{"id":51894,"date":"2021-01-08T07:00:38","date_gmt":"2021-01-08T06:00:38","guid":{"rendered":"http:\/\/smeupnew.it\/magazine\/blog\/aziende-data-driven\/"},"modified":"2021-04-29T17:03:38","modified_gmt":"2021-04-29T15:03:38","slug":"aziende-data-driven","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smeup.com\/magazine\/blog\/aziende-data-driven\/","title":{"rendered":"Data-governance: la ricetta IT utile ai decision maker di aziende data-driven"},"content":{"rendered":"

Da pi\u00f9 di mezzo decennio ormai, la <\/span>Digital Transformation<\/span><\/i> \u00e8 in cima alla lista dei must-have di iniziative strategiche di societ\u00e0 di consulenza e di software house cambiando radicalmente il modo in cui viviamo e lavoriamo. <\/span>
\n<\/span>
\n<\/span>Molti dei processi aziendali un tempo gestiti manualmente con supporto cartaceo ora sono digitalizzati rendendo pi\u00f9 veloci, precisi ed efficienti tutti i processi.<\/span><\/p>\n

Dati, dati ovunque<\/strong><\/em><\/h5>\n

Il primo passo verso un cambiamento che porti valore all\u2019azienda \u00e8 la conoscenza.<\/span><\/i><\/p>\n

Gi\u00e0 dalla met\u00e0 degli anni 2000, con l\u2019emergere dei <\/span>Big Data<\/span><\/i>, i flussi di lavoro hanno iniziato a trasformarsi e nuovi paradigmi ad affacciarsi, ma l<\/span>o scenario socio-sanitario-economico di questi ultimi mesi ha ulteriormente cambiato gran parte di ci\u00f2 che le societ\u00e0 e il business per decenni hanno dato per scontato.<\/span><\/p>\n

Nel 2010 il numero dei dati raccolti \u00e8 passato da scarso a sovrabbondante portando con s\u00e9 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\u2019emergere di una nuova e pi\u00f9 ampia fonte di dati: l\u2019<\/span>Internet of Things.<\/span><\/i>
\n<\/span>
\n<\/span>I vantaggi dell’estrazione dei <\/span>Big data<\/span><\/i>, esattamente come accadeva secoli fa per i pochissimi cercatori d\u2019oro che sono riusciti ad arricchirsi, sembrano essere limitati a poche agenzie governative e a grandi aziende; tuttavia, sebbene nell\u2019ambito produttivo i vantaggi siano meno facili da identificare, questo non significa che non esistano.\u00a0<\/span><\/p>\n

C\u2019\u00e8 bisogno perci\u00f2, di una <\/span>Digital Transformation<\/span><\/i> 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 qualit\u00e0. <\/span>
\n<\/span>
\n<\/span>Conditio sine qua non per questa<\/span> Digital Transformation <\/span><\/i>sono l\u2019estrazione di dati coerenti e significativi per ogni aspetto di operazioni e di pianificazione aziendale; un tipo di <\/span>Digital Transformation <\/span><\/i>che evidenzi la reale situazione aziendale e che restituisca informazioni utili al miglioramento e al raggiungimento degli obiettivi.<\/span><\/p>\n

Basilare che le organizzazioni, per poter rispondere a cambiamenti cos\u00ec frequenti abbiano maggiore agilit\u00e0, flessibilit\u00e0 e consapevolezza. L\u2019uso dei dati e di analytics le aiuter\u00e0 a rendere visibile ci\u00f2 che non lo \u00e8 e, se saranno pronte, si muoveranno in anticipo e metteranno in atto i processi adeguati saranno in grado di emergere.<\/span><\/p>\n

Ma come possono le organizzazioni non farsi cogliere impreparate da un mondo i cui cambiamenti sono cos\u00ec frequenti? <\/span><\/i>
\n<\/span><\/i>Con il giusto mindset e passando dall\u2019essere re-attive all\u2019essere pre-attive e pro-attive.<\/span><\/p>\n

Data governance per aziende data-driven<\/strong><\/em><\/h5>\n

In un\u2019<\/span>azienda data-driven<\/span><\/i> dinamica e altamente competitiva, la governance dei dati \u00e8 pi\u00f9 che mai necessaria; enormi quantit\u00e0 di dati provenienti dall’interno e dall\u2019esterno, hanno bisogno di una disciplina che ne ottimizzi il valore e favorisca la riduzione dei rischi e dei costi.<\/span><\/p>\n

Se ben controllati, infatti, questi dati rappresentano un asset portentoso e fondamentale per qualsiasi iniziativa di <\/span>Digital Transformation data-driven<\/span><\/i>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 che definisce l\u2019insieme di processi, policy, ruoli e metriche finalizzati a garantire un uso efficiente ed efficace delle informazioni, \u00e8 la <\/span>data governance<\/span><\/i>. <\/span>
\n<\/span>
\n<\/span>La responsabilit\u00e0 del progetto di <\/span>data governance<\/span><\/i> non dovr\u00e0 essere affidata solo al <\/span>reparto IT<\/span><\/i> ma, trattandosi di un\u2019esigenza anche delle <\/span>line of business<\/span><\/i>, necessita di figure professionali specifiche, di processi definiti e di criteri precisi per misurarne i risultati. Lo scopo sar\u00e0 ottimizzare il valore dell\u2019intero patrimonio IT e definirne responsabilit\u00e0 e competenze.<\/span><\/p>\n

Raggiungere una <\/span>data governance<\/span><\/i> di livello enterprise \u00e8 un’opportunit\u00e0 grandiosa; ma come tutte le grandi opportunit\u00e0 spesso nasconde anche grandi difficolt\u00e0, sar\u00e0 perci\u00f2 auspicabile per le aziende <\/span>data-driven <\/span><\/i>scomporre l\u2019opportunit\u00e0 in passaggi pi\u00f9 semplici da gestire.<\/span><\/p>\n

La definizione della corretta<\/span> data governance strategy <\/span><\/i>parte da un accurato assessment per verificare il grado di maturit\u00e0 dell<\/span>\u2019azienda <\/span><\/i>rispetto alla gestione dei dati.<\/span><\/p>\n

Lo sviluppo di una <\/span>data governance-strategy <\/span><\/i>\u00e8 essenziale per tutte le <\/span>aziende data-driven <\/span><\/i>e prevede i seguenti step:<\/span><\/p>\n

    \n
  • definire la vision stabilendo l\u2019obiettivo di business strategico principale. Questo consentir\u00e0 ai decision maker di riferire con chiarezza le opportunit\u00e0 di business specifiche;<\/span><\/li>\n
  • 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;<\/span><\/li>\n
  • definire la policy aziendale che regolamenti gli standard per l\u2019acquisizione, la convalida, la responsabilit\u00e0, l\u2019utilizzo, la conservazione e la propriet\u00e0 dei dati, le regole di accesso, i ruoli e le competenze di tutti gli stakeholder coinvolti nei progetti;<\/span><\/li>\n
  • allineare tutti gli stakeholder sulle strategie definite;<\/span><\/li>\n
  • misurare le performance relative all\u2019efficacia della policy e degli standard di convalida, le performance relative all\u2019impatto sull\u2019organizzazione 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;<\/span><\/li>\n
  • formare e comunicare costantemente i cambiamenti in atto poich\u00e9 la<\/span> data governance <\/span><\/i>comporta un <\/span>change management <\/span><\/i>non indifferente in tutta l\u2019organizzazione;<\/span><\/li>\n
  • agire su tutte le attivit\u00e0 collegate al progetto di <\/span>data management<\/span><\/i> ossia sui processi di raccolta, trasformazione e aggiornamento dei dati, sull\u2019analisi, la pulizia e la protezione degli stessi e sull\u2019applicazione della policy aziendale: ne risulter\u00e0 un progetto vincente;<\/span><\/li>\n
  • prevedere un<\/span> Program Management <\/span><\/i>per coordinare, integrare, formare e monitorare le attivit\u00e0 di <\/span>data governance<\/span><\/i>;<\/span><\/li>\n
  • definire business glossary e processi come l\u2019analisi dello stato dei dati, delle attivit\u00e0 e degli strumenti a supporto del <\/span>data management<\/span><\/i>; applicare regole, procedure, responsabilit\u00e0 e ruoli; misurare il ROI e la conformit\u00e0 normativa dei requisiti aziendali.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
    La Business Intelligence per aziende data-driven\u00a0<\/strong><\/em><\/h5>\n

    Come \u00e8 ormai noto, i dati sono la linfa vitale di un\u2019<\/span>azienda data-driven<\/span><\/i>, sono la base per definire strategie e metodologie e sono l\u2019obiettivo verso cui tendere. Ci\u00f2 che far\u00e0 la differenza sar\u00e0 il loro uso.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Da sottolineare, \u00e8 che la tecnologia a disposizione oggi ha reso s\u00ec pi\u00f9 facile la raccolta di ogni tipo di dato ma non la capacit\u00e0 di saperli elaborare, comprendere, analizzare, interpretare e processare per renderli utili e funzionali all\u2019<\/span>azienda data-driven. <\/span><\/i>
    \n<\/span><\/i>
    \n<\/span><\/i>E\u2019 qui che entra in gioco la <\/span>Business Intelligence<\/span><\/i>: l\u2019insieme dei processi aziendali che sono in grado di raccogliere, analizzare e trattare i dati per trasformarli in informazioni utili con l\u2019obiettivo di facilitare il processo decisionale ai <\/span>decision maker <\/span><\/i>di <\/span>aziende data-driven.<\/span><\/i><\/p>\n

    Diversi sono i settori di impiego della <\/span>Business Intelligence<\/span><\/i> e diversi anche gli ambiti di applicazione all\u2019interno dell\u2019azienda stessa.<\/span>
    \n<\/span>
    \n<\/span>Vediamo come \u00e8 utile la <\/span>Business Intelligence<\/span><\/i> nei diversi reparti aziendali:<\/span><\/p>\n

      \n
    • ufficio acquisti<\/span><\/i>: per analizzare i costi di commessa individuando rapidamente inefficienze nei flussi di acquisto e nuove opportunit\u00e0 di sconto;\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
        \n
      • ufficio amministrazione, finanza e controllo<\/span><\/i>: per monitorare le performance aziendali, evidenziare le attivit\u00e0 che generano maggior profitto e quali i campi di miglioramento;<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
          \n
        • ufficio logistica<\/span><\/i>: per organizzare e analizzare in modo strategico i dati generati dalla movimentazione delle merci e creare report affidabili sulla disponibilit\u00e0 presente e futura delle scorte;<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
            \n
          • ufficio sales&marketing<\/span><\/i>: per il supporto alla realizzazione di campagne di marketing, per la segmentazione del mercato e per capire il comportamento di acquisto dei clienti;\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
              \n
            • ufficio risorse umane<\/span><\/i>: per gestire i dati di tutti i dipendenti, le informazioni su ferie, permessi, malattie e sulle performance evidenziando quali sono le attivit\u00e0 che generano maggiore produttivit\u00e0 e quali invece quelle che rallentano i processi.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

              La <\/span>Business Intelligence <\/span><\/i>ricopre un ruolo decisivo anche nel settore finanziario aiutando a:<\/span><\/p>\n

                \n
              • proteggere i dati finanziari degli utenti condividendoli unicamente con le persone autorizzate;<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
                  \n
                • monitorare i flussi finanziari, elaborare nuovi modelli e, attraverso un sistema di alerting, individuare automaticamente variazioni normative;<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
                    \n
                  • realizzare report finanziari dettagliati in real-time per una visione chiara e completa dello stato finanziario dell\u2019<\/span>azienda data-driven<\/span><\/i> e utili per una gestione efficiente e produttiva dei flussi di denaro.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

                    Tutti i progetti di <\/span>Business Intelligence, <\/span><\/i>pur assumendo forme diverse, seguono uno stesso schema a step:<\/span><\/p>\n

                    Definire le esigenze <\/em><\/h6>\n

                    Il primo step inizia con l\u2019analisi della situazione di partenza delle aziende data-driven<\/span><\/i>, per poi stabilirne le esigenze e definire gli obiettivi di business aziendali: \u00e8 pi\u00f9 urgente intervenire sugli errori nel flusso dei processi o sviluppare nuove idee di business?\u00a0<\/span><\/p>\n

                    Maggiore sar\u00e0 l\u2019accuratezza nella definizione degli obiettivi e migliori e pi\u00f9 dettagliate saranno le azioni da intraprendere.\u00a0<\/span>
                    \n<\/span><\/p>\n

                    Pianificare<\/span><\/em>
                    \n<\/span><\/i><\/h6>\n

                    Dopo aver stabilito il progetto, si organizzer\u00e0 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. <\/span>
                    \n<\/span>Attraverso la creazione di dashboard, report, infografiche e diagrammi che mostrano in modo chiaro e intelligente tutta la situazione, si dar\u00e0 poi seguito alla pianificazione dettagliata delle fasi di implementazione del progetto e al monitoraggio costante dello stesso.\u00a0<\/span>
                    \n<\/span><\/p>\n

                    Eseguire<\/span><\/em><\/h6>\n

                    All\u2019analisi e alla pianificazione seguir\u00e0 la fase di esecuzione. Si tratta della fase in cui si realizza se i dati e le informazioni gestite e analizzate siano pi\u00f9 o meno utili e il processo efficace.<\/span><\/p>\n

                    La <\/span>Digital Transformation<\/span><\/i> parte dall\u2019aggiornamento 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<\/span>\u2019azienda data-driven<\/span><\/i> \u00e8 costretta a rinnovarsi per poter sopravvivere e in cui imprenditori, leader e manager dovranno essere pi\u00f9 ricettivi all\u2019ampio e profondo cambiamento di trasformazione in atto.
                    \nTrasformazione che diventer\u00e0 sempre pi\u00f9 immaginabile, verosimile, naturale e profonda e in grado di soddisfare esigenze completamente nuove.<\/span><\/p>\n

                     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                    I dati sono la linfa vitale di un\u2019azienda data-driven, sono la base per definire strategie e metodologie e sono l\u2019obiettivo verso cui tendere.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":51895,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[7162],"tags":[7103,3760,7104],"class_list":["post-51894","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-business-analytics","tag-aziende-data-driven","tag-business-intelligence","tag-data-governance"],"acf":[],"yoast_head":"\nLa ricetta IT utile ai decision maker di aziende data-driven<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"I dati sono la linfa vitale di un\u2019azienda data-driven, sono la base per definire strategie e metodologie e sono l\u2019obiettivo verso cui tendere.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, 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