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22 settembre 2026

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## **Data governance: perché la gestione dei dati è la chiave per ottenere un importante vantaggio competitivo in ambito bancario**

*A cura di [Teresa Roma](https://www.linkedin.com/in/teresa-roma-37099158/), Business Line Manager di Kirey Group*

Anche nel mondo bancario la pandemia ha accelerato la trasformazione digitale: le abitudini dei clienti continuano a evolvere e gli Istituti cercano strumenti e risorse per stare al passo con il mercato. Dal digital banking si sta passando a una visione Open Finance: l’innovazione tecnologica aperta è applicata in ambito finanziario e assicurativo con l’obiettivo di offrire un’esperienza all’utente sempre più personalizzata e di qualità grazie all’ottimizzazione della gestione di dati e competenze.

La **data governance in ambito bancario** assume così un ruolo strategico nella trasformazione del rapporto con il cliente, nella promozione di nuovi servizi e nell’abilitazione della Digital Collaboration.

## **Come i modelli predittivi influenzano decisioni strategiche e risultati di business**

Gli Istituti bancari da sempre hanno raccolto e interpretato dati, ma oggi l’evoluzione degli strumenti e della tecnologia apre a possibilità molto più avanzate in termini di tempi di elaborazione, qualità del dato e capacità predittive. Previsioni e simulazioni accurate sono fondamentali per permettere alle banche di prendere decisioni strategiche prendendo in considerazione tutti gli elementi utili alla valutazione. Grazie a modelli di data governance basati su strumenti di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML), oggi il valore dei dati è aumentato esponenzialmente, ma la loro gestione richiede competenze e consapevolezza dei processi e delle tecnologie disponibili, affinché siano realmente utili al raggiungimento dei risultati di business prefissati. Pensiamo, ad esempio, all’utilità di un modello previsionale di aderenza di un determinato prodotto finanziario a un’esigenza specifica del mercato, oppure a un preciso target selezionato per fascia d’età.

Ma come funziona, in pratica? L’adozione di sandbox permette di creare un “**democratic lab**”, uno spazio di sperimentazione aperto che consente all’utente di business di operare in un ambiente architetturale parallelo e di avere a disposizione dati che, contestualmente al disegno di un determinato modello, rendano prevedibili i risultati.

## **Python, il linguaggio di programmazione che conquista i data scientist**

La sperimentazione si avvale sempre più di **microservizi e di linguaggi di programmazione come Python, che** **rende più performanti gli algoritmi di data science** e si sta affermando con sempre più forza come linguaggio ideale per creare script e applicativi che interagiscono con i dati.

I vantaggi principali di Python sono:

- **semplicità e velocità:** semplifica la programmazione ed è un ottimo linguaggio per creare script
- **portatilità:** si può utilizzare con qualsiasi sistema
- **flessibilità:** si adatta a diverse possibilità di programmazione e applicazione, in particolare all’intelligenza artificiale
- **ordine:** l’organizzazione dei moduli è chiara e leggibile

In ambito data governance e data science i numeri attestano una crescita importante di Python: già nel 2020 **l’84% dei data scientist lo usava come linguaggio principale** e il 66% lo usava quotidianamente. Intorno al linguaggio Python si è consolidata, infatti, una community di developer che contribuiscono allo sviluppo del linguaggio e alla realizzazione di ampie librerie specializzate.

## **Il ruolo di Python nell’accelerazione del business in ambito bancario**

La possibilità di creare microservizi con linguaggio Python consente all’utente di business di **sperimentare** e, una volta convinto del modello ottenuto, passare l’algoritmo all’IT. A sua volta, l’IT, che in passato avrebbe dovuto sviluppare da zero questo modello, ora può industrializzarlo, ottimizzandolo e portandolo in ambiente di produzione **in tempi molto brevi**.

Questo processo, più semplice e legato alle strategie del business, rende necessario affidarsi a consulenti esperti nell’ottimizzazione delle performance, nel miglioramento delle query e di altri processi che consentano alle banche di sfruttare nel modo migliore i propri database.

Ed è proprio grazie all’adozione di strumenti legati al linguaggio Phyton che si inseriscono in progetti di sviluppo di Data Governance e Data Quality che la banca può **dare valore al proprio patrimonio informativo,** trasformandolo in un vantaggio competitivo nell’adozione di nuovi modelli di business e nella creazione di nuovi prodotti per un mercato in continua evoluzione. 

 

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