Negli ultimi anni la Data Governance ha assunto un ruolo sempre più rilevante nelle strategie delle organizzazioni. La crescita dei volumi di dati e delle fonti informative, insieme alla diffusione di analytics e Intelligenza Artificiale, rende sempre più importante avere una visione chiara del patrimonio informativo aziendale e del modo in cui viene gestito.

La Data Governance nasce proprio per dare struttura a questa esigenza. Definisce il modo in cui un’organizzazione assegna responsabilità, stabilisce criteri di gestione e presidia l’utilizzo dei dati, con l’obiettivo di renderli affidabili e utilizzabili nel tempo.

Le ricerche più recenti mostrano però un quadro ancora in evoluzione. Le strutture dedicate alla governance del dato si stanno diffondendo, mentre il livello di maturità resta molto diverso da un’organizzazione all’altra. Questa distanza diventa ancora più evidente quando emergono problemi legati alla frammentazione delle informazioni, alla qualità dei dati e alla loro capacità di supportare processi e decisioni.

Data Governance nelle imprese: a che punto siamo

Una fotografia utile arriva dal Global Data Management Benchmark 2026 dell’EDM Association, realizzato su oltre 435 organizzazioni di diversi settori in più di 50 Paesi attraverso il Data Management Capability Assessment Model, DCAM.

La ricerca mostra quanto il Data Management sia ormai entrato nella struttura organizzativa delle imprese. Più del 70% delle organizzazioni intervistate dispone di un Chief Data Officer o di un ruolo equivalente e le funzioni formali di Data Governance sono sempre più diffuse.

La governance dei dati sta quindi assumendo una forma più stabile all’interno delle organizzazioni e viene progressivamente integrata nelle responsabilità aziendali.

Il livello di maturità, però, procede a un ritmo diverso. Solo il 30,8% delle organizzazioni raggiunge i livelli più avanzati nelle capacità legate a Data Strategy, Data Management Strategy e Business Case. Nella maggior parte delle aree analizzate dal benchmark, processi e responsabilità risultano già definiti, ma devono ancora diventare parte stabile del funzionamento quotidiano.

Il quadro che emerge è quello di una disciplina ormai riconosciuta, che sta passando dalla formalizzazione alla piena integrazione nei processi aziendali. La presenza di un CDO, di un programma di Data Governance o di una Data Strategy rappresenta quindi un punto di partenza importante; il passaggio successivo consiste nel tradurre queste strutture in una capacità operativa realmente diffusa.

I benefici di una Data Governance strutturata

Il valore della Data Governance emerge soprattutto quando la gestione dei dati diventa più complessa e le informazioni iniziano a distribuirsi tra sistemi, applicazioni e funzioni diverse.

Ridurre la frammentazione dei dati

Uno dei problemi più frequenti riguarda la frammentazione delle informazioni, spesso descritta attraverso il concetto di data silos. Nel tempo, sistemi e funzioni aziendali possono sviluppare modalità diverse di gestire lo stesso dato, fino a creare ambienti che comunicano poco tra loro.

Il Chief Data Officer Study 2025 di IBM Institute for Business Value, realizzato con Oxford Economics su 1.700 senior leader Data & Analytics in 27 aree geografiche e 19 settori, mostra quanto questa criticità sia ancora diffusa. L’83% degli intervistati afferma che i data silos ostacolano l’innovazione, con effetti anche sulla possibilità di svolgere analisi in tempo reale e supportare le decisioni.

Una Data Governance strutturata aiuta a ridurre questa frammentazione creando un quadro comune entro cui gestire le informazioni. La definizione delle responsabilità sul dato e di criteri condivisi rende più semplice mantenere coerenza tra sistemi diversi e comprendere come le informazioni vengono utilizzate lungo il loro percorso.

Migliorare accessibilità e affidabilità dei dati

Un secondo tema riguarda la possibilità di trovare dati utili e utilizzarli con fiducia.

Secondo il Cisco 2026 Data and Privacy Benchmark Study, condotto su oltre 5.200 professionisti IT, technology e security in 12 mercati, il 65% delle organizzazioni incontra difficoltà nell’accedere in modo efficiente a dati rilevanti e di qualità. In Italia la quota raggiunge il 68%.

La disponibilità del dato acquista valore quando le persone riescono a individuarlo facilmente, comprenderne il contesto e utilizzarlo sapendo di poter contare sulla sua qualità.

Su questo aspetto, il 2026 State of Data Integrity and AI Readiness di Precisely e Drexel University, basato su oltre 500 leader Data & Analytics, evidenzia una differenza significativa. Il 71% delle organizzazioni con un programma di Data Governance dichiara un livello elevato o molto elevato di fiducia nei propri dati, mentre nelle organizzazioni prive di un programma strutturato la percentuale si ferma al 50%.

Il confronto evidenzia quindi una relazione significativa tra la presenza di programmi strutturati di Data Governance e una maggiore fiducia nei dati. Processi chiari e responsabilità definite rappresentano elementi importanti per rendere più trasparente la gestione delle informazioni e presidiare la loro qualità nel tempo.

Decisioni aziendali più efficaci perché basate sui dati

La maturità nella gestione dei dati si misura anche nella capacità di collegarli ai processi e agli obiettivi aziendali.

Secondo lo studio IBM citato precedentemente, il 92% dei CDO considera prioritario concentrarsi sui risultati di business. Allo stesso tempo, appena il 29% dispone di metriche chiare per misurare il valore generato dalle iniziative data-driven.

La Data Governance assume quindi anche una dimensione strategica. Aiuta l’organizzazione a capire quali informazioni hanno maggiore rilevanza e come il loro utilizzo può contribuire concretamente alle attività e alle decisioni.

Frammentazione, affidabilità e capacità di generare valore descrivono aspetti diversi dello stesso problema. Tutti richiedono una gestione del dato più consapevole e responsabilità chiare lungo il suo ciclo di vita.

Data Governance e AI: le prospettive future

Le ricerche più recenti indicano che la Data Governance continuerà ad acquistare rilevanza nei prossimi anni. A spingere questa evoluzione è soprattutto il modo in cui i dati vengono utilizzati: analytics avanzati, sistemi generativi e AI agent richiedono informazioni affidabili e gestite secondo criteri chiari.

Il report di Cisco mostra una tendenza già evidente: il 93% delle organizzazioni prevede di destinare maggiori risorse, nei prossimi due anni, ad almeno un ambito tra privacy e Data Governance. La diffusione dell’AI sta contribuendo ad ampliare questo perimetro, portando nuove esigenze di controllo e responsabilità nella gestione dei dati.

Portare queste applicazioni su scala richiede basi informative solide e una conoscenza più approfondita dei dati che le alimentano. Sapere da dove provengono, come cambiano lungo il loro percorso e quale significato assumono diventa essenziale per valutarne affidabilità e corretto utilizzo. Data Quality, metadata management e Data Lineage acquistano così maggiore rilevanza anche nel governo delle applicazioni basate sull’AI.

Questa evoluzione cambia anche il modo in cui la Data Governance viene organizzata. Le responsabilità sul dato tendono a distribuirsi maggiormente tra le funzioni che lo producono e lo utilizzano ogni giorno, mentre le strutture centrali mantengono un ruolo di coordinamento e definizione degli standard comuni. La governance si avvicina così ai processi operativi e diventa parte più integrante del modo in cui i dati vengono gestiti all’interno dell’organizzazione.

Le ricerche analizzate indicano quindi una direzione comune: gli investimenti nella Data Governance sono destinati a crescere e la diffusione dell’AI sta accelerando il passaggio da un approccio prevalentemente formale a una gestione dei dati sempre più integrata nei processi e nelle attività quotidiane delle organizzazioni.

Bibliografia

  • Cisco (2026), Data and Privacy Benchmark Study 2026.
  • EDM Association (2026), Global Data Management Benchmark Report 2026.
  • IBM Institute for Business Value (2025), Chief Data Officer Study 2025.
  • Precisely & Center for Applied AI and Business Analytics, Drexel University (2026), State of Data Integrity and AI Readiness.

Note sulle fonti

Le ricerche citate analizzano campioni, mercati e aspetti differenti della gestione dei dati. Le percentuali riportate non devono quindi essere lette come direttamente confrontabili tra loro, ma come evidenze complementari utili a osservare da prospettive diverse l’evoluzione della Data Governance nelle organizzazioni.

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