{"id":51861,"date":"2020-12-04T07:00:19","date_gmt":"2020-12-04T06:00:19","guid":{"rendered":"http:\/\/smeupnew.it\/magazine\/blog\/data-management\/"},"modified":"2021-04-30T09:50:49","modified_gmt":"2021-04-30T07:50:49","slug":"data-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smeup.com\/magazine\/blog\/data-management\/","title":{"rendered":"Data Strategy efficace: perch\u00e9 \u00e8 utile uno strumento di Data Management"},"content":{"rendered":"

Le aziende che non hanno ancora costruito una <\/span>Data Strategy efficace<\/span><\/i> e una forte funzione di <\/span>Data Management<\/span><\/i> devono recuperare molto velocemente o devono iniziare a pianificare la loro uscita.<\/span><\/p>\n

Infatti, nonostante strumenti di <\/span>Data Management<\/span><\/i> e nuovi ruoli creati per gestire i dati, molte aziende sono rimaste indietro.<\/span><\/p>\n

Studi inter-industry dimostrano che, in media, meno della met\u00e0 dei dati strutturati di un\u2019organizzazione 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\u201980% del tempo degli analisti viene dedicato alla ricerca e alla preparazione dei dati.<\/span><\/p>\n

Come nella maggior parte dei progetti organizzativi, le funzioni <\/span>Data Management <\/span><\/i>possono essere centralizzate o decentralizzate per funzione o unit\u00e0 di business.<\/span><\/p>\n

Una funzione dati centralizzata ha tipicamente un unico <\/span>CDO<\/span><\/i> con responsabilit\u00e0 in tutta l’organizzazione che garantisce che la governance, le politiche e gli standard dei dati siano applicati in modo coerente.<\/span><\/p>\n

Il machine Learning al servizio della Data Strategy efficace<\/strong><\/em><\/h5>\n

Nuove tecniche di apprendimento automatico e progressi impressionanti negli ultimi anni, impongono un cambio di paradigma.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le implicazioni sul futuro immediato sono inimmaginabili: dalle analisi in tempo \u201cquasi-reale\u201d sugli sviluppi della pandemia o della congiuntura economica, fino alla lettura dei comportamenti dei consumatori.<\/span><\/p>\n

Tecnologia in forte crescita quindi, quella del <\/span>machine learning <\/span><\/i>che sta aiutando molto in questo senso ma nessuna nuova tecnologia potr\u00e0 ovviare a una funzione di gestione dei dati efficace e ben gestita.\u00a0<\/span><\/p>\n

Sviluppare algoritmi di <\/span>machine learning<\/span><\/i> significa estrarre valore dai dati ma anche avvalersi di fonti tradizionali applicandole in modi nuovi.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ad esempio l\u2019utilizzo dell\u2019<\/span>AI<\/span><\/i> \u00e8 in grado di anticipare il comportamento dei clienti, aumentare l\u2019efficacia del sistema di prevenzione delle frodi e analizzare in modo intelligente immagini e video.<\/span><\/p>\n

Data Strategy efficace con l’Internet delle cose<\/strong><\/em><\/h5>\n

Enormi sono i progressi nella capacit\u00e0 di quantificare, archiviare e analizzare i dati.<\/span><\/p>\n

Il primo progresso \u00e8 la digitalizzazione e l\u2019informatizzazione dei processi che permettono la raccolta dei dati attraverso dispositivi di comunicazione e <\/span>sensori digitali.<\/span><\/i><\/p>\n

Dai raccolti da <\/span>sensori integrat<\/span><\/i>i in migliaia di oggetti e collegati alla<\/span> rete<\/span><\/i>. Sono ormai pi\u00f9 di 40 milioni quelli gi\u00e0 collegati alla <\/span>rete<\/span><\/i> e utilizzati nel settore automobilistico, industriale, nei servizi pubblici e nella vendita al dettaglio e il numero lievita del 30% ogni anno.<\/span><\/p>\n

Il secondo progresso \u00e8 la crescita esponenziale della capacit\u00e0 di memorizzazione dei dati e la conseguente riduzione dei costi.\u00a0<\/span><\/p>\n

Data Strategy efficace: perch\u00e9 \u00e8 utile uno strumento di Data Management<\/strong><\/em><\/h5>\n

Gestire la moltitudine di dati significa anche saper usare strumenti di analisi dei dati adeguati per diventare pi\u00f9 competitivi e far crescere rapidamente il business.<\/span><\/p>\n

E\u2019 importante promuovere l\u2019uso efficiente di dati e risorse e progettare attivit\u00e0 di<\/span> Data Management <\/span><\/i>a supporto della strategia complessiva delle aziende.<\/span><\/p>\n

Vediamo come sviluppare al meglio una <\/span>Data Strategy efficace<\/span><\/i> e le tecnologie da prendere in considerazione per una migliore gestione dei dati.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Parte dello sviluppo della<\/span> Data Strategy efficace<\/span><\/i> \u00e8 trovare la tecnologia migliore per la gestione dei dati master.\u00a0<\/span><\/p>\n

Se si sta adottando una <\/span>Data Strategy Difensiva<\/span><\/i> il consiglio \u00e8 investire in una soluzione come <\/span>Data Relationship Management (DRM)<\/span><\/i>.<\/span><\/p>\n

Se invece si sta adottando una <\/span>Data Strategy Offensiva<\/span><\/i>, il consiglio \u00e8 investire in una soluzione <\/span>MDM<\/span><\/i> (mobile Device Management) <\/span><\/i>per assicurarsi dati affidabili.\u00a0<\/span><\/p>\n

Anche uno strumento di <\/span>BI<\/span><\/i>, dal pi\u00f9 semplice e pronto all\u2019uso a soluzioni altamente complesse e customizzabili, pu\u00f2 aiutare gli stakeholder ad analizzare e lavorare facilmente con i dati dell\u2019organizzazione.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le diverse unit\u00e0 di business all\u2019interno delle organizzazioni hanno per\u00f2 spesso a che fare con dati imprecisi, incompleti o incoerenti che li conducono a decisioni aziendali sbagliate.\u00a0<\/span><\/p>\n

Non sorprende quindi che un buon 55% dei progetti in<\/span> Big Data<\/span><\/i> vengano abbandonati dalle aziende gi\u00e0 a met\u00e0 strada e che una buona met\u00e0 dei manager sia solo moderatamente soddisfatta dei risultati.<\/span><\/p>\n

La variet\u00e0 di strumenti disponibili \u00e8 molto ampia, il consiglio quindi \u00e8 quello di rivolgersi a un esperto del settore che ci aiuti nella scelta di quello pi\u00f9 adatto per la propria Data Strategy efficace attraverso iniziative come <\/span>Data Analytics, Business Intelligence, Master Data Management, Data Governance, Data Quality program\u2026<\/span><\/i><\/p>\n

<\/i>Tutti strumenti utili per sviluppare la <\/span>Data Strategy efficace<\/span><\/i>.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Nonostante strumenti di Data Management e nuovi ruoli creati per gestire i dati, molte aziende non sfruttano i loro dati strutturati per prendere decisioni.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":51862,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[7165],"tags":[3758,4183,7079],"class_list":["post-51861","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-scientist","tag-big-data","tag-data-management","tag-data-strategy-efficace"],"acf":[],"yoast_head":"\nData Management al servizio della Data Strategy efficace<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Nonostante strumenti di Data Management e nuovi ruoli creati per gestire i dati, molte aziende non sfruttano i loro dati strutturati per prendere decisioni.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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