Dalla standardizzazione dei sistemi informativi alla valorizzazione strategica del patrimonio di dati generato dai processi, la Data Governance non è più solo un tema di gestione del dato e di Bi. Per un gruppo manifatturiero internazionale come Goglio significa trasformare il patrimonio informativo generato dai processi in uno strumento decisionale condiviso. Dati certificati, report ufficiali validati, accessi governati, dashboard capaci di evidenziare trend e un’unica versione della realtà rappresentano i pilastri di una strategia che punta a governare la complessità industriale e a preparare l’evoluzione verso l’intelligenza artificiale.
Mauro Longhi, IT Business Applications Manager del Gruppo Goglio, storica realtà della manifattura italiana e tra i principali player mondiali nel packaging flessibile, e Fabio Pisoni, CEO di KepleriA, società di Altea Federation specializzata in Analytics, Data Governance e Performance Management, raccontano tutti i dettagli di un percorso di innovazione strategico.
Il progetto nasce dall’esigenza di costruire un modello di governo fondato su processi coerenti, dati anagrafici condivisi e informazioni confrontabili tra tutti gli stabilimenti del Gruppo, supportato da dashboard interattive e KPI sintetici capaci di rendere immediatamente leggibili trend, criticità e opportunità di business, mettendo direzione e stakeholder nelle condizioni di assumere decisioni sempre più tempestive e basate sui dati.
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Un’impresa capace di crescere nel mondo senza perdere la propria identità imprenditoriale
Fondata nel 1850, Goglio è un’impresa guidata ancora oggi dalla famiglia fondatrice, mantenendo una continuità imprenditoriale che attraversa oltre 176 anni di storia. Il Gruppo sviluppa sistemi completi per il confezionamento destinati ai principali produttori di beni di largo consumo e di prodotti industriali attraverso il marchio proprietario Fres-co System. L’offerta integra linee di confezionamento, materiali flessibili ad alta barriera, valvole, componenti plastici, servizi avanzati e piattaforme digitali in un’unica soluzione. Tra le innovazioni che hanno segnato la storia dell’azienda si distingue la valvola di degasazione monodirezionale, sviluppata nel 1968 in collaborazione con Pericle Lavazza per preservare l’aroma del caffè appena tostato e diventata uno dei simboli dell’innovazione Goglio nel packaging flessibile. Un modello industriale che, insieme alla presenza di 10 stabilimenti produttivi tra Europa, America e Asia e circa 2.700 dipendenti, rende il coordinamento di processi, informazioni e decisioni una sfida strategica. Coniugando crescita internazionale e un forte radicamento nel territorio, Goglio preserva una identità industriale fondata sulla continuità: della qualità dei prodotti, delle persone, delle competenze e dei valori. Una cultura imprenditoriale che si riflette anche nel legame con la comunità locale, dove da generazioni l’azienda rappresenta un punto di riferimento occupazionale, favorendo la continuità delle competenze e la trasmissione del know-how.
“La Data Governance è un tema fortemente sostenuto dal nostro Presidente Franco Goglio – spiega Longhi -. Abbiamo iniziato a investire già negli anni Novanta in strumenti di analisi e reportistica per rendere le informazioni fruibili alla direzione attraverso indicatori sintetici, capaci di evidenziare le tendenze e supportare decisioni basate sui dati. In seguito, l’introduzione di SAP nel 2001 ha rappresentato un ulteriore passaggio fondamentale per standardizzare i processi, permettendoci di uniformare dati anagrafici e criteri di reporting tra le diverse società europee del Gruppo, costruendo una base dati condivisa e confrontabile. Oggi il contesto è profondamente cambiato: la velocità con cui evolvono i mercati richiede un livello di governo ancora superiore. Per questo abbiamo deciso di fare un passo ulteriore, trasformando il dato da semplice supporto operativo a patrimonio strategico dell’organizzazione, capace di mettere a disposizione di tutte le funzioni informazioni certificate, aggiornate e immediatamente utilizzabili nei processi decisionali”.
Dal report al cockpit: una Data Governance che cambia anche il modo di leggere il business
Il progetto non ha cambiato soltanto gli strumenti, ma anche il modo di progettare i sistemi di Business Analytics. Invece di ripartire da una valutazione completa dei requisiti e dalla progettazione di una nuova reportistica, Goglio ha scelto di ribaltare l’approccio tradizionale: partire da modelli di Analytics già maturi, costruiti sull’esperienza di altri contesti industriali, per adattarli progressivamente alle proprie specificità. Una scelta che ha ridotto tempi progettuali, favorito il confronto con benchmark consolidati e permesso al management di concentrarsi sul valore delle informazioni, anziché sulla progettazione dei singoli report.
“Una volta condiviso questo approccio metodologico, il nostro compito è stato trasformarlo in un acceleratore concreto del progetto – racconta Pisoni -. Il nostro contributo è stato mettere a disposizione non solo competenze tecnologiche, ma anche conoscenza dei processi e del contesto industriale perché il vero valore nasce quando riesci a comprendere il business del cliente e a tradurlo in modelli già consolidati, costruiti sull’esperienza maturata in altri progetti. Questo permette di accelerare il percorso, offrendo fin dall’inizio benchmark, KPI e strutture di analisi che il cliente può adattare alle proprie specificità. L’appartenenza ad Altea Federation rafforza ulteriormente questo approccio, perché ci consente di integrare competenze in ambiti Consulting, Technology, Digital, Operations affrontando la trasformazione come un progetto evolutivo e non come una semplice implementazione tecnologica”.
Come e perché Goglio ha scelto un approccio industrializzato alla data governance
La metodologia scelta da Goglio per affrontare il progetto riflette una visione manageriale orientata al lungo periodo.
“Uno dei dubbi che mi sono posto fin dall’inizio era se avesse davvero senso ripartire da zero, chiedendo ai responsabili delle diverse funzioni quali report volessero. Il rischio era ottenere una semplice replica di ciò che avevamo già, realizzata con strumenti più moderni ma senza introdurre un reale cambiamento. Per questo abbiamo cercato un approccio diverso: partire da modelli già sperimentati, costruiti sull’esperienza maturata in altri contesti industriali, e adattarli alle nostre specificità. In questo modo abbiamo potuto concentrare il lavoro sulle nostre peculiarità di business, senza perdere tempo a riprogettare ciò che era già stato validato sul campo. È un cambio di paradigma che ci ha consentito di accelerare il progetto e di costruire un sistema realmente orientato al futuro”.
Come ha sottolineato il manager, l’efficacia di questo approccio è emersa con particolare evidenza durante la recente impennata del costo delle materie prime. Grazie ai modelli già sviluppati e alla disponibilità di dashboard dinamicamente aggiornabili, Goglio è riuscita in pochi giorni a valutare l’impatto dell’aumento dei costi sul portafoglio ordini, individuando i clienti maggiormente esposti alla riduzione della marginalità e supportando il management nelle decisioni commerciali da adottare.
Dalla Data Governance agli AI Agent: modelli progettati per evolvere
L’evoluzione del progetto riguarda i modelli semantici che organizzano i dati aziendali, destinati a diventare il fondamento su cui costruire le future applicazioni di intelligenza artificiale.
“Oggi questi modelli non rappresentano soltanto una base per la reportistica e l’analisi – fa notare Pisoni -. Li stiamo evolvendo perché possano diventare il riferimento anche per le future applicazioni di intelligenza artificiale. Stiamo infatti lavorando affinché possano essere interrogati in linguaggio naturale attraverso Data Agent, capaci di interpretare le informazioni e mettere in relazione modelli diversi. È uno sviluppo che conferma come una Data Governance solida non serva soltanto a migliorare le decisioni di oggi, ma rappresenti anche il presupposto indispensabile per costruire gli strumenti intelligenti di domani”.
Prima la qualità del dato, poi l’intelligenza artificiale
Oggi l’obiettivo è individuare quei processi che attraversano più sistemi informativi e che, proprio per questo, possono beneficiare maggiormente della capacità dell’AI di integrare informazioni, interpretare contesti e supportare decisioni. È proprio su questi processi trasversali che Goglio sta concentrando i primi progetti pilota.
“Stiamo affrontando l’intelligenza artificiale con grande pragmatismo – conclude Longhi -. Siamo convinti che, come strumento, possa certamente portare benefici alla produttività individuale, ma il vero valore per un’azienda si ottiene quando viene applicata a processi ripensati, capaci di generare miglioramenti significativi e misurabili. La difficoltà non è tanto scegliere la tecnologia, quanto individuare gli ambiti in cui possa fare realmente la differenza. Abbiamo provato a far emergere questi casi d’uso direttamente dal business, ma ci siamo resi conto che ogni funzione tende naturalmente a immaginare applicazioni legate agli strumenti che utilizza quotidianamente: chi lavora su SAP pensa all’AI in SAP, chi opera nelle Operations guarda ai sistemi di controllo di campo. Noi, invece, stiamo cercando di sviluppare progetti pilota nei processi in cui l’intelligenza artificiale possa diventare uno strumento di integrazione e di supporto alle decisioni, non la soluzione in sé a ogni problema. Per riuscirci servono alcuni presupposti imprescindibili: dati affidabili, una corretta segregazione delle informazioni, competenze profonde sui processi aziendali e un percorso di adozione ben definito. Solo così l’intelligenza artificiale può essere alimentata da un patrimonio informativo realmente affidabile e generare un valore concreto per il business”.
