“Con la digitalizzazione del business e l’esplosione dei Big Data cambiano le modalità operative di gestione del dato nelle aziende: occorrono capacità e velocità di analisi sempre più spinte, accessibili e condivisibili. Un corretto sistema (strategia e tecnologia) per integrare la qualità e la gestione delle informazioni è il prerequisito fondamentale per ottenere insight affidabili e prendere le decisioni migliori” spiega Brad Hathaway, Regional Advisory Technical Manager Data Management di SAS.
La moltiplicazione dei touch-point, la multicanalità, il web & social marketing, lo sviluppo di nuovi servizi a base digitale rappresentano contemporaneamente un’opportunità di business e una sfida per il Data Management. Una strategia coerente e integrata per la gestione, pulizia e qualità dei dati endogeni ed esogeni è la base per poter fare analisi, a tutto vantaggio del processo decisionale e della compliance normativa.
Integrare e visualizzare tutti i dati utili
Il Data Management aggiunge certezze alle analisi, perché permette l’integrazione di un maggiore numero di dati e fonti, garantendone contemporaneamente la qualità.
Una gestione non strutturata e “anarchica” dei dati all’interno dell’azienda, dove tipicamente le diverse Line of Business generano in autonomia file Excel e inseriscono dati nei database senza una visione d’insieme, non garantisce la pulizia delle informazioni e il controllo sulla loro effettiva qualità. Il concetto è “garbage in, garbage out”: se gli analytics sono alimentati con dati non accurati, l’output, ovvero gli insight, non sono affidabili.
L’omogeneità e l’univocità rappresentano la base per gestire i dati provenienti da più fonti. “Una buona suite di Data Management – spiega Hathaway – deve consentire una serie di automatismi per raccogliere, normalizzare, deduplicare, verifi- care, certificare le grandi moli di dati multi-source, operazioni che sarebbero impossibili da svolgere manualmente.”
Quando si devono prendere decisioni basate sui numeri, l’attendibilità dei dati e delle fonti deve essere insindacabile, altrimenti il rischio è sprecare tempo “alla ricerca dell’errore”.
Tempo che, al contrario, andrebbe speso per esplorare e analizzare dati di qualità utili a servire al meglio il cliente finale, contenere i costi o a eliminare inutili inefficienze.
Come costruire una corretta strategia di Data Integration e Data Quality
“Il Data Management – commenta Hathaway – è un tema molto caldo che coinvolge tutta l’azienda. Non deve essere considerato come una funzionalità a supporto dei singoli processi o ad uso dei singoli utenti, ma piuttosto un modello di business condiviso utile a diversi dipartimenti e funzioni aziendali.
In questa logica diventa un mezzo per aumentare l’efficacia dei dati nei processi di business. Il ricorso a strumenti user-friendly, che non richiedono competenze IT specialistiche è uno step importante per consentire la diffusione della cultura analitica all’interno dell’azienda, generando competenza e consapevolezza sulle tematiche legate al trattamento dei dati.
La nuova figura del Data Scientist, di cui tanto si parla, può essere facilitatore e promotore di questa nuova e condivisa cultura dell’innovazione e fungere da collante tra la funzione IT e il business”.
I vantaggi di business
Senza una strategia per l’integrazione e la gestione dei dati e senza gli strumenti per la loro certificazione, i responsabili IT e i Lob Manager potrebbero incontrare molte difficoltà nell’aggregare in modo appropriato le informazioni multi-source. I processi di business rallentano, i costi lievitano, i rischi aumentano, i ricavi non decollano. Il ricorso a soluzioni di data management affiancate ad una corretta visualizzazione garantiscono l’automazione di processi di normalizzazione e pulizia, nonché l’esplorazione facile e intuitiva.
“In sostanza – conclude Hathaway – la maggiore disponibilità di dati (per volumi, fonti e tipologia) si traduce nella necessità di applicare strumenti innovativi, veloci e attendibili di data management. In questo modo, gli utenti risparmiano tempo nella ricerca di dati rilevanti e di qualità e questo per- mette al business di dedicare più tempo alle loro reali mansioni, ovvero il miglior servizio al cliente. Si tratta però di agire con urgenza: per intercettare le richieste del mercato prima della concorrenza, è necessario costruire subito una strategia di data management efficace, supportata da soluzioni efficienti e da un corretto shift culturale.”
