Data-governance: la ricetta IT utile ai decision maker di aziende data-driven

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Da più di mezzo decennio ormai, la Digital Transformation è in cima alla lista dei must-have di iniziative strategiche di società di consulenza e di software house cambiando radicalmente il modo in cui viviamo e lavoriamo.

Molti dei processi aziendali un tempo gestiti manualmente con supporto cartaceo ora sono digitalizzati rendendo più veloci, precisi ed efficienti tutti i processi.

Dati, dati ovunque

Il primo passo verso un cambiamento che porti valore all’azienda è la conoscenza.

Già dalla metà degli anni 2000, con l’emergere dei Big Data, i flussi di lavoro hanno iniziato a trasformarsi e nuovi paradigmi ad affacciarsi, ma lo scenario socio-sanitario-economico di questi ultimi mesi ha ulteriormente cambiato gran parte di ciò che le società e il business per decenni hanno dato per scontato.

Nel 2010 il numero dei dati raccolti è passato da scarso a sovrabbondante portando con sé enormi vantaggi ma anche grandi grattacapi; ora, a distanza di un decennio, lo scenario non ha avuto considerevoli cambiamenti se non un ulteriore aumento nel volume e l’emergere di una nuova e più ampia fonte di dati: l’Internet of Things.

I vantaggi dell’estrazione dei Big data, esattamente come accadeva secoli fa per i pochissimi cercatori d’oro che sono riusciti ad arricchirsi, sembrano essere limitati a poche agenzie governative e a grandi aziende; tuttavia, sebbene nell’ambito produttivo i vantaggi siano meno facili da identificare, questo non significa che non esistano. 

C’è bisogno perciò, di una Digital Transformation che snellisca processi operativi e gestionali per creare proposte di valore cross-business completamente nuove, che consenta la comprensione interfunzionale e la riconciliazione dei dati per un supporto decisionale di qualità.

Conditio sine qua non per questa Digital Transformation sono l’estrazione di dati coerenti e significativi per ogni aspetto di operazioni e di pianificazione aziendale; un tipo di Digital Transformation che evidenzi la reale situazione aziendale e che restituisca informazioni utili al miglioramento e al raggiungimento degli obiettivi.

Basilare che le organizzazioni, per poter rispondere a cambiamenti così frequenti abbiano maggiore agilità, flessibilità e consapevolezza. L’uso dei dati e di analytics le aiuterà a rendere visibile ciò che non lo è e, se saranno pronte, si muoveranno in anticipo e metteranno in atto i processi adeguati saranno in grado di emergere.

Ma come possono le organizzazioni non farsi cogliere impreparate da un mondo i cui cambiamenti sono così frequenti?
Con il giusto mindset e passando dall’essere re-attive all’essere pre-attive e pro-attive.

Data governance per aziende data-driven

In un’azienda data-driven dinamica e altamente competitiva, la governance dei dati è più che mai necessaria; enormi quantità di dati provenienti dall’interno e dall’esterno, hanno bisogno di una disciplina che ne ottimizzi il valore e favorisca la riduzione dei rischi e dei costi.

Se ben controllati, infatti, questi dati rappresentano un asset portentoso e fondamentale per qualsiasi iniziativa di Digital Transformation data-driven

Ciò che definisce l’insieme di processi, policy, ruoli e metriche finalizzati a garantire un uso efficiente ed efficace delle informazioni, è la data governance.

La responsabilità del progetto di data governance non dovrà essere affidata solo al reparto IT ma, trattandosi di un’esigenza anche delle line of business, necessita di figure professionali specifiche, di processi definiti e di criteri precisi per misurarne i risultati. Lo scopo sarà ottimizzare il valore dell’intero patrimonio IT e definirne responsabilità e competenze.

Raggiungere una data governance di livello enterprise è un’opportunità grandiosa; ma come tutte le grandi opportunità spesso nasconde anche grandi difficoltà, sarà perciò auspicabile per le aziende data-driven scomporre l’opportunità in passaggi più semplici da gestire.

La definizione della corretta data governance strategy parte da un accurato assessment per verificare il grado di maturità dell’azienda rispetto alla gestione dei dati.

Lo sviluppo di una data governance-strategy è essenziale per tutte le aziende data-driven e prevede i seguenti step:

  • definire la vision stabilendo l’obiettivo di business strategico principale. Questo consentirà ai decision maker di riferire con chiarezza le opportunità di business specifiche;
  • usare la tecnologia appropriata che includa strumenti, sistemi e applicazioni cloud e on-premise per generare, profilare, gestire e analizzare i dati, i metadati, i data quality e security lungo tutto il processo;
  • definire la policy aziendale che regolamenti gli standard per l’acquisizione, la convalida, la responsabilità, l’utilizzo, la conservazione e la proprietà dei dati, le regole di accesso, i ruoli e le competenze di tutti gli stakeholder coinvolti nei progetti;
  • allineare tutti gli stakeholder sulle strategie definite;
  • misurare le performance relative all’efficacia della policy e degli standard di convalida, le performance relative all’impatto sull’organizzazione aziendale, sui ritorni sul business, sul miglioramento delle efficienze operative, sulla crescita dei profitti, sulla riduzione delle penali per mancata compliance e sulla customer satisfaction;
  • formare e comunicare costantemente i cambiamenti in atto poiché la data governance comporta un change management non indifferente in tutta l’organizzazione;
  • agire su tutte le attività collegate al progetto di data management ossia sui processi di raccolta, trasformazione e aggiornamento dei dati, sull’analisi, la pulizia e la protezione degli stessi e sull’applicazione della policy aziendale: ne risulterà un progetto vincente;
  • prevedere un Program Management per coordinare, integrare, formare e monitorare le attività di data governance;
  • definire business glossary e processi come l’analisi dello stato dei dati, delle attività e degli strumenti a supporto del data management; applicare regole, procedure, responsabilità e ruoli; misurare il ROI e la conformità normativa dei requisiti aziendali.
La Business Intelligence per aziende data-driven 

Come è ormai noto, i dati sono la linfa vitale di un’azienda data-driven, sono la base per definire strategie e metodologie e sono l’obiettivo verso cui tendere. Ciò che farà la differenza sarà il loro uso. 

Da sottolineare, è che la tecnologia a disposizione oggi ha reso sì più facile la raccolta di ogni tipo di dato ma non la capacità di saperli elaborare, comprendere, analizzare, interpretare e processare per renderli utili e funzionali all’azienda data-driven.

E’ qui che entra in gioco la Business Intelligence: l’insieme dei processi aziendali che sono in grado di raccogliere, analizzare e trattare i dati per trasformarli in informazioni utili con l’obiettivo di facilitare il processo decisionale ai decision maker di aziende data-driven.

Diversi sono i settori di impiego della Business Intelligence e diversi anche gli ambiti di applicazione all’interno dell’azienda stessa.

Vediamo come è utile la Business Intelligence nei diversi reparti aziendali:

  • ufficio acquisti: per analizzare i costi di commessa individuando rapidamente inefficienze nei flussi di acquisto e nuove opportunità di sconto; 
  • ufficio amministrazione, finanza e controllo: per monitorare le performance aziendali, evidenziare le attività che generano maggior profitto e quali i campi di miglioramento;
  • ufficio logistica: per organizzare e analizzare in modo strategico i dati generati dalla movimentazione delle merci e creare report affidabili sulla disponibilità presente e futura delle scorte;
  • ufficio sales&marketing: per il supporto alla realizzazione di campagne di marketing, per la segmentazione del mercato e per capire il comportamento di acquisto dei clienti; 
  • ufficio risorse umane: per gestire i dati di tutti i dipendenti, le informazioni su ferie, permessi, malattie e sulle performance evidenziando quali sono le attività che generano maggiore produttività e quali invece quelle che rallentano i processi.

La Business Intelligence ricopre un ruolo decisivo anche nel settore finanziario aiutando a:

  • proteggere i dati finanziari degli utenti condividendoli unicamente con le persone autorizzate;
  • monitorare i flussi finanziari, elaborare nuovi modelli e, attraverso un sistema di alerting, individuare automaticamente variazioni normative;
  • realizzare report finanziari dettagliati in real-time per una visione chiara e completa dello stato finanziario dell’azienda data-driven e utili per una gestione efficiente e produttiva dei flussi di denaro.

Tutti i progetti di Business Intelligence, pur assumendo forme diverse, seguono uno stesso schema a step:

Definire le esigenze

Il primo step inizia con l’analisi della situazione di partenza delle aziende data-driven, per poi stabilirne le esigenze e definire gli obiettivi di business aziendali: è più urgente intervenire sugli errori nel flusso dei processi o sviluppare nuove idee di business? 

Maggiore sarà l’accuratezza nella definizione degli obiettivi e migliori e più dettagliate saranno le azioni da intraprendere. 

Pianificare

Dopo aver stabilito il progetto, si organizzerà il team di sviluppo, si definiranno gli strumenti, le metodologie, le linee guida, le procedure di risoluzione dei conflitti e i processi di gestione e controllo dei problemi, tutti elementi necessari alla pianificazione del progetto.
Attraverso la creazione di dashboard, report, infografiche e diagrammi che mostrano in modo chiaro e intelligente tutta la situazione, si darà poi seguito alla pianificazione dettagliata delle fasi di implementazione del progetto e al monitoraggio costante dello stesso. 

Eseguire

All’analisi e alla pianificazione seguirà la fase di esecuzione. Si tratta della fase in cui si realizza se i dati e le informazioni gestite e analizzate siano più o meno utili e il processo efficace.

La Digital Transformation parte dall’aggiornamento dei sistemi informativi esistenti ma non si limita a questo; le radici affondano anche nei processi operativi e nei dati; si tratta di una vera sfida in cui l’azienda data-driven è costretta a rinnovarsi per poter sopravvivere e in cui imprenditori, leader e manager dovranno essere più ricettivi all’ampio e profondo cambiamento di trasformazione in atto.
Trasformazione che diventerà sempre più immaginabile, verosimile, naturale e profonda e in grado di soddisfare esigenze completamente nuove.

 


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