Qualche articolo fa avevamo parlato dei dati e della loro importanza.
Ebbene, i dati oramai sono ovunque. Li raccogliamo, li classifichiamo e proviamo a trarne beneficio.
I dati sono linfa per le aziende che vogliono e devono avere sotto controllo l’andamento del proprio business puntando ogni giorno ad una crescita che duri… nel tempo.
E così spesso le aziende sono sopraffatte, travolte da questa esigenza, che naturalmente si aggiunge alle altre. Per raggiungere gli obiettivi di business, infatti, l’utilizzo dei dati riveste un ruolo cruciale. Per questo, altrettanto cruciale, è avere una Data Strategy, ossia una strategia che permette alle organizzazioni di utilizzare i propri dati in maniera coerente alle priorità e alle risorse disponibili.
In virtù di quanto suddetto, come si struttura una buona Data Strategy che sia allineata agli obiettivi di business e in grado di gestire Big Data?
Scopriamo insieme!
Che cos’è la Data Strategy
Se ne parla tanto ma… quanti ne conoscono il reale significato? La Data Strategy è l’arte e la scienza con cui valorizzare internamente e/o esternamente i propri dati. Un piano d’azione di lungo termine volto al raggiungimento di un obiettivo ben definito è certamente la chiave per far sì che il dato acquisisca il giusto valore e faccia la differenza.
Come? Strutturare una buona Data Strategy, allineata alla Business Strategy, ha un rilevante impatto sui risultati economici, riducendo indirettamente i costi generali e migliorando la marginalità operativa.
All’interno dell’organizzazione, così’, si va a creare un ecosistema che ha la capacità di gestire in maniera ottimale i dati del proprio business di riferimento. Il tutto è reso possibile grazie all’adozione di strumenti di tipo tecnologico e organizzativo differenti rispetto a quelli tradizionali.
Lo scopo primario si rivela quello di valorizzare la quantità di informazioni presenti in azienda, le stesse che si riassumono nei dati aziendali.
Una buona gestione dei dati, quindi, impone una nuova forma mentis capace di riorganizzare il tempo e lo spazio oltre che di rivedere le tecnologie di lavoro.
Partendo dalla consapevolezza sulle priorità, proseguendo con i benefici potenziali, tecnologici e con le metodologie necessarie, la Data Strategy consente di:
- individuare e colmare eventuali gap tecnologici;
- identificare e risolvere criticità organizzative;
- avere chiara visione dello stato di maturità dei processi aziendali;
- valutare gli impatti di business e i benefici attesi.
Come già ben evidenziato nel nostro blogpost precedente, quando si parla di Data Strategy, ci si riferisce innanzitutto al business prima ancora che al dato. Questo perché ciò che conta è sempre e comunque il raggiungimento degli obiettivi prefissati, analizzando il dato e la modalità con la quale in azienda potrebbe essere utilizzato per essere valorizzato.
Ma nel concreto cosa è importante fare per raggiungere gli obiettivi sperati? Per prima cosa fondamentale è costruire una “roadmap” che, collegata alla business strategy aziendale, comunichi a tutta l’azienda le strategie da perseguire e i relativi impatti.
La Data Strategy Roadmap permette di effettuare simulazioni relative a costi, tempi, raggiungimento degli obiettivi e numerose altre variabili. In questo modo si fornisce una visione completa delle attività da introdurre in azienda e si individuano le migliori strategie per rispondere con resilienza agli urti del mercato.
Ma approfondiamo meglio il concetto.
Data strategy: capacità di governare il dato
Ora entreremo maggiormente nel merito addentrandoci nella Data Strategy, cercando di evidenziarne aspettative e bisogni. Saper gestire l’intero flusso di dati vista la velocità di generazione degli stessi e sapere come poter estrapolare il valore è qualcosa di improcrastinabile così come complesso da gestire.
A questo punto l’unico modo per poter “governare” il dato si presenta la Data governance ossia la gestione del dato “grezzo” proveniente da più fonti e l’introduzione di standard comunicativi e linee guida che consentano di creare meccanismi per integrare sistemi, persone e processi all’interno di una chiara e decisa strategia dei dati.
Un’abilità, questa, appannaggio della Data Governance, la sola capace di gestire i dati definendone metodi, tecnologie e comportamenti interni ed esterni all’organizzazione.
I dati, infatti, grazie alla loro naturale propensione all’evoluzione e generazione di valore, si presentano come il filo conduttore nella gestione organizzativa dell’azienda.
Data Strategy: i 4 pilastri della strategia dei dati
Eccoci arrivati al cuore pulsante della nostra Data Strategy, l’architrave sul quale si regge tutta la strategia rivolta ai dati. I confini su cui si muove la definizione di una buona Data Strategy, si sa, sono molto cambiati negli ultimi anni, in quanto lo sviluppo tecnologico obbliga ad un’ulteriore evoluzione dei piani aziendali. In particolare, l’avvento dei dati non strutturati, l’utilizzo sempre più estensivo del Machine Learning e la progressiva creazione di un mercato dei dati aprono nuove opportunità e pongono nuove sfide, complesse ma piene di mordente!
Ed ecco che la costruzione di una buona Data Strategy non rappresenta solo una possibilità ma una necessità alla quale far fronte nel più breve tempo possibile perché grazie ad una vision chiara e decisa si può approcciare al futuro in maniera proattiva e propositiva.
Ergo, come costruire una strategia dei dati che si possa definire efficiente e quali sono i parametri sui quali questa viene misurata in termini di efficienza?
Di seguito ne proponiamo 4:
- La Data Governance
Ebbene sì, il primo pilastro è proprio la Data Governance, la stessa capace di raggiungere un grado di attenzione e precisione del dato altrimenti molto complesso da generare, quasi impossibile da valutare correttamente.
Qualsiasi siano le fonti e la struttura dei dati, è necessario dotarsi di strumenti adeguati e sviluppare processi in grado di garantirne integrità, affidabilità e buona qualità, così da renderli pronti all’utilizzo. Ancora oggi, in molte realtà, il passaggio dai dati grezzi alle informazioni è vincolata ad operazioni poco standardizzate e ridondanti.
- Advanced Analytics: sviluppo di progettualità
Il secondo elemento da valutare per definire il grado di maturità aziendale nell’ambito Data Strategy è relativo all’utilizzo che si fa dei dati nello sviluppo di progettualità di Advanced Analytics.
I dati sono la materia prima e, ancor più nell’utilizzo di metodologie avanzate, è necessario utilizzarli di in maniera bilanciata per arrivare ad essere totalmente affidabili.
Ma avere dati di qualità spesso si rivela impresa più che ardua. Questo perché il dato in real time, vista la rapidità con la quale viene processato, rischia di compromettere la qualità del risultato.
Discorso similare per i dati provenienti da più fonti. Questo perché tale integrazione richiede una progettualità importante e particolarmente articolata: sono molto poche infatti le aziende che si dichiarano soddisfatte delle tecnologie e dei processi in uso per integrare dati molto eterogenei.
- Tecnologie da utilizzare per una Data Strategy efficace
Un terzo fattore critico e determinante quando si parla di Data Strategy riguarda senza dubbio le tecnologie utilizzate in azienda. Gestire e valorizzare Big Data nelle dinamiche di business implica l’adozione di strumenti ad hoc, che vivono e vedono la trasformazione come il passo che conduce all’evoluzione continua.
- Data Monetization
La loro forza propositiva, la loro rilevanza nelle scelte aziendali, ha fatto sì che i dati potessero così incorporare un valore economico importante.
Per tale motivo un ultimo fattore fondamentale quando si parla di Data Strategy efficace è sicuramente la Data monetization ossia quell’insieme di attività volte alla condivisione dei dati con partner strategici per favorire sinergie, o allo scambio o compravendita di dati sul mercato.
Pur nei limiti delle normative vigenti, di anno in anno, la quota di grandi organizzazioni che compie azioni di acquisizione o compravendita di dati aumenta.
Data strategy efficace: l’approccio ideale
Come abbiamo ribadito più volte, Il dato si nutre di evidenze ben precise e incontrovertibile nel momento in cui viene appurato.
Mettere in atto una Data Strategy efficace comporta la strutturazione di un percorso che prevede un modello per la gestione dati solido così da poter accrescere sempre più la cultura del dato che, per sua natura, richiede un po’ di tempo per essere completato, esattamente l’opposto del “cotto e mangiato”.
Ciò che suggeriamo è costruire la capacità di possedere il dato in maniera “scalabile”, focalizzando l’attenzione sulle aree di business più importanti per l’identificazione dei dati e della modalità con la quale gli stessi dovranno essere raccolti, lavorati e manutenuti per rispondere alle domande di partenza.
Continua a seguirci! Nessun mistero, nessun lato oscuro o risvolto della medaglia ti aspetta ma solo un mondo fatto di dati da elaborare per la crescita costante del proprio business.
A presto!
