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22 settembre 2026

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# Data Driven, dall’hype alla realtà: come diventare (davvero) un’azienda innovativa

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19 giugno 2024

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Nonostante la spesa aziendale per la gestione e l’analisi dei dati sia in crescita da anni (+18% in Italia nel 2023), sono poche le imprese che si possono definire realmente Data Driven. Addirittura, stando al Data Quality 2023 Study di SD Times, sarebbero poco più del 16%, mentre altre ricerche le posizionano attorno al 20%.

## I dati come motore della crescita aziendale

La strada verso la data driven company **appare quindi lunga e tortuosa**. In primis, non tutte le aziende interpretano il concetto allo stesso modo, e alcune ritengono che un semplice sistema direzionale a supporto delle principali decisioni strategiche sia sufficiente per rendere l’azienda un esempio di data centricity. Ma così non è.

Prendendo in prestito la definizione di AWS, un’azienda data driven è un’organizzazione che utilizza i dati come motore per la propria crescita. I dati guidano i processi decisionali e sono **resi disponibili per stimolare l'innovazione e creare valore per i clienti**. Un aspetto molto interessante di questa definizione è che, oltre a **riconoscere il dato come asset centrale**, **non lo vincola al solo decision making.** In una data driven company, infatti, il dato migliora i processi e le relazioni interne ed esterne, oltre a poter identificare opportunità di innovazione e di sviluppo di nuovi prodotti, servizi e anche modelli di business.

## Perché è così complesso farsi guidare dai dati?

Data l’ampiezza del fenomeno, adottare un paradigma data-centric è tutt’altro che banale. Integrare il dato – o meglio l’informazione che deriva dal dato – all’interno delle proprie decisioni, nei processi e nelle relazioni implica in molti casi una trasformazione sistemica che non tutte le aziende hanno intrapreso e che **ben poche hanno completato**.

Secondo molti operatori e analisti, la sfida principale è creare la cosiddetta **data culture**: su [Harvard Business Review](https://hbr.org/2020/02/10-steps-to-creating-a-data-driven-culture) si legge chiaramente che *“i maggiori ostacoli alla creazione di aziende data driven non sono tecnici, ma culturali*". Questo dipende dall'onnipresente resistenza al cambiamento, ma anche dalla profondità della trasformazione, che sostituisce i meccanismi consolidati, gli approcci intuitivi e quelli basati sull'esperienza con un vero e proprio metodo analitico che, per essere abbracciato, richiede un mindset *ad hoc*. Essere data driven, infatti, comporta “*una sorta di ‘umiltà’ nel riconoscere che i dati ne sanno di più di noi*”, e un’evoluzione di questo tipo non può che essere graduale e (molto) progressiva.

Pur non rappresentando il principale motivo di apprensione, **la sfida tecnica non va sottovalutata.** Fino a poco tempo fa, infatti, le imprese *interpretavano* i propri dati **solo in ottica transazionale**, vincolandoli a silos inadatti a supportare complesse attività di analisi. La forte evoluzione degli ultimi anni, che ha ridefinito completamente le architetture, le strutture, le metodologie di gestione e di analisi del dato, è stata proprio indirizzata dall’esigenza di rendere le aziende sempre più data-driven a prescindere dalla maturità di partenza e **dalla complessità del loro ecosistema informativo.** Infatti, un problema che le aziende non hanno, e mai avranno, è **la quantità di dati a loro disposizione.**

## Il percorso verso la data driven company: 4 step fondamentali

Il passaggio verso un modello data centric non segue un percorso predefinito, e spetta a ogni organizzazione **identificare la strada migliore** in base al proprio modello di business, alla maturità digitale di partenza e **alla complessità dell'ecosistema organizzativo e informativo**. Alcune realtà si concentrano sullo sviluppo di competenze interne, altre investono in tecnologie innovative, altre ancora rivedono i propri processi con l'obiettivo di ottimizzarli grazie all'uso dei dati.

Indipendentemente dal punto di partenza, la chiave per costruire una strategia data driven efficace consiste nell'adottare **un approccio integrato**, facendo sì che l’evoluzione tecnologica, culturale e organizzativa procedano di pari passo.

### 1. Sviluppare una cultura *evidence-based*

L’approccio culturale *evidence-based* è il perno del modello in questione poiché sposta il focus del processo decisionale **dall’intuizione individuale all'analisi rigorosa dei dati.**

Il primo passo in tal senso è **l'impegno attivo del top management**, che deve supportare la trasformazione con azioni concrete e assumersi la responsabilità del cambiamento. A livello organizzativo, la centralità del dato si ottiene promuovendo un approccio collaborativo tra competenze tecniche e di business, nonché integrando *data e analytics* in ogni unità funzionale dell'azienda.

### 2. Dati reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili

In un [approfondimento dedicato](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/how-to-build-a-data-driven-company), il MIT evidenzia le caratteristiche chiave che i dati devono avere per supportare un'azienda data-driven: in particolare, devono essere **reperibili (*findable*), accessibili (*accessible*), interoperabili (*interoperable*) e riutilizzabili (*reusable*).**

Per quanto queste caratteristiche appaiano scontate in un'azienda che basa il proprio business sulla capacità di analisi e di valorizzazione delle informazioni, spesso **il punto di partenza è molto distante** e richiede un impegno intenso per colmare il gap. Per esempio, il fatto che tutti i dati aziendali siano facilmente reperibili *on-demand*, richiede **l’implementazione di architetture moderne di data management** che coprano trasversalmente tutta l’organizzazione, integrino sorgenti di dati strutturati e non, e dispongano di metadati completi e descrittivi che facilitino la ricerca.

### 3. Democratizzazione del dato

La data democratization è un concetto analogo all'accessibilità del paragrafo precedente, **ma non limitato alla componente tecnica**.

In un’azienda moderna, ogni decisione dovrebbe essere supportata dai dati, non solo quelle di natura strategica e di portata sistemica. Affinché ciò avvenga, i dati devono essere accessibili in tutta l'organizzazione, e tutti gli utenti devono disporre di **competenze di analisi (data literacy) proporzionate alle proprie necessità.** La democratizzazione del dato rappresenta una delle sfide principali delle aziende moderne proprio poiché coinvolge **componenti culturali, tecniche, organizzative e di competenze.**

### 4. Continua sperimentazione e adozione di nuove tecnologie

Un’azienda moderna basa la propria competitività sullo sfruttamento delle potenzialità dei dati, e deve quindi essere pronta **a sperimentare e adottare velocemente nuove metodologie e soluzioni**, non avendo paura di mettere in discussione gli approcci tradizionali. A titolo d’esempio, si pensi all’accelerazione che il tema dell’AI ha avuto negli ultimi anni: ogni giorno nascono approcci, modelli e algoritmi sempre più sofisticati per estrarre valore dai dati, automatizzare processi, prevedere trend e generare nuovi insight.

## Rimanere competitivi in mercati sfidanti

Il percorso di modernizzazione data centric è certamente complesso e articolato. Tuttavia, è anche l’unica strada vincente per le organizzazioni che vogliono preservare, e possibilmente potenziare, la propria competitività in mercati **ricchi di player agili e innovativi**, che nascono data driven e hanno l’innovazione e il cambiamento continuo nel proprio DNA.

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