Quando all’interno di un’azienda la Business Intelligence sembra non funzionare a dovere o la sua efficacia sembra limitata, nella maggior parte dei casi il problema è più profondo della sola visualizzazione. È la catena a monte: dati raccolti con regole non esplicite, trasformazioni non tracciate, definizioni di KPI che cambiano fra reparti, permessi gestiti per inerzia.
Quando si verifica questa situazione, in realtà piuttosto diffusa, implementare una buona Data governance significa soprattutto introdurre una disciplina operativa che mette ordine su qualità, sicurezza, disponibilità e uso del dato, attraverso policy, standard, procedure e responsabilità. Insomma, come succede sempre più spesso nella trasformazione digitale, il problema è prima di governance, poi tecnologica.
La Data governance, tuttavia, non può esimere da strategie e accorgimenti tecnici: senza, infatti, il rischio è di creare numerose “verità parallele”, a seconda della qualità dei dati utilizzati dall’operatore e dalle sue competenze. Questo genera situazioni complesse, anche dal punto di vista meramente relazionale, in cui il rischio è quello di trascorrere più tempo e risorse a discutere il dato che a metterlo a valore.
Perché la Data governance viene prima dello strumento
Una parte dei progetti BI fallisce in modo silenzioso: la piattaforma viene adottata, le visualizzazioni sono curate, ma gli utenti smettono di fidarsi perché un numero differisce dal gestionale, perché lo stesso indicatore dà risultati diversi a seconda del reparto, oppure perché non è chiaro quale tabella o quale regola di calcolo sia stata applicata. È qui che la Data governance mostra il suo valore: stabilisce strategie e responsabilità, definisce chi può cambiare cosa, con quali controlli e con quale tracciabilità.
Contemporaneamente va affrontato anche il tema della Data quality: un risultato che si ottiene attraverso processi governati. Gartner¹ quantifica l’impatto economico della scarsa qualità del dato in almeno 12,9 milioni di dollari l’anno: un numero utile per darci l’idea del costo operativo misurabile della scarsa qualità del dato. La Data governance, insomma è l’infrastruttura che rende ripetibile, controllabile e difendibile l’analisi effettuata nella Business Intelligence.
Clarex: Data management e BI come competenze complementari
Per gestire questa complessità, Clarex ha scelto di operare in entrambi gli ambiti: Data management e Business Intelligence. Questo si traduce in un approccio che parte dal basso, dai flussi e dai modelli dati, e arriva fino allo strato di fruizione: semantica, misure, performance e UX delle dashboard. L’approccio è volutamente agnostico rispetto alle piattaforme, per potersi inserire facilmente anche su progetti già avviati e rimettere in asse architetture e modelli.
Dal punto di vista tecnico, la differenza tra un progetto che funziona e uno che produce grafici sta in tre snodi: la qualità del dato alle origini, il modo in cui i dati vengono trasformati e modellati, e la coerenza semantica con cui vengono pubblicati. La Data governance è il linguaggio comune che collega questi snodi e impedisce che ogni intervento correttivo diventi un’eccezione non documentata.
Dal dato grezzo al dato affidabile: cosa governa davvero la Data governance
Nella pratica la Data governance è un insieme di controlli e tracciamenti che accompagna il dato lungo il suo ciclo di vita. Significa conoscere l’origine di un dato, quali trasformazioni subisce, chi ha autorizzato una modifica e quando è stata introdotta una nuova definizione. Di conseguenza diventano un requisito tecnico per prevenire cambiamenti non controllati.
Questa impostazione influenza direttamente l’architettura della Business Intelligence. Un data warehouse senza regole di ownership e senza controlli di qualità produce velocemente quello che possiamo definire effetto palude: cresce il volume, peggiora l’affidabilità percepita, aumentano le richieste manuali di riconciliazione. Con Data governance e Data quality, invece, si formalizzano regole di validazione, deduplicazione, gestione delle chiavi, standardizzazione di codifiche e unità di misura, gestione delle anagrafiche critiche. In molti contesti, la scelta più efficace è far convergere lo storico dati in un repository governato e costruire sopra di esso il layer semantico usato dalla BI, in modo che la dashboard interroghi una base certificata e non una collezione di estrazioni locali.
Un aspetto spesso sottovalutato è la dimensione temporale. La BI aziendale non è necessariamente real time; in molti casi, due o tre refresh giornalieri sono già un regime sostenibile e coerente con i tempi del business. Questo richiede che la data governance includa anche la gestione delle finestre di aggiornamento, dei ritardi ammessi. Altrimenti gli utenti interpretano come errore ciò che è, semplicemente, un dato non ancora aggiornato.
AI nella BI: automazione, linguaggio naturale, responsabilità del dato
Non possiamo, nel 2026, non citare il ruolo dell’Intelligenza Artificiale, che entra nella BI in due modi.
Il primo è l’augmented analytics: automazione di data preparation, suggerimenti di analisi e interfacce conversazionali basate su NLP. Il secondo è l’emergere di assistenti e agenti che riducono il costo cognitivo dello strumento, per esempio traducendo domande in query o proponendo visualizzazioni.
Questa evoluzione, però, alza l’asticella della Data governance. Se l’utente può porre una domanda in linguaggio naturale, il sistema deve sapere quali dati può usare, quali definizioni applicare e quali vincoli rispettare. L’AI amplifica sia il valore del dato affidabile sia il rischio del dato non governato: se un modello genera un insight “plausibile” su dati incoerenti, l’errore diventa più difficile da individuare perché l’interfaccia è persuasiva. Per questo, la governance deve includere tracciabilità, versioning delle definizioni e controlli su dataset esposti alle interfacce conversazionali.
Soluzioni SAP per Data governance e Data quality
Nel perimetro SAP, la Data governance ha un vantaggio pratico: l’integrazione con l’ecosistema applicativo e la possibilità di preservare contesto, logica di business e struttura di permessi e privilegi lungo la filiera dati. SAP Datasphere è il fondamento tecnologico per abilitare una business data fabric, attraverso un layer semantico ricco che distribuisce dati con contesto e logica intatti. In scenari ibridi questo approccio può ridurre duplicazioni e incoerenze, a patto che l’architettura e le regole di pubblicazione siano definite con metodo.
Sul fronte data warehouse, SAP BW/4HANA è la soluzione di data warehousing con data modeling agile e processi ottimizzati per SAP HANA. Torna il tema iniziale: le problematiche riguardano principalmente l’adozione di un layer governato e industrializzato per consolidare e modellare dati in modo coerente, mentre la mera implementazione diventa quasi una conseguenza.
Data governance come condizione di affidabilità, scalabilità e valore del tempo
La Data governance, insomma, serve a far sì che il tempo delle persone venga speso in analisi, validazione e decisione, e non in riconciliazione manuale e discussioni sulla fonte corretta. È un sistema di controlli e responsabilità che rende difendibile il dato, e quindi difendibili le decisioni che ne derivano.
Quando la Data governance è trattata come prerequisito tecnico, la BI smette di essere una collezione di dashboard e diventa un servizio stabile: coerente nel tempo, estendibile a nuove fonti, pronto a integrare self-service e AI senza perdere affidabilità.
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¹Fonte: Gartner.com
