sia accurato, coerente e completo, come base imprescindibile per decisioni aziendali efficaci. Viene stabilito un legame diretto tra la Data Quality e la performance aziendale: se è insufficiente, non solo le analisi di business saranno imprecise, ma anche l’attuazione delle strategie in un’organizzazione, con impatti sulla sua competitività.
