Il valore aggiunto dei Big Data per formulare una Data Strategy efficace – parte 2

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Nella prima puntata, abbiamo parlato del cambiamento che i Big Data stanno apportando in questi anni e il ruolo che questi hanno per la creazione di una Data Strategy efficace. Te la sei persa? Nessun problema: clicca qui per recuperare. (inserire link articolo precedente).

Vediamo più nello specifico qual è il valore aggiunto dei Big Data per formulare una Data Strategy efficace.

Oggi più che mai le organizzazioni si ritrovano con enormi quantità di dati da gestire e, per il successo dell’azienda, devono essere gestiti in modo strategico.

Sviluppare una Data Strategy efficace non è un compito facile, soprattutto quando si tratta di dati integrali. 

Si stima che nel prossimo decennio gli IT manager dovranno gestire un numero di server dieci volte superiore a quello attuale, con una quantità di dati 50 volte maggiore e un numero di file aumentato di ben 75 volte rispetto ad oggi.

Non è solo la quantità di dati che cambia rapidamente ma anche la tipologia degli stessi.

Non si tratta di dati strutturati ma che si replicano a velocità impressionante e molti di questi si dissolvono con la stessa velocità con cui sono stati generati.

L’importante è sempre prendere in considerazione informazioni come la capacità della propria organizzazione di gestire il cambiamento, l’entità del cambiamento che sta avvenendo e il divario di complessità.

Se si tratta della prima Data Strategy efficace il suggerimento è rivolgersi a un consulente che aiuti l’organizzazione nel raggiungimento degli obiettivi di business fissati. 

Perché abbiamo bisogno di una Data Strategy efficace?

Potremmo porre questa domanda in modi diversi, ma l’essenza resterà: ne vale la pena?

I dati che un’organizzazione possiede sono una risorsa che ha un valore economico incredibile e che, come ogni altra risorsa, fornisce benefici per il futuro dell’organizzazione.

Le aziende considerano i propri dipendenti una risorsa e hanno una strategia incentrata su di loro (attrarre e trattenere risorse ad es.), perché quindi non trattare i dati allo stesso modo?

E’ arrivato il momento di dare ai dati il giusto rispetto e sviluppare strategie incentrate su di essi.

I principali scenari che le organizzazioni si aspettano dai dati sono: che riescano a prevedere il comportamento dei clienti, che riescano a prevedere le vendite di prodotti o servizi e che trovino correlazioni tra più fonti di dati disparate. 

La direzione da prendere per ottenere una Data Strategy efficace

E’ raro trovare organizzazioni, soprattutto grandi e complesse, in cui i dati siano al tempo stesso strettamente controllati e utilizzati in modo flessibile.

Alla base di ogni Business Strategy ci sono la raccolta e l’analisi dei dati, tuttavia non sempre le organizzazioni sono in grado di avviare una Data Strategy efficace che permetta sia di archiviare le informazioni che di organizzarle in funzione di possibili utilizzi futuri.

Ad esempio le PMI non hanno sicuramente la stessa mole di dati da gestire delle grandi imprese, tuttavia questa disparità non influisce sulla necessità di trarre valore dalle informazioni per rimanere competitive sul territorio.

Fondamentale avere un quadro di riferimento nuovo per la costruzione di una solida Data Strategy efficace che consenta la migliore gestione dei dati, la migliore capacità di analisi e che sia in grado di supportare il processo decisionale manageriale per migliorarne la performance finanziaria.

Gli aspetti strettamente tecnici della gestione dei dati possono non essere così attraenti come i modelli predittivi e i cruscotti colorati che producono, ma sono essenziali per raggiungere elevate prestazioni.

Come un’organizzazione dovrebbe sviluppare la propria Data Strategy?

Da dove iniziare per estrarre valore dall’universo digitale?

Innanzitutto è necessario presentare al CIO e CDO un Business Case specifico per investire nella tecnologia di cui l’organizzazione ha bisogno al fine di automatizzare il procedimento di acquisizione, trattamento e conservazione dei dati. 

Successivamente si dovrà pianificare una progressiva strategia di Business Intelligence che consenta all’organizzazione di comprendere e interpretare i dati che processa, con conseguenti benefici tangibili a livello di business.

Meglio avviare questa strategia a livello aziendale o a livello di business unit?

In base a quanto scritto finora la risposta è ovviamente a livello aziendale, ma a seconda del modello operativo dell’organizzazione e della struttura, in alcuni casi potrebbe essere più pratico iniziare a livello di business unit.

Caratteristiche e vantaggi di una Data Strategy efficace

La chiave per una precisa Data Strategy efficace per favorire lo sviluppo del business è attraverso analitiche efficaci. Un processo complesso finalizzato a migliorare tutti i modi per acquisire, archiviare, gestire, condividere e utilizzare i dati in possesso.

La ricetta base per impostare una Data Strategy efficace, nonostante ciascuna azienda abbia esigenze differenti, si basa su cinque fondamentali passaggi:

  • identificare i dati per capire quali sono utili all’azienda e comprendere il loro reale significato indipendentemente da origine, posizione e struttura;
  • costruire un’infrastruttura che garantisca l’accesso, l’elaborazione e l’archiviazione dei dati;
  • rendere disponibili i dati rispettando regole e linee guida sugli accessi;
  • integrare: cioè permettere di spostare e combinare i dati memorizzati in ambienti diversi;
  • governare, definire e comunicare la policy unitamente ai meccanismi necessari per assicurare un utilizzo efficace dei dati.
Il giusto Budget da investire 

Nella scelta tra una funzione dati centralizzata e una decentrata, è importante considerare come verranno determinati, assegnati e spesi i finanziamenti. Il budget può sembrare più grande per una funzione centralizzata rispetto a quella decentrata semplicemente perché è concentrata sotto un unico CDO

Budget decentralizzati sono tipicamente focalizzati più sugli investimenti di data protection e hanno un ROI con effetto più tangibile; budget centralizzati sono invece più spesso focalizzati sulla riduzione dei costi e dei rischi, sul controllo dei dati e sulle attività di vigilanza e hanno solitamente un ROI con effetto meno tangibile. 


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