Data Governance: Come Selezionare Data Steward e Owner (Guida AgID)

Nel panorama digitale italiano del 2025, la gestione del patrimonio informativo è diventata una priorità strategica, ma la strada verso una piena maturità è ancora lunga. Secondo i dati 2024 dell’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, solo il 23% delle grandi aziende italiane ha raggiunto un livello avanzato nella valorizzazione dei dati ³. La sfida principale non è tecnologica, ma organizzativa: la frammentazione dei dati e la persistenza di silos informativi rendono difficile l’estrazione di valore reale. Per superare queste inefficienze, è fondamentale implementare un modello di data governance che definisca ruoli e responsabilità in modo inequivocabile, trasformando il dato da costo a asset strategico.

Data Owner e Data Steward: Definizioni e Differenze Operative

La chiarezza terminologica è il primo passo per una governance efficace. Il Quadro strategico AgID sulla Data Governance distingue nettamente tra la responsabilità amministrativa e quella tecnica, evitando sovrapposizioni che spesso generano paralisi decisionale ⁵. Mentre il Piano Triennale per l’informatica nella PA fornisce un glossario standardizzato, le aziende devono tradurre questi concetti in workflow operativi quotidiani.

Il Data Owner: Il Garante del Valore di Business

Il Data Owner è solitamente un dirigente di linea (Line of Business) che detiene l’accountability ultima sul dato. Non è una figura tecnica, ma il soggetto che comprende il valore di business delle informazioni sotto la sua giurisdizione. La sua responsabilità principale consiste nel definire chi può accedere ai dati e per quali scopi, garantendo che le policy aziendali siano allineate agli obiettivi strategici. In termini di accountability, il Data Owner risponde della pertinenza e dell’utilizzo del dato nel contesto dei processi aziendali.

Il Data Steward: Il Custode della Qualità e Conformità

A differenza dell’Owner, il Data Steward ricopre un ruolo operativo e tattico. È il punto di contatto per la qualità del dato, i metadati e l’interoperabilità. Tra i suoi compiti principali rientra la supervisione dei metadati di qualità, seguendo standard rigorosi come quelli definiti dalle Linee Guida tecniche RNDT 2.0 ². Il Data Steward assicura che il dato sea accurato, completo e conforme alle normative vigenti, agendo come ponte tra le esigenze del business e le implementazioni tecniche dell’IT.

Guida alla Selezione: Criteri per Scegliere i Responsabili dei Dati

Selezionare le figure giuste richiede un’analisi profonda della struttura aziendale. Un riferimento autorevole è l’Esempio di Strategia di Data Governance (Strumento 12) promosso da AgID, che illustra come l’INAIL abbia strutturato i propri ruoli partendo da una mappatura delle competenze esistenti ¹.

Identificare il Profilo Ideale: Competenze e Background

La scelta non deve basarsi solo sulla gerarchia, ma su un mix di competenze tecniche e di dominio. Come indicato nella documentazione di Docs Italia, emerge sempre più la necessità di figure come i Digital Data Curators, capaci di gestire il ciclo di vita del dato dalla creazione alla conservazione ⁴.

Hard Skills: Metadati, SQL e Standard RNDT

Per un Data Steward, le competenze tecniche minime includono la conoscenza dei linguaggi di interrogazione (SQL) e la gestione dei metadati. È essenziale la padronanza delle nuove regole tecniche RNDT v2.0.1 (aggiornate a maggio 2024), che impongono standard rigorosi per la classe “Identificazione dei dati” e i requisiti di interoperabilità ².

Soft Skills: Negoziazione e Visione di Processo

La data governance è, prima di tutto, un cambiamento culturale. I responsabili dei dati devono possedere forti doti di negoziazione per risolvere i conflitti tra i dipartimenti e una visione sistemica dei processi aziendali. La formazione executive, promossa dai Competence Center nazionali, sottolinea che senza una leadership capace di comunicare il valore del dato, il framework di governance rimarrà un esercizio puramente burocratico.

Matrice RACI: Definire le Responsabilità senza Ambiguità

Per evitare conflitti tra IT e Business, è indispensabile adottare una matrice RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed). Nel modello AgID, questo si traduce nel coordinamento tra il Responsabile Tematico (spesso coincidente con il Data Owner) e il Responsabile Tecnico della banca dati. Mentre il primo definisce le policy di accesso, il secondo implementa le misure di sicurezza e manutenzione, con il Data Steward che agisce come garante della qualità operativa in ogni fase del workflow.

Il Framework AgID: Roadmap Operativa per la Governance

L’implementazione della data governance nelle medie e grandi imprese può seguire le 4 macro-fasi identificate dall’Agenzia per l’Italia Digitale nel Strategia Dati nel Piano Triennale 2024-2026 ¹, ⁴:

1. Data Strategy: Definizione degli obiettivi e del perimetro di intervento.
2. Data Management Maturity Assessment (DMMA): Valutazione dello stato attuale.
3. Progetti di Strategia Dati: Implementazione di interventi specifici su banche dati critiche.
4. Modello di gestione: Consolidamento dei ruoli (Ownership e Stewardship) e delle policy.

Data Management Maturity Assessment (DMMA)

Prima di assegnare i ruoli, è fondamentale eseguire un DMMA. Questa valutazione permette di misurare la maturità dell’organizzazione nella gestione dei dati attraverso metriche standard di qualità, accessibilità e sicurezza. Senza questa fotografia iniziale, il rischio è di sovraccaricare i Data Steward di compiti non prioritari o di assegnare la proprietà di dati a Owner che non hanno gli strumenti per gestirli.

Verso la Stewardship Intelligente: Automazione e Workflow

Il futuro della governance risiede nella “Intelligent Data Governance”. L’utilizzo di strumenti tecnologici come i Data Catalog potenziati dall’intelligenza artificiale permette di automatizzare gran parte del lavoro manuale dei Data Steward ⁶. L’automazione dei workflow di stewardship consente di monitorare la qualità del dato in tempo reale e di segnalare anomalie automaticamente, garantendo l’interoperabilità dei dati, pilastro fondamentale della transizione digitale italiana.

In conclusione, la selezione di Data Steward e Owner non è un semplice adempimento formale, ma l’atto fondativo di una strategia dati resiliente. Definire responsabilità chiare, allinearsi ai framework istituzionali AgID e investire in automazione permette di ridurre i rischi legali, migliorare la qualità decisionale e garantire la piena conformità normativa, specialmente in settori regolati dagli standard RNDT. La data governance deve essere percepita non come un progetto IT isolato, ma come un asset strategico indispensabile per la competitività nell’economia dei dati.

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