Il Chief Data (& Analytics) Officer: obiettivi e difficoltà di un personaggio in cerca d’autore

Secondo gli ultimi anni (2022) dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics, soltanto il 3% delle grandi organizzazioni italiane ha definito un Chief Data & Analytics Officer, ossia una figura C-level che è a capo della Data Strategy nel suo complesso, coordinando dunque aree dedicate alla Business Intelligence, alla Data Science e alla Data Governance, in alcuni casi punto di riferimento diretto anche della Data Architecture in azienda. Questa conformazione organizzativa è dunque stata scelta ad oggi da pochissime realtà, tendenzialmente quelle più grandi (organizzazioni con più di 1000 dipendenti) e che partono già da un buon livello di maturità nella gestione e analisi dei dati.
Gli studi internazionali ci dicono che negli Stati Uniti, o anche in altri Paesi Europei, vi è una maggiore diffusione di questo ruolo. Tuttavia, anche in contesti più maturi, le responsabilità, le attività, gli obiettivi e l’inquadramento organizzativo di questo ruolo sono ancora in divenire e in questo articolo proverò a riassumere lo stato dell’arte.

Obiettivi e responsabilità del Chief Data & Analytics Officer (CDAO)

Il CDAO dovrebbe avere il primario obiettivo di identificare azioni e aree di attività dove i dati possono svolgere un ruolo nel migliorare le prestazioni, i risultati, l’esperienza del cliente o le principali metriche rilevanti per gli azionisti o altri stakeholder aziendali. È un proposito sicuramente molto ampio ma proprio per questo è probabilmente l’unico che ci permette di descrivere pienamente questo ruolo, che dovrebbe essere in grado di abilitare, attraverso i dati, una strategia migliorativa di alto livello.
Pe raggiungere questo obiettivo, il CDAO deve avere responsabilità e/o possibilità di agire su tre diversi ambiti:

• Governance e integrazione del patrimonio informativo: è chiaro che, se in azienda non ci sono procedure, ruoli e processi consolidati per identificare, manutenere e integrare i dati, l’utilizzo che se ne potrà fare sarà molto scarso ed estremamente insufficiente. È per questo che il CDAO dovrà necessariamente avere responsabilità su un team dedicato alla Data Governance, che lavori per una responsabilizzazione efficace dell’ampia platea dell’azienda sulla qualità dei dati e che possa identificare le tecnologie più efficaci al proprio contesto per efficientare i processi di data discovery, immagazzinamento, integrazione, pulizia, preparazione e qualità dei dati. Oltre alla gestione del patrimonio informativo già presente, un aspetto rilevante, dal punto di vista strategico per il Chief Data & Analytics Officer, è avviare delle attività che possano aiutare l’azienda a identificare dati esterni potenzialmente utili agli obiettivi di business. Ciò può significare monitorare i servizi offerti dai principali data provider, ma anche comprendere con quali altre realtà – tramite specifiche partnership – si potrebbero creare le condizioni per scambi vantaggiosi basati sui dati;
• Descriptive Analytics & Data Science: com’è noto la creazione di valore dai dati passa attraverso l’applicazione di specifiche metodologie e algoritmi, che permettano di trasformare i dati in conoscenza. Il Chief Data & Analytics Officer ha la responsabilità di favorire la diffusione e l’efficacia in azienda dell’utilizzo delle analisi descrittive (o della business intelligence, potremmo dire) e, d’altra parte, di sviluppare e promuovere le applicazioni più elaborate, cosiddette di Data Science, che si pongono obiettivi di predizione e ottimizzazione a partire dai dati. Anche in questi casi, è opportuno dividere le due aree in team dedicati, evitando la pericolosa sovrapposizione tra il Data Analyst e il Data Scientist nella comune percezione degli utenti di business interni;
• Innovazione basata sui dati: abbiamo assistito a realtà aziendali, in questi anni, che hanno creato nuovi modelli di revenues a partire dalla nuova consapevolezza di avere dati utili per altri contesti. Un esempio lampante di questo concetto proviene dal mondo delle Telco, in cui alcune realtà – a partire dal trattamento dei dati delle SIM Card – mettono oggi a disposizione piattaforme di analisi dei dati per specifici partner (es. piccoli e grandi comuni, centri commerciali, stazioni, aeroporti). Un Chief Data & Analytics Officer non dovrebbe mai dimenticare che il suo ruolo non ha nulla a che fare con lo status quo, con il mantenimento del “si è sempre fatto così”, ma dovrebbe chiarire – davanti al Board aziendale – come si può concretizzare la data-driven innovation nello specifico contesto industriale. Portare avanti questo ambito potrebbe significare avviare attività di data valuation (ossia di valutazione economica dei dati come un asset aziendale) o di analisi di mercato per delineare e concretizzare le opportunità.

Chief Data & Analytics Officer e il cambiamento culturale

Oltre a tutte le competenze tecniche e alla necessaria esperienza che accompagnano un ruolo a questo livello di seniority, il Chief Data & Analytics Officer deve prima di tutto farsi promotore di un profondo cambiamento culturale. Chiunque abbia lavorato in funzioni legate alla gestione o analisi dei dati conosce bene le resistenze interne che frequentemente ostacolano l’adozione di un nuovo strumento tecnologico o banalmente il reale utilizzo dei risultati delle analisi. Il dato, inoltre, è un oggetto che sempre di più incarna la necessarietà di un approccio trasversale all’interno delle organizzazioni – non a caso quando vi è stato l’avvento dei Big Data e le aziende hanno iniziato ad intravedere le potenzialità, ci si è concentrati in prima battuta sulla presenza di tecnologie in grado di facilitare l’integrazione dei dati interni ed esterni. Buona gestione e valorizzazione dei dati non possono far rima con scelte miopi, quali “il dato è mio e lo gestisco io”, cui spesso assistiamo anche nelle grandi organizzazioni.
Il dato, dunque, deve diventare il fulcro di una collaborazione più efficace tra funzioni aziendali, rappresentare quella unica “source of truth” che facilita le discussioni, permette di evidenziare diversi punti di vista ed interessi e agevola il raggiungimento di un compromesso.
Questi risultati positivi possono però tardare ad arrivare, o addirittura ci si può trovare in situazioni opposte, nel momento in cui non si riesce a far comprendere la rilevanza di attività trasversali, ad esempio formazione e up-skilling sull’analisi dei dati, pratiche di data governance collaborativa, approccio data-driven alla presa di decisioni nell’organizzazione.

Il Chief Data & Analytics Officer, in termini più concreti, può dunque diventare l’organizzatore di:

• corsi di formazione ed eventuale recruiting interno per i team che si occupano di dati di quelle persone che mostrano una migliore attitudine al tema;
• assesment sul livello di consapevolezza e avvicinamento ad un approccio data-driven dell’azienda;
• attività interne di cross-fertilization quali workshop di idea generation e brainstorming, così come creazione di data community, newsletter con gli avanzamenti interni sul tema o persino hackathon e competizioni virtuose che possano ingaggiare l’ampia platea aziendale;
• partecipazione ad attività esterne che possano favorire l’aggiornamento professionale (qui mi permetterete il riferimento alle attività dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics come una delle possibilità!).