Data Strategy efficace: perché è utile uno strumento di Data Management

Data-Management

Le aziende che non hanno ancora costruito una Data Strategy efficace e una forte funzione di Data Management devono recuperare molto velocemente o devono iniziare a pianificare la loro uscita.

Infatti, nonostante strumenti di Data Management e nuovi ruoli creati per gestire i dati, molte aziende sono rimaste indietro.

Studi inter-industry dimostrano che, in media, meno della metà dei dati strutturati di un’organizzazione viene attivamente utilizzata per prendere decisioni, che meno dell’1% dei dati non strutturati viene analizzato o utilizzato, che il 70% dei dipendenti ha accesso a dati a cui non dovrebbe avere accesso e che l’80% del tempo degli analisti viene dedicato alla ricerca e alla preparazione dei dati.

Come nella maggior parte dei progetti organizzativi, le funzioni Data Management possono essere centralizzate o decentralizzate per funzione o unità di business.

Una funzione dati centralizzata ha tipicamente un unico CDO con responsabilità in tutta l’organizzazione che garantisce che la governance, le politiche e gli standard dei dati siano applicati in modo coerente.

Il machine Learning al servizio della Data Strategy efficace

Nuove tecniche di apprendimento automatico e progressi impressionanti negli ultimi anni, impongono un cambio di paradigma. 

Le implicazioni sul futuro immediato sono inimmaginabili: dalle analisi in tempo “quasi-reale” sugli sviluppi della pandemia o della congiuntura economica, fino alla lettura dei comportamenti dei consumatori.

Tecnologia in forte crescita quindi, quella del machine learning che sta aiutando molto in questo senso ma nessuna nuova tecnologia potrà ovviare a una funzione di gestione dei dati efficace e ben gestita. 

Sviluppare algoritmi di machine learning significa estrarre valore dai dati ma anche avvalersi di fonti tradizionali applicandole in modi nuovi. 

Ad esempio l’utilizzo dell’AI è in grado di anticipare il comportamento dei clienti, aumentare l’efficacia del sistema di prevenzione delle frodi e analizzare in modo intelligente immagini e video.

Data Strategy efficace con l’Internet delle cose

Enormi sono i progressi nella capacità di quantificare, archiviare e analizzare i dati.

Il primo progresso è la digitalizzazione e l’informatizzazione dei processi che permettono la raccolta dei dati attraverso dispositivi di comunicazione e sensori digitali.

Dai raccolti da sensori integrati in migliaia di oggetti e collegati alla rete. Sono ormai più di 40 milioni quelli già collegati alla rete e utilizzati nel settore automobilistico, industriale, nei servizi pubblici e nella vendita al dettaglio e il numero lievita del 30% ogni anno.

Il secondo progresso è la crescita esponenziale della capacità di memorizzazione dei dati e la conseguente riduzione dei costi. 

Data Strategy efficace: perché è utile uno strumento di Data Management

Gestire la moltitudine di dati significa anche saper usare strumenti di analisi dei dati adeguati per diventare più competitivi e far crescere rapidamente il business.

E’ importante promuovere l’uso efficiente di dati e risorse e progettare attività di Data Management a supporto della strategia complessiva delle aziende.

Vediamo come sviluppare al meglio una Data Strategy efficace e le tecnologie da prendere in considerazione per una migliore gestione dei dati.  

Parte dello sviluppo della Data Strategy efficace è trovare la tecnologia migliore per la gestione dei dati master. 

Se si sta adottando una Data Strategy Difensiva il consiglio è investire in una soluzione come Data Relationship Management (DRM).

Se invece si sta adottando una Data Strategy Offensiva, il consiglio è investire in una soluzione MDM (mobile Device Management) per assicurarsi dati affidabili. 

Anche uno strumento di BI, dal più semplice e pronto all’uso a soluzioni altamente complesse e customizzabili, può aiutare gli stakeholder ad analizzare e lavorare facilmente con i dati dell’organizzazione. 

Le diverse unità di business all’interno delle organizzazioni hanno però spesso a che fare con dati imprecisi, incompleti o incoerenti che li conducono a decisioni aziendali sbagliate. 

Non sorprende quindi che un buon 55% dei progetti in Big Data vengano abbandonati dalle aziende già a metà strada e che una buona metà dei manager sia solo moderatamente soddisfatta dei risultati.

La varietà di strumenti disponibili è molto ampia, il consiglio quindi è quello di rivolgersi a un esperto del settore che ci aiuti nella scelta di quello più adatto per la propria Data Strategy efficace attraverso iniziative come Data Analytics, Business Intelligence, Master Data Management, Data Governance, Data Quality program…

Tutti strumenti utili per sviluppare la Data Strategy efficace.


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