Teresa Roma, Tiziana Rina Mineo, Lina Ferraiolo di Kirey elencano le 3 qualità che considerano irrinunciabili per un data lifecycle davvero moderno: robustezza, conformità, tempestività.
Da qualche anno il dibattito sull’intelligenza artificiale ha spostato l’attenzione su modelli, algoritmi e capacità computazionale. Eppure, alla base di tutto, si colloca un elemento imprescindibile: il dato. Senza una base informativa solida, anche i sistemi più avanzati possono produrre risultati indesiderati o instabili, difficili da spiegare e, nei casi peggiori, inaffidabili.
L’importanza del dato
Il progresso di business practice basate sull’analisi di grandi quantità di dati e sull’impiego di IA ha posto nuove sfide nella gestione di dati eterogenei provenienti da fonti e contesti diversi. In particolare, quando stakeholder, processi e contenuti sono così intrecciati, la governance smette di essere un tema “procedurale” e diventa una disciplina chiamata a rendere comprensibile e governabile una dinamica complessa.
Le tre qualità per il data lifecycle moderno
In questa prospettiva, un framework di riferimento di data management può aiutare a interpretare il problema lungo tre dimensioni essenziali:
chi interagisce con il dato (stakeholder),
come il dato evolve nel tempo (lifecycle)
quali elementi ne regolano qualità, controllo e responsabilità (governance).
Il data lifecycle è una sequenza di fasi
Se si accetta questo punto di vista, il data lifecycle non può essere ridotto a una pipeline tecnica o a un tema da specialisti. È, prima di tutto, la sequenza di fasi che i dati attraversano dal momento in cui entrano in un sistema fino a quando vengono archiviati o cancellati. Poi una traiettoria che include generazione, sviluppo, maturazione e, infine, obsolescenza o eliminazione. Naturalmente non esiste, oggi, un modello di lifecycle “onnicomprensivo”, valido per ogni contesto. Tuttavia, è proprio questa mancanza di universalità che rafforza l’esigenza di definire un impianto di governo, un ciclo di vita che funzioni secondo principi chiari, misure coerenti e responsabilità esplicite.
Rimanere al passo con i tempi
In particolare, un data lifecycle che stia al passo coi tempi e con l’evoluzione digitale delle imprese dovrebbe garantire la valutazione del dato e le sue fasi di vita attraverso tre requisiti non negoziabili: robustezza, conformità, tempestività.
Robustezza: l’adeguatezza del dato agli standard di qualità
1 La robustezza di un impianto di controllo è la valutazione oggettiva di quanto esso sia in grado di garantire l’adeguatezza agli standard di qualità richiesti. Robustezza significa copertura dei controlli sulle aree critiche, ma anche tenuta del dato nel tempo: definizioni stabili, regole ripetibili, trasformazioni tracciabili. È l’opposto della qualità “occasionale”, quella che funziona finché non cambiano le condizioni.
2 Conformità: dimostrare che le regole esistono, sono applicate e producono evidenze
La conformità misura l’esito dei controlli di qualità e, in termini pratici, indica la percentuale di casi analizzati che non violano le regole rispetto al totale. Parlare di conformità significa spostare la discussione dalle intenzioni alle evidenze. Non basta dichiarare uno standard; serve poterlo misurare e rendicontare con continuità.
3 La tempestività: quando il dato è una questione di puntualità. Avere dati “giusti” ma disponibili troppo tardi equivale, per il business, ad avere dati inutili. La tempestività è dunque una dimensione chiave e significa fare in modo che i processi siano completi e i dati disponibili entro le scadenze definite.
Come si costruisce un data lifecycle che soddisfi questi requisiti?
Uscire dalla logica “a silos” e adottare una vista coerente del ciclo di vita: serve un framework qualitativo. L’impostazione di un data lifecycle dovrebbe basarsi su un concetto semplice ma decisivo: il dato va considerato lungo tre dimensioni complementari, ovvero Vita, Trattamento, Utilizzo. Ogni azione produce dati (“vita”); perché il dato diventi valore deve essere gestito e trasformato (“trattamento”); e tutto questo ha senso solo in funzione di uno o più obiettivi di business (“utilizzo”). Una connessione fondamentale, senza la quale la qualità rischia di diventare un esercizio tecnico, separato dalle priorità reali dell’organizzazione.
Vita, Trattamento, Utilizzo
Da qui nascono ulteriori necessità: applicare un Information Quality Framework (IQF), una metodologia di data governance che consenta di curare e tracciare il dato lungo tutto il suo percorso di vita;. Poi classificare gli oggetti che identificano le modalità di trattamento. Infine, fornire una scala di affidabilità del dato rispetto ai suoi utilizzi. In questo scenario, la data curation è un pilastro abilitante. Curare il dato significa presidiare la qualità non solo a valle, quando emergono gli errori, ma soprattutto a monte, nella definizione, nel contesto, nelle regole di trasformazione e integrazione. È un cambio di paradigma che sposta il focus dalla correzione episodica alla prevenzione sistemica.
L’importanza di un approccio incrementale
In definitiva, la realizzazione di un Information Quality Framework si distingue per la sua capacità di gestire il lineage dei dati, fornendo una visione completa del loro ciclo di vita. Questa impostazione è particolarmente efficace perché “traduce” la governance in un sistema operativo misurabile, evitando che resti confinata a principi generali. Ma c’è un ulteriore aspetto operativo che spesso determina il successo o l’insuccesso dei programmi: partire in modo sostenibile.
Vedi alla voce completezza
È fondamentale adottare un approccio incrementale, in cui il modello dati può essere compilato parzialmente in configurazione bottom-up o top-down. Questo a seconda della disponibilità di metadati: solo business, solo fisico o entrambi, anche in forma incompleta. È un elemento decisivo, perché molte organizzazioni rimandano la governance aspettando “la completezza”. Però la completezza, in ecosistemi complessi, è un obiettivo che si costruisce per iterazioni, non un punto di partenza.
In questa cornice, diventa evidente perché un data management plan completo, improntato su un framework qualitativo, sia essenziale non solo per pianificare, organizzare e gestire l’intero ciclo di vita, dalla raccolta allo smaltimento, ma per governare le relazioni tra fasi, dove spesso si annidano incoerenze e falle di controllo. Allo stesso tempo, emerge come una strategia realmente data-centric, soprattutto in ottica AI, richieda dataset rilevanti, ben curati e coerenti. Senza di questi, l’innovazione può accelerare, ma rischia di andare nella direzione sbagliata.
