DATA MANAGEMENT
Come ricavare dai dati un valore reale per il business
Se utilizzati correttamente, i dati aziendali possono essere la strada per raggiungere ogni obiettivo.
DATA MANAGEMENT
Se utilizzati correttamente, i dati aziendali possono essere la strada per raggiungere ogni obiettivo.
Quando si parla di data management, non si deve commettere l’errore di rimanere ancorati solamente ai concetti di acquisizione, archiviazione e protezione. Tali attività rappresentano infatti la prima fase di una catena ben strutturata. Per ricavare dai dati un valore reale e utile per il raggiungimento degli obiettivi di business, occorre anche predisporre dei corretti strumenti di analisi e, soprattutto, essere in grado di condividere e utilizzare le informazioni che ne derivano.
Il futuro del data management si sta materializzando nelle soluzioni che uniscono big data, machine learning, intelligenza artificiale e cloud: tecnologie a supporto delle persone, che svolgono un ruolo centrale nell'interpretare correttamente i dati e nel collaborare per creare una conoscenza condivisa. Un processo che necessita di una solida architettura per giungere al suo scopo finale: fornire dati pertinenti alle persone che ne hanno bisogno, quando ne hanno bisogno.
In questo articolo analizzeremo gli elementi fondamentali a supporto di una Data Architecture efficace che sia a prova di futuro, partendo da quelli più teorici e tecnologici, per arrivare all’applicazione pratica nel business e nei processi che coinvolgono le persone.
Per Data Architecture si intende proprio quella soluzione in grado di fornire alle aziende processi ottimizzati e scalabili per raccogliere, archiviare, trasformare, condividere e utilizzare i dati. Si tratta in buona sostanza di una struttura strategica e tecnologica che consente di tenere insieme e sfruttare al massimo ogni singolo anello della catena del valore riferita ai dati.
Il presupposto per fare in modo che tali processi siano funzionali deve essere quello di mettere in comunicazione le strategie aziendali e le competenze tecniche. Soltanto in questa maniera si possono determinare quali dati sono necessari per far crescere il business, dove reperirli e come condividerli per fornire informazioni realmente utili a chi deve prendere le decisioni.
Una volta tracciati i confini strategici, diventa più semplice costruire un’architettura solida e finalizzata al raggiungimento degli obiettivi di business. Senza dimenticare l’importanza di acquisire i dati in forma raw e di abbattere la concezione dei silos in favore di soluzioni multilivello basate su data lake unici, data warehouse e data mart flessibili e scalabili.
Perché nei paragrafi precedenti si parla di preferire dati in forma raw? Secondo quello che viene definito “the sushi principle”, sull’onda della divertente similitudine con il piatto giapponese, i dati raw (crudi) sono migliori di quelli cooked (cotti, ovvero processati) perché permettono di effettuare analisi più veloci, sicure e facilmente comprensibili.
In parole povere, i dati possono essere elaborati in modo più efficiente quando si ha la facoltà di effettuare sempre nuovi processi, anziché pianificarli in anticipo. Per questo, nel contesto dell'analisi delle informazioni e delle tecnologie di Machine Learning, i dati devono essere utilizzati nel loro formato grezzo.
Si parla di Smart Data Architecture quando apprendimento automatico e AI fungono da chiave per portare l’automazione nella gestione dei Big Data a un nuovo livello. Grazie a questi strumenti, infatti, è possibile identificare la tipologia dei dati, trovare e correggere gli errori di data quality, creare strutture per i dati in entrata e implementare metodi più efficienti per analizzarli.
Secondo un recente articolo di McKinsey, chi ha potere decisionale oggi è chiamato con sempre maggiore urgenza a creare una moderna architettura dei dati che sfrutti l'Intelligenza Artificiale per completare una reale trasformazione digitale della propria azienda. Un approccio tradizionale, infatti, potrebbe paralizzarne la crescita.
La natura dei Big Data richiede alle aziende di disporre di soluzioni elastiche e scalabili, per adattarsi a qualsiasi nuova necessità. Il cloud offre questo genere di scalabilità e un alto livello di sicurezza. Solamente questa soluzione consente a un’azienda di essere effettivamente data-driven e di prendere decisioni più velocemente e con maggiore fiducia.
Una Data Platform aziendale in cloud rappresenta lo strumento ideale per mettere in pratica quanto appena teorizzato. Tale implementazione permette infatti di gestire e utilizzare al meglio i flussi di dati, di individuare più facilmente gli insights realmente utili e di migliorare i processi decisionali ottimizzando costi e prestazioni.
Nelle strutture del passato, i dati avevano natura statica e l’accesso era piuttosto limitato. In pratica, non si potevano sempre ottenere le informazioni desiderate o di cui si aveva bisogno, ma ci si doveva accontentare di quelle che erano disponibili. Nelle architetture moderne, invece, gli utenti aziendali possono individuare i criteri migliori per raggruppare i dati e accedervi facilmente con l’ausilio di soluzioni tecnologiche all’avanguardia.
Una strategia efficace si basa su strutture di dati che incoraggiano la collaborazione. La concezione di raccolta dei dati non prevede l’utilizzo di silos, ma la creazione di un luogo unico dove riunire tutte le informazioni interne e quelle che derivano da fonti esterne. In questo ambiente, i dati non vengono semplicemente scambiati o accumulati, ma rappresentano una risorsa condivisa a livello aziendale. Collaborazione e utilizzo di insights e informazioni strategiche che possono essere azionati al meglio grazie a Interacta, la prima piattaforma italiana di Social Process Management.
Scegliere Injenia come partner significa progettare e realizzare al meglio una Data Architecture efficiente e moderna. Da un lato, infatti, come primo Premier Partner Google Cloud in Europa, si avvale delle migliori soluzioni cloud sul mercato. Dall’altro, vanta una grande esperienza e numerosi progetti di successo in materia di Data Management, Machine Learning e Intelligenza Artificiale.
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