In Breve
- Cosa significa trattare i dati come un asset?
- Significa riconoscere i dati come beni di valore, stabilendo regole chiare per la loro gestione e utilizzo.
- Quali sono le quattro domande fondamentali da considerare?
- Si riferiscono a cosa, quando, da dove e come sono stati prodotti i dati.
- Qual è l'obiettivo del Data Asset Register?
- Fornire una rappresentazione uniforme dei dati senza conservare il dataset sottostante, facilitando le transazioni.
Un innovativo framework sviluppato sull’Isola di Man sta ponendo le basi per un approccio radicalmente nuovo nella gestione dei dati, riconoscendoli come asset veri e propri. Questo cambio di paradigma non solo offre una nuova prospettiva sulla valorizzazione delle informazioni, ma introduce anche un registro operativo che è attualmente in fase di attuazione.
Trattare i dati come un asset implica la necessità di rispondere a quattro domande fondamentali: quali informazioni sono incluse, su quale periodo si riferiscono, da quali fonti provengono e come sono state prodotte. Inoltre, è cruciale stabilire chi può utilizzare questi dati e con quali limitazioni, chi è il responsabile della loro gestione e quale meccanismo consente a terzi di verificare lo stato di assurance senza avere accesso diretto ai dati.
Il valore commerciale dei dati non dipende solo dalla loro natura intrinseca, ma anche dalle regole che ne disciplinano l’uso. Elementi come provenienza, permessi, requisiti di qualità e vincoli sono spesso distribuiti tra contratti, policy e registri interni, e devono essere collegati in modo coerente all’asset stesso.
Il Data Asset Register, previsto dal framework, ha il compito di registrare l’identità dell’asset, la sua provenienza, i diritti, le autorizzazioni, le responsabilità e i metodi di verifica, senza conservare il dataset sottostante. L’obiettivo è fornire una rappresentazione uniforme che riduca l’attrito nelle transazioni basate sui dati.
Questa maggiore certezza non genera valore ex novo, ma facilita processi cruciali come la valutazione, la licenza, la condivisione, il finanziamento e lo sviluppo di prodotti data-driven. In questo modo, la verifica diventa più agevole per investitori, finanziatori o licenziatari, che attualmente si trovano spesso a dover ricostruire provenienza e diritti da documenti frammentati.
Con l’aumento della domanda di dati di qualità e il crescente scrutinio sul loro utilizzo, le organizzazioni che dimostrano chiaramente cosa possiedono, da dove proviene, quali diritti vi si applicano e come sono governati, saranno in una posizione privilegiata per sfruttare al meglio il valore dei loro dati.
