Per celebrare la Giornata Mondiale della Protezione dei Dati, Pierpaolo Iurilli, Account Manager di AESSE Soluzioni Informatiche, analizza in questa intervista come una Data Governance strutturata permetta alle PMI manifatturiere di coniugare sicurezza, conformità e continuità operativa, trasformando i dati IT e OT in asset strategici per decisioni più rapide e business più solido.
Nel manifatturiero digitale, i dati sono diventati una vera infrastruttura critica. Non alimentano più soltanto i processi produttivi, ma incidono direttamente sulla sicurezza degli impianti, sulla continuità operativa e sulla qualità delle decisioni strategiche. In un contesto segnato dalla convergenza tra IT e OT, dall’accelerazione digitale e da un quadro normativo sempre più articolato, governare i dati in modo efficace non è più un’opzione, ma una necessità competitiva.
Per le PMI industriali, la sfida è duplice: da un lato proteggere informazioni sempre più distribuite e interconnesse, dall’altro valorizzarle come asset strategici in grado di sostenere efficienza, resilienza e crescita. È qui che la Data Governance assume un ruolo chiave, andando oltre la semplice gestione tecnica del dato per diventare un modello di governo che allinea sicurezza, conformità e obiettivi di business.
In occasione della Giornata Mondiale della Protezione dei Dati, Pierpaolo Iurilli, Account Manager di AESSE Soluzioni Informatiche, approfondisce in questa intervista come un approccio strutturato alla Data Governance consenta alle PMI manifatturiere di trasformare i dati IT e OT in un fattore abilitante per decisioni più rapide e informate, rafforzando la resilienza operativa e ponendo le basi per uno sviluppo industriale sicuro e sostenibile.
Pierpaolo Iurilli, Account Manager di AESSE Soluzioni Informatiche, accompagna le PMI industriali nella scelta e nell’adozione di servizi MSSP avanzati, con un approccio consulenziale e orientato ai risultati. La sua esperienza consente di tradurre le esigenze di business in soluzioni operative concrete, proteggendo sistemi, reti e processi critici delle aziende manifatturiere.
Nel contesto manifatturiero attuale, la Data Governance rappresenta prima di tutto un’evoluzione culturale e organizzativa: consente di superare una gestione del dato frammentata e reattiva, introducendo un modello strutturato di governo delle informazioni, allineato alle priorità operative e agli obiettivi di business.
In termini concreti, significa identificare in modo sistematico quali dati sono realmente critici per la produzione, la sicurezza degli impianti e la continuità operativa, definendone responsabilità, criteri di qualità, modalità di utilizzo e livelli di protezione. Non si tratta quindi di “mettere in sicurezza” i dati in senso isolato, ma di comprenderne il valore lungo l’intero ciclo di vita: dove risiedono, chi vi accede, come vengono utilizzati e quale impatto avrebbero eventuali indisponibilità, alterazioni o accessi non autorizzati.
Una Data Governance strutturata consente di presidiare in modo coerente tre dimensioni fondamentali:
- La disponibilità, assicurando che le informazioni necessarie a produzione, manutenzione e decisioni manageriali siano sempre accessibili, anche in presenza di incidenti, guasti o disservizi.
- L’integrità, prevenendo modifiche accidentali o malevole che potrebbero compromettere qualità, tracciabilità e sicurezza dei processi industriali.
- La sicurezza, riducendo il rischio di accessi non autorizzati, perdita di informazioni sensibili o utilizzi impropri dei dati.
Quando queste tre dimensioni vengono governate in modo sistemico e integrato, i dati IT e OT cessano di essere un potenziale fattore di vulnerabilità e diventano un vero abilitatore di resilienza operativa. Una Data Governance efficace permette di anticipare criticità, limitare l’impatto degli incidenti e supportare decisioni rapide basate su informazioni affidabili, rafforzando in modo concreto la competitività dell’azienda.
La confusione tra Data Governance e Data Management è molto diffusa e rappresenta, nella pratica, una delle principali cause di inefficienza nella gestione dei dati, soprattutto in contesti industriali complessi. La distinzione tra i due concetti non è solo terminologica, ma profondamente strategica.
La Data Governance definisce il modello decisionale che guida la gestione dei dati: stabilisce ruoli e responsabilità, criteri di qualità, regole di sicurezza, principi di conformità normativa e priorità in funzione degli obiettivi di business. In sostanza, chiarisce perché i dati devono essere governati in un determinato modo e quale valore devono generare per l’organizzazione.
Il Data Management, invece, riguarda l’esecuzione operativa di questo modello: comprende le attività di raccolta, archiviazione, utilizzo, protezione, backup e conservazione dei dati lungo il loro ciclo di vita. In assenza di una governance chiara, queste attività tendono a essere frammentate, non coordinate e spesso guidate dall’urgenza operativa, con un conseguente aumento del rischio e una riduzione dell’efficacia complessiva.
Per le PMI manifatturiere, comprendere questa distinzione significa superare una visione puramente tecnica del dato e adottare un approccio orientato agli obiettivi di business e ai requisiti normativi, come il GDPR. La Data Governance fornisce la direzione strategica, mentre il Data Management ne rappresenta l’esecuzione concreta. Solo quando operano in modo integrato consentono di trasformare il dato in un asset affidabile, sicuro e realmente funzionale ai processi decisionali aziendali.
Negli ambienti industriali, spesso caratterizzati da sistemi eterogenei e stratificati nel tempo, alcuni principi di Data Governance diventano indispensabili per gestire la complessità in modo strutturato e sostenibile.. È un contesto in cui la complessità non può essere eliminata, ma deve essere governata con decisione e metodo.
Il primo principio è la responsabilità chiara sul dato: ogni informazione critica deve avere un referente definito – un Data Owner o un Data Steward – responsabile della qualità, correttezza e utilizzo appropriato del dato lungo tutto il suo ciclo di vita. Questo principio riduce rischi di errore, duplicazioni e gestione incoerente delle informazioni.
Il secondo è la classificazione dei dati, che permette di distinguere ciò che è essenziale per la continuità produttiva da ciò che ha un impatto minore e consente di applicare misure di sicurezza e controlli proporzionati, ottimizzando risorse e costi senza compromettere la protezione dei dati critici.
Un altro principio chiave è l’integrazione tra IT e OT. Superare i silos tecnologici e organizzativi è fondamentale: la governance deve garantire visibilità e coerenza lungo l’intera catena informativa, dalla macchina al management, facilitando processi decisionali basati su dati affidabili e tempestivi.
Infine, è fondamentale adottare un approccio basato sul rischio, concentrando risorse e controlli sui dati e sui processi che, se compromessi, avrebbero l’impatto maggiore sul business.
L’efficacia nasce dall’equilibrio tra policy chiare, strumenti adeguati e un coinvolgimento reale delle funzioni IT, produzione e direzione aziendale, con l’obiettivo di garantire qualità, sicurezza e tracciabilità nel tempo.
Una strategia matura di Data Governance genera benefici concreti e misurabili su più livelli, spesso già nel medio periodo, sia dal punto di vista operativo che manageriale.
Dal punto di vista operativo, riduce il numero di incidenti legati a dati incompleti, non aggiornati o non disponibili, aumentando l’affidabilità dei processi produttivi e riducendo i tempi di fermo. Inoltre, migliora la qualità complessiva delle informazioni, minimizzando duplicazioni, incoerenze e dati obsoleti, con un impatto diretto sull’efficienza e sui costi operativi.
A livello manageriale, consente di disporre di dati coerenti, confrontabili e tempestivi, facilitando analisi più rapide su performance, costi e rischi. Le decisioni diventano più informate e strategiche, basate su evidenze affidabili piuttosto che su stime approssimative o ipotesi, rafforzando la capacità di risposta a scenari complessi e dinamici.
Una governance efficace rafforza la postura di sicurezza, regolando accessi, utilizzi e protezione delle informazioni tramite modelli di autorizzazione basati su ruoli, crittografia e strategie di backup. Sul fronte normativo, supporta la conformità a regolamenti come GDPR, Data Act e Direttiva NIS2, garantendo tracciabilità e controllo sull’intero ciclo di vita del dato, riducendo rischi di sanzioni e danni reputazionali.
Le PMI industriali si confrontano spesso con sistemi legacy, risorse limitate e con la percezione che la Data Governance sia un progetto complesso e oneroso. Nella nostra esperienza, il rischio maggiore non è fare troppo, ma non governare affatto i dati critici, lasciando l’azienda esposta a inefficienze, errori e vulnerabilità operative.
La best practice è adottare un approccio graduale e proporzionato: partire dai dati che impattano direttamente su produzione, sicurezza e conformità, definire poche regole chiare e misurare i risultati nel tempo. È altrettanto importante sviluppare consapevolezza interna, mostrando come una governance strutturata semplifichi il lavoro quotidiano, riduca i rischi e valorizzi le informazioni come asset strategici.
Le fasi chiave di un percorso sostenibile includono:
- Definizione di standard e formati condivisi: per garantire coerenza, interoperabilità e affidabilità dei dati lungo l’intera catena informativa.
- Identificazione dei dati critici: concentrando controlli e risorse sulle informazioni che incidono maggiormente su produzione, sicurezza e continuità operativa;
- Utilizzo dei metadati: per migliorare comprensione, tracciabilità e gestione dei dati nel tempo;
- Assegnazione chiara di ruoli e responsabilità: definire responsabilità precise lungo il ciclo di vita del dato, distinguendo tra:
- Data Owner (proprietario del dato), responsabile del valore, dell’utilizzo e delle regole di gestione del dato in relazione agli obiettivi di business;
- Data Custodian (custode del dato), responsabile degli aspetti tecnici, infrastrutturali e di sicurezza legati alla conservazione e protezione del dato;
- Data User (utilizzatore del dato), che accede e utilizza le informazioni nel rispetto delle policy definite e delle finalità autorizzate;
- Data Steward (garante della qualità del dato), incaricato di assicurare correttezza, coerenza, qualità e conformità del dato nel tempo.
- Introduzione di metriche e sistemi di monitoraggio: misurare qualità, disponibilità, utilizzo e conformità dei dati per valutare l’efficacia della governance e guidare miglioramenti continui.
- Integrazione graduale di automazione: supportare la governance con strumenti che semplificano controlli, classificazione, gestione degli accessi e monitoraggio, riducendo il carico operativo manuale.
Una volta a regime, una Data Governance ben progettata aumenta l’efficienza, snellisce le procedure interne e crea un contesto in cui i dati sono gestiti correttamente fin dalla loro origine, generando risparmio di tempo, riduzione degli errori e maggiore solidità operativa.
In AESSE Soluzioni Informatiche operiamo come MSSP con l’obiettivo di supportare le PMI industriali nella governance dei dati IT e OT, assicurando sicurezza, disponibilità e integrità delle informazioni critiche. Il nostro ruolo va oltre la semplice gestione tecnologica: ci concentriamo sul governo del rischio e sulla protezione dei dati lungo l’intero ciclo di vita, prevenendo che anomalie possano compromettere processi, continuità operativa e decisioni strategiche.
Attraverso assessment approfonditi, definizione di policy di sicurezza, monitoraggio continuo e supporto operativo, un MSSP trasforma i requisiti normativi e di sicurezza in processi concreti, sostenibili e controllabili. L’approccio proattivo consente di identificare e mitigare minacce e vulnerabilità prima che si traducano in incidenti, garantendo che i dati rimangano sempre disponibili, integri e protetti.
Il contributo di un MSSP si articola in tre dimensioni fondamentali:
- Sicurezza: protezione dei dati da accessi non autorizzati, attacchi informatici e utilizzi impropri;
- Disponibilità: assicurare che le informazioni critiche siano accessibili in ogni momento, anche in caso di guasti o eventi imprevisti;
- Integrità: prevenire alterazioni accidentali o malevole, garantendo che i dati rimangano affidabili e coerenti lungo tutto il ciclo operativo.
In questo modo, l’MSSP diventa un partner strategico, capace di rafforzare la resilienza IT/OT, supportare la conformità normativa e trasformare i dati in un asset strategico per decisioni più rapide, sicure e orientate al valore di business.
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