Course description
La grande quantità di dati prodotta da macchinari, processi e clienti richiede alle PMI di trasformare le domande di business in pochi KPI “North-Star” legati a risultati economici concreti. Il corso, pensato per CEO, CFO, COO e direttori funzionali, guida dalla definizione degli indicatori alla mappatura dei dati necessari, fino all’architettura e alla governance che rendono sostenibile la produzione automatica dei KPI. Si introducono tecniche di data storytelling per orientare le decisioni, un modello di maturità per pianificare gli investimenti e blueprint tecnologici (cloud/on-prem/ibridi) per garantire qualità, sicurezza e continuità operativa.
Intended Learning Outcomes
Al termine del corso, il partecipante sarà in grado di:
Derivare 3–5 KPI “North-Star” partendo da quesiti strategici (margini, nuove linee di ricavo, resilienza supply-chain) e allinearli con gli stakeholder
Progettare indicatori con canvas completi (fonte, frequenza, owner, definizioni) e applicare visual-storytelling per dashboard executive che guidino decisioni condivise e tempestive
Scomporre i KPI in metriche/entità, mappare le fonti (ERP, MES, CRM, IoT, partner) in un data catalog con scoring di qualità, completezza e aggiornamento
Stimare effort, costo e ROI di un piano di colmatura (API/OPC-UA, retrofit sensori, acquisto dati esterni) e prioritizzare i quick-win
Valutare pattern architetturali (cloud, on-prem, ibrido) rispetto a TCO, compliance e continuità; disegnare un data-pipeline blueprint end-to-end e definire ruoli/policy di governance (Zero-Trust, auditability, scaling plan).
Prerequisites
Activities
Domande strategiche & KPI “North-Star” — Partire da margini, ricavi e resilienza per definire tre/cinque KPI guida, collegati a risultati economici verificabili
Design dei KPI, canvas e principi di data storytelling — Progettare indicatori con definizioni chiare, fonte, frequenza e owner; costruire narrative visive efficaci che orientino decisioni rapide e condivise
Roadmap di maturità data-driven (modello in 5 livelli) — Autodiagnosi in cinque livelli che collega cultura, processi e tecnologia, pianificando investimenti progressivi coerenti con l’ambizione dei KPI prioritari
Reverse-mapping: dal KPI ai dataset (metriche, entità, granularità, integrazione) — Scomporre ogni KPI in metriche base, entità coinvolte e granularità temporali, definendo requisiti d’integrazione e latenza per alimentare analisi affidabili
Data Discovery & Data Catalog con scoring qualità/completezza/freschezza — Mappare ERP, MES, CRM, IoT e file partner in un catalogo centralizzato con glossario, ownership e punteggi qualità, completezza, freschezza
Piano di colmatura gap: effort, costo, ROI (API/OPC-UA, retrofit sensori, dati esterni) — Stimare effort, costi e ritorni per automazioni API/OPC-UA, retrofit sensori e acquisto dati esterni, prioritizzando quick-win ad alto impatto misurabile
Pattern architetturali cloud / on-prem / ibridi e criteri di scelta (TCO, compliance, continuità) — Confrontare cloud, on-prem e ibrido considerando TCO, latenza, resilienza, compliance; scegliere l’architettura adeguata a vincoli operativi, continuità e dati sensibili
Data pipeline blueprint: ingestion (OPC-UA, MQTT, API), streaming, storage e lineage — Definire pipeline end-to-end: raccolta con OPC-UA, MQTT, API; streaming; storage ibrido con qualità, versioning e lineage per audit e riproducibilità
Governance, security (Zero-Trust), ruoli e scaling plan — Stabilire ruoli chiari (owner, steward, custodian), policy Zero-Trust, tracciabilità e audit; definire backup/DR e piani scaling allineati agli use case
Change management e roadmap di integrazione KPI/OKR — Pianificare adozione culturale con sponsorship interne, incentivi, comunicazione mirata; revisionare KPI/OKR, misurare benefici e garantire progressi incrementali sostenibili e trasparenti.
Faculty
Course faculty
Alessandro Rapisarda
Marco Morisetti
Giuseppe Landolfi
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