È un errore comune pensare che la duplicazione dei dati all’interno dei gestionali aziendali sia solo una fastidiosa anomalia tecnica, facilmente risolvibile con interventi sporadici. In realtà, questa problematica riflette una disfunzione radicata nell’architettura dei processi e nella governance dei dati, che produce conseguenze durature sulla gestione operativa e decisionale dell’azienda.
La natura reale del problema dei dati duplicati nei gestionali aziendali
Il problema non risiede semplicemente nella presenza di dati identici in più punti, ma nella loro origine e nel modo in cui sono trattati all’interno del sistema informativo aziendale. La duplicazione è la manifestazione visibile di processi di gestione dati mancanti o inefficaci, ruoli poco chiari nella manutenzione dell’informazione e mancanza di regole stringenti per il flusso di dati tra le funzioni aziendali.
Questi dati duplicati generano inefficienze prolungate, ambiguità nelle decisioni, e difficoltà nel mantenere il controllo reale e aggiornato sulle informazioni critiche per il business.
Analisi sistemica: processi, ruoli e decisioni nella gestione dei dati
L’analisi del sistema informativo deve considerare i processi di raccolta, inserimento, validazione, aggiornamento e sincronizzazione dei dati tra le applicazioni gestionali. Spesso, la duplicazione degli stessi dati è dovuta a mancanze strutturali nel processo: assenza di automatismi di verifica incrociata, scarsa definizione dei ruoli responsabili della qualità dei dati e frammentazione nei punti di aggiornamento.
Un sistema efficace deve rimodellare il flusso dei dati per assicurare unicità e integrità, vincolando le operazioni di inserimento a controlli rigorosi e calendarizzati. Inoltre, è essenziale avere ruoli dedicati, con responsabilità chiare e procedure codificate per garantire la coerenza attraverso tutte le linee di business.
Interconnessione tra processi e dati
La duplicazione è spesso un sintomo di processi non allineati o ridondanti tra reparti diversi. Ad esempio, un reparto commerciale e uno amministrativo potrebbero inserire indipendentemente dati anagrafici nel gestionale senza un sistema di sincronizzazione. Questo duplica i dati e genera conflitti successivi nelle fasi di analisi e reportistica.
Decisioni basate su dati frammentati
Il problema si riflette anche sulle decisioni strategiche, che possono essere basate su informazioni incomplete o erronee. La mancanza di fiducia nella qualità dei dati rallenta le decisioni o le espone a scelte sbagliate che impattano sulla crescita e sulla redditività.
Impatto sulla crescita, controllo e scalabilità dell’azienda
I dati duplicati inficiano la capacità dell’azienda di scalare processi e operazioni. Man mano che aumenta il volume delle informazioni, la complessità dei conflitti dati si amplifica esponenzialmente, creando colli di bottiglia nella gestione e un incremento dei costi di manutenzione e verifica.
Dal punto di vista del controllo, un sistema con dati ridondanti non consente di avere una visione univoca delle performance, condizionando negativamente il monitoraggio e la governance. Questo impedisce di adottare tempestivamente correttivi e di pianificare efficacemente le risorse.
Errore ricorrente nel mercato: isolamento dei reparti e silos di dati
Un approccio ancora ampiamente diffuso è quello di considerare i processi gestionali come entità separate, ognuno con le proprie basi dati e propri flussi. Questa segmentazione favorisce la formazione di silos informativi che moltiplicano le fonti di dati duplicati, alimentando un ciclo vizioso di inefficienze e disallineamenti.
La mancata integrazione e comunicazione tra le funzioni aziendali deriva spesso da una leadership debole nelle definizioni di governance dei dati e da una scarsa cultura di processo in azienda.
Verso un cambio di paradigma nella gestione dei dati nei gestionali
Per rompere questa spirale, è necessario spostare l’attenzione dai singoli sistemi al disegno complessivo dei processi che regolano i flussi informativi. La soluzione non si trova nell’aggiornamento tecnico isolato ma nella ridefinizione delle logiche di responsabilità, nell’introduzione di regole condivise per la gestione dei dati, e nella progettazione di processi integrati con verifiche sistematiche.
Introdurre un framework di governance dati strutturato e multidisciplinare permette di prevenire le duplicazioni alla fonte, assicurando così controlli più efficaci, trasparenza e proprietà unica delle informazioni.
Confronto tra approcci tradizionali e integrati alla gestione dati
| Aspetto | Approccio tradizionale | Approccio integrato |
|---|---|---|
| Gestione dati | Dati frammentati in sistemi separati | Unicità e sincronizzazione continua |
| Ruoli | Responsabilità non definite o sovrapposte | Ruoli chiari e accountability formalizzata |
| Processo | Operazioni indipendenti per reparto | Processo coerente e trasversale |
| Qualità dati | Controlli sporadici e reattivi | Verifiche continue e preventivi |
| Impatto decisioni | Dati non affidabili, decisioni ambigue | Decisioni basate su informazioni aggiornate e affidabili |
| Scalabilità | Incremento problematico con dimensione dati | Scalabilità sostenibile grazie all’integrità dei dati |
Lista dei passaggi essenziali per limitare i dati duplicati nei gestionali
- Analisi approfondita dei processi che generano dati
- Definizione chiara dei ruoli e delle responsabilità relative ai dati
- Implementazione di regole e procedure standard per inserimento e aggiornamento dati
- Centralizzazione o integrazione dei sistemi gestionali per evitare silos
- Monitoraggio continuo della qualità dei dati con strumenti di analisi dedicati
- Formazione e sensibilizzazione delle risorse aziendali coinvolte nel processo
- Revisione periodica delle procedure in base agli esiti del monitoraggio
Il rischio strutturale dietro la moltiplicazione dei dati
La duplicazione non è mai un incidente isolato ma un effetto sistematico di impostazioni architetturali errate o obsolete nei processi aziendali. Essa agisce come una spia luminosa che segnala la necessità di ripensare il coordinamento tra flussi, sistemi e funzioni.
Solo una visione unificata, che considera dati e processi come elementi interdipendenti di un organismo unico, può garantire l’ottenimento di informazioni coerenti e la sostenibilità operativa nel medio-lungo termine.