Cos'è una strategia dei dati?
Una strategia dei dati è un piano dettagliato per l'utilizzo dei dati al fine di migliorare il processo decisionale, ottimizzare i processi aziendali e raggiungere gli obiettivi aziendali.
Le strategie dei dati collegano e coordinano in genere aree funzionali diverse intorno ai dati di un'organizzazione. Queste aree includono funzioni come acquisizione, gestione, governance, analytics, qualità e sicurezza dei dati.
In molte organizzazioni, un Chief Data Officer (CDO) ha la responsabilità di creare e guidare una strategia dei dati. In altre organizzazioni, dirigenti senior, data scientist e data engineer potrebbero collaborare alla creazione di una strategia dei dati.
Una strategia dei dati di successo può aiutare un'azienda a identificare opportunità di mercato, migliorare prodotti e servizi, aumentare la soddisfazione dei clienti e ottenere un vantaggio competitivo.
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Esistono diverse metodologie per la creazione e l'implementazione di una strategia dei dati aziendali. La maggior parte include alcune versioni di questi sei componenti di base:
- Comprendere gli obiettivi aziendali
- Valutare ostacoli e sfide
- Creare una roadmap per la strategia dei dati
- Definire i controlli
- Concentrarsi sulle piccole vittorie
- Scalare la strategia
Comprendere gli obiettivi aziendali
Il primo passo per creare una strategia dei dati consiste nell'acquisire una chiara comprensione degli obiettivi aziendali in tutta l'organizzazione. I vertici aziendali e gli stakeholder delle unità di business collaborano per identificare gli obiettivi ed esplorare come l'uso dei dati possa aiutare a raggiungerli.
In base a questa discussione sugli obiettivi, l'organizzazione seleziona casi d'uso specifici su cui concentrare la strategia dei dati. Ad esempio, un'organizzazione potrebbe concentrarsi sull'utilizzo dei processi di dati per ridurre i costi della supply chain, automatizzare le attività legate ai rischi e alla conformità oppure per comprendere meglio l'evoluzione delle esigenze dei clienti.
I professionisti IT possono quindi valutare gli strumenti e le tecnologie di cui l'organizzazione potrebbe necessitare per raggiungere questi risultati.
Valutare ostacoli e sfide
Le organizzazioni identificano quindi le barriere che potrebbero impedire il successo dell'esecuzione della strategia dei dati. Queste barriere possono includere ostacoli tecnici come silos che impediscono un facile accesso ai dati, la mancanza di governance dei dati o un'architettura di dati obsoleta che non supporta le operazioni moderne.
Alcune delle problematiche potrebbero essere legate agli utenti. Per esempio, gli utenti business potrebbero necessitare di formazione in merito ai fondamenti di una cultura basata sui dati, mentre i componenti del team IT potrebbero necessitare di formazione per acquisire competenze tecniche specifiche.
Creare una roadmap per la strategia dei dati
Una roadmap della strategia dei dati definisce come implementare la strategia. Questa roadmap include dettagli sugli obiettivi aziendali, sulle tecnologie attuali e proposte, sui processi e sulle persone coinvolte. Stabilisce inoltre una tempistica per il completamento, così come le metriche che misurano il successo della strategia.
Definire i controlli
Per mantenere allineata una strategia dei dati, le organizzazioni spesso implementano controlli per monitorare l'attività dei dati e garantire prestazioni adeguate nei processi di dati. Ad esempio, le policy di governance dei dati possono contribuire a garantire la qualità dei dati, la privacy, la sicurezza e la conformità normativa.
Esistono anche controlli umani, come i data advocate che si incontrano regolarmente per prendere in esame gli standard, i casi d'uso e i progressi in più linee di business. Un altro controllo importante è rappresentato dalla terminologia standard, che consente a tutti di parlare la stessa lingua quando si discute della strategia aziendale in materia di dati.
Concentrarsi sulle piccole vittorie
Quando introducono una nuova strategia dei dati, le organizzazioni spesso puntano a ottenere piccoli successi in un breve lasso di tempo. Dare priorità ai processi di dati che mostrano velocemente un valore può aiutare a incoraggiare l'adozione della strategia in tutta l'azienda.
Un'altra tattica per ottenere l'adesione alla strategia consiste nella semplificazione del consumo di dati e nel supporto ai consumatori di dati. Ad esempio, le organizzazioni creano talvolta un catalogo centrale dove nuovi insight sui dati sono facilmente accessibili e condivisi attraverso un modello self-service.
Scalare la strategia
Per ottenere il consenso, le organizzazioni in genere forniscono ai team aggiornamenti e report frequenti sui traguardi raggiunti dalla strategia, come l'aumento del fatturato.
Le organizzazioni potrebbero anche fornire formazione e supporto continui per incoraggiare gli stakeholder in tutta l'azienda ad adottare la strategia.
Ad esempio, un'organizzazione potrebbe investire in iniziative di alfabetizzazione dei dati per aiutare gli stakeholder ad accedere e analizzare i set di dati per generare i propri risultati. Oppure l'organizzazione potrebbe dare priorità all'assunzione e all'upskilling di talenti tecnici per supportare ed espandere le funzionalità dell'infrastruttura di dati.
La motivazione alla base di queste azioni è la creazione di solide partnership in tutta l'azienda, al fine di estendere la portata e l'uso della strategia dei dati.
Le strategie dei dati uniscono in genere persone, processi e strumenti di varie discipline dei dati, ad esempio:
- Gestione dei dati
- Governance dei dati
- Integrazione dei dati
- Architettura dei dati
- Analytics dei dati
- Sicurezza dei dati
- Qualità dei dati
Gestione dei dati
La gestione dei dati è la disciplina che gestisce i dati in ogni fase del ciclo di vita (acquisizione, elaborazione, storage, condivisione, utilizzo, archiviazione e cancellazione).
Governance dei dati
La governance dei dati si concentra sulla qualità, la sicurezza e la disponibilità dei dati di un'organizzazione. L'obiettivo della governance dei dati è quello di mantenere dati sicuri e di alta qualità, facilmente accessibili per iniziative di data discovery e business intelligence.
Integrazione dei dati
L'integrazione dei dati è il processo di combinazione e armonizzazione dei dati provenienti da più fonti in un formato unificato e coerente che può essere utilizzato per vari scopi analitici, operativi e decisionali.
Architettura dei dati
Un'architettura dei dati descrive il modo in cui i dati vengono gestiti, dall'acquisizione alla trasformazione, fino alla distribuzione e al consumo. Definisce il blueprint dei dati e il modo in cui essi fluiscono attraverso i sistemi di data storage.
Analytics dei dati
L'analytics dei dati utilizza la data science per estrarre insight fruibili dai dati di un'organizzazione. Questi insight possono quindi essere utilizzate per creare visualizzazioni dei dati che aiutano gli utenti business a comprendere modelli, tendenze e anomalie.
Sicurezza dei dati
La sicurezza dei dati è la pratica di proteggere le informazioni digitali da accessi non autorizzati, danni o furti durante l'intero ciclo di vita. Include misure per la protezione dei dati quali crittografia, firewall, autenticazione, strumenti antivirus e antimalware.
Qualità dei dati
La qualità dei dati misura quanto sia efficace un set di dati nel soddisfare i criteri di accuratezza, completezza, coerenza e idoneità allo scopo. Se non si affrontano correttamente i problemi relativi ai dati, come duplicati, missing value o outlier, aumenta il rischio di ottenere risultati aziendali negativi.
Per le aziende che acquisiscono, preparano, memorizzano, analizzano e condividono enormi volumi di informazioni da più fonti di dati, una strategia dei dati è una risorsa essenziale. Fornisce un blueprint dettagliato delle policy e dei processi per generare valore aziendale da tutti questi asset.
Una strategia dei dati aiuta un'organizzazione a raggiungere gli obiettivi aziendali consentendole di:
- Prendi decisioni informate
- Avviare iniziative di intelligenza artificiale (AI)
- Aumenta la produttività
- Riduci i costi
- Innovare
- Superare la concorrenza
Una strategia dei dati fornisce una struttura per l'utilizzo di insight basati sui dati al fine di prendere decisioni informate in merito a strategie aziendali, operazioni, pianificazione, investimenti e molto altro.
Le applicazioni di intelligenza artificiale, e in particolare l'AI generativa, richiedono in genere grandi quantità di dati puliti, affidabili e accessibili per la creazione, l'addestramento e il perfezionamento. Una strategia dei dati aiuta a fare rispettare gli standard di qualità e governance dei dati per fornire dati affidabili a queste iniziative.
Le strategie dei dati possono aiutare ad accelerare la produttività, identificando rallentamenti operativi, processi inefficienti, ridondanze e opportunità di automatizzazione dei workflow.
Una strategia dei dati può aiutare a ridurre i costi aumentando l'efficienza dello storage e dell'elaborazione dei dati. Può anche aiutare a proteggere i dati da costose violazioni della conformità normativa. Secondo il report IBM Cost of a Data Breach, il costo medio di una violazione dei dati è pari a 4,88 milioni di dollari.
Una strategia può produrre insight basati sui dati riguardo alle ultime tendenze, sia all'interno che all'esterno dell'azienda. Le organizzazioni possono utilizzare questi insight per sviluppare nuovi prodotti o servizi innovativi e per approfittare delle opportunità offerte dai mercati emergenti.
Le strategie dei dati aiutano le organizzazioni a trarre beneficio dalla business intelligence in tempo reale, in quanto asset strategico. Gli stakeholder possono utilizzare queste informazioni per reagire più velocemente ed efficacemente alle ultime tendenze e tattiche della concorrenza.
Sono diverse le sfide che un'azienda potrebbe affrontare nell'implementazione di una strategia dei dati. Tra queste:
- Insufficiente maturità dei dati
- Dati di bassa qualità
- Silos di dati
- Mancanza di governance dei dati
- Cultura aziendale
Insufficiente maturità dei dati
Un'azienda che non può utilizzare i dati come asset strategico deve partire da zero. Questo può essere uno sforzo costoso e dispendioso in termini di tempo, perché richiede la creazione e l'implementazione di nuove politiche, procedure, tecnologie e formazione.
Dati di bassa qualità
Dati di alta qualità sono fondamentali per una strategia dei dati efficace. I dati incoerenti, incompleti o imprecisi producono risultati inaffidabili e ripercussioni negative sull'azienda.
Silos di dati
Una strategia dei dati richiede l'accessibilità a più fonti di dati per generare risultati positivi. L'elaborazione di dati distribuiti in silos non connessi può essere essere difficile, costosa e richiedere molto tempo.
Mancanza di governance dei dati
Una strategia dei dati richiede in genere politiche chiare a livello di proprietà, accesso, sicurezza e conformità normativa. Se queste politiche non vengono messe in atto, la strategia dei dati potrebbe non essere in grado di progredire
Cultura aziendale
Per avere successo, una strategia dei dati richiede una cultura aziendale basata sui dati. Se dirigenti, utenti business e professionisti IT non sono allineati sui processi e sugli obiettivi dei dati, la strategia dei dati potrebbe arenarsi.