La data governance rappresenta oggi un elemento cruciale per le organizzazioni che intendono convertire la crescente mole di dati disponibili in vantaggio competitivo concreto.
In un contesto dove IDC prevede un volume globale di 175 zettabyte di dati entro il 2025, implementare processi strutturati per gestire qualità, sicurezza e usabilità delle informazioni è diventato un imperativo per scalare efficacemente il business digitale.
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Perché serve una data governance strategica per crescere
Secondo una recente analisi, le iniziative principali pianificate dalle aziende a livello globale nei prossimi 12-24 mesi sono incentrate su data governance (39%) e la definizione di una data strategy (37%).
Allo stesso tempo, la data governance – l’insieme di processi e regole per gestire i dati come asset aziendale – è diventata un tema da boardroom: basti pensare che oltre l’84% delle organizzazioni ha nominato un Chief Data Officer o equivalente, rispetto a solo il 12% nel 2012
Nonostante ciò, molte aziende continuano a faticare nel trasformare i dati in valore concreto per il business, ostacolate da problemi di qualità dei dati raccolti, scarsità di tempo e di risorse adeguate, silos informativi e operativi tra i vari team, rischi legati a privacy.
In questo contesto, gli osservatori internazionali rilevano alcune tendenze chiave a cui fare attenzione. In particolare, Gartner stima che entro il 2025 l’80% delle organizzazioni che tenteranno di scalare il business digitale senza un approccio moderno alla Data Governance andrà incontro al fallimento
In sintesi, la posta in gioco è alta: governare i dati è diventato essenziale per prendere decisioni strategiche e operative di business e di marketing più profittevoli.
I tre pilastri fondamentali della Data Governance nel 2025
Vediamo allora i tre pilastri fondamentali della data governance nel 2025.
Qualità del dato: il fondamento di ogni strategia data-driven
La qualità è il fondamento di qualsiasi strategia data-driven. Un dato di qualità è accurato, completo, consistente tra le fonti e aggiornato nel tempo. In mancanza di questi requisiti, le analisi e decisioni basate sui dati sono spuntate e inefficaci.
I costi dei “bad data” (ossia, il processo di basare decisioni di business su dati imprecisi) sono ingenti: Gartner stima che dati di scarsa qualità costino alle organizzazioni quasi 13 milioni di dollari l’anno in media, mentre uno studio McKinsey rileva fino al 20% di perdita di produttività e un +30% di costi operativi dovuti all’utilizzo di “dati poveri”.
Quando si parla di qualità del dato (Data quality), è fondamentale sottolineare come l’accuratezza e la coerenza delle informazioni non possano prescindere da una struttura dati solida, relazionale e facilmente interrogabile tra tutti i diversi canali e fonti di traffico.
In questo contesto, l’adozione di database relazionali in cloud – come BigQuery – consente non solo di archiviare grandi volumi di dati in modo centralizzato, ma anche di mettere in relazione tra loro informazioni provenienti da diverse fonti aziendali (CRM, tool di advertising, piattaforme eCommerce, software di automazione).
Questo approccio permette di ridurre drasticamente la presenza di dati duplicati, obsoleti o inconsistenti, migliorando la qualità generale del dato e abilitando analisi affidabili, mirate e in tempo reale.
Dal punto di vista operativo, una delle best practice più efficaci per garantire la precisione dei dati raccolti è l’utilizzo dei parametri UTM. Integrare UTM specifici all’interno degli URL delle campagne pubblicitarie permette di risalire alla fonte, mezzo, contenuto e formato di ciascun touchpoint digitale: un livello di dettaglio essenziale che contribuisce alla qualità delle informazioni raccolte e alla ricostruzione coerente del customer journey.
Un tassello fondamentale per rafforzare il proprio sistema di raccolta di dati affidabili è il tracciamento Server-Side, uno standard imprescindibile per la raccolta di informazioni complete e coerenti in un contesto digitale multi-device e omni-channel.
A differenza del tracciamento Client-Side (ossia, il contesto in cui l’elaborazione dei dati avviene tramite il Browser web utilizzato sul dispositivo dell’utente, come il computer o lo smartphone), il tracking lato Server permette di registrare eventi e conversioni anche quando i meccanismi tradizionali di tracciamento risultano bloccati da browser, ad blocker o dalla deprecazione dei cookie di terze parti (Facebook Ads, YouTube, Google Ads, ecc.).
Se configurato correttamente e nel rispetto delle normative Privacy e GDPR, il Server-Side consente di:
- adottare tecniche di pseudonimizzazione dei dati (quando e se necessario) – ossia processi tecnici per trasformare i dati personali degli utenti in modo che non siano identificabili
- migliorare la precisione del tracking in merito a metriche economiche chiave a livello di business (Customer Lifetime Value, percorso di conversione, acquisti multipli, valore medio degli ordini, ecc.).
Il tracking Server-Side è quindi una tecnologia che non solo permette di gestire in modo sicuro i dati degli utenti, ma permette anche ai marketer di utilizzare dati completi per ottimizzare le proprie campagne online, mantenendo una piena conformità normativa.
Infine, l’attuazione di una data governance realmente efficace non può prescindere da una manutenzione costante e da una gestione consapevole del tracciamento.
Come accade per qualsiasi asset tecnologico, anche la configurazione di un database relazionale o di un tracciamento Server-Side richiede aggiornamenti, audit periodici e conoscenza dei modelli di attribuzione delle diverse piattaforme. Solo in questo modo è possibile evitare o correggere tempestivamente errori di tracciamento, garantendo così che la qualità dei dati rimanga elevata e continua nel tempo.
Sicurezza del dato: oltre la compliance normativa
La sicurezza del dato non è solo una questione di conformità normativa. È un pilastro della strategia complessiva di data governance e rappresenta una condizione necessaria per garantire affidabilità, continuità e scalabilità nei processi di analisi.
Questo tema abbraccia diverse aree chiave. Innanzitutto, la protezione della privacy degli utenti – sempre più centrale con l’evoluzione del quadro regolatorio europeo (GDPR, ePrivacy, DMA) – ma anche la gestione granulare degli accessi, che consente di definire con precisione chi può visualizzare o modificare determinati dati all’interno dell’organizzazione.
A ciò si aggiunge il fatto che una gestione dei dati conforme alle norme vigenti e in base ai consensi Privacy concessi o negati dagli utenti assicura due risultati chiave.
Il primo, che le informazioni su cui si basano strategie e scelte di business siano sicure e accessibili; il secondo, di consolidare un rapporto più solido e di fiducia coi propri clienti, poiché basato su principi di trasparenza e tutela dei dati personali.
In questo senso, una gestione a regola d’arte della sicurezza del dato, integrata in una strategia di governance, porta vantaggi concreti: maggiore fiducia degli stakeholder, riduzione del rischio reputazionale e operativo, miglioramento della qualità del dato utilizzabile per l’analisi e, di conseguenza, una maggiore efficacia delle decisioni basate su insight.
È quindi necessario evidenziare come il rispetto delle normative europee – dal GDPR al Digital Markets Act, passando per l’AI Act, ecc. – richieda oggi un ripensamento strutturale nella raccolta e gestione dei dati.
Non basta più offrire un’informativa generica tramite cookie banner o tramite una Privacy Policy: serve assicurarsi che le preferenze espresse dagli utenti siano effettivamente rispettate in ogni fase della raccolta e del trattamento.
Strumenti come la Consent Mode v2 rappresentano in questo contesto un asset strategico: permettono di adattare in modo dinamico il tracciamento dei dati in base al consenso ricevuto, o di modificarlo se l’utente decide di cambiare nel tempo i propri consensi.
In questo modo viene mantenuta comunque la capacità di raccogliere dati in forma aggregata o anonima, garantendo così il bilanciamento tra compliance e continuità di raccolta di dati chiave per ottimizzare le performance di marketing e advertising.
Accanto alla Consent Mode, il tracciamento Server-Side gioca un ruolo da protagonista nella data security grazie a tecniche avanzate di pseudonimizzazione dei dati, garantendo così la protezione della privacy degli utenti.
Inoltre, l’utilizzo del tracciamento Server-Side con Google Analytics 4 consente di anonimizzare i dati prima che raggiungano i server di Google, garantendo la conformità alle normative europee.
Soluzioni come GTM Server-Side e le Facebook Conversion API, già adottate da realtà come Greenpeace e MecShopping, dimostrano come sia possibile proteggere la privacy degli utenti senza rinunciare alla precisione nelle analisi.
In definitiva, la sicurezza del dato oggi non si esaurisce più in un approccio difensivo: è parte attiva della strategia di business e della relazione con l’utente. Governare in modo consapevole e compliant la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati significa proteggere il patrimonio informativo dell’azienda, costruire fiducia, ottenere insight più affidabili, acquisendo così un vantaggio competitivo duraturo.
Usabilità del dato: trasformare informazioni in azioni
Il terzo pilastro, l’usabilità del dato, riguarda la capacità di rendere i dati raccolti comprensibili e accessibili ai differenti team e/o decision maker aziendali, favorendo una fruizione diffusa,e un processo decisionale più rapido ed efficace.
Dunque, in questa fase del processo di data governance l’obiettivo non è la mera visualizzazione di numeri dentro dashboard e tabelle. Viceversa, una profittevole usabilità del dato mira a tradurre i report in azioni concrete per raggiungere gli obiettivi di marketing e di business definiti.
Non basta infatti che i dati siano di alta qualità e sicuri, se poi non vengono trovati, compresi e usati in modo rapido ed efficace dai key player aziendali nel processo decisionale.
È in questa fase dalla data governance che entra in gioco la data democratization: ossia, la possibilità per tutti i decision-maker aziendali di accedere alle informazioni giuste al momento giusto. Solo grazie a questo processo di analisi e azionabilità dei dati chiave delle diverse aree aziendali è possibile non solo avere il quadro completo dei reali risultati di marketing e di business, ma anche usare in modo efficiente queste informazioni per mettere in campo azioni concrete di ottimizzazione.
Tuttavia, secondo quanto riportato da Harvard Business Review, molte organizzazioni hanno solo da poco iniziato ad adottare strategie per colmare il divario di competenze tramite sessioni di formazione mirata sui dati, o promuovendo la cultura del dato attraverso i canali di comunicazione aziendale. Segno dell’esistenza di un grande potenziale inespresso dovuto a silo organizzativi o barriere tecniche/culturali di accesso e di azionabilità del dato.
L’usabilità del dato trova oggi il suo principale alleato nell’adozione delle già menzionate architetture di dati integrati. Infatti, l’utilizzo di database relazionali permette di mettere in relazione informazioni eterogenee provenienti da più reparti e piattaforme aziendali (CRM, Email Marketing, Social Ads, Analytics, ecc.).
Grazie a processi ETL (Extract, Transform, Load) e all’uso di linguaggi come SQL, i dati possono essere trasformati in insight operativi facilmente accessibili da parte di team anche non tecnici. In questo modo, si abbattono i silos organizzativi e si garantisce:
- una visione coerente e completa a 360° del patrimonio informativo aziendale
- un efficientamento del processo decisionale a livello di marketing e di business (poiché basato su dati completi e accurati)
Ma se da un lato la creazione di un’efficace infrastruttura di raccolta e organizzazione dei Big Data è essenziale per generare dashboard complete e personalizzate, dall’altro lato non è sufficiente per permettere di passare dalla semplice visualizzazione dei dati alla rapida identificazione e attivazione di possibili azioni correttive o di ottimizzazione.
Per valorizzare pienamente questa infrastruttura, è cruciale dotarsi di processi e metodi interni che facilitino il processo decisionale.
Segmentare i Big Data in cluster rilevanti per ogni business unit, predisporre report preconfigurati per ciascun obiettivo aziendale, annotare sistematicamente gli insight attesi e le azioni conseguenti rappresentano un framework efficace per trasformare i dati in azioni concrete, risparmiando tempo e migliorando le performance del marketing.
Ogni team può così servirsi di un framework condiviso e allineato sugli obiettivi di marketing e di business aziendali, adattandolo secondo gli specifici KPI identificati, con un impatto immediato sull’allineamento strategico interno e sull’efficacia delle azioni identificate da mettere in campo.
La connessione tra dati di vendita e di acquisizione dei lead per i vari canali di traffico, ad esempio, permette di individuare con precisione quali fonti stanno effettivamente generando valore, allocando il budget pubblicitario solo sui canali più profittevoli per aumentare i margini e senza sprechi.
Data governance strategica: un percorso di valore per il business
Adottare una Data Governance strategica significa mettere ordine e mettere a frutto il patrimonio informativo aziendale, trasformando i dati da potenziale fonte di caos a fonte di insight e di vantaggio competitivo per generare un impatto reale del dato sul business.
È un percorso che richiede visione, costanza e collaborazione diffusa, ma i risultati ripagano lo sforzo: le organizzazioni che sapranno mettere in atto strategie di digital e web analytics ottengono infatti migliori performance su tutti i fronti, dalla customer acquisition alla redditività.
