Cos'è la gestione dati?

Data management definizione

La gestione dei dati consiste nel raccogliere, organizzare, archiviare, proteggere e utilizzare i dati lungo l'intero ciclo di vita, dalla creazione all'importazione fino all'archiviazione o all'eliminazione. Nella maggior parte delle organizzazioni, la gestione dei dati avviene in molti team, sistemi e casi d'uso contemporaneamente. Dal momento in cui i dati vengono creati o acquisiti, vanno gestiti in modo da mantenerli accurati, accessibili e protetti, garantendo al contempo che rimangano utili nel tempo.

Per esempio, un rivenditore può raccogliere i dati dei clienti da ordini online, organizzarli in base a un singolo ID cliente, archiviarli in più sistemi, proteggerli ai fini della privacy e utilizzarli per la rendicontazione, la personalizzazione e le previsioni. La gestione dei dati è ciò che rende possibile questo flusso end-to-end.

A livello pratico, una gestione efficace dei dati aiuta le organizzazioni a trasformare i dati grezzi in informazioni affidabili in base a cui agire. Ciò è particolarmente importante quando i volumi di dati crescono e più di un team si affida a dati condivisi. Anziché concentrarsi su tecnologie o strumenti singoli, costituisce un approccio strutturato alla gestione dei dati in modo da supportare le operazioni quotidiane, gli analytics e le iniziative di AI.

Questa prospettiva basata sul ciclo di vita spiega come funziona la gestione dei dati nelle organizzazioni reali: i dati non vengono gestiti una sola volta, ma aggiornati continuamente man mano che si spostano tra team, sistemi e casi d'uso.

Processo di gestione dei dati

La maggior parte delle organizzazioni segue un processo di gestione dei dati simile, anche se si servono di piattaforme e sistemi diversi. I dettagli possono variare, ma il flusso sottostante è comune alla maggior parte delle aziende leader nel settore IT e dei dati. Il processo riflette il modo in cui i dati si spostano naturalmente all'interno dell'organizzazione, dalla creazione alla dismissione, e aiuta i team a gestirli in modo coerente su vasta scala.

Sebbene spesso invisibile agli occhi degli utenti delle aree business, è questo processo che permette una rendicontazione coerente, analytics affidabili e una condivisione responsabile dei dati in tutta l'organizzazione.

Il ciclo di vita dei dati generalmente include le fasi seguenti:

1. Raccolta e importazione: i dati vengono raccolti da applicazioni aziendali, dispositivi, sistemi e fonti esterne.
2. Integrazione e organizzazione: i dati provenienti da diverse fonti vengono combinati, standardizzati e strutturati.
3. Archiviazione: i dati sono conservati in sistemi progettati per garantire performance, efficienza dei costi e accesso.
4. Gestione della qualità, governance e sicurezza: i dati vengono convalidati, protetti e gestiti in base alle policy.
5. Utilizzo e analytics: i dati supportano rendicontazione, processi operativi e AI.
6. Conservazione ed eliminazione: i dati vengono archiviati o rimossi in base ai requisiti aziendali e normativi.

Per esempio, i team finanziari possono fare affidamento su dati governati nella fase di utilizzo per la rendicontazione, mentre i team della compliance si concentrano sulla conservazione e l'eliminazione per soddisfare i requisiti normativi.

La gestione dei dati in queste fasi aiuta a ridurne la compartimentazione, migliorare l'affidabilità e garantire che rimangano utilizzabili man mano che evolveranno le esigenze aziendali. Inoltre, rende più semplice scalare gli analytics e le iniziative di AI senza rielaborare costantemente le basi dei dati.

Esempi di gestione dei dati e casi d'uso

Alcuni esempi comuni di gestione dei dati:

• Gestione coerente dei dati dei clienti nelle vendite, nell'assistenza e nel marketing.
• Supporto della rendicontazione finanziaria con dati governati e verificabili.
• Migliore visibilità della supply chain attraverso dati operativi integrati.
• Preparazione di set di dati di alta qualità per analytics e AI.

In molte organizzazioni questi casi d'uso si sovrappongono. Un singolo set di dati può supportare processi operativi, rendicontazioni di gestione e modelli AI allo stesso tempo, motivo per cui sono essenziali pratiche coerenti di gestione dei dati.

Elementi chiave della gestione dei dati

Mentre il ciclo di vita dei dati descrive le loro modalità di spostamento, gli elementi chiave della gestione dei dati descrivono i fattori necessari per una gestione efficace. Questi elementi contribuiscono a trasformare la teoria in pratica quotidiana ripetibile.

Insieme, questi elementi descrivono le caratteristiche principali di un programma di gestione dei dati: si tratta di funzionalità necessarie affinché i dati siano attendibili, governati e riutilizzati su vasta scala.

I programmi di gestione dati più efficienti si basano su un ristretto numero di funzionalità fondamentali che operano insieme tra team e sistemi:

• Governance dei dati: definisce la titolarità, gli standard e le regole per l'utilizzo dei dati.
• Gestione della qualità dei dati: assicura che i dati siano accurati, coerenti e completi.
• Integrazione dei dati: connette i dati tra applicazioni e ambienti.
• Gestione dei metadati e cataloghi di dati: aiutano gli utenti a scoprire e comprendere i dati disponibili.
• Sicurezza e conformità dei dati: proteggono i dati sensibili e supportano i requisiti di privacy.

Per esempio, un catalogo di dati aiuta gli analisti a trovare set di dati approvati, mentre le politiche di governance definiscono il modo in cui i dati possono essere utilizzati e condivisi. I controlli di sicurezza garantiscono quindi che solo gli utenti autorizzati possano accedere alle informazioni sensibili.

Questi elementi non sono attività isolate. Insieme, costituiscono la base per un utilizzo affidabile e scalabile dei dati in tutta l'organizzazione. Quando un elemento è debole, l'impatto viene spesso avvertito in tutta l'infrastruttura dei dati.

Perché la gestione dei dati è importante?

La gestione dei dati è importante perché stabilisce se i dati diventano un asset aziendale prezioso o una fonte di rischio continua. Per molte organizzazioni, la differenza si manifesta presto nell'accuratezza della rendicontazione, nell'esposizione a livello di compliance e nella velocità decisionale. Senza pratiche chiare per la gestione dei dati, le imprese spesso si trovano a dover affrontare rendicontazioni incoerenti, visibilità limitata e crescenti problemi di compliance.

In pratica, una cattiva gestione dei dati si traduce spesso in report contrastanti, duplicazione delle registrazioni o incertezza su quali dati siano attendibili.

Le organizzazioni con una solida gestione dei dati traggono vantaggio da:

• Miglioramento del processo decisionale grazie a dati accurati e coerenti.
• Rendicontazione e analytics più rapidi riducendo la compartimentazione dei dati e il lavoro manuale.
• Maggiore efficienza operativa con meno rielaborazioni e meno errori.
• Miglioramento di compliance e gestione del rischio in relazione a tutte le normative sulla privacy dei dati.
• Preparazione di AI e analytics attraverso dati governati e di alta qualità.

Di conseguenza, la gestione dei dati svolge un ruolo diretto nella rapidità con cui le aziende riescono a rispondere ai cambiamenti, a scalare gli analytics e ad adottare l'AI in tutta sicurezza.

Facilitandone l'individuazione, l'affidabilità e il riutilizzo, la gestione dei dati aiuta le organizzazioni a far fronte ai cambiamenti in tempi più rapidi e a sfruttare al meglio le informazioni. Nel tempo, i dati passano dall'essere un costo operativo a rappresentare una fonte di vantaggio competitivo. Una buona gestione trasforma i dati in un asset aziendale affidabile piuttosto che in una passività.

Trasformare i dati in un asset ad alto valore aggiunto per l'impresa

I dati assumono valore quando possono essere utilizzati in modo coerente da team e processi. La gestione dei dati consente un tale utilizzo, riducendo la duplicazione, migliorando l'accuratezza e stabilendo definizioni condivise.

Ne consegue che le organizzazioni possono ricorrere ai dati per il processo decisionale, l'efficienza operativa e l'innovazione invece di dedicare tempo a riconciliare informazioni contrastanti.

Gettare le basi dei dati per la trasformazione digitale

Le moderne funzioni analitiche e di AI dipendono da dati ben gestiti fin dall'inizio. Senza questo presupposto, anche gli strumenti più avanzati faticano a creare valore. La scarsa qualità dei dati, una titolarità poco chiara o una visibilità limitata rischia di rallentare o portare fuori strada queste iniziative.

La gestione dei dati fornisce la struttura necessaria a preparare i dati per analytics e AI, garantendo che siano gestiti, individuabili e idonei allo scopo. È grazie a questa base che le organizzazioni possono scalare i casi d'uso di AI e analytics avanzati con maggiore sicurezza.

La sicurezza della conformità alle leggi sulla privacy

La gestione dei dati svolge un ruolo fondamentale nel soddisfacimento dei requisiti di privacy e protezione dei dati. Ruolo che si fa ancora più critico con l'evolversi dei regolamenti. Definendo le modalità di accesso, conservazione e rimozione dei dati, le organizzazioni possono ridurre i rischi normativi mantenendo l'affidabilità.

Una gestione efficace dei dati supporta i controlli degli accessi, la preparazione all'audit, le policy di conservazione e l'eliminazione sicura dei dati. L'integrazione di queste pratiche nelle operazioni quotidiane consente alle organizzazioni di rispettare gli obblighi di compliance senza limitare l'utilizzo responsabile dei dati.

Approcci e architetture per la gestione dei dati

Le organizzazioni strutturano la gestione dei dati in modi diversi a seconda di dimensioni, complessità e obiettivi aziendali. Non esiste un unico approccio “giusto”. Gli approcci più comuni si concentrano sul modo in cui è organizzata la responsabilità dei dati e su come i dati sono connessi nei vari sistemi.

Questi approcci descrivono le modalità di organizzazione della gestione dei dati (chi è il titolare dei dati, come vengono condivisi e come viene garantita la coerenza) piuttosto che prodotti o strumenti specifici.

Data mesh

Un approccio data mesh distribuisce la responsabilità dei dati ai domini aziendali, trattando i dati come un prodotto di proprietà dei team a essi più vicini. Quando i domini hanno una titolarità chiara, la consegna può risultare accelerata. Questo modello si concentra sulla decentralizzazione, pur affidandosi a standard di governance condivisi.

Per esempio, un team di marketing può possedere e aggiornare i dati delle proprie campagne, mentre l'area finanziaria possiede i dati sui ricavi, con standard condivisi che garantiscono il contemporaneo utilizzo di entrambi.

Il data mesh è spesso adatto a grandi organizzazioni con più domini che necessitano di flessibilità, anche se mantenere la coerenza necessita di un notevole coordinamento.

Data fabric

L'approccio data fabric utilizza una tecnologia centralizzata e i metadati per collegare i dati tra sistemi e ambienti. L'obiettivo è semplificare l'accesso senza forzare i dati in un'unica piattaforma. Anziché spostare tutti i dati in un unico luogo, punta a fornire automazione e accesso unificato.

In pratica, il data fabric può consentire agli utenti di accedere ai dati nel cloud e in sistemi on-premise attraverso un'interfaccia comune, senza sapere dove sono fisicamente archiviati.

Questo approccio funziona bene in ambienti ibridi e multi-cloud in cui i dati sono altamente distribuiti, anche se richiede un'architettura di dati matura.

Gestione dati anagrafici (MDM)

L'approccio MDM punta a mantenere definizioni coerenti per i dati aziendali principali, quali clienti, prodotti e fornitori. Creando una visione unica e affidabile dei dati, l'MDM riduce la duplicazione e l'incoerenza tra i sistemi.

Per esempio, può garantire che il nome e l'identificatore di un cliente siano coerenti nei sistemi CRM, di assistenza e di fatturazione.

Funzionalità fondamentali di un programma di gestione dati

Indipendentemente dall'architettura, la maggior parte dei programmi di gestione dei dati si basa su un insieme condiviso di funzionalità che supportano coerenza e scalabilità. Queste funzionalità tendono a maturare nel tempo piuttosto che essere implementate tutte insieme. Trattarle come fondamentali piuttosto che come strumenti isolati aiuta le organizzazioni a gestire i dati in modo più efficace nel tempo.

Rappresentano il modo in cui la gestione dei dati viene generalmente implementata nella pratica, ovvero come un insieme di attività interconnesse in corso piuttosto che come un progetto una tantum.

Queste funzionalità in genere comprendono:

• Integrazione dei dati: accorpa i dati di diversi sistemi rendendoli utilizzabili con coerenza in tutta l'organizzazione.
• Governance dei dati: definisce le regole, i ruoli e i processi che garantiscono una gestione responsabile e coerente dei dati.
• Sicurezza e privacy dei dati: proteggono i dati da accessi non autorizzati e ne garantiscono la gestione in conformità alle normative.
• Gestione e individuazione dei metadati: consentono agli utenti di capire quali dati esistono, cosa significano e come trovarli e utilizzarli.
• Monitoraggio e controlli di qualità: tengono traccia dello stato di salute del sistema e dell'accuratezza dei dati in modo da rilevare e risolvere eventuali problemi in tempi rapidi.

Cos'è una strategia dei dati d'impresa e perché anche tu dovresti averla?

Una strategia di dati enterprise definisce il modo in cui un'organizzazione gestisce, governa e utilizza i dati a supporto degli obiettivi aziendali. Permette di allineare le decisioni quotidiane sui dati alle priorità a più lungo termine e indica la direzione in modo che le relative iniziative possano andare oltre i singoli progetti.

Una chiara strategia di dati si occupa in genere di:

• Ruoli e proprietà in tutta l'organizzazione.
• Processi e standard condivisi.
• Tecnologia e scelte architetturali.
• Governance e responsabilità.
• Roadmap per l'esecuzione.

Senza un tale allineamento, la gestione dei dati rimane spesso frammentata e difficile da sostenere, problematica comune nelle organizzazioni in crescita o altamente decentralizzate.

Tendenze nella gestione dei dati

La gestione dei dati continua a evolversi per supportare ambienti ibridi, dati in tempo reale e casi d'uso basati sull'AI. Gran parte dell'evoluzione è dovuta alla necessità di velocità, flessibilità e affidabilità. Al giorno d'oggi l'attenzione è meno concentrata sulla semplice archiviazione dei dati e più sulla capacità di renderli continuativamente accessibili, soprattutto tramite self-service, gestiti e pronti per gli analytics.

Man mano che analytics self-service e AI si diffondono, le organizzazioni pongono un'enfasi sempre maggiore sulla qualità, la governance e la scopribilità dei dati all'inizio del loro ciclo di vita.

Le organizzazioni trattano sempre più la gestione dei dati come una capacità aziendale condivisa piuttosto che come una funzione puramente tecnica.

In sintesi

La gestione dei dati costituisce la base per l'affidabilità di operazioni analitiche, di AI e digitali. Sia per i leader aziendali sia per quelli IT, definisce la rapidità con cui i dati possono essere trasformati in azione. Gestendo i dati lungo l'intero ciclo di vita e allineando persone, processi e governance, le organizzazioni riescono a utilizzarli in modo più efficace, sicuro e su vasta scala.

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