{"id":70952,"date":"2026-10-14T09:34:24","date_gmt":"2026-10-14T08:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=70952"},"modified":"2026-10-14T10:42:16","modified_gmt":"2026-10-14T09:42:16","slug":"operational-data-excellence-playbook","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/operational-data-excellence-playbook\/","title":{"rendered":"Operational Data Excellence: il Playbook per governare l’ultimo miglio dei processi data-intensive"},"content":{"rendered":"\n

Dove finiscono i dati prima di diventare una decisione, perch\u00e9 quel tratto vive ancora fuori dai sistemi aziendali e come riportarlo sotto governo, un processo alla volta.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Irion pubblica il Playbook Operational Data Excellence<\/em>: una guida pratica per le organizzazioni che vogliono industrializzare i processi data-intensive senza rinunciare alla flessibilit\u00e0 di cui il business ha bisogno. In questo articolo ne anticipiamo l’impianto e i temi principali.<\/p>\n\n\n\n

Il paradosso dell’ultimo miglio<\/h2>\n\n\n\n

Negli ultimi anni le organizzazioni hanno investito in data platform e in intelligenza artificiale. Eppure molti processi critici per il business, quelli che producono report per il Consiglio di Amministrazione, segnalazioni di vigilanza, rendicontazione ESG e pianificazione, si completano ancora fuori dai sistemi aziendali. Nell’ultimo tratto i dati passano per fogli di calcolo, e-mail, cartelle condivise e attivit\u00e0 manuali.<\/p>\n\n\n\n

Non \u00e8 un’anomalia<\/strong>: \u00e8 il risultato naturale di un business che cambia pi\u00f9 in fretta dei sistemi informativi. Il Playbook parte da qui.<\/p>\n\n\n\n

Quando un foglio di calcolo diventa un’applicazione<\/h2>\n\n\n\n

Il fenomeno ha un nome: End User Computing (EUC). Quando un foglio Excel\u00ae incorpora logica di calcolo, macro e regole di business, diventa a tutti gli effetti un’applicazione sviluppata dagli utenti, una End User Developed Application (EUDA). \u00c8 il sottoinsieme di EUC a maggior rischio.<\/p>\n\n\n\n

Finch\u00e9 il processo \u00e8 stabile, tutto sembra funzionare. Poi arriva un nuovo contributore, una modifica normativa, un cambio di persone, e l’organizzazione scopre di non possedere il processo: possiede le competenze di chi lo conosce. Il Playbook chiama debito operativo<\/em> questo rischio, che non compare a bilancio ma assorbe tempo, riduce la resilienza e rende pi\u00f9 fragile ogni cambiamento.<\/p>\n\n\n\n

Che cos’\u00e8 l’Operational Data Excellence<\/h2>\n\n\n\n

La risposta non \u00e8 eliminare Excel n\u00e9 imporre sistemi rigidi che il business finirebbe per aggirare. \u00c8 industrializzare i processi data-intensive:<\/strong> renderli governati, tracciabili e ripetibili, mantenendo la flessibilit\u00e0 dove serve alle persone.<\/p>\n\n\n\n

La tecnologia si occupa di attivit\u00e0 ripetitive, orchestrazione, controlli e tracciabilit\u00e0. Le persone mantengono il controllo decisionale, gestiscono le eccezioni e inseriscono le valutazioni discrezionali, in un approccio human-in-the-loop dentro un processo governato.<\/p>\n\n\n\n

Un percorso in cinque step, non un progetto<\/h3>\n\n\n\n

Il Playbook propone un percorso incrementale: Scoprire<\/strong> i processi che producono gli output rilevanti, Valutare e prioritizzare<\/strong> con criteri oggettivi, Industrializzare<\/strong>, Misurare<\/strong> con KPI e KRI prima e dopo l’intervento, Evolvere<\/strong> riutilizzando esperienza e componenti nei processi successivi.<\/p>\n\n\n\n

Il punto chiave \u00e8 come si industrializza. Ogni soluzione EUC\/EUDA non diventa un’applicazione custom a s\u00e9, ma viene ricondotta a un framework comune: autenticazione, audit trail, versioning, workflow, connettivit\u00e0 alle sorgenti, controlli e monitoring sono gi\u00e0 disponibili. Il livello di intervento dipende dalla soluzione: un foglio usato come “black box” si pu\u00f2 incapsulare in un processo strutturato senza toccarne la logica, mentre le soluzioni pi\u00f9 complesse richiedono di mettere in sicurezza dati e workflow. Si pu\u00f2 partire da un singolo processo e dimostrarne il ritorno prima di estendere il metodo.<\/p>\n\n\n\n

Dai principi ai casi d’uso<\/h3>\n\n\n\n

Il Playbook mostra il modello applicato a due casi concreti. Il primo \u00e8 il risk appetite framework di una banca, oggi spesso costruito su decine di file scambiati via e-mail. Il secondo \u00e8 il bilancio di sostenibilit\u00e0 di un gruppo industriale, con dati ESG raccolti da HSE, Risorse Umane, Acquisti, Produzione e Facility.<\/p>\n\n\n\n

In entrambi si ripete lo stesso schema: acquisizione governata, intervento umano tracciato, evidenza pronta per l’ispezione. Lo stesso schema vale per la chiusura di bilancio, le segnalazioni di vigilanza, il reporting direzionale e il ciclo di budget e forecast.<\/p>\n\n\n\n

Cosa trovi nel Playbook <\/h3>\n\n\n\n