ARTICOLO / 14 GENNAIO 2026
La migrazione al cloud non è più una scelta: è una realtà consolidata. Ma qui inizia il vero problema. Mentre le aziende si sono spostate verso architetture multicloud per evitare il vendor lock-in e ottimizzare i costi, molte si ritrovano con un'infrastruttura frammentata che genera più complessità che valore.
I dati, che dovrebbero essere il vero asset strategico, finiscono dispersi tra AWS, Azure, Google Cloud e sistemi on-premise, creando quello che nei board si chiama elegantemente "ecosistema ibrido" ma che in sala macchine è semplicemente un incubo operativo.
La governance dei dati in ambienti multicloud non è una questione IT: è una questione di business continuity, di compliance, di capacità di rispondere rapidamente al mercato. E soprattutto, di soldi.
Cos'è davvero la governance dei dati multicloud (e cosa non è)
Partiamo chiari: la governance dei dati non è un progetto che si chiude con un deployment. È un framework operativo continuo che definisce come i dati vengono gestiti, protetti, utilizzati e quanto costano realmente.
In un ambiente multicloud, la governance deve affrontare una sfida aggiuntiva: ogni hyperscaler ha il suo modello di sicurezza, le sue API, i suoi modelli di pricing. Non puoi semplicemente replicare le policy on-premise e sperare che funzionino.
Tre punti che spesso vengono ignorati:
- La governance non è centralizzazione forzata: molte aziende cercano di imporre un unico data lake centralizzato. Errore. In ambienti complessi serve un approccio federato dove i dati possono rimanere distribuiti ma con metadati e policy centralizzate.
- Non è solo compliance: sì, GDPR e NIS2 sono importanti. Ma se la tua governance si riduce a "rispettare le normative", stai perdendo l'opportunità di usare i dati come leva strategica.
- Non è uno strumento: troppo spesso vediamo aziende che comprano una piattaforma di data governance pensando che risolverà tutto. Gli strumenti aiutano, ma senza processi chiari e ownership definite, servono a poco.
I problemi reali (che nessuno mette nei report ufficiali)
La crescita esponenziale dei dati è un dato di fatto. Ma il vero problema non è la quantità: è la qualità della decisione su dove e come conservarli.
- Shadow data sprawl: i team DevOps creano bucket S3, istanze di database, storage Blob senza coordinamento centrale. Risultato? Dopo 18 mesi nessuno sa più cosa c'è dove, chi è responsabile, e quanto costa. Esistono aziende con oltre 40% dei costi cloud attribuibili a storage "fantasma" che nessuno usa più.
- Il paradosso della ridondanza: per garantire disponibilità, si replicano i dati su più regioni e provider. Ma senza una strategia chiara di data tiering, si finisce per pagare storage premium per dati che vengono acceduti una volta l'anno.
- Compliance by accident: molte aziende scoprono di non essere compliant solo durante un audit o, peggio, dopo un data breach. La governance reattiva è infinitamente più costosa di quella proattiva.
Gli obiettivi da perseguire devono essere misurabili:
- Visibilità end-to-end: un inventory automatizzato e real-time di tutti i data asset, con classificazione automatica e ownership chiara
- Data quality by design: non basta validare i dati a posteriori. Serve integrazione nei pipeline CI/CD con quality gates automatici
- Security posture unificata: policy che si applicano indipendentemente dal provider, con monitoring continuo delle deviazioni
- FinOps integrato: ogni decisione sui dati deve includere l'impatto economico, con forecast basati su pattern di utilizzo reali
- Portabilità strategica: architetture che permettono di spostare workload tra provider senza refactoring massiccio
Le componenti di una governance che funziona davvero
Qui dobbiamo essere diretti: molte "best practice" che trovi online sono teoriche e difficilmente applicabili in contesti reali. Ecco cosa serve davvero.
Data Discovery e Classification automatizzata
Non puoi governare quello che non vedi. Serve scanning automatico di tutti gli ambienti cloud con classificazione basata su ML per identificare PII, dati sensibili, dati critici per il business. E questo deve essere continuo, non un assessment annuale.
Policy as Code
Le policy di governance devono essere scritte come codice, versionate, testate e deployate automaticamente. Open Policy Agent (OPA) o simili non sono optional: sono necessari per scalare.
Data Lineage completo
Devi poter rispondere a: "Da dove viene questo dato? Chi l'ha trasformato? Chi lo sta usando?" in tempo reale. Non per curiosità accademica, ma perché quando c'è un problema di qualità o un data breach, ogni minuto conta.
Multi-cloud Identity Federation
IAM separato per ogni cloud è insostenibile. Serve una federazione con single sign-on e policy RBAC centralizzate che funzionano across providers.
Automated Compliance Validation
Continuous compliance checking con remediation automatica dove possibile. Le configurazioni deviate dalle baseline devono generare alert e, in alcuni casi, self-heal automaticamente.
Cost Attribution granulare
Ogni team, progetto, applicazione deve vedere quanto spende per lo storage e processing dei dati. Il chargeback (o almeno showback) non è opzionale: cambia radicalmente i comportamenti.
Data Lifecycle Management intelligente
Automazione basata su policy per il tiering automatico (hot → warm → cold → archive) con ML per predire i pattern di accesso e ottimizzare proattivamente.
Un punto di vista diverso: alcune aziende stanno sperimentando approcci "data mesh" dove la governance è distribuita con ownership a livello di dominio. Funziona per organizzazioni molto mature, ma richiede cultura e competenze che la maggior parte delle aziende non ha ancora. Il rischio è creare ancora più silos "governati".
I vantaggi misurabili (e come dimostrarli al CFO)
Ogni iniziativa di governance deve portare risultati tangibili. Ecco cosa puoi aspettarti:
- ROI sui costi cloud: aziende che implementano governance seria vedono riduzioni del 25-40% dei costi cloud entro 12 mesi. Come? Eliminando storage inutilizzato, ottimizzando il tiering, rightsizing delle risorse.
- Risk mitigation quantificabile: il costo medio di un data breach nel 2024 è stato di €4.45M (IBM Cost of Data Breach Report). Una governance solida riduce drasticamente la superficie di attacco e il tempo di detection.
- Time-to-market migliorato: con dati facilmente accessibili, documentati e di qualità verificata, i team possono costruire nuovi servizi più velocemente. Alcune aziende riportano riduzioni del 30-50% del tempo di sviluppo per progetti data-driven.
- Operational efficiency: automazione e self-service riducono il carico sui team ops. Meno ticket, meno interventi manuali, più focus su iniziative strategiche.
- Audit readiness: quando arriva l'auditor (GDPR, ISO27001, SOC2, ecc.), puoi generare report in ore invece che settimane. E soprattutto, non hai sorprese.
5. Trasformare la teoria in implementazione
Il framework è chiaro, ma l'esecuzione è dove la maggior parte dei progetti fallisce. Var Group non vende solo consulenza: implementa soluzioni operative.
- Assessment multicloud strutturato: iniziamo con un inventory completo dei data asset esistenti, identificando gap di governance, rischi di compliance e opportunità di ottimizzazione. Non usiamo template generici: ogni assessment è calibrato sul contesto specifico.
- Architetture cloud-native: progettiamo soluzioni che sfruttano i servizi nativi degli hyperscaler (AWS Lake Formation, Azure Purview) integrandoli con tool di orchestrazione e policy engine centralizzati.
- Implementazione incrementale: nessun big-bang, partiamo da use case ad alto impatto, dimostriamo valore velocemente, poi scaliamo. Questo approccio riduce i rischi e mantiene il buy-in degli stakeholder.
- FinOps embedded: integriamo da subito analytics sui costi con recommendation engine per ottimizzazione continua.
- Automation-first: provisioning, policy enforcement, compliance checking, cost optimization. Var Group ha sviluppato acceleratori e template che riducono drasticamente i tempi di implementazione.
- Monitoraggio e continuous improvement: deployment di observability stack completo con dashboard personalizzate per diversi stakeholder (CISO, CTO, CFO). E soprattutto, review periodiche per adattare la governance all'evoluzione del business.
- Competenza certificata: Var Group ha certificazioni avanzate su tutti i principali hyperscaler e esperienza concreta con enterprise di diversi settori.
La domanda vera
Non è "se" implementare una governance dei dati multicloud, ma "quando" e "come". Ogni giorno che passa senza un framework chiaro, accumuli debito tecnico, rischi di compliance e costi nascosti.
Se stai leggendo questo articolo probabilmente sei già in una situazione dove la complessità sta superando la capacità di gestione.La buona notizia? Si può risolvere. Serve metodo, competenza e un partner che abbia già fatto questo percorso con successo.