- 1. Che cos’è una Data Strategy
- 2. Perché la Data Strategy sta diventando fondamentale?
- 3. Big Data e Data Strategy
- 4. Gli elementi di una Data Strategy
- 5. Le fasi di applicazione della Data Strategy
- 6. Applicazioni pratiche della Data Strategy
- 7. Le sfide di una Data Strategy
- 8. Moxoff e la Data Strategy
La centralità assunta dai dati nell’ambito dei processi aziendali comporta inevitabilmente lo sviluppo di una strategia capace di seguire ed allinearsi funzionalmente con gli obiettivi di business.
Investire consapevolmente nello sviluppo di una data strategy consente alle organizzazioni di acquisire una visibilità costante su come le persone, i processi e le tecnologie implementate possano contribuire a raggiungere con successo gli obiettivi aziendali, attraverso un percorso di continua evoluzione.
Moxoff da molti anni alimenta un solido know-how nella definizione e nel continuo aggiornamento di data strategy capaci di aiutare le aziende impegnate nel loro percorso di trasformazione digitale a comprendere e valorizzare al meglio i dati a loro disposizione.
Vediamo in cosa consiste, oggi, una data strategy, quali sono i fattori da considerare e le sfide più comuni che ci si ritrova ad affrontare in questo contesto.
Che cos’è una Data Strategy
La definizione di Data Strategy più diffusa va riconosciuta a Gartner, quando la identifica come “Un processo altamente dinamico impiegato per supportare l’acquisizione, l’organizzazione, l’analisi e la fornitura di dati a sostegno degli obiettivi aziendali”. Una definizione sostanzialmente condivisa da Harvard Business Review, quando parla di “Una strategia coerente per organizzare, governare, analizzare e distribuire le risorse informative di un’organizzazione, applicabile a tutti i settori e livelli di maturità dei dati”.
Come accennato in sede di premessa, adottare una data strategy rappresenta, da parte di un’organizzazione, la volontà di utilizzare i dati quale leva fondamentale per l’innovazione, in funzione di migliorare e rendere più consapevoli i processi decisionali, indirizzando tutti gli stakeholder verso il raggiungimento degli obiettivi di business, senza trascurare valori fondamentali come la data privacy, la sicurezza informatica e gli aspetti etico-sociali ricollegabili agli impatti presenti e futuri dell’iniziativa imprenditoriale.
Perché la Data Strategy sta diventando fondamentale?
I dati rappresentano un asset fondamentale nell’era digitale, e non possono prescindere da una strategia capace di valorizzarli al meglio in funzione degli obiettivi di business. Senza una definizione strategica, anche le più moderne ed efficienti tecnologie per il data management rischierebbero di lavorare a vuoto, navigando a vista in un contesto sempre più sfaccettato e complesso da gestire.
Secondo vari studi, tra cui alcune recenti pubblicazioni di McKinsey, le organizzazioni che sanno gestire in modo consapevole i Big Data Analytics possono ottenere ritorni di investimento fino al 60% superiore rispetto a quanto ottenibile mediante i processi tradizionali.
Big Data e Data Strategy
Una Data Strategy efficace consente di ottimizzare l’analisi dei dati a disposizione, a partire dalla loro acquisizione dalle fonti. Investire con successo di un’attività di Big Data Analytics non può prescindere da una conoscenza capillare del patrimonio informativo di cui l’azienda dispone.
In tal senso, appare decisamente illuminante la definizione che Gartner offre quando descrive la Data Governance come: “La mappatura dei diritti decisionali e la conseguente creazione di un quadro di responsabilità per garantire l’adozione di comportamenti appropriati nella valutazione, produzione, consumo e controllo dei dati e delle relative pratiche di analisi”.
Appare evidente come non ci si riferisca soltanto ad aspetti di carattere tecnologico, ma sia sempre più determinante associare gli aspetti strategici ad una governance in grado di gestire in maniera corretta le informazioni in un contesto organizzato, in cui tutti gli stakeholder possono dialogare utilizzando standard di comunicazione e linee guida condivise.
Il patrimonio informativo dei Big Data può essere valorizzato al meglio soltanto quando strategia e governance viaggiano in maniera simbiotica e allineata con gli obiettivi di business delle organizzazioni che le implementano.
Gli elementi di una Data Strategy
La definizione di una Data Strategy nel contesto di un’organizzazione impegnata in un percorso di trasformazione digitale comporta aspetti di carattere tecnologico e metodologico, senza trascurare il fondamentale valore delle relazioni umane e dei principi etici che governano la mission aziendale. Vediamo alcuni dei punti cardine che caratterizzano una Data Strategy.
Obiettivi Aziendali
Quando si intraprende una progettualità riguardante i dati è necessario assicurarsi la rispondenza alle esigenze aziendali. Soltanto questa condizione può essere propedeutica alla creazione di valore. In caso contrario è frequente prioritizzare progetti non rilevanti, perdere informazioni, oltre a sprecare tempo e risorse, finendo per sfiduciare le successive iniziative in materia di Big Data Analytics.
Governance dei Dati
Abbiamo visto, attraverso la definizione di Gartner, come una consapevole governance dei dati sia fondamentale per garantire la data quality e un elevato livello di fruibilità delle informazioni all’interno di un’organizzazione, a prescindere dalla sua complessità strutturale.
La Data Governance non andrebbe pertanto intesa come un punto di arrivo, ma come il percorso da intraprendere per rendere un’organizzazione a tutti gli effetti data driven, capace di valorizzare al meglio le potenzialità dei dati e delle loro applicazioni, sfruttando le opportunità offerte da tecnologie emergenti come l’intelligenza artificiale generativa e il machine learning.
Architettura dei Dati e Integrazione
Strategia e governance non possono prescindere da una Data Architecture pienamente rispondente alle esigenze di business.
Secondo TechTarget, l’architettura dei dati è: “Una disciplina che documenta gli asset di dati di un’organizzazione, mappa il modo in cui i dati fluiscono attraverso i suoi sistemi e fornisce un modello per la gestione dei dati. L’obiettivo è garantire che i dati siano gestiti correttamente e soddisfino le esigenze aziendali di informazioni”.
Appare pertanto fondamentale adottare un framework capace di integrare l’attività di tutte le piattaforme di gestione dei dati, identificando in maniera puntuale le specifiche e gli standard per la raccolta, l’integrazione, la trasformazione e l’archiviazione dei dati.
Qualità dei Dati
La pianificazione delle azioni di business comporta una notevole attenzione verso la Data Quality, per assicurare che i dati stessi, oltre che essere resi disponibili in quantità e varietà adeguate, possano descrivere nella maniera più pertinente possibile il contesto di riferimento. Soltanto in questi termini l’analisi dei dati può offrire risultati utili a rendere più efficienti i processi aziendali, generando valore informativo.
Una Data Strategy deve quindi considerare il raggiungimento e il mantenimento di un’adeguata Data Quality quale un elemento centrale della sua attività, per saper ottimizzare i prodotti, migliorare il customer care e la soddisfazione dei clienti, incrementare il fatturato e ridurre contestualmente le spese grazie a decisioni strategiche più informate.
Analisi dei Dati e Insight
Grazie all’impiego di tecniche basate sull’intelligenza artificiale e sul machine learning, l’analisi dei dati è in grado di generare valore informativo utile a tantissimi contesti, che spaziano dal supporto decisionale alla previsione della domanda di mercato, all’ottimizzazione della supply chain e dell’efficienza produttiva nella manifattura.
Cultura dei Dati
La Data Strategy, come accennato, non dovrebbe mai limitarsi a considerare solamente i processi tecnologici. I cambiamenti a livello organizzativo andrebbero sempre supportati da un adeguato programma di change management, orientato a rendere le organizzazioni data driven a partire dalle persone, che costituiscono il principale motore dell’innovazione.
Senza un vero e proprio cambiamento culturale, gli investimenti nella strategia potrebbero rivelarsi, se non vani, più lenti e meno efficienti nella generazione dei risultati attesi.
Sicurezza dei Dati e Privacy
Una strategia sui dati non può prescindere dal considerare quali essenziali le misure atte a garantire la data privacy e la sicurezza informatica dei sistemi aziendali. Oltre ad adottare misure di difesa e contenimento nei confronti della crescente minaccia alla cybersecurity proveniente dalla rete, è adottare un piano di data loss prevention che tenga conto di tutti gli aspetti utili a garantire la continuità di business.
Una perdita di dati oggi può rivelarsi infatti fatale sia sul piano puramente economico che per quanto riguarda i danni reputazionali che potrebbero condizionare in maniera irreversibile la fiducia dei clienti.
Le fasi di applicazione della Data Strategy
In merito all’applicazione della Data Strategy sono stati negli anni implementati vari framework che, pur differendo nella definizione degli step, sono finalizzati a raggiungere il medesimo obiettivo. Vediamo i momenti principali che caratterizzano l’esecuzione di una strategia sui dati.
Mappatura e Classificazione dei Dati
La mappatura dei dati consente di abbinare i campi di più database, facilitando la migrazione o una pluralità di processi di data management. È opportuno ricordare come una corretta classificazione dei dati sia fondamentale per garantire alle applicazioni analitiche una qualità adeguata, in primo luogo evitando di confondere dati simili. Processi come la mappatura contribuiscono a rendere il dato il più omogeneo possibile.
Identificazione e Analisi dei Gap
L’identificazione dei dati è fondamentale per comprenderne pienamente il significato ed eliminare eventuali anomalie che potrebbero generare risultati fuorvianti in sede analitica. La già citata mappatura consente di fatto la creazione di un ponte tra le differenze che intercorrono tra due sistemi o modelli di dati, in modo da gestire i dati stessi garantendo la loro piena fruibilità.
Implementazione delle Soluzioni Tecnologiche
La Data Strategia, come analizzato, contempla a pieno titolo anche l’implementazione delle tecnologie per la gestione e l’analisi dei dati. In questo frangente l’aspetto decisivo è caratterizzato dall’integrazione tra i sistemi, fondamentale per garantire la piena interoperabilità tra le varie applicazioni, grazie ad una visione unificata e coerente dei dati, resi disponibili nel corretto formato.
Monitoraggio, Revisione e Ottimizzazione Continua
Una volta implementata, la strategia va continuamente monitorata attraverso gli strumenti di gestione dei dati e misurata attraverso i KPI definiti per comprendere se quanto eseguito risulta funzionale nei tempi e nei modi previsti dagli obiettivi di business. La Data Strategy è pertanto sottoposta a continui cicli di revisione, condotti nella logica dell’ottimizzazione continua.
Applicazioni pratiche della Data Strategy
Unitamente alla Data Governance, la Data Strategy appare fondamentale per valorizzare al meglio i dati in vari contesti operativi, grazie all’elevato livello di conoscenza che è possibile generare grazie alla loro analisi.
Miglioramento Customer Experience
Le aziende analizzano i dati di interazione con i clienti per conoscerli meglio e facilitare la loro user experience, rendendola più coinvolgente ai fini di favorire le conversioni. L’analisi comportamentale consente infatti di generare esperienze personalizzate anche in funzione di fidelizzare il cliente e ridurre il churn rate.
Ottimizzazione processi operativi
Oltre alla già citata creazione di una cultura del dato, una solida Data Strategy consente di ottimizzare i processi operativi grazie a vari aspetti, tra cui l’adozione di sistemi di machine learning, che consentono di apprendere continuamente dai dati di scenario migliorando progressivamente la propria efficacia nel tempo in vari ambiti, che spaziano dal contenimento del consumo di risorse alla manutenzione predittiva.
Innovazione e sviluppo di nuovi prodotti
Big Data e intelligenza artificiale sono due tecnologie emergenti che stanno consolidando sempre più la loro posizione in tutti i contesti industriali. Alle finalità puramente analitiche, più recentemente, si è aggiunta la capacità creativa dei sistemi di AI generativa, che stanno per molti versi rivoluzionando l’approccio ai dati da parte delle organizzazioni.
La Data Strategy considera inoltre l’implementazione di tecniche innovative relative a: riconoscimento delle immagini, rilevamento delle anomalie e ricerca intelligente nelle applicazioni e negli archivi di dati, giusto per citare alcuni degli ambiti più diffusi.
Le sfide di una Data Strategy
La definizione di una Data Strategy nel contesto aziendale comporta la valutazione e il superamento di alcune criticità. La consulenza di player qualificati ed esperti come Moxoff, oltre ad affrontare con successo le sfide nell’innovazione, può tradurre i rischi stessi in vere e proprie opportunità di business.
Gestione e integrazione dei dati esistenti
L’aggiunta di nuove tecnologie ai sistemi esistenti comporta l’integrazione dei vari formati di dati previsti, anche nella finalità di superare i data silos derivanti da una gestione nel tempo scarsamente coerente tra i vari sistemi. La Data Strategy consente di superare queste criticità in funzione di acquisire una maggior visibilità e fruizione dei dati per gli utenti e le applicazioni aziendali.
Conformità alle normative
Le normative in merito alla conservazione e al trattamento dei dati sono sempre più stringenti ed onerose da soddisfare per le organizzazioni. Un’adeguata strategia dei dati rappresenta molto spesso il problem solver per quanto riguarda la conformità, grazie al focus su aspetti quali la definizione di policy coerenti con quanto previsto dai disposti normativi, ai fini di garantire privacy, sicurezza e integrità.
Costo iniziale e formazione
Le tecnologie e le competenze previste dalla Data Strategy comportano un investimento spesso importante da parte delle organizzazioni, che si trovano contestualmente a dover affrontare un processo di change management utile a creare una mentalità diffusa data driven.
Moxoff e la Data Strategy
Moxoff dispone di tutte le competenze tecnologiche e metodologiche per costruire strategie sui dati di successo, come dimostrano le esperienze maturate da molti anni accanto alle aziende in vari contesti applicativi.
Un solido know-how sugli aspetti teorici, pratici ed organizzativi relativi ai Big Data consente a Moxoff di affiancare le imprese nei loro processi di innovazione, grazie ad una gestione end-to-end di una strategia capace di ottimizzare i processi esistenti ed implementare nuove soluzioni di business.
La conoscenza avanzata delle principali tecniche di intelligenza artificiale e machine learning permette a Moxoff di definire le strategie operative più efficaci per valorizzare il patrimonio informativo delle aziende attraverso soluzioni pratiche, innovative e scalabili nel tempo.
