L'alfabetizzazione dei dati è la capacità di leggere, comprendere, utilizzare e comunicare con i dati per un processo decisionale migliore.
Nell'attuale cultura basata su AI e dati, le competenze di alfabetizzazione dei dati sono cruciali per i dipendenti di ogni livello. Le organizzazioni creano e raccolgono più dati che mai: secondo IDC, la creazione globale di dati dovrebbe raggiungere i 181 zettabyte nel 2025. Non è più né fattibile né strategico che solo i data scientist o gli ingegneri di machine learning utilizzino queste informazioni per prendere decisioni basate sui dati.
Tuttavia, acquisire competenze in materia di dati non significa necessariamente diventare un data scientist. Piuttosto, significa che le persone dispongono della sicurezza e delle competenze tecniche necessarie per utilizzare i dati in modo efficace nei loro ruoli, al fine di scoprire insight e prendere decisioni più intelligenti. Sempre più spesso, significa anche che sanno come interrogare gli strumenti di AI e interpretare gli insight generati dall'AI.
I progressi tecnologici stanno contribuendo a democratizzare l'accesso dati in tutte le organizzazioni, un elemento di supporto delle culture orientate ai dati. Le dashboard di business intelligence (BI), le query in linguaggio naturale e le interfacce user-friendly sono strumenti potenti per la comprensione dei dati. Ma anche questi strumenti richiedono un'alfabetizzazione dei dati di base per essere utilizzati, interpretati e gestiti efficacemente.
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L'ecosistema dei dati è saturo di potenti strumenti che servono ogni fase del ciclo di vita dei dati, dall'acquisizione all'analisi fino alla visualizzazione. Allo stesso tempo, le organizzazioni stanno raccogliendo e generando volumi di dati senza precedenti. Insieme, queste tendenze creano un ambiente ricco di potenziali insight.
Tuttavia, senza le competenze per utilizzare questi strumenti e interpretare efficacemente i dati, le organizzazioni potrebbero rimanere deluse dall'impatto aziendale delle loro iniziative sui dati (o dalla sua mancanza).
In uno studio del 2025, il 40% dei dirigenti negli Stati Uniti e nel Regno Unito ha indicato, come principali rischi derivanti da competenze insufficienti di alfabetizzazione ai dati, la diminuzione della produttività, mentre il 39% ha indicato i processi decisionali inaccurati.1 Nonostante questi rischi, solo il 27% delle organizzazioni dichiara di avere un elevato livello di alfabetizzazione dei dati.2
La necessità di forti competenze in materia di dati è ancora maggiore nell'era dell'AI. Le organizzazioni cercheranno sempre più dipendenti con una buona conoscenza dei dati, in grado di capire come gli strumenti di AI utilizzano i dati per prendere decisioni e come separare gli insight utili dalle raccomandazioni errate e potenzialmente dannose. (Ecco perché l'alfabetizzazione dei dati è considerata anche una competenza fondamentale dell'alfabetizzazione AI).
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In un rapporto del 2025, il 41% dei dirigenti ha identificato l'alfabetizzazione dei dati come la competenza con la più rapida crescita negli ultimi cinque anni. 3 Ma cosa comprende esattamente questo insieme di competenze?
Secondo i ricercatori del MIT, l'alfabetizzazione dei dati consiste in quattro abilità fondamentali4
Quando viene dato accesso ai dati, le persone dovrebbero essere in grado di comprendere da dove provengono i set di dati e come si inseriscono in uno specifico contesto aziendale. Dovrebbero anche essere in grado di interpretare le visualizzazioni dei dati senza il rischio di essere fuorviati o di trarre conclusioni errate.
I dipendenti con competenze in materia di dati sono in grado di gestire i dati durante tutto il loro ciclo di vita. Queste competenze possono includere vari livelli di acquisizione dei dati, qualità dei dati e tecniche di data storage, tra le altre attività di gestione dei dati.
Non tutti necessitano di competenze avanzate in data analytics e data science. Tuttavia, i dipendenti esperti di dati dovrebbero possedere capacità di pensiero critico e analisi per supportare le loro attività quotidiane. Queste competenze possono variare dalla creazione di report e grafici Excel di base all'applicazione di competenze analitiche avanzate, come l'analytics predittiva o l'analisi statistica.
Comprendere i dati a sufficienza per comunicare efficacemente un contesto narrativo è un'abilità critica, nota come narrazione dei dati. Acquisire questa abilità significa utilizzare numeri, metriche ed elementi visivi per creare narrazioni coinvolgenti che persuadano, influenzino e stimolino l'azione. Scopri di più sulla narrazione dei dati.
Come l'alfabetizzazione tradizionale, l'alfabetizzazione dei dati apporta benefici che vanno ben oltre il singolo individuo. Le organizzazioni con una cultura dell'alfabetizzazione dei dati possono ottenere i seguenti benefici:
Le organizzazioni orientate ai dati promuovono flussi chiari di comunicazione e condivisione delle conoscenze. I team comprendono le esigenze più ampie dell’azienda e come il loro lavoro contribuisce agli obiettivi dell'organizzazione. Abbattendo i silos di dati, team diversi possono utilizzare i dati in modo sincrono e allineare le iniziative alla missione più ampia dell'organizzazione.
I dipendenti con forti capacità di alfabetizzazione dei dati sono più consapevoli delle normative sulla privacy e dei rischi associati alla gestione impropria dei dati. Possono anche identificare meglio le minacce alla sicurezza dei dati, come malware, phishing e minacce interne, rafforzando il livello di sicurezza complessivo dell'organizzazione.
Quando i dati non sono più confinati a livello di singola funzione, gli stakeholder possono individuare più rapidamente insight significativi. Inoltre, quando i dipendenti possiedono le competenze per svolgere autonomamente le operazioni di base sui dati, i team tecnici possono utilizzare il proprio tempo e le proprie capacità in modo più efficace. Questa efficienza si traduce in un risparmio sui costi e in un aumento della produttività.
I dipendenti con competenze di alfabetizzazione dei dati sono più abili nell’interpretare i dati nel loro contesto, consentendo alle unità di business di prendere decisioni informate dai dati e ad alto impatto. Questo livello di curiosità e di utilizzo dei dati in tutta l'organizzazione può favorire una maggiore creatività e innovazione.
Quando implementata efficacemente, una cultura di alfabetizzazione dei dati dovrebbe incarnare i seguenti principi:
In un'organizzazione orientata ai dati, i dati sono accessibili a chi ne ha bisogno, quando ne ha bisogno. Raggiungere questo obiettivo richiede un'architettura che consenta un accesso rapido, sicuro e semplice ai dati governati in un ecosistema di dati complesso e in silos.
Ad esempio, un data fabric unifica i dati all'interno dell'ambiente on-premise e multicloud di un'organizzazione utilizzando sistemi intelligenti e automatizzati. Questa funzionalità affronta sfide come i silos di dati e i volumi di dati in crescita, consentendo al contempo un accesso facile e self-service ai dati.
La data intelligence supporta ulteriormente l’accessibilità dei dati ai fini dell’alfabetizzazione ai dati. Automatizza e snellisce le attività fondamentali dei dati come la gestione dei metadati, la data discovery, la governance dei dati, la garanzia della qualità e l'analisi dei dati.
Una volta che le organizzazioni stabiliscono un accesso ai dati governati, è importante aiutare i responsabili delle decisioni a capire come i dati governati si spostano nell'interno del sistema. Ad esempio, gli strumenti di governance utilizzano i metadati per garantire la trasparenza, mostrando il contesto e il lineage. Questi strumenti aiutano anche a standardizzare le definizioni e la terminologia dei dati tra i team.
Quando i dati sono organizzati, trasparenti e spiegabili, le persone possono comprenderne più facilmente il valore e come utilizzarli nei loro ruoli. Per favorire questa trasparenza e comprensione, gli utenti dovrebbero avere accesso alle informazioni e agli strumenti necessari per rispondere a domande chiave quali:
Secondo un sondaggio dell'IBM Institute for Business Value (IBV), l'85% dei più importanti Chief Data Officer (CDO) sta ampliando la formazione, il 77% riqualifica il personale e il 70% assume nuovi talenti per aumentare l'alfabetizzazione dei dati nella propria organizzazione.
Un programma di alfabetizzazione dei dati di successo consente ai dipendenti di tradurre i dati in storie coinvolgenti e visive che portano a insight fruibili. I corsi e l'addestramento in materia di alfabetizzazione dei dati dovrebbero potenziare le competenze pratiche ai dipendenti, dovrebbero sviluppare le competenze dei dipendenti con abilità pratiche, incluso l’uso di strumenti di visualizzazione dei dati e tecniche di narrazione, allineate a casi d’uso concreti e agli obiettivi aziendali.
Altrettanto importante, gli utenti dovrebbero anche imparare a essere data steward responsabili. Una forza lavoro con competenze di alfabetizzazione dei dati può accedere, memorizzare e gestire con sicurezza i dati in conformità con le politiche aziendali appropriate e le normative pertinenti.
Un rapporto del 2025 ha rilevato che, nell'implementazione di programmi di formazione sull'alfabetizzazione dei dati, il 24% dei leader cita la mancanza di supporto da parte dei dirigenti, il che rende difficile l'adozione a livello aziendale.5
Una cultura dei dati inizia dai vertici. Fornire ai dipendenti linee guida, materiali, formazione e strumenti probabilmente non è sufficiente: è necessario anche il supporto della leadership aziendale. L'alfabetizzazione dei dati deve essere parte integrante della cultura e del tessuto dell'organizzazione a tutti i livelli.
Nella pratica, i leader dovrebbero dare l’esempio dimostrando le competenze desiderate di alfabetizzazione dei dati, perché il loro comportamento definisce il tono per il resto dell’organizzazione. È inoltre fondamentale offrire la possibilità di fornire feedback sulla cultura dei dati e sulle pratiche adottate. Incoraggiare conversazioni aperte che includono prospettive diverse genererà risultati migliori.
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1,3,5 The State of Data and AI Literacy Report 2025, DataCamp, aprile 2025.
2 State of Data Report 2024, Hakkōda, 2024.
4 Approaches to Building Big Data Literacy, MIT Media Lab, 28 settembre 2015.
