Cos'è la gestione dei dati aziendali?

La gestione dei dati aziendali (EDM) è la pratica di organizzare, governare e ottimizzare i dati organizzativi durante tutto il ciclo di vita: dalla creazione e raccolta allo storage, all'integrazione, all'utilizzo e alla successiva archiviazione o smaltimento.

L'obiettivo dell'EDM è garantire che i dati siano accurati, accessibili, sicuri e allineati agli obiettivi aziendali. L'EDM è particolarmente rilevante per le aziende di oggi, che operano in un ambiente in cui la crescita dei dati non accenna a fermarsi. Si prevede che la quantità di dati creati, catturati, copiati e consumati a livello globale aumenterà a oltre 394 zettabyte entro il 2028.¹

Per contestualizzare, il volume mensile globale di traffico internet nel 2008 era di appena 10.174 petabyte, ovvero 0,01 zettabyte², che rappresenta un aumento di oltre 40 volte in meno di due decenni³. Sebbene il traffico internet rappresenti solo un aspetto dell'attività globale dei dati, la sua crescita esplosiva riflette l'aumento più ampio della creazione, del consumo e dello scambio di contenuti digitali, guidato da streaming on-demand, cloud computing, dispositivi mobili e sistemi aziendali.

Con la crescita arriva la complessità. Con l'espansione esponenziale dei volumi di dati, le organizzazioni devono affrontare sfide crescenti per mantenere la qualità dei dati, garantire la conformità, consentire l'accesso in tempo reale ed estrarre insight significativi. L'EDM fornisce il framework e gli strumenti per gestire questa complessità, trasformando i dati in un vantaggio competitivo che favorisce decisioni migliori, innovazione e efficienza.

L'EDM è essenziale per molteplici motivi. Favorisce la conformità normativa, migliora l'efficienza operativa, consente l'innovazione dell'intelligenza artificiale (AI) e supporta un processo decisionale tempestivo e basato sui dati.

Considera la crescente pressione per mettere in pratica l'AI in tutta l'azienda. Secondo lo Studio sui CEO di IBM, il 72% dei CEO intervistati considera i dati proprietari dell'organizzazione come la chiave per sbloccare il valore dell'AI generativa. Tuttavia, nonostante questo riconoscimento, molte organizzazioni stanno lottando per costruire l'infrastruttura di dati necessaria a sostenere questa ambizione.

La metà dei rispondenti ammette che il rapido ritmo dei recenti investimenti ha portato a ambienti tecnologici disconnessi e frammentari, rendendo difficile utilizzare i dati in modo efficace.

Questa disconnessione rappresenta un grande ostacolo al raggiungimento del pieno potenziale dell'AI e di altre priorità aziendali. Che l'obiettivo sia implementare modelli di machine learning, automatizzare il processo decisionale o offrire esperienze del cliente più personalizzate, il successo dipende da un fattore importante: la disponibilità dei dati. Senza una solida base di dati governati, queste iniziative si bloccano o falliscono. I professionisti dei dati dedicano più tempo a districare set di dati incoerenti che a promuovere l'innovazione o a fornire insight attuabili.

Inoltre, il landscape dei dati sta diventando sempre più complesso. Le tecnologie basate su cloud, real-time analytics e le normative sulla privacy in evoluzione richiedono agilità, conformità e insight. Eppure molte organizzazioni cercano di soddisfare queste esigenze con risorse limitate e infrastrutture obsolete.

In assenza di EDM, persistono silos di dati frammentati, la qualità dei dati ne risente e l'integrazione diventa una sfida costosa. Le organizzazioni che danno priorità alla gestione dei dati aziendali come base per un'infrastruttura dati resiliente e predisposta per il futuro saranno le meglio posizionate per realizzare il potenziale dell'AI e promuovere altre iniziative.

La gestione dei dati principale (MDM) è un sottoinsieme dell'EDM focalizzato sul mantenimento delle informazioni chiave aziendali (come dati su clienti, prodotti, fornitori e dipendenti) coerenti e accurate in tutta l'organizzazione. Utilizza processi di validazione e repository centralizzati per standardizzare, deduplicare e sincronizzare i domini di dati critici. L'MDM supporta inoltre analytics e reportistica rendendo disponibili dati di alta qualità su tutti i sistemi in un formato pulito e coerente.

Quando un'azienda integra l'MDM nelle proprie operazioni, lo fa tipicamente come parte integrante di una strategia EDM più ampia. L'EDM pone le basi stabilendo framework di governance, controlli di accesso, standard sui dati e principi architettonici che guidano il modo in cui sia i dati strutturati che quelli non strutturati vengono gestiti in tutta l'organizzazione.

Una volta che questo framework è stato realizzato, viene introdotta la gestione dei dispositivi mobili (MDM) per concentrarsi specificamente sull'armonizzazione e la centralizzazione dei domini di dati chiave. Questo garantisce che queste entità fondamentali siano coerenti e accurate su tutti i sistemi aziendali, un dettaglio critico ai fini di analytics, conformità ed efficienza operativa.

Senza l'EDM, gli sforzi di gestione dei dispositivi mobili (MDM) possono risultare vani a causa di politiche incoerenti, mancanza di proprietà o pratiche frammentate sui dati. Allineando la gestione dei dispositivi mobili (MDM) all'interno del framework EDM, le aziende possono ricavare un benchmark della qualità dei propri dati, garantire che i dati master siano governati e protetti, oltre ad allinearli agli obiettivi aziendali più ampi.

L'AI è sempre più fondamentale per ottimizzare, accelerare, scalare e semplificare il modo in cui le organizzazioni utilizzano e gestiscono i propri dati. Se integrata in una strategia di gestione dei dati aziendali, la gestione dei dati tramite AI può automatizzare e ottimizzare processi chiave come la classificazione, la pulizia e l'integrazione dei dati, che tradizionalmente hanno richiesto un notevole sforzo manuale.

Gli strumenti basati sull'AI possono identificare modelli e anomalie in vasti set di dati, compresi i dati aziendali critici, consentendo un rilevamento più rapido dei problemi di qualità dei dati e un'etichettatura più precisa dei metadati. In questo modo non solo si migliora l'affidabilità dei dati, ma se ne accelera anche la disponibilità per l'analytics e il processo decisionale.

Inoltre, l'AI migliora la scalabilità e l'agilità dei framework EDM, consentendo un'orchestrazione intelligente dei dati. Ad esempio, gli algoritmi di machine learning possono modificare dinamicamente le pipeline di dati in base a modelli di utilizzo, cambiamenti normativi o esigenze aziendali. Questa adattabilità è particolarmente preziosa in ambienti multicloud e ibridi, in cui i flussi di dati sono complessi e in continua evoluzione.

Un framework EDM di successo aiuta le organizzazioni a gestire i dati in modo che siano ben governati e utilizzabili in una varietà di fonti, formati e tipi di dati attraverso diversi elementi interconnessi, tra cui:

• Governance dei dati
• Gestione dei metadati
  
• Fattori tecnici abilitanti
• Gestione del ciclo di vita dei dati

Governance dei dati

La governance dei dati definisce le regole, i ruoli e le responsabilità per la gestione dei dati all'interno dell'organizzazione. All'interno dell'EDM, la governance dei dati prevede la definizione di politiche e standard che promuovano l'accuratezza, la sicurezza e un uso responsabile dei dati.

Definisce inoltre chiaramente la proprietà e la gestione dei dati, garantendone la responsabilità per le modalità di distribuzione e gestione. I controlli degli accessi basati sui ruoli aiutano a proteggere le informazioni sensibili e supportano l'accesso ai dati, mentre gli sforzi per identificare ed eliminare le ridondanze e i record duplicati ne supportano l'l'integrità generale.

La gestione dei metadati aggiunge un contesto essenziale ai dati, rendendoli più facili da comprendere, tracciare e utilizzare in modo efficace. Svolge un ruolo chiave nella conformità, nella reperibilità e nella creazione di fiducia negli asset di dati.

Nell'EDM, la gestione dei metadati garantisce la tracciabilità tra i sistemi e chiarisce l'origine, la struttura e l'uso dei dati, rendendoli più accessibili e affidabili. Inoltre, supporta le iniziative di gestione della qualità dei dati, consentendo agli utenti di tracciare le modifiche, convalidare le fonti e mantenere la coerenza tra le piattaforme.

I fattori abilitanti tecnologici sono i sistemi e gli strumenti che supportano il trasferimento, la trasformazione e l'accessibilità dei dati tra le diverse piattaforme. Aiutano a creare un ambiente dati scalabile e coerente che risponde alle esigenze aziendali in evoluzione.

In EDM, questi fattori abilitanti includono funzionalità di integrazione dei dati, gestione dei dispositivi mobili (MDM) e strumenti per la profilazione, la pulizia e il tracciamento del lineage. Supportano inoltre processi di estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) che consolidano i dati provenienti da più fonti in repository centralizzati ai fini di analisi e reportistica.

La gestione del ciclo di vita dei dati riguarda il modo in cui vengono memorizzati e archiviati, in linea con le priorità aziendali e i requisiti normativi. Aiuta a mantenere i dati rilevanti e conformi dalla creazione allo smaltimento.

In EDM, questo componente supervisiona l'intero percorso dei dati (dall'acquisizione iniziale allo storage a lungo termine e alla successiva eliminazione) in base ai requisiti organizzativi e legali. Supporta la pertinenza continua dei dati e aiuta le organizzazioni a rispettare gli obblighi di conformità indipendentemente dal formato o dalla fonte dei dati.

Che l'obiettivo sia migliorare la qualità dei dati, abilitare analytics avanzate, supportare la trasformazione digitale o rafforzare la governance e la conformità, la gestione dei dati aziendali funge da base per iniziative strategiche e scalabili in materia di dati.

Gli esempi seguenti illustrano come le organizzazioni possono utilizzare le strategie EDM e i processi di gestione dei dati per risolvere le sfide e creare un impatto aziendale attraverso team e sistemi. Questi sforzi garantiscono l'accesso a dati di alta qualità che supportano il processo decisionale.

1. Gestisce flussi di dati complessi 
2. Migliora la business intelligence 
3. Sostiene l'innovazione 
4. Tutela i dati sensibili 
5. Supporta la conformità alla privacy dei dati 

Per le organizzazioni, coordinare il movimento dei dati tra reparti, sistemi, canali e piattaforme è sempre più complesso. Man mano che le aziende si espandono, l'EDM fornisce un approccio centralizzato all'inserimento, alla catalogazione e alla memorizzazione di dati grezzi ed elaborati.

L'architettura dei dati centralizzata supporta la convalida e la coerenza, riducendo la duplicazione e gli errori. Con un'infrastruttura scalabile, l'EDM può consentire uno scambio di dati senza interruzioni in tutta l'organizzazione. Il risultato è una maggiore efficienza e una riduzione del rischio operativo.

Gli insight accurati dipendono dalla qualità e dalla coerenza delle informazioni sottostanti. Entrano in scena le soluzioni di gestione dei dati aziendali, che possono standardizzare, convalidare e unificare dati provenienti da fonti diverse come la pianificazione delle risorse aziendali (ERP), la customer relationship management (CRM) e le piattaforme Internet of Things (IoT).

Queste soluzioni aiutano a rendere i dati puliti, coerenti e pronti per l'analisi prima che raggiungano gli strumenti di business intelligence. Una struttura di dati coerente migliora anche la visualizzazione e il reporting, rendendo gli insight più facili da interpretare, condividere e agire.

L'innovazione prospera in ambienti flessibili e adattabili. Una piattaforma EDM basata su cloud può supportare i team integrando gli strumenti per la profilazione, la pulizia e il tracciamento del data lineage, consentendo un miglior controllo e una maggiore agilità.

Inoltre, i repository centralizzati e i framework di metadati standardizzati rendono più facile la collaborazione tra i dipartimenti. Di conseguenza, le organizzazioni possono accelerare l'innovazione e il lavoro di team, mantenendo la governance e la coerenza tra gli ambienti multicloud.

L'EDM rafforza la sicurezza mediante l'embedding della protezione nei processi di gestione dei dati. Le funzionalità di classificazione e identificazione dei dati aiutano le organizzazioni a gestire vari tipi di dati, comprese le informazioni strutturate e non in tutti gli ambienti. Gli strumenti di monitoraggio e di rilevamento delle anomalie integrati consentono ai team di rispondere rapidamente alle potenziali minacce. Queste misure di sicurezza riducono il rischio di violazioni dei dati e supportano un'infrastruttura dati resiliente.

Il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) impone controlli rigorosi sulle modalità di raccolta, memorizzazione e utilizzo dei dati personali. Un sistema efficace di gestione dei dati aziendali aiuta le organizzazioni a rispettare il GDPR e altri requisiti sulla privacy dei dati applicando politiche, mantenendo gli audit trail e implementando controlli di accesso che limitano l'esposizione ad accessi non autorizzati.

Queste funzionalità sono essenziali non solo per la conformità normativa, ma anche per costruire la fiducia con i clienti, i partner e gli stakeholder interni. Garantendo che i dati sensibili siano protetti e gestiti in modo responsabile, l'EDM contribuisce ad allineare le pratiche sui dati delle organizzazioni agli obblighi legali mantenendo l'agilità operativa. Con l'aumento dei volumi di dati e l'evoluzione delle aspettative sulla privacy, l'EDM diventa un imperativo strategico per gestire il rischio e mantenere la responsabilità.