I dati sono diffusi più che mai, ma il pieno sfruttamento del loro potenziale richiede creatività e dedizione.

As a data leader, you navigate ever-growing data sources to shape strategy and direction in an increasingly competitive, data-rich marketplace.

Gone are the days of focusing only on business intelligence. Today’s data leaders strive for real-time decisioning and predictive models that help keep the organization ahead. But to get there, your data strategy must define the right approach that makes sense of data, aligns to business strategy and builds solutions that span the entire organization. You’ve got to empower people and define use cases that meet business needs, from traditional analytics and data science to operational analytics, digital, IoT sensor data, data visualization and new product development.

Creativity and innovative decision-making are table stakes for success. But fully realizing data’s potential also requires vision, persuasion and support. This six-step framework—infused with insights from industry data leaders—will help you design and implement your data strategy while making the most of your teams, talents and strengths as an organization.

Introduzione

Sviluppa la tua strategia

01. Comprendi i tuoi obiettivi di business

Collega la tua strategia sui dati alla strategia di business

In una strategia sui dati, il coinvolgimento è importante. Il framework della strategia sui dati funziona solo quando tale visione è gestita, supportata e monetizzata in combinazione con gli obiettivi complessivi dell'organizzazione.

Per allineare le priorità di business e quelle dei dati, è necessaria una chiara comprensione degli obiettivi più ampi dell'organizzazione e dei suoi vertici. L'incontro con i vertici e gli stakeholder di business è il primo passo per aiutare la tua organizzazione a raggiungere i propri obiettivi e ad accogliere i dati come un vero vantaggio competitivo. "In realtà il tutto si riduce a, quale problema di business stai cercando di affrontare?" dice il Dott. Rania Khalaf, Chief Information and Data Officer in Inari.

Per aiutare i dirigenti a comprendere i meriti strategici dei dati, assicurati che le priorità siano chiare e concordate mentre prende forma il tuo ambiente collaborativo basato sui dati.

Soprattutto sii realista, dice Srinivasan Sankar, Enterprise Data e Analytics Leader nel settore assicurativo.

Domande da chiedere a ciascuno stakeholder

Questa è una checklist di domande per quel primo round di importanti conversazioni necessario per tracciare il percorso da intraprendere.

Quali sono le tue priorità di business e le tue iniziative che richiedono l'utilizzo dei dati e dell'AI?

Quali sono le maggiori difficoltà che ti impediscono di raggiungere tali priorità?

Quali sono le sfide legate alla privacy e alla sicurezza dei dati in relazione all'accesso autonomo ai dati?

Quanto tempo dedichi all'integrazione degli strumenti per creare soluzioni?

Per cosa, su cui non riesci ancora ad incidere, vorresti poter utilizzare i dati?

Come si misura il successo per te e il tuo team?

Identifica i casi d'uso più impegnativi

Se avessi un migliore accesso a dati di qualità, in quale area della tua organizzazione potresti risolvere dei problemi? Questo processo di rilevamento richiede un ampio approfondimento. "Confrontandoti con i diversi stakeholder, identifica le esigenze legate ai dati per il raggiungimento degli obiettivi di business specifici delle singole linee di business e per quelli comuni a tutte loro, in modo da evidenziare il valore dei dati come risorsa strategica", afferma Jo Ramos, specializzato nella progettazione e implementazione di strategie sui dati per i clienti IBM.

Attraverso la migliore comprensione di come i dati fluiscono (o meno) tra aree diverse dell'organizzazione quali quella finanziaria o delle vendite e del marketing, ottieni una visione più olistica delle operazioni e trovi nuovi modi per ridurre i costi, creare efficienza e aumentare i ricavi.

Abbi consapevolezza delle tue opzioni. E se potessi ridurre i costi della supply chain aggiornando app superate? O forse potresti automatizzare il rischio e la conformità con l'AI per ottenere insight migliori, più rapidamente? Analizza il panorama dei dati in ogni direzione alla ricerca di opportunità per innalzare la vetta, allargare la base e ridurre il rischio.

Conosci gli strumenti nel tuo toolkit

Collabora con i membri del team dell'IT. Ti aiuteranno a portare la tua strategia sui dati a un livello superiore, sfruttando infrastrutture e tecnologie preesistenti, nonché tecnologie nuove e all'avanguardia. Comprendere l'attuale ecosistema tecnologico e le strategie della tua organizzazione (e anche le sotto-sotto-strategie) ti aiuta a tracciare una linea d'azione definitiva e realizzabile per l'utilizzo di dati, dell'intelligenza artificiale e delle applicazioni che ti consentiranno di ottenere risultati di business. Tale conoscenza è fondamentale perché sfruttare le iniziative pianificate e finanziate aiuta a garantire che tu possa realizzare la tua strategia sui dati.

Familiarizza con la strategia di trasformazione digitale della tua organizzazione

Ramos sottolinea che l'aggiornamento delle applicazioni e l'innovazione dei sistemi non possono funzionare senza prima considerare l'attuale ambiente per i dati della tua azienda. "Molte organizzazioni parlano di modernizzazione delle applicazioni e di portare le app nel cloud, ma stanno perdendo di vista i dati stessi", afferma. "Nell'integrazione dei dati e nell'analytics, non basta spostare tutte le applicazioni nel cloud, ma è innanzitutto necessario capire come risiederanno i dati nella nuova architettura moderna".

02. Valuta lo stato attuale

Esplora e seziona i punti di sofferenza per scoprire elementi bloccanti e lacune

Ora che conosci gli obiettivi finali e i responsabili sono con te in questo percorso, puoi partire per il passo successivo (sono con te, giusto?), è tempo di esaminare in modo olistico il tuo ecosistema alla ricerca di eventuali carenze e vulnerabilità dei dati. Cosa funziona e cosa no? Quali sono gli ostacoli verso la realizzazione di una vera esperienza data-first? Le problematiche organizzative spesso sottendono difficoltà nell'integrazione e la gestione dei dati e dei flussi di lavoro. In effetti, l'82% delle aziende è inibito dai silos di dati.² Per lavorare al meglio, i dipendenti hanno bisogno di un accesso autonomo ai dati con l'implementazione dei giusti controlli. Semplicemente avere accesso non dovrebbe mai essere un elemento bloccante. "Se sono un imprenditore e voglio utilizzare i dati per eseguire un'applicazione, non dovrei nemmeno pensare alla provenienza dei dati o ai metadati dietro di essi o alle regole sulla conformità", afferma Priya Krishnan, responsabile del prodotto di IBM per dati e l'AI. "Dovrei solo essere in grado di raggiungerli e trasformare tali dati in grandi risultati".
Un approccio di tipo design-thinking aiuta ad esplorare e rilevare i punti di sofferenza nell'organizzazione, apportando valore strategico a più casi d'uso, linee di business o team.

Design-thinking per la strategia sui dati

Il design-thinking permette di comprendere meglio il presente e di concepire il futuro, usando osservazioni effettive, non congetture. Considerando i problemi e le soluzioni come un dialogo continuo, il processo aiuta a generare soluzioni accessibili in un ciclo continuo di osservazione, riflessione e realizzazione. Scopri di più con le Risorse di design thinking di IBM.

Esamina i dati per scoprire ciò che hai e ciò di cui hai bisogno

Una topologia dei dati rivela le curve e i contorni delle informazioni in modo molto simile a una mappa topografica che mostra montagne, colline e valli. Le topologie di dati classificano, raggruppano e gestiscono scenari di dati che abbracciano le priorità e le esigenze concorrenti di qualsiasi organizzazione. Capendo la topologia dei tuoi dati potrai identificare i vincoli. L'acquisizione della topologia dei dati esistente aiuta a individuare l'architettura dei dati obsoleta, come le tecnologie che non sono in linea con la strategia di business, insieme ad aree per aggiornamenti logici, opportunità per sfruttare tecnologie più solide e capaci e companelli d'allarme che ostacolano l'integrazione dei dati.

Conosci chi ti affianca in questo percorso e qual è il suo apporto

Non importa quanto tu sia brillante e talentuoso, non puoi progettare enormi modifiche ai dati da solo. Assicurati che il tuo team (e, sì, questo include te) abbia le competenze specifiche e la formazione continua necessarie per stare al passo con il rapido ritmo del settore IT. Più della metà delle organizzazioni sta potenziando il proprio personale per espandere la alfabetizzazione e competenza sui dati, mentre una su cinque assume laureati e li forma.³ Fatti furbo e resta tale.

Privilegia gli elementi di dati critici per la governance

Tenere sotto controllo gli elementi di dati critici e regolamentati, quali nomi, indirizzi, sesso e numeri di previdenza sociale, è essenziale per eseguire vari sistemi di business senza errori di duplicazione, ricerche inaffidabili o violazioni della privacy. Trova un delicato equilibrio tra la protezione dei dati e la promozione dell'innovazione. Considera chi attualmente possiede, gestisce e definisce le politiche sui dati e se tale governance influisce sulla sicurezza, sulla privacy o sulla conformità. Assicurati che le persone giuste all'interno della tua organizzazione dispongano dei diritti decisionali, del quadro di responsabilità e delle risorse esterne per garantire un comportamento appropriato nella valutazione, creazione, consumo e controllo di dati e dell'analytics. Non dimenticare altresì la governance di qualsiasi tecnologia AI che stai usando in questa fase.

03. Mappa il framework della strategia sui dati

Definisci lo stato di finale dei tuoi dati

Lo stato finale, il modello operativo e il progetto di implementazione ti aiuteranno a ideare, migliorare ed evolvere la tua strategia sui dati. Come responsabile dei dati, non si è semplicemente un consulente tecnologico o un data scientist ma piuttosto un sostenitore e promotore della costruzione di un'azienda basata sui dati. La tua visione globale deve essere delineata in modo che le conversazioni sulla strategia sui dati e le conseguenti modifiche ai processi di business siano chiare per gli progettisti delle app e gli analisti aziendali, come per le risorse umane e le vendite. "Molti ambienti di dati sono ormai datati e raramente hanno la flessibilità per evolversi nell'ambiente digitale odierno", afferma Tony Giordano, che guida la strategia sui dati, la consulenza e gli impegni di trasformazione per IBM. "Ma il digitale richiede capacità decisionali in tempo reale e i modelli predittivi che forniscono queste capacità decisionali in tempo reale richiedono ambienti di data science. Sempre più spesso i dati operativi rappresentano una parte critica del tuo ecosistema di dati. Pertanto, un'architettura di dati moderna richiede un ecosistema di dati integrato con funzionalità che devono essere gestite, governate e protette per garantire una qualità dei dati adeguata e la flessibilità di evolversi man mano che i canali digitali si evolvono".
Questo livello di dettaglio rende la modifica dei processi di business un po' meno estenuante, perché sarai pronto a rispondere alle considerazioni sui dati con una spiegazione dettagliata su cosa, dove, perché e come questa organizzazione semplificherà la vita di un particolare utente. E ciò è molto importante: il 37% degli intervistati in un recente sondaggio ha affermato che la sicurezza dei dati rappresentava la preoccupazione principale, seguita dai problemi di privacy dei dati e dalla gestione delle pipeline di dati.⁴ Un progetto di strategia sui dati, un modello operativo per l'obiettivo dello stato futuro e una roadmap di implementazione, consentendo un approccio chiaro alla gestione dei dati, rassicurano il tuo team nell'affrontare le sfide.

Comprensione dei tuoi asset principali

Blueprint desiderati

Come progetterai la soluzione tecnologica

Modello operativo desiderato

Come funzionerà operativamente la nuova soluzione

Roadmap di implementazione

Come si arriva al modello di blueprint finale e operativo in un processo dettagliato

Sii specifico su come la modernizzazione delle applicazioni, l'automazione e l'AI possono portare la tua strategia al livello successivo

Più imparerai dalla tua strategia di digital transformation e IT, più la tua strategia sui dati prenderà vita. Tali insight aiutano a promuovere l'efficienza, aumentare la crescita dei ricavi e mitigare i rischi, soprattutto se amplificati dalla modernizzazione delle app, l'automazione e l'AI.

Lufthansa ha lavorato con un team IBM per promuovere nuove idee e servizi di business, basati sull'AI, che arricchiscono l'esperienza degli utenti. Fonti di dati precedentemente disparate sono ora ricercabili nel linguaggio naturale e con termini aeronautici per rispondere più facilmente a quasi 100.000 richieste dei clienti all'anno. "Per Lufthansa, l'AI è fondamentale perché dà effettivamente accesso al mondo dei dati su cui risiediamo", afferma Mirco Bharpalania, Senior Director, Cross Domain Solutions di Lufthansa Group. "In realtà ci aiuta a sbloccare tutto il potenziale che in qualche modo o da qualche parte nei nostri database abbiamo già".

Misura l'avanzamento verso i tuoi obiettivi

Sappiamo cosa stai affrontando. In qualità di responsabile dei dati, ci si aspetta spesso che tu fornisca e generi risultati importanti su tre fronti concorrenti: aumento delle entrate, efficienza operativa e attenuazione dei rischi per la sicurezza e la privacy. Utilizza i dati per vincere. Passa dall'attacco alla difesa e contribuisci direttamente alla crescita dell'azienda. Stabilire metriche di successo ti consente di concentrarti sulle priorità definite sulla base di ciò che conta di più in questo momento per la tua organizzazione.

Ricorda: gli obiettivi a breve e lungo termine dovranno evidenziare come i dati possono aiutare la tua azienda a raggiungere risultati misurabili. Ripensa agli appunti presi in quegli incontri iniziali con gli stakeholder per risalire agli indicatori e agli obiettivi chiave delle prestazioni e vedere come si integrano con la tua attuale piattaforma dati e strategia di AI. Le tue metriche soddisfano i piani audaci che hai definito in quel momento? In caso contrario, è il momento di ricongiungersi e riallinearsi. Se stai superando le previsioni, beh, procedi al passo successivo.

"Il ruolo di CDO ha spesso una vita molto breve. Il motivo è legato alla mancata definizione delle aspettative. Assicurati di definire queste aspettative e di fornire risultati man mano che procedi", afferma Sankar.

Acquisisci i punti salienti della tua strategia sui dati e condividili

A questo punto, dovrai essere estremamente chiaro sulle priorità della tua organizzazione e su come utilizzare i dati e l'AI per erogare e accelerare il valore di business. Quali sono le prossime lacune da colmare? Dare uno sguardo al quadro generale, ossia a dove ti trovi e cosa ti aspetta, ti fornisce un contesto strategico per creare piani attuabili per la raggiungimento degli obiettivi e la scalabilità. Mentre procedi, includi i risultati, gli obiettivi e le misure che ti terranno in linea con gli obiettivi, in modo da poterli condividere con la tua azienda durante il percorso. Ecco alcuni degli elementi da includere nella panoramica della strategia sui dati:

  • Osservazioni, complicazioni e suggerimenti
  • Obiettivi, esiti e misurazioni
  • I dati funzionali trasversali devono supportare più casi d'uso
  • Esigenze di privacy e sicurezza dei dati
  • Topologia dei dati, organizzazioni dei dati e pipeline
  • Architettura di riferimento e tecnologia di supporto
  • Topologia concettuale dello stato futuro dei dati
  • Piano di azione per l'area di partenza selezionata

Ricorda: la strategia non è solo un esercizio teorico, è un approccio vivo e in continua evoluzione. Verifica e reitera frequentemente, in base al cambiamento delle finalità e degli obiettivi di business e assicurati sempre che la tua strategia garantisca flessibilità, agilità e innovazione umana. Questa è un'opportunità creativa.

Data Governance Explained

Data Governance Explained (07:46)

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04. Definisci i controlli

Traccia ed esplora scenari reali

Che si tratti di innovare sistemi superati, abbandonare i vecchi prodotti, delegare a partner esperti di dati o applicare l'AI a tutto lo spettro del business, il tuo compito è concentrarti sugli obiettivi per i dati con la minore deviazione possibile. Alla fine, si tratta di accelerare gli insight per accelerare il valore. Gli insight li ricevi dai tuoi utenti dei dati. Considera i modi migliori per sfruttare tali informazioni. L'implementazione della topologia dei dati che hai creato nella fase della strategia mette in moto le tue informazioni su più linee di business, aiutandoti a tenere d'occhio i casi d'uso e monitorare i vari controlli.

Delinea una politica di governance dei dati basata sulla qualità, la privacy e la sicurezza

Nell'ambito di un moderno approccio alla gestione dei dati, una solida capacità di governance e privacy aiuta le organizzazioni a prosperare in un mondo in cui si rischia di essere sopraffatti dalla quantità di dati. Uno strato di metadati e governance per tutti i dati, l'analytics e le iniziative di AI aumenta la visibilità e la collaborazione all'interno dell'organizzazione, indipendentemente da dove risiedono i dati. La tua politica di governance dei dati modellerà il comportamento in relazione alla qualità dei dati, alla privacy, alla sicurezza e alla gestione e mostrerà dove l'AI sta razionalizzando tali sforzi di regolamentazione. Qualunque sia la politica che stai applicando, essa dovrà tendere a standardizzare la terminologia per i dati strutturati e non strutturati in modo che tutti nell'organizzazione possano parlare la stessa lingua, indipendentemente dal fatto che i dati siano relativi a clienti, prodotti, forza lavoro o dati finanziari. Il tutto dovrà essere supportato da app designate per ambienti specifici, allineate con i requisiti di sicurezza e normativi e basato su un approccio multicloud ibrido per garantire una protezione ottimale.

L'integrazione dei dati è fondamentale per sfruttare al meglio i dati di cui si dispone. Ferd Scheepers, Chief Architect di ING, si è chiesta come l'istituto finanziario globale possa governare meglio i dati trasmessi tra paesi diversi e sul cloud. IBM ha collaborato con ING per fornire una soluzione di gestione dei dati sotto forma di un'architettura data fabric atta a creare un livello di astrazione tra i dati e i clienti ING. In questo modo, sarà possibile fruire delle informazioni ovunque e automaticamente, in un ambiente con cloud ibrido aperto che si adatta al panorama eterogeneo della multipiattaforma di ING. "Non dobbiamo sapere da dove provengono i dati", afferma Scheepers. "Bisogna definire uno strato che ci consenta di fruire dei dati attraverso un'acquisizione e una mappatura automatica, con l'applicazione di tutte le politiche, perché sappiamo bene di che dati si tratta".

Identifica i data advocate

Le persone all'interno dell'organizzazione che identifichi come alleate nella strategia di utilizzo dei dati sono da considerare i tuoi partner per il successo. Scopri chi nell'organizzazione è più entusiasta dell'impatto che i dati possono avere sul proprio lavoro e coinvolgili in riunioni regolari e nella gestione degli standard. "Ho iniziato in piccolo identificando i sostenitori del prodotto", afferma Sankar. "Solitamente si inizia con una business unit e una volta che questa ha successo, diventa contagioso".

Dal momento che la tua strategia ha probabilmente già fatto grandi progressi, pensa alle aree in cui i tuoi attuali e futuri partner sui dati possono aiutarti a ripetere e riportare questi risultati. Ad esempio, in qualità di enterprise data-first, IBM dispone di un team di dati advocate dedicati esclusivamente ad aiutare l'organizzazione ad adottare un uso migliore e più pervasivo dei dati a tutti i livelli. Come spiega Bhandari, "I data advocate hanno pieni poteri, nel senso che se identificano, ad esempio nella contabilità fornitori o nella supply chain, un gruppo di persone con idee affini sulla gestione dei dati e sulle capacità AI, non devono chiedere il permesso o un finanziamento per coinvolgerli: possono semplicemente procedere".

Standardizza la tua nomenclatura

Entro il 2024, le organizzazioni che fanno un uso efficace dei metadati attivi ridurranno della metà i tempi per la consegna integrata dei dati e miglioreranno del 20% la produttività dei data team.⁵

Un solido catalogo di conoscenze ti consente di accedere, curare, classificare e condividere dati, fonti di conoscenza e informazioni sulla conformità. In sostanza, è un modo per costruire una base di metadati coerente che centralizza le relazioni intorno ai dati ovunque queste risiedano.

Tra le altre cose, un catalogo delle conoscenze può fornire agli utenti l'accesso a un glossario comune inter-organizzativo, su misura per le tue esigenze e per la nomenclatura, in modo che tutti siano in linea su governance, qualità dei dati e conformità. L'obiettivo è l'efficienza operativa.

05. Crea soluzioni integrate

Imposta i cicli sprint
Affinché una strategia per i dati prenda piede, le organizzazioni spesso devono ridefinire la loro intera cultura attorno a nuovi concetti quali gli ambienti multicloud ibridi e le capacità di gestione dei dati end-to-end. Sembra scoraggiante, ma non è impossibile. Inizia individuando ciò che sia fattibile e importante da ottenere in un breve lasso di tempo. Assembla il tuo team interfunzionale sulla base di obiettivi chiari. Quindi, imposta cicli sprint, brevi con milestone perseguibili che aiuteranno a dimostrare i risultati. Un approccio consiste nel seguire questo processo semplice e ripetibile utilizzato dagli esperti di dati IBM:

  • Pianifica da una a due settimane con workshop di rilevamento e strategia sui dati, inclusa la topologia dei dati.
  • Dimostra per oltre sei settimane un caso d'uso orientato al cliente con milestone perseguibili e comprensibili.
  • Adotta e adatta con un prodotto di test tracciato con stakeholder interni per garantire la conversione.
     

Quest'ultima parte è fondamentale. Per promuovere una chiara comprensione dei vantaggi di qualsiasi strategia, assicurati che i vertici aziendali, i team tecnici e gli utenti abbiano tutti lo stesso obiettivo.

Raggiungi piccoli risultati sotto forma di MVP

A volte, si ottiene il massimo da investimenti minimi. Il team IT di Experian non sapeva che ci fosse posto per l'analytics nel loro back office; sapevano solo che stavano affogando nelle informazioni. La creazione di un singolo report di credito in meno di un secondo richiede non meno di 3.000 fonti di dati, 200 milioni di record che si aggiornano costantemente ogni mese e miliardi di righe di dati aggiuntive che tengono traccia dei dati storici archiviati e dei set di dati derivati. Collaborando con IBM, Experian ha implementato un MVP che consente agli utenti di analizzare e testare nuove idee con minime funzioni e un investimento ridotto. In molti casi, questo rappresenta il metodo più rapido ed economico per verificare le ipotesi e capire se ha senso continuare a investire. In questo caso è andata assolutamente bene. "In 90 giorni abbiamo avuto il proof of concept, i cui risultati hanno dimostrato che potevamo migliorare la nostra copertura del 500% e ridurre i nostri costi dell'80%", afferma Joni Rolenaitis, Chief Data Officer di Experian.

Andare oltre i silos e il pensiero isolato

L'integrazione di tecnologie e sistemi emergenti è il modo in cui le organizzazioni ottengono maggiore automazione, diventano basate sui dati, resistenti ai rischi e sicure. È anche il modo in cui le aziende oggi diventano più redditizie. Considera quanto tempo viene sprecato dai dipendenti di fronte a ecosistemi di dati e pratiche di gestione obsoleti che ostacolano un utilizzo ottimale dei dati. La ricerca mostra che fino al 68% dei dati non viene analizzato nella maggior parte delle organizzazioni.⁶ Con progressi vertiginosi in termini di capacità di elaborazione, algoritmi più intelligenti e storage conveniente, l'intreccio di dati fa parte del tessuto delle aziende che guardano al futuro.

Crea un catalogo centrale per trovare e condividere insight

Avrai bisogno di un catalogo centrale per archiviare e condividere gli insight, consentendo un utilizzo semplificato dei dati. I dati vengono analizzati in forme originali e curati con uno storage adeguato allo scopo che ne consente la pubblicazione e la sottoscrizione. Gli strumenti di accesso ai dati guardano oltre le singole app o processi per considerare come vengono utilizzati i dati e quali conoscenze stanno emergendo. Questo livello di dettaglio consente agli utenti di tutte le linee di business, nonché agli analisti, ai data scientist e alle agenzie di regolamentazione e federali di prendere decisioni in tempo reale.

Incoraggia l'adozione di dati da tutte le fonti conferendo potere ai consumatori di dati

Non devi essere concentrato unicamente sui dati. Stai portando la cultura del tuo posto di lavoro nel futuro. Incoraggiando l'adozione della tua strategia sui dati in tutte le direzioni, non solo dall'alto verso il basso, stai influenzando il modo in cui la tua azienda comunica, stai anche migliorando i flussi di lavoro chiave, ottimizzando la sicurezza e sbloccando nuove opportunità di mercato. Ma, cosa più importante, stai sconvolgendo il paradigma nel miglior modo possibile. Il tuo nuovo framework di gestione dei dati sta accelerando il ritmo dei nuovi modelli di business in una trasformazione digitale che sta migliorando i servizi per tutti, aumentando l'efficienza nelle operazioni e creando esperienze migliori per i dipendenti della tua organizzazione e per coloro che incontrano.

06. Adatta il tuo team e i processi

Comunica i risultati per la massima visibilità

Fai sapere alle persone quanto stanno ripagando i tuoi sforzi. "Costruisci credibilità attraverso i processi di business e la connessione ai dati e raccontando una storia avvincente con i tuoi dati", afferma Sankar. Fallo in tutta l'azienda (verso l'alto, il basso, lateralmente, in diagonale) con aggiornamenti rapidi e report regolari su come le tue nuove strategie stanno generando entrate e rendendo il lavoro più piacevole per tutti. Non essere timido nel condividere le metriche delle prestazioni che informano su come le tue iniziative e i tuoi risultati stanno progredendo rispetto a quelle prime discussioni con i senior stakeholder. Dei risultati misurabili rafforzeranno la tua unicità e sosterranno la tua campagna costante volta ad indicare la strada con i dati.

Assumi (e riqualifica) talenti per rimanere agile

La carenza di talenti è reale, ma la maggior parte delle organizzazioni non sa cosa fare al riguardo. Colmare le lacune nelle competenze significa guardare oltre le tradizionali strategie di assunzione e formazione. Mentre le aziende si adoperano per soddisfare le loro esigenze di talenti, molte stanno ridimensionando i loro requisiti di formazione ed esperienza solo per ricoprire ruoli. Cosa puoi fare quando la formazione e le assunzioni non sono sufficienti? Considera i suggerimenti nel documento IBM’s enterprise guide to closing the skills gap:

  • Acquisisci il talento dall'esterno dell'organizzazione
  • Sposta il talento tra business unit e reparti
  • Riqualifica i dipendenti in base alle priorità di business
  • Sfrutta i programmi di apprendistato/tirocinio per formare i talenti
  • Sfrutta programmi/piattaforme educative nuove ed emergenti per migliorare le competenze dei dipendenti
  • Applica l'analytics per analizzare e prevedere l'offerta e la domanda di competenze
  • Implementa iniziative di riconoscimento delle competenze per individuare e monitorare la progressione delle competenze
     

Promuovi costantemente l'alfabetizzazione sui dati

Gartner prevede che entro il 2023 l'alfabetizzazione sui dati diventerà un fattore essenziale e necessario per il valore di business, come dimostrato dalla sua inclusione formale in oltre l'80% delle strategie di analytics e sui dati e nei programmi di gestione del cambiamento.⁷ Ma tenere il passo con l'alfabetizzazione sui dati non dovrebbe essere un impegno annuale o trimestrale, ma una costante. Quando i dipendenti sono informati sui dati, hanno il potere di prendere decisioni supportate dalla scienza e legate a flussi di lavoro intelligenti e strumenti intuitivi che applicano tecnologie per una crescita esponenziale. "Cercare di raggiungere una cultura basata sui dati senza fornire alle persone gli strumenti adeguati, in un certo senso è un ossimoro", afferma Bhandari. "Se si tratta di una cultura basata sui dati, devono essere le persone a osservare i dati".

L'80%

Gartner prevede che entro il 2023 l'alfabetizzazione sui dati diventerà un fattore essenziale e necessario per il valore di business, come dimostrato dalla sua inclusione formale in oltre l'80% delle strategie di analytics e sui dati e nei programmi di gestione del cambiamento.¹

Crea solide partnership nell'intera organizzazione

Fondamentalmente, il tuo lavoro in qualità di responsabile dei dati consiste nell'aiutare la tua organizzazione a prendere le decisioni consapevoli sulla gestione e l'utilizzo dei dati. Ma queste decisioni hanno una portata enorme e risultati duraturi. Le tue strategie influenzano l'intera organizzazione e tutti coloro che interagiscono con essa. Mentre costruisci e rafforzi partnership a tutti i livelli, sii aperto al feedback e alla collaborazione e aspettati l'inaspettato. Perché succede qualcosa di affascinante mentre crei un'organizzazione data-first. Quanto più la tua visione si inserisce nel DNA dell'organizzazione, tanto più puoi "lasciar andare", semplicemente supportando una cultura di coinvolgimento e acquisizione di competenze, in cui le persone sono motivate ad imparare e ad assumere nuovi ruoli. In definitiva, continua a comunicare scopi e obiettivi con chiarezza, con uno sguardo al futuro.

Rendi i dati il tuo elemento distintivo

La tua organizzazione, ispirata dalla tua strategia sui dati, è al tuo fianco. Man mano che ampli le tecnologie esistenti e ne introduci di nuove per semplificare l'accesso ai dati a ogni livello dell'organizzazione, ricorda che stai facendo di più che creare efficienza e promuovere nuovi insight: stai costruendo una cultura con persone con la passione per l'utilizzo dei dati al massimo potenziale.

Crea l'architettura dei dati

Responsabilizza le persone fornendo loro un migliore accesso ai dati.

Note a piè di pagina

¹ “CDO Agenda 2022: Pull Ahead By Focusing on Value, Talent and Culture,” Gartner, 2021.² "The Total Economic Impact Of IBM Garage", uno studio commissionato condotto da Forrester Consulting, ottobre 2020
³ “Tableau Boosts its Data Literacy Initiatives to Address Data Skills Gap, Expand Market,” IDC doc #EUR148573521, IDC, dicembre 2021
⁴ “Diving into the data lake—Highlights from VotE: Data & Analytics, Data Platforms 2021,” 451 Research, parte di S&P Global Market Intelligence, 2021
⁵ “The Impacts of Emerging Cloud Data Ecosystems: An Architectural Perspective,” Gartner, 9 settembre 2021
⁶ “Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud,” Seagate Technology, luglio 2020
⁷ “A Data and Analytics Leader's Guide to Data Literacy,” Gartner, 2021

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