• Valerio Maria Murgolo

QUANTO SONO IMPORTANTI I DATI?

I Big Data sono una enorme mole di dati, caratterizzati dalla continua produzione, disordinati, strutturati e destrutturati la cui analisi e sistematizzazione può essere svolta solo da strumenti tecnologici e digitali.


Quotidianamente generiamo, e trasmettiamo, dati da moltissimi punti di valore come lo smartphone, i sensori, la geolocalizzazione, i punti di tracciabilita’ negli store, con transazioni on-line e le interazioni sui social network, wireless, realtà virtuale, Internet delle cose, piattaforme digitali e altro; ma la novità strategica sta nel gestire, conservare, processare e implementare questi dati per prendere decisioni veloci, veritiere e sicure.


La rete, che fa parte della nostra vita quotidiana, permette di individuare e trasmettere i dati grezzi che dovranno essere puliti per poterli integrare nel processo di analisi.

L’analisi dei dati può riportare risultati descrittivi, cioè orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali, risultati predittivi, cioè che riescano a prevedere cosa può accadere in futuro, risultati prescrittivi, che hanno la capacità di proporre soluzioni operative e strategiche e risultati automatici, capaci di implementare autonomamente le azioni conseguenti.

Il processo di raccolta dati è ciclico e auto-rigenerante, si raccolgono i dati, grazie ai punti di contatto, dal mondo reale, si lavorano in fase grezza rendendoli puliti e quindi strutturati secondo logiche definite, si inseriscono nel processo di analisi dei dati, successivamente si trasformano in modelli e algoritmi da portare in esecuzione su cui sviluppare decisioni orientate.

Infine si riattiva il processo, dopo l’esecuzione dell’azione derivante, ripartendo con la raccolta dei dati, dal mondo reale, sul data product appena generato.

I Big Data cambiano i processi aziendali supportando le decisioni, la gestione operativa e la capitalizzazione, impattando sui modelli organizzativi, basandoli sulle nuove competenze delle persone, conciliando il fattore umano con quello tecnologico.

QUANTO È IMPORTANTE UNA STRATEGIA SUI DATI?


Le sfide principali per le aziende che vogliono implementare un processo Data Driven si basano sul cambiamento di mindset, basata su una cultura cross-funzionale, e sul dotarsi di strumenti tecnologi adeguati.


Una buona Data Strategy si basa:

  1. pianificazione e determinazione degli obiettivi.

  2. Verifica, e analisi, dei processi attuali e delle persone in azienda (assessment).

  3. Definizione di una Roadmap, e del sistema di misurazione, definita nel tempo

  4. Fase di gestione del cambiamento in cui la struttura, e quindi le persone, vanno supportate individualmente e in team

La Data Strategy andrà modificata e migliorata nel tempo permettendo di generare, e misurare, valore per l’utente finale.


I Big Data permettono di relazionarci con il cliente conoscendo i suoi bisogni e i suoi comportamenti creando quindi valore per l’esperienza prodotta, intercettando informazioni sul contesto e sull'interazione con gli altri consumatori, e riattivando continuamente il processo di raccolta e analisi che permetterà sempre più di centrare le reali necessità e che supporterà nel viaggio di acquisto del cliente anche in attività di post-selling, up-selling e cross-selling.


Per poter attuare una Big Data Strategy bisogna agire su tutti i livelli funzionali aziendali, implementando una cultura orientata ai dati non su singolo progetto ma come mindsetaziendale, trasformando i processi in azioni attraverso un approccio iterativo basato sulla delivery e sulla sperimentazione.


Bisogna quindi definire le policy di gestione, le regole di condivisione, la visione strategica e gli obiettivi e le regole per la sicurezza nell'archiviazione, in una unica parola di “Governance”.


BIG DATA GOVERNANCE


La Big Data Governance deve fondarsi sulla consapevolezza dell’importanza di prendere decisioni con i dati e sulla veridicità e attendibilità di essi, sulla condivisione trasversale, quindi sulla democratizzazione dell’informazione, come elemento di co-partecipazione e co-creazione ed infine sulla sicurezza nella conservazione e gestione di essi.


La struttura della governance non riguarda più soltanto il reparto IT o il BOARD, ma coinvolge tutte le funzioni aziendali dal sale al reparto HR, motivo per cui non bisogna intenderla come un approccio solo strategico/tecnologico ma deve abbracciare e incentivare la crescita delle persone, l’inserimento di nuovi profili, di nuove competenze, adattando e innovando il proprio modello organizzativo e di business.

Deve basarsi su una strategia chiara e definita, sullo sviluppo e l’implementazione di nuove competenze, sull'inserimento di nuovi profili professionali, sulle tecnologie e strumenti da utilizzare e su un approccio open e permeabile con tutti gli stakeholder.

La strategia permetterà di definire gli obiettivi e prioritizzarli, di definire il processo di business e di chiarire e condividere la visione; mentre la gestione delle persone passerà dalla crescita personale e team, dal supporto del Chance Management, ponendo nuovi paradigmi e nuove regole di condivisione, atterrando sulle regole di conformità come gli standard, le policy e la sicurezza grazie all'intervento del Data Management che raccoglierà, pulirà e integrerà i dati a disposizione.


È importante intendere la governance come un lavoro di team, in cui tutti partecipano e interagiscono con i dati per porre al centro le persone e i loro bisogni. 

Con un approccio Data Driven si determina un cambiamento dei paradigmi aziendali basandoli su velocità, veridicità e predittivita’.

LE 4 V DEI DATI


I dati sono caratterizzati da 4 V differenti:

Volume, determinato dall'enorme mole di dati che sono raccolti.

Varietà, eterogeneità dei dati, che possono originarsi da diverse rappresentazioni.


Velocità, derivante dall'adozione di un sistema nel generare e raccogliere i dati alla velocità di renderli azioni conseguenti.


Veridicità, bisogna essere sicuri che la dimensione a cui facciamo riferimento produca dati attendibili (qualitativamente attendibili) essendo strategici per le azioni in corso.

Se utilizziamo dati “spazzatura” il risultato sarà “spazzatura”.

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