Product Lifecycle Management per organizzazioni basate sui dati

In un mondo in cui ogni azienda è ora una società tecnologica, tutte le imprese devono diventare esperte nella gestione dei propri prodotti digitali per rimanere competitive. In altre parole, hanno bisogno di una solida strategia di gestione del ciclo di vita del prodotto digitale (PLM). Il PLM offre valore standardizzando i processi legati al prodotto, dall'ideazione allo sviluppo del prodotto, dal go-to-market, ai miglioramenti e alla manutenzione. Questo garantisce un'esperienza del cliente moderna. La base fondamentale di una solida strategia PLM è costituita da dati di prodotto sani e ordinati, ma la gestione dei dati è il punto in cui le aziende faticano di più. Per utilizzare al meglio le nuove tecnologie come l'AI per l'innovazione, è fondamentale che le aziende dispongano di asset ben organizzati e gestiti.

Gartner ha stimato che l'80% delle organizzazioni non riesce a scalare le imprese digitali a causa di processi di governance obsoleti. I dati sono un asset, ma per fornire valore devono essere organizzati, standardizzati e gestiti. Le aziende devono investire nella governance dei dati in anticipo, poiché è difficile, impegnativo e computazionalmente costoso porre rimedio a grandi quantità di asset di dati eterogenei non organizzati. Oltre a garantire la sicurezza dei dati, i programmi di governance devono concentrarsi sull'organizzazione dei dati, sull'identificazione delle non conformità e sulla prevenzione di fughe o perdite di dati.

1. Acquisizioni e fusioni

Consideriamo questo esempio fittizio: un'azienda che vende auto a tre ruote ha creato un modello dati robusto in cui è facile accedere a qualsiasi dato e il formato è compreso in tutta l'azienda. Questa azienda ha avuto così tanto successo che ne ha acquisito un'altra che produceva auto a tre ruote. Il modello dati della nuova azienda è completamente diverso da quello della prima. Le aziende spesso ignorano questa questione e permettono ai due modelli di operare separatamente. Alla fine, l'azienda avrà tessuto una rete di dati disallineati che richiederanno una correzione manuale.

2. Unità di business isolate

Ora, immaginiamo un'azienda in cui il team di gestione degli ordini possiede i dati degli ordini e il team di vendita possiede i dati delle vendite. Inoltre, esiste un team a valle che possiede i dati transazionali del prodotto. Quando ogni unità di business o team di prodotto gestisce i propri dati, i dati di prodotto possono sovrapporsi a quelli dell'altra unità, causando diversi problemi, come duplicazioni, correzioni, prezzi incoerenti, archiviazione dei dati e incapacità di utilizzare le informazioni. Diventa sempre più difficile ottenere informazioni in modo tempestivo e le imprecisioni sono inevitabili. Le unità di business separate ostacolano la capacità della dirigenza di prendere decisioni basate sui dati. In un'azienda ben gestita, ogni team collegherebbe i propri dati tra i sistemi per consentire una gestione unificata dei prodotti e una strategia aziendale basata sui dati.

Per prosperare nell'attuale panorama basato sui dati, le organizzazioni devono implementare proattivamente i processi PLM, adottare un approccio unificato ai dati e rafforzare le proprie strutture di governance dei dati. Queste iniziative strategiche non solo mitigano i rischi, ma fungono anche da catalizzatori per liberare tutto il potenziale delle tecnologie AI. Dando priorità a queste soluzioni, le organizzazioni possono prepararsi a sfruttare i dati come carburante per l'innovazione e il vantaggio competitivo. In sostanza, i processi PLM, un approccio unificato ai dati e la governance dei dati emergono come la pietra angolare di una Strategia, che danno alle organizzazioni la possibilità di affrontare con sicurezza e successo le complessità del mondo basato su AI.