Introduzione ai prodotti di dati

I prodotti di dati rappresentano un modo standardizzato ed efficiente per condividere e utilizzare i dati tra applicazioni e domini. Consentono scenari analitici e applicazioni di AI e facilitano l'integrazione dei dati ottimizzando al contempo letture intensive. Gestiti con una mentalità di prodotto, sono supportati da metadati di alta qualità e governati da principi di proprietà decentralizzata.

Con prodotti di dati resi scopribili e accessibili in self-service, gli utenti delle aree business possono estrarre informazioni in modo autonomo senza dover attendere i team IT. Democratizzare l'accesso a dati di alta qualità e pronti all'uso non serve solo a sostenere un processo decisionale sicuro, ma anche a ridurre i colli di bottiglia nell'intera organizzazione.

Prodotti di dati vs. dati come prodotto

Trattare i "dati come prodotto" significa avere dati con uno scopo definito, una documentazione chiara e un titolare responsabile del loro ciclo di vita.

I prodotti di dati rappresentano l'esito di questo principio: un asset riutilizzabile e confezionato in un pacchetto - come un set di dati curato, un report o un'API - pronto per essere utilizzato nei vari team.

Un esempio di prodotto di dati è un set di dati di analisi del prodotto pulito, arricchito e documentato. È facilmente individuabile tramite un catalogo e accessibile nell'intera organizzazione. Il team di marketing può utilizzarlo per prevedere le tendenze dei clienti, mentre il team finanziario può sfruttarlo per prevedere i ricavi. Il vantaggio è che lo stesso prodotto di dati può essere impiegato per raggiungere obiettivi diversi, oltre ad essere riutilizzato ripetutamente.

In sintesi, quello dei "dati come prodotto" è un approccio alla gestione dei dati basato su una titolarità chiaramente definita, sull'usabilità e sull'attenzione ai consumatori. Un prodotto di dati è una risorsa riutilizzabile progettata secondo questi principi, allo scopo di rendere i dati più accessibili e fruibili da parte dei team e dei sistemi.

Quali sono le caratteristiche di un prodotto di dati?

Una implementazione riuscita dovrebbe tradursi in prodotti di dati correttamente progettati, capaci di fornire insight preziosi e di soddisfare le esigenze aziendali. Queste le caratteristiche che rendono efficace un prodotto di dati:

• Insiemi di set di dati puliti e di alta qualità destinati all'analisi: questo garantisce l'affidabilità e l'attendibilità di un prodotto di dati.
• Metadati e semantica: entrambi consentono agli utenti delle aree business di scoprire e inquadrare un prodotto di dati in un contesto.
• Interoperabilità tra set di dati: per poter generare insight sui dati imparziali, i set di dati devono essere in grado di operare congiuntamente.
• Condivisibilità tra domini: un prodotto di dati deve semplificare la condivisione dei dati tra vari domini e app.
• Accessibilità: i consumatori dei dati possono ottenere facilmente gli insight desiderati.
• Riusabilità: il prodotto di dati viene creato a partire da elementi componibili e modulari che possono essere utilizzati per realizzare altri prodotti.

I vantaggi dei prodotti di dati

Confezionando in pacchetti asset di dati riutilizzabili e di alta qualità con contesto e proprietà chiaramente definiti, i prodotti di dati riducono i tempi necessari per la ricerca, la pulizia e l'interpretazione dei dati, con conseguente accelerazione del processo decisionale.

Presso numerose organizzazioni, il lavoro sui dati funziona a progetto ed è isolato in silos. Analisti e ingegneri si ritrovano spesso a ripulire e preparare set di dati simili, duplicando gli sforzi perché il loro lavoro già svolto non è facilmente scopribile, né confezionato in pacchetti per il riutilizzo. Il risultato è una esecuzione più lenta e uno spreco di risorse.

I prodotti di dati sono creati per il consumo e ottimizzati per la riusabilità. Racchiudendo in un unico pacchetto set di dati curati, documentazione, contesto aziendale e interfacce user-friendly come API e cruscotti, possono supportare molteplici casi d'uso in vari team. Inoltre, grazie a una governance efficace, i prodotti di dati non sono solo riutilizzabili, ma anche affidabili, sicuri e conformi, in modo da poter essere utilizzati con fiducia.

In aggiunta, i prodotti di dati permettono di mantenere la connettività in ogni area di un'organizzazione. I metadati definiscono il tipo di dati in essi contenuti, il loro significato e la loro relazione con gli altri set di dati. Quando un set di dati viene aggiornato in modo continuativo, le modifiche si propagano automaticamente ai prodotti di dati connessi, garantendo la coerenza. Questa struttura interconnessa, nota come data fabric, rende i dati più scopribili, accessibili e gestibili.

Nonostante i maggiori sforzi per la configurazione iniziale che possono richiedere, i prodotti di dati assicurano vantaggi sostanziali a lungo termine in termini di produttività, coerenza e processo decisionale più rapido e sicuro.

Le sfide per l'implementazione dei prodotti di dati

Una corretta implementazione dei prodotti di dati richiede un supporto convinto da parte della dirigenza, processi ben definiti e una profonda conoscenza delle esigenze degli utenti. Senza questi elementi, l'adozione e l'efficacia possono risentirne.

I leader aziendali devono prendere atto che i prodotti di dati sono investimenti a lungo termine, con cicli di vita che richiedono finanziamenti prolungati e un team dedicato. Senza un adeguato supporto, l'usabilità e la precisione possono essere compromesse. Per garantire un sostegno continuo, è essenziale quantificare il valore che questi prodotti apportano e misurarne l'impatto nel tempo.

Le scorciatoie tecniche rischiano di compromettere il buon esito. Con una gestione scadente dei metadati e una governance debole dei dati diventa difficile per gli utenti scoprire e utilizzare con fiducia un prodotto di dati. Per di più, l'assenza di un repository o catalogo di dati centralizzato limita la scopribilità, riducendo l'adozione e il coinvolgimento.

Il rischio più significativo è comunque quello di perdere la fiducia degli utenti. Come per qualsiasi articolo, gli utenti tendono a evitare i prodotti di dati difficili da trovare o scomodi da utilizzare. Questo rende particolarmente importante la fase di valutazione: le esigenze e le aspettative evolvono, pertanto il feedback costante degli utenti è fondamentale. La definizione di una procedura per la gestione delle domande e richieste da parte dei clienti fornisce insight preziosi sugli aspetti che richiedono una messa a punto, e questo serve a mantenere costante il livello di pertinenza e usabilità.

Strategie per una corretta implementazione del prodotto di dati

Molte delle sfide legate all'implementazione dei prodotti di dati - come la mancanza di supporto dalla dirigenza, la governance debole e la scarsa adozione da parte degli utenti - possono essere affrontate con strategie strutturate e proattive. I seguenti approcci aiutano le organizzazioni a superare gli ostacoli garantendo al contempo il successo nel lungo periodo.

1. Costituire un team di prodotto dedicato

• Metti insieme un team responsabile dei processi di progettazione, ingegnerizzazione, implementazione e miglioramento continuo.
• Assicurati che il team segua l'evoluzione degli obiettivi di business e delle esigenze degli utenti.
• Costruisci un team interdisciplinare per promuovere la collaborazione e l'allineamento sulle priorità di maggiore impatto.

2. Trovare un equilibrio tra tecnologia ed esigenze degli utenti

• Nelle fasi di ricerca e sviluppo, accerta non solo le funzionalità tecniche, ma anche i requisiti degli utenti.
• Evita investimenti eccessivi, che potrebbero tradursi in prodotti troppo complessi da utilizzare efficacemente o troppo semplici per fornire valore reale.
• Usa gli insight basati sui dati per centrare il giusto equilibrio.

3. Implementare un processo continuo di valutazione e iterazione

• Dopo il lancio, raccogli i dati e il feedback degli utenti per mettere a punto il prodotto.
• Valuta le aree di miglioramento a livello di interfaccia, algoritmi e usabilità.
• Garantisci l'allineamento agli obiettivi aziendali senza compromettere l'usabilità.

4. Promuovere l'accessibilità dei dati e la collaborazione

• Crea una piattaforma centralizzata o un catalogo in cui gli utenti possano scoprire i prodotti di dati e accedervi facilmente.
• Incoraggia la collaborazione tra i vari team condividendo insight, best practice e insegnamenti appresi.
• Offri formazione e risorse per mettere in condizione gli utenti di interagire con sicurezza con i prodotti di dati.

Casi d'uso dei prodotti di dati

Di seguito sono riportati esempi di settori in cui i prodotti di dati hanno un impatto significativo:

Sanità: gli ospedali utilizzano i prodotti di dati nei modelli di analisi predittiva per anticipare le esigenze dei pazienti, snellire l'operatività e personalizzare le cure, con conseguenti benefici in termini di efficienza e riduzione dei costi.

Retail: le aziende utilizzano i prodotti di dati per analizzare il comportamento, le preferenze e lo storico degli acquisti dei clienti, oltre a formulare suggerimenti di prodotto personalizzati. Così facendo personalizzano l'esperienza di acquisto e rafforzano il customer engagement.

Servizi finanziari: le banche e gli istituti finanziari si affidano a modelli di valutazione del rischio per accertare la solvibilità, gestire i portafogli di rischio e garantire la conformità alle normative, a tutto vantaggio della stabilità operativa e della fiducia dei clienti.

Settore manifatturiero: i direttori di stabilimento ricorrono a prodotti di dati di analytics basati sull'IoT per monitorare il funzionamento degli impianti in tempo reale. Questi cruscotti permettono alle imprese di ottimizzare i programmi di manutenzione, prevenire i tempi di inattività e accrescere la produttività, con conseguenti notevoli risparmi sui costi e incrementi di efficienza.

Trasporti: i sistemi GPS sono esempi di prodotti di dati che supportano il processo decisionale in tempo reale. Le imprese di trasporti possono innalzare i tassi di puntualità delle consegne e migliorare la soddisfazione dei clienti prevedendo la congestione del traffico e consentire così una migliore pianificazione degli itinerari e una riduzione dei tempi di percorrenza.

Tendenze future nei prodotti di dati

Il futuro dei modelli e delle applicazioni di AI dipende dai prodotti di dati fondati nel contesto aziendale. Più contesto viene fornito all'AI, più i suoi output potranno essere pertinenti, accurati ed efficaci.

Il contesto di business viene veicolato attraverso i metadati e la semantica. I primi contengono informazioni sulla qualità, l'origine e la derivazione dei dati. La seconda introduce un livello di significato definendo le relazioni tra set di dati e termini in un modo interpretabile dall'AI. Insieme, rendono i dati più comprensibili, integrativi e accessibili.

I prodotti di dati fungono da meccanismo di trasmissione di questo contesto. Il confezionamento dei dati in pacchetti contenenti metadati, semantica e interfacce come API o cruscotti permette all'AI di interpretare non solo la natura dei dati, ma anche il motivo per cui sono importanti. A trarne vantaggio sono la qualità e la pertinenza degli insight con cui supporta i decisori.

Questa intelligence consente ai data fabric di unificare set di dati di varie tipologie e origini, creando una base dati affidabile che l'azienda può poi sviluppare.

Conclusioni

Le aziende non hanno bisogno solo di dati grezzi, ma anche di un contesto, ed è proprio di questo che si occupano i prodotti di dati.

Confezionati in pacchetti contenenti metadati e semantica, i prodotti di dati permettono di colmare il divario tra informazioni grezze e insight fruibili. Potenziano gli strumenti analitici e i modelli dell'AI con il contesto di cui hanno bisogno per essere efficaci, suggerendo agli utenti umani gli insight articolati necessari per assumere decisioni più circostanziate.

Assistiamo così a un cambiamento radicale nel modo in cui le organizzazioni gestiscono, condividono e traggono valore dai loro dati. Trattando i dati come un prodotto di facile utilizzo, democratizzano l'accesso agli insight per supportare il processo decisionale in ogni area dell'organizzazione. Il risultato è una maggiore efficienza operativa nel complesso, con l'apertura a opportunità di crescita.

Man mano che gli ecosistemi di dati all'interno delle organizzazioni crescono in termini di volumi e complessità, le aziende che oggi hanno deciso di investire in prodotti di dati si ritroveranno domani con una solida base di dati. In altre parole, vedranno tutti i loro dati unificati in una preziosa fonte affidabile di informazioni.