Da anni sentiamo dire che il dato è uno degli asset aziendali più preziosi, e i fatti sembrerebbero confermarlo. Quasi tutte le organizzazioni (il 93%, secondo EY) stanno investendo nell’area dei dati e degli analytics, e il mercato globale del data management è previsto in crescita con un tasso annuo composto del 12% da oggi al 2034, quando varrà la cifra astronomica di 349,5 miliardi di dollari. D’altronde, la valorizzazione del dato è il principio cardine della trasformazione data-driven che sta coinvolgendo, ormai da diversi anni, la stragrande maggioranza dei soggetti economici.
Data value: quanto valgono i dati?
Non ci sono dubbi su fatto che i dati valgano. Sfruttarne tutto il potenziale significa, a seconda delle circostanze, moltiplicare la produttività aziendale, avvicinarsi alle esigenze dei propri clienti, perfezionare e automatizzare i processi e, soprattutto, innovare.
Una prima sfida, per le aziende, è quella di quantificare il data value, il valore dei propri dati. I dati non sono beni tangibili e materiali, come per esempio gli asset immobiliari; possono essere condivisi, trasformati e aggregati per creare insight su cui prendere decisioni di qualsiasi natura. I dati hanno un proprio ciclo di vita e un valore diverso a seconda della fase in cui si trovano: un dato grezzo ne ha poco, ma l’aggregazione e l’analisi di più dataset può generare insight su cui prendere decisioni strategiche di importanza vitale per l’organizzazione.
In tutto ciò, le aziende hanno una sola certezza: per diventare data-driven, devono fare investimenti importanti in data management, nella creazione di architetture di dati moderne e in processi di qualità e di analisi, ma senza contare tutta l’area della sicurezza e della privacy, che afferisce anch’essa al concetto sistemico di data governance. Questo rende ancor più importante comprendere il valore dei propri dati, perché prima di intraprendere investimenti coraggiosi, che poi andranno valutati in chiave di ROI, è necessario conoscere le effettive potenzialità dei propri asset. Ma come?
Calcolare il valore dei dati: le quattro dimensioni da valutare
Calcolare il data value non è banale, perché in questo caso non ci si riferisce al ROI di una specifica iniziativa, che a seconda del suo obiettivo (es, migliorare la customer experience) porta con sé dei KPI dedicati come il Net Promoter Score o il Customer Satisfaction Score. Qui si tratta, piuttosto, di capire quali siano i potenziali impatti della valorizzazione dei dati sul business aziendale, cosa che porta con sé un maggior livello di complessità e, soprattutto, più dimensioni di osservazione.
Valore finanziario
I dati hanno, in primis, un valore finanziario. Si torna così alla considerazione precedente, ovvero il valore può essere quantificato solo a fronte di uno o più obiettivi ben definiti e della relativa data strategy per raggiungerli. Ottimizzazione dei costi, aumento delle revenue e delle vendite, accelerazione dei processi e incremento di soddisfazione del cliente sono tanti obiettivi che l’analisi del dato permette di raggiungere e di quantificare in modo tutto sommato agevole attraverso dei KPI specifici.
Valore strategico
Molto più complessa è la quantificazione del data value dal punto di vista strategico. In questo caso, infatti, le aziende dovrebbero ipotizzare il contributo del dato alla propria differenziazione e al vantaggio competitivo, nonché allo sviluppo di nuove opportunità e modelli di business.
A tal fine, sono determinanti la perfetta conoscenza dei propri processi e del mercato, l’esistenza di casi di studio, nonché la comprensione delle esigenze dei clienti. Il fintech è emblematico sotto questo profilo, perché il carattere innovativo, agile e nativamente data-driven dei nuovi player ha permesso loro di competere sullo stesso terreno di organizzazioni consolidate e, in alcuni casi, anche di creare nuovi modelli di business vincenti (si pensi al banking as a service).
Capacità di mitigazione del rischio
In che modo i dati aiutano le aziende a gestire al meglio i rischi cui sono nativamente soggette? Il discorso è duplice: la disponibilità di enormi volumi di dati, infatti, crea inevitabili rischi di sicurezza e di compliance, ma è al tempo stesso uno strumento che aiuta a gestirne altri.
Spieghiamoci meglio: una delle aree centrali della data governance è quella della sicurezza e della privacy; il fatto che le aziende dispongano di ampi volumi di dati crea un rischio di compliance rispetto a molteplici impianti normativi di natura generale (es, GDPR) o settoriale (HIPAA, per il settore sanitario americano). Quindi, diventa fondamentale integrare la sicurezza e la data protection all’interno del paradigma di governance del dato.
Al tempo stesso, l’analisi del dato aiuta le aziende a mitigare vari rischi legati alla propria attività. Per esempio, l’utilizzo di informazioni accurate consente di ridurre il rischio di prendere decisioni errate, fornendo una base solida e oggettiva su cui fondare le strategie aziendali. Inoltre, tecnologie avanzate come l’AI e il machine learning possono individuare anomalie nelle transazioni e prevenire il rischio di frode in tempo reale. Infine, lo stesso discorso vale per la gestione del rischio operativo, poiché la raccolta e l’analisi continua dei dati possono prevedere problemi nei processi o nelle infrastrutture prima che si traducano in costi o interruzioni significative.
Data Monetization
Nella quantificazione del valore dei dati, le aziende devono considerare non solo l’impatto interno, ma anche il potenziale valore economico che possono generare direttamente. In senso stretto, la data monetization farebbe parte del valore finanziario di cui si è detto precedentemente, ma può essere talmente rilevante da occupare una posizione a sé.
I dati, se gestiti in modo conforme alle normative vigenti, possono essere venduti o condivisi con altre aziende, trasformandosi in una risorsa monetizzabile. Questo approccio richiede un’attenta valutazione della qualità, rilevanza e utilità dei dati per terzi, che potrebbero sfruttarli per migliorare le proprie operazioni, ottimizzare strategie di marketing o sviluppare nuovi prodotti. La monetizzazione dei dati può così diventare una fonte di ricavi aggiuntivi, a condizione che venga adottata una governance robusta per garantire la sicurezza e la compliance, fattori chiave per mantenere nel tempo la fiducia dei clienti e dei partner.
Un passo deciso verso la data driven company
Conoscere il potenziale dei propri dati è essenziale per calibrare correttamente gli investimenti. Sebbene oggi l’intelligenza artificiale sia al centro dell’attenzione, i suoi risultati dipendono dalla presenza di un ecosistema di dati ben governato e gestito, ovvero dagli investimenti che le aziende hanno già fatto in tal senso. Conoscere il data value, e quindi tutti gli impatti che i dati hanno sul business, rappresenta così la strada migliore per avvicinarsi al paradigma data-driven in modo razionale, calibrato e strategico.
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