{"id":46453,"date":"2022-12-15T15:33:08","date_gmt":"2022-12-15T14:33:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=46453"},"modified":"2025-01-07T12:26:41","modified_gmt":"2025-01-07T10:26:41","slug":"valuebased-datagovernance-calcolare-valore-fare-sistema","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/case-studies\/valuebased-datagovernance-calcolare-valore-fare-sistema\/","title":{"rendered":"Value Based Data Governance: il nuovo metodo per calcolare il valore economico dei dati (e un appello a \u201cfare sistema\u201d)"},"content":{"rendered":"\n

In alto da sinistra: Elena Testoni, Egle Romagnolli, Mauro Tuvo; in basso: Franco Francia e Stefano Zoni<\/p>\n\n\n

Una formula concreta per calcolare il<\/strong> valore economico delle iniziative di governo dei dati,<\/strong> secondo due dimensioni. La prima riguarda l\u2019impatto monetario dei singoli progetti di Data Governance<\/strong>, la seconda i benefici economici dell\u2019intero \u201cprogramma di governo\u201d del patrimonio informativo aziendale. Diventa possibile stabilire, ad esempio, quanto incidono (in percentuale) tutte queste attivit\u00e0 sulle singole voci del bilancio aziendale<\/strong>, dai costi del personale al margine da interesse, fino alla spesa per l\u2019IT.<\/p>\n

\u00c8 il cardine del nuovo metodo Value Based Data Governance<\/a> sviluppato in collaborazione da CREDEM Banca (il CDO Stefano Zoni<\/strong> e la Information Governor, Elena Testoni<\/strong>), Irion (il Principal Advisor Mauro Tuvo<\/strong> e la Head of Marketing, Egle Romagnolli<\/strong>) e Franco Francia<\/strong>, consulente e docente di Sistemi di Gestione delle Performance all\u2019universit\u00e0 di Modena e Reggio Emilia. Il paper \u2013 disponibile per il download al link qui sopra \u2013 mira a rendere concrete e applicabili le riflessioni scientifiche e manageriali sulla Data Valuation<\/a> (la disciplina che valorizza gli asset informativi aziendali) cinque anni dopo l\u2019uscita del saggio Infonomics<\/strong> di Douglas Laney.<\/p>\n

Value Based Data Governance: quali benefici?<\/h2>\n

Quest\u2019anno i co-autori hanno raccontato il nuovo approccio durante i maggiori eventi della community italiana dei dati<\/strong>: un roadshow intenso che si \u00e8 chiuso con l\u2019evento IT Evolution di ABI Lab, preceduto dalla convention DAMA Italy<\/a> e dall\u2019Osservatorio Big Data<\/a> e Business Analytics del Politecnico di Milano. In tutte queste occasioni, hanno lanciato un appello a \u201cfare sistema\u201d per valorizzare il lavoro<\/strong> dei data leader <\/em>italiani, invitando chiunque fosse interessato a sperimentare il metodo Value Based Data Governance<\/em> nella sua organizzazione.<\/p>\n

\u201cSe le persone non sono attente a questi processi e se non ci sono competenze a supporto, posso avere implementato tutto, ma non mi porter\u00e0 valore. Qual \u00e8 il proposito evolutivo? \u00c8 questo che deve muoverci: dare un servizio alle persone\u201d sottolinea Stefano Zoni<\/strong>. La Data Driven Organization<\/em>, in sostanza, \u201cva sostenuta da una data culture <\/em>diffusa: possiamo fare le cose pi\u00f9 belle del mondo, ma se non vengono capite \u00e8 inutile farle, anzi potrebbero essere soltanto un costo\u201d avverte il Chief Data & Analytics Officer di CREDEM. Il modello deve essere efficace, proattivo, tempestivo e sostenibile<\/strong>.<\/p>\n

\u201cAvevamo punti di vista diversi: una banca, un vendor e un consulente e docente universitario: una sfida ardua, ma appassionante\u201d racconta Egle Romagnolli<\/strong>. \u201cSe nel mio masterplan, ad esempio, ho 10 progetti di data management, con questo metodo riesco a definirne le priorit\u00e0 <\/strong>e capire da quale iniziare. Servono strumenti concreti per discutere con il management. Potr\u00f2 quindi dire che per aumentare il valore del patrimonio informativo aziendale avr\u00f2 bisogno di fare esattamente tot progetti, gi\u00e0 ordinati in base alla redditivit\u00e0 per l\u2019azienda\u201d. In concreto, quindi, come viene quantificato il valore economico delle attivit\u00e0 volte a migliorare la gestione del patrimonio informativo<\/strong>? E quali benefici comporta l\u2019adesione al modello?<\/p>\n

Project evaluation: le due fasi della valutazione<\/h2>\n

Nella prima fase <\/strong>della valutazione di un singolo progetto, <\/strong>il modello propone di configurare i driver che possono influire sull\u2019incremento di valore del patrimonio informativo, determinare i casi d\u2019uso e soprattutto \u2013 \u00e8 il punto chiave \u2013 stimare il contributo che i singoli dati (oggetto dell\u2019iniziativa di Data Governance) possono dare alle singole voci di bilancio. \u201cAbbiamo stimato la percentuale di incidenza su voci di bilancio <\/strong>come i costi del personale, il margine da interesse o le spese IT. Do valore se mi lego a un valore monetario concreto all\u2019interno dell\u2019azienda\u201d chiosa la Romagnolli.<\/p>\n

Con un approccio risk based, nella seconda fase sono stati poi individuati i rischi che possono avere impatto sul valore dei dati. Ad esempio, se il marketing della banca<\/strong> vuole<\/strong> inviare <\/strong>una DEM a tutti i potenziali clienti su un nuovo prodotto, quanto vale il dato \u201cemail\u201d se solo il 30% degli indirizzi \u00e8 di buona qualit\u00e0? E quanto le mie attivit\u00e0, ad esempio, di data quality possono mitigare questo rischio? Il valore del progetto \u00e8 quindi il risultato di una formula matematica<\/strong> che considera il valore dei dati in perimetro, il rischio inerente e quanto possa essere contenuto a seguito degli interventi sui dati coinvolti.<\/p>\n

Program evaluation: cinque livelli di maturit\u00e0<\/h2>\n

Come calcolare il ritorno dell\u2019investimento (ROI)<\/strong> in Data Governance? Il modello invita a considerare tutte le prospettive di intervento sulla DG e per ciascuna stima l\u2019impatto sulle voci di bilancio. Il valore del programma sar\u00e0 quindi la sommatoria degli impatti<\/strong> delle varie prospettive di DG sugli item di business. \u201cPi\u00f9 facile calcolare la diminuzione dei costi, pi\u00f9 complesso stabilire l\u2019aumento dei ricavi\u201d sottolinea Francia.<\/p>\n

La formula calcola un valore-obiettivo (\u201cIl Sacro Graal cercato da ogni professionista dei dati\u201d) ovvero il valore teorico che si avrebbe, se fosse possibile implementare subito tutte le componenti sull\u2019intero patrimonio informativo aziendale, con una sorta di \u201cbacchetta magica\u201d. Come diventa poi concretamente gestibile e scalabile? Applicando un sistema di classificazione, mutuato da un \u201cCapability Maturity Model\u201d<\/strong>. Si tratta delle cinque \u201cwave\u201d (o livelli di maturit\u00e0<\/strong>) citate nel paper.<\/p>\n

Ad esempio, se nella Wave 1 viene considerato un valore per la DG pari a 106mila euro, al secondo livello si passa a 1,2 milioni che diventano poi 9 milioni nella terza Wave, 13 milioni nella quarta e 18 milioni nella quinta, in funzione delle prospettive di DG \u201cattivate\u201d in ciascuno stadio di maturit\u00e0. Le otto prospettive di Data Governance<\/strong> considerate nel modello applicato in CREDEM sono le seguenti:<\/p>\n