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La grande disponibilità dei dati sta trasformando l’economia globale in maniera mai vista prima tanto da arrivare ad affermare che “gli asset aziendali più importanti sono composti da bit invece che da atomi”. Infatti i beni intangibili come per esempio la reputazione del brand, la proprietà intellettuale ma soprattutto le informazioni possedute, oggi rappresentano una percentuale rilevante del valore di un’impresa. Molte organizzazioni concepiscono queste risorse come leva essenziale per la creazione di valore, come base su cui costruire la strategia aziendale volta alla crescita economica e al progresso innovativo e come sostegno ai processi decisionali. Tuttavia, fornire delle prove che ne possano giustificare un investimento è una sfida impegnativa, soprattutto per quanto riguarda i responsabili dei dati. La difficoltà consiste nel convincere coloro che devono prendere delle decisioni a investire in questa risorsa, nonostante le metriche impiegate siano poco chiare e definite per stimare il loro valore. Per rispondere a questa esigenza, il presente elaborato si pone come scopo quello di fornire indicazioni operative e raccomandazioni concrete sul modo in cui le aziende possono valorizzare le informazioni, trattandole come una risorsa strategica. Per aiutare le organizzazioni a promuovere quest’idea e trarre il massimo beneficio dai dati, vengono identificate le seguenti fasi:
1. Misurazione che consiste nell’attribuire un valore preciso alle informazioni possedute, utilizzando metodi affidabili e trasparenti.
2. Gestione che mira ad adottare le stesse azioni di cura e attenzione riservate ai beni materiali, al fine di garantire l’integrità e la disponibilità dei dati.
3. Creazione del valore che prevede di implementare pratiche per calcolare il ritorno sull’investimento (ROI) delle iniziative relative ai dati.
Quindi, nella prima parte, la tesi si occupa di definire gli attributi e le tipologie delle informazioni, sottolineando l’importanza sempre maggiore che stanno assumendo in un mondo data-driven, la quale si riflette anche nei neologismi nati in ambito aziendale per indicare varie discipline connesse ai dati. Il corpo centrale dell’elaborato tratta l’analisi del valore di questa risorsa, passando dall’identificazione dei vari modelli di costo ed esaminando nel dettaglio le fasi costitutive della data value chain per far emergere i benefici e i rischi relativamente ad ogni segmento. La parte conclusiva pone il focus sull’implementazione del valore utilizzando il ritorno sull’investimento come metrica per mostrare la relazione dati-valore, mappandolo al modello di valutazione della capacità di gestione dei dati (DCAM) e alle capacità di gestione dei dati nel cloud (CDMC).