Guida strategica per il CFO data-driven

10 giugno 2025

Il ruolo del Chief Financial Officer è in piena rivoluzione. Non più semplice garante dei numeri, il CFO si afferma oggi come motore dell’innovazione digitale e architetto della strategia ESG.

Le nuove tecnologie, con l’Intelligenza Artificiale in prima linea, stanno ridefinendo la gestione dei dati, abilitando decisioni rapide e informate che si estendono ben oltre la sfera finanziaria, coinvolgendo l’intera organizzazione. Il CFO è ora una figura chiave per la sostenibilità e la resilienza aziendale, chiamato a integrare anche i parametri ESG nelle metriche finanziarie. E occorrono nuovi strumenti integrati nei processi aziendali, potenziati dall’AI, per esprimere il massimo valore e trasformarsi, passando dal controllo alla visione.

Questo è stato il tema dell’evento “Il CFO come leader della trasformazione digitale e ESG. Evoluzione oltre l’AI“, promosso da ABS e Nextea, in collaborazione con ANDAF Lombardia e con il contributo scientifico di SDA Bocconi.

E sono stati davvero numerosi gli spunti di riflessione e applicazione emersi, anche grazie al racconto di alcuni nostri casi di successo, storie di clienti che hanno scelto Oracle Cloud EPM come piattaforma di controllo e pianificazione delle performance aziendali.

Le testimonianze raccolte concordano su un punto fondamentale:

l’evoluzione del ruolo del CFO si basa sulla centralità dei dati. Per questo abbiamo pensato di raccogliere alcuni spunti per fornire una veloce guida sulla trasformazione data-driven.

6 passi fondamentali per il CFO data-driven
Qui i nostri consigli per iniziare da subito

1. Visione e Leadership Trasformativa

Il primo passo per un CFO data-driven è diventare promotore del cambiamento all’interno dell’organizzazione. Non è sufficiente applicare l’orientamento ai dati al solo dipartimento finanziario, è importante che questa mentalità permei ogni livello dell’azienda.

Ciò implica definire gli obiettivi strategici in collaborazione con la leadership esecutiva, identificando chiaramente come i dati possano contribuire al loro raggiungimento.

Inoltre, è importante investire nell’educazione e formazione del proprio team e degli altri dipartimenti, potenziando le competenze analitiche e sottolineando l’importanza dei dati per un processo decisionale informato.

2. Data Governance e Qualità del Dato

La qualità dei dati è il pilastro su cui si erge ogni analisi affidabile. Senza dati precisi e coerenti, qualsiasi insight generato rischia di essere fuorviante o non applicabile nella realtà. Il CFO ha quindi la responsabilità di garantire una solida data governance.

Questo significa implementare politiche e processi rigorosi per la raccolta, la pulizia, l’archiviazione e la gestione dei dati. Adottando anche la standardizzazione per la definizione e la classificazione dei dati (attraverso il master data management), per assicurare coerenza e integrità tra i diversi sistemi.

È importante anche definire chiaramente ruoli e responsabilità come “data owner”, “data steward” e “data custodian”.

Senza dimenticare il tema della compliance a normative sulla protezione dei dati (come il GDPR) e la sicurezza delle informazioni.

3. Infrastruttura Tecnologica Adeguata

Per supportare un approccio data-driven, è indispensabile dotarsi di una infrastruttura tecnologica robusta e avanzata. Il CFO proiettato al futuro guida l’investimento in soluzioni che consentano un’analisi approfondita e potenziata dall’AI, oltre alla pianificazione previsionale.

Questo include l’adozione di piattaforme integrate di Enterprise Performance Management (EPM), come Oracle Cloud EPM, che offrono una visione olistica dell’azienda, combinando dati finanziari e operativi.

Abbracciare strumenti di analisi avanzata come Business Intelligence (BI), Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML) abilita analisi predittive, simulazioni di scenario e l’identificazione di pattern nascosti nei dati. L’automazione dei processi (RPA) può liberare risorse preziose, eliminando attività manuali e ripetitive.

Infine, l’infrastruttura scalabile e flessibile si adatta alla crescente mole di dati e alle mutevoli esigenze aziendali, accompagnando la crescita del business.

4. Analisi Avanzata e Insight Azionabili

Un CFO data-driven non si limita a presentare numeri, ma genera insight azionabili che guidano decisioni strategiche. Questo richiede un’evoluzione nel tipo di analisi condotte.

È fondamentale, infatti, definire e monitorare KPI strategici che vadano oltre il mero aspetto finanziario, includendo metriche operative, di mercato e, sempre più, ESG (Environmental, Social, Governance).

L’adozione dell’analisi predittiva e prescrittiva, supportata dall’AI, permette di anticipare le tendenze future e suggerire le migliori azioni da intraprendere. Le simulazioni di scenario diventano strumenti indispensabili per valutare l’impatto di diverse decisioni strategiche sui risultati finanziari e mitigare l’effetto di rischi potenziali.

Il CFO è quindi anche un abile comunicatore, che padroneggia l’arte dello storytelling con i dati, traducendo insight complessi in narrazioni chiare e comprensibili per i decisori non finanziari.

5. Integrazione e Collaborazione Cross-Funzionale

Per massimizzare il valore dei dati, la funzione Finanza deve posizionarsi come un partner strategico per tutti gli altri dipartimenti. Ciò richiede una profonda integrazione e collaborazione.

È importante promuovere la condivisione trasparente e sicura dei dati tra i vari dipartimenti, abbattendo i “silos” informativi. Ad esempio, fornire a tutti i livelli dell’organizzazione l’accesso a dashboard e reporting self-service consente loro di esplorare i dati in autonomia e prendere decisioni più informate.

Questo approccio trasforma il dipartimento finanziario da mero centro di costo a centro di valore e supporto decisionale per l’intera azienda, alimentando anche una crescente profondità nell’analisi di KPI e scenari.

6. Focus su ESG e Sostenibilità

In un’epoca di crescente attenzione alla responsabilità sociale e ambientale, il CFO data-driven integra i principi ESG (Environmental, Social, Governance) nelle proprie analisi e strategie.

Questo significa misurare e rendicontare le performance ESG utilizzando i dati, integrandole con le metriche finanziarie e operative.

L’analisi dei dati diventa cruciale per valutare i rischi e le opportunità legati alla sostenibilità, incorporandoli nella strategia aziendale complessiva.

I CFO conoscono bene il livello di attenzione crescente sui KPI ESG, da cui dipende la maggiore o minore esposizione finanziaria sul mercato e quindi una maggiore o minore influenza sugli investitori. Essere ESG compliant significa fruire di migliori condizioni di accesso al capitale, ma anche condizioni finanziarie più vantaggiose, come tassi di interesse ridotti e maggiore flessibilità nelle linee di credito. E dotarsi di strumenti che monitorano e misurano in modo accurato gli andamentali è fondamentale per dimostrare un punteggio ESG elevato.

Infine, la trasparenza nella rendicontazione ESG è fondamentale per soddisfare le crescenti aspettative non solo degli investitori, ma anche di clienti e stakeholder, consolidando la reputazione e il valore a lungo termine dell’azienda.

Se mette in atto questa trasformazione, il CFO data-driven non è solo “il guardiano dei numeri”, ma un leader strategico

che sfrutta la potenza dei dati e delle tecnologie avanzate per guidare l’innovazione, ottimizzare le performance, gestire i rischi e contribuire attivamente alla sostenibilità e alla crescita a lungo termine dell’azienda.

Questo passaggio richiede un mix di competenze finanziarie tradizionali, capacità analitiche avanzate e una forte leadership nel promuovere il cambiamento culturale.

Colmare il gap tra disponibilita tecnologica e reale adozione è la vera sfida per costruire modelli di business data-driven.
Ma c’è chi ha già iniziato a farlo: scopri le nostre 4 storie di successo con esempi di applicazione reale per i settori Energetico, Aeronautico, Moda e Telco.

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