Data Strategy – Nel nuovo Instant Paper di Cefrielevidenzia che nonostante l’AI sia sempre più matura, nelle aziende il valore fatica a emergere a causa di dati frammentati, poco accessibili o difficili da governare. Secondo Anthropic, oltre il 50% delle organizzazioni che già utilizzano agenti AI su dati sensibili individua proprio nella qualità, accessibilità e contestualizzazione delle informazioni il principale ostacolo alla creazione di valore. Intitolato ‘AI Transformation chiama Data Strategy. Come trasformare i dati in valore reale, concreto e sostenibile in quattro esperienze Cefriel’ , l’Instant Paper è a cura di Diego Ragazzi, Data Strategy Lead, e Gianluca Ripa, AI & Data Analytics Business Line Manager.
AI e Data Strategy: la visione di Cefriel
Gianluca Ripa, AI & Data Analytics Business Line Manager di Cefriel
Molti limiti che emergono nei progetti non sono anomalie isolate, ma il risultato diretto di patrimoni informativi progettati per finalità diverse da quelle richieste da modelli predittivi, decisionali o agentici. La Data Strategy, invece, è una visione di medio-lungo periodo che trasforma il patrimonio informativo in una leva strutturale per l’efficienza, l’innovazione e lo sviluppo di prodotti, servizi e soluzioni basate su AI.
Impatti che cambiano a seconda dell’azienda
Nel paper si spiega che la Data Strategy è un approccio che integra dimensioni spesso affrontate separatamente e prende forma attraverso un piano di interventi coerente. Capace di coniugare strategia aziendale e capacità operative reali, genera impatti differenti a seconda del settore, della maturità organizzativa e delle ambizioni dell’azienda.
Diego Ragazzi, Data Strategy Lead di Cefriel
Per adottare un approccio concreto e sostenibile Cefriel ha sviluppato nel tempo un Data Strategy Toolkit, inteso come supporto metodologico definito lungo l’intero ciclo di vita del dato. Esso agisce da ponte tra ciò che l’organizzazione vuole ottenere e ciò che è in grado di fare oggi. Questo ponte non ha caratteristiche ‘standard’, ma è costruito su misura in base alle specifiche necessità di ogni singola organizzazione.
La Data Strategy come leva universale. Quattro case history
Il Paper presenta 4 esperienze progettuali provenienti da settori molto diversi come industria, energia, manifatturiero complesso e pubblica amministrazione. Un’azienda che produce componenti elettrici ed elettronici per il settore energetico voleva trasformare i sistemi di alimentazione elettrica in infrastrutture intelligenti, connesse e protette, capaci di generare insight dai dati operativi. Con il supporto di Cefriel ha compreso la necessità di far collaborare competenze digitali e business per definire il dato non più come ‘bit’, ma come asset governato e inserito in una strategia complessiva. Un operatore nella gestione di impianti termici voleva migliorare l’efficienza di manutenzione e operatività quotidiana con dati più integrati e accessibili. Cefriel ha contribuito a definire un percorso strutturato e sostenibile per l’abilitazione progressiva del nuovo modello di business orientato al risultato.
Costruire un’infrastruttura comune del dato
Un’azienda industriale con un’organizzazione articolata in numerosi dipartimenti aveva l’obiettivo di rendere il patrimonio informativo aziendale realmente accessibile, comprensibile e governabile in modo condiviso. Con Cefriel sono state create le condizioni organizzative e operative necessarie per integrare analytics avanzato, automazione e AI nei processi core dell’azienda. Il tutto grazie alla costruzione di un’infrastruttura comune del dato intesa come insieme di regole, linguaggi e pratiche condivise. Un ente pubblico con molteplici dati di provenienza interna ed esterna ha collaborato con Cefriel nella definizione di una Data Strategy orientata a governance e valorizzazione dei dati pubblici. Lavorando in modo coordinato e ponendo anche le basi per iniziative più avanzate di analisi e AI.
Le quattro lessons learned
La Data Strategy è un fattore abilitante, non un prodotto. Questa leva ‘universale’ prende forma come un percorso continuo di allineamento, valutazione e miglioramento;
il valore nasce dalla chiarezza: definire cosa conta davvero permette alle organizzazioni di ‘investire’ invece che ‘spendere’;
l’AI non funziona senza basi solide: la qualità, l’accessibilità e la tracciabilità del dato sono determinanti quanto, se non più, degli algoritmi;
l’organizzazione è importante quanto la tecnologia: processi di governo sostenibili, competenze diffuse e un linguaggio comune tra IT e funzioni di business hanno un impatto sul successo delle iniziative data‑driven.
