Perché una strategia dei dati è importante

Sotto l'impulso delle innovazioni nell'AI e nell'analisi avanzata, le aziende vogliono cogliere l'occasione per rafforzare la loro azione di business intelligence. Tuttavia, per le aziende che affrontano la gestione dei dati senza un approccio strategico questa ambizione rimane spesso irrealizzata.

Da un recente studio sulla gestione dei dati è emersa una verità incontestabile: una strategia dei dati a 360° è fondamentale per allineare le iniziative sui dati agli obiettivi aziendali e liberare tutto il potenziale degli asset di dati. Secondo Gartner, nell'85% dei casi le aziende che non riescono a gestire e utilizzare efficacemente i propri dati non riescono nemmeno a realizzare le proprie aspirazioni di trasformazione digitale. Altrettanto allarmante è la rivelazione che la scarsa qualità dei dati costa alle aziende 15 milioni di dollari in media ogni anno.

Una strategia dei dati non è più solo un optional interessante, ma è diventata la condizione imprescindibile per avere dati efficaci con cui guidare l'innovazione e la crescita del business. Le organizzazioni continueranno a raccogliere e analizzare quantità sempre più vaste di dati. Per questo motivo, un piano chiaro e concretamente realizzabile per la gestione, l'utilizzo e la protezione dei dati è fondamentale per un futuro di operazioni efficienti, decisioni ben informate e vantaggi competitivi difficili da battere.

Strategia dei dati: una definizione dettagliata

La strategia dei dati è un piano ben definito progettato per migliorare l'efficacia della gestione dei dati a livello aziendale. Delinea i processi, le tecnologie e le policy necessarie per raccogliere, archiviare, gestire e analizzare i dati secondo criteri in grado di sostenere gli obiettivi aziendali. Questo approccio fondamentale pone le basi per l'utilizzo dei dati sia come asset strategico che come vantaggio competitivo, alimentando una innovazione mirata e la crescita continua del business.

La strategia di dati investe un'ampia gamma di attività, policy, procedure e pratiche strategiche, tra cui:

• Creazione, accesso, archiviazione e aggiornamenti: gestisci il ciclo di vita dei dati in ambienti multipli cloud e on-premise.

• Elevata disponibilità e disaster recovery: crea le condizioni affinché i dati siano costantemente accessibili e protetti da minacce informatiche, violazioni e accessi non autorizzati.

• Utilizzo dei dati: utilizza i dati in modo più efficace tra una crescente varietà di algoritmi AI, analisi, applicazioni e app mobile.

• Conformità alla privacy e alla sicurezza dei dati: introduci misure per tutelare i dati e rispettare le disposizioni di legge e le normative di settore.

• Archiviazione ed eliminazione dei dati: segui i programmi di conservazione e gli standard di conformità per la gestione dei dati.

• Amministrazione dei dati: istruisci gli utenti aziendali e gli amministratori in merito alle funzionalità delle tecnologie di gestione dei dati esistenti, ai requisiti normativi e alle esigenze organizzative per ottimizzare il valore dei dati.

Dotandosi di una strategia chiara per la gestione dei dati, le organizzazioni contribuiscono a garantire l'accessibilità e l'utilizzo produttivo di dati di qualità, migliorando il processo decisionale e rafforzando l'efficienza operativa.

I vantaggi di una strategia di dati

È normale che le aziende siano desiderose di migliorare la propria business intelligence sfruttando i più recenti strumenti di AI e analisi. Tuttavia, per realizzare questa visione hanno bisogno di un approccio chiaro e compatibile con i propri dati, che si allinei alla strategia di business e sviluppi le necessarie capacità di AI e soluzioni di data analytics.

Con la giusta strategia di dati, le aziende possono creare le condizioni per usufruire di sette vantaggi competitivi fondamentali:

• Processo decisionale informato: l'accesso a insight accurati, di alta qualità e puntuali consente sia ai dirigenti aziendali che ai dipendenti di cogliere le tendenze, prevedere i risultati e compiere scelte strategiche con sicurezza, facilità e rapidità.

• Migliore efficienza operativa: la gestione efficace dei dati contribuisce a snellire i processi, a ridurre la ridondanza e a innalzare l'efficienza operativa nel suo complesso. Le conseguenze sono un risparmio sui costi e un uso più efficiente delle risorse.

• Riduzione dei costi: una gestione efficace riduce la ridondanza dei dati, con il conseguente abbattimento dei costi associati all'archiviazione, al recupero e all'elaborazione dei dati. Riduce inoltre le ripercussioni finanziarie delle violazioni dei dati e delle sanzioni per infrazioni.

• Presupposto per il successo dell'AI: per funzionare in modo efficace, l'intelligenza artificiale deve basarsi su dati di alta qualità, ben integrati e sicuri. Le organizzazioni producono risultati accurati, affidabili e attendibili quando i loro dati rispondono alle esigenze specifiche di applicazioni quali l'AI generativa, la previsione predittiva, il riconoscimento delle immagini, la ricerca intelligente e il machine learning.

• Innovazione continua: una strategia completa di gestione dei dati alimenta l'innovazione assicurando la flessibilità necessaria per esplorare nuove opportunità, sviluppare nuovi prodotti e migliorare i servizi esistenti. Gli insight basati sui dati fanno luce sulle tendenze emergenti del mercato e su esigenze spesso ignorate dei clienti e che invece, una volta affrontate, favoriscono la crescita del business.

• Conformità normativa: il rispetto dei regolamenti riveste importanza cruciale nell'ambito di una strategia dei dati. Il rispetto degli standard di privacy e sicurezza dei dati aiuta le organizzazioni a evitare problemi e sanzioni legali.

• Sicurezza avanzata dei dati: le misure di privacy e sicurezza dei dati rafforzano la protezione delle informazioni sensibili e creano fiducia presso i clienti e le parti interessate.

Otto passaggi per la creazione di una efficace strategia dei dati

La piena realizzazione del potenziale dei dati richiede molto più di semplici competenze tecniche. Presuppone anche capacità di valutazione riflessiva, processo decisionale creativo, narrazione persuasiva e supporto interfunzionale. Una strategia di dati ben congegnata è il risultato dell'efficace concorso di tutti questi aspetti.

Il seguente quadro in otto fasi per una strategia dei dati stabilisce una tabella di marcia per definire la struttura e l'implementazione di un piano che ottimizzi i punti di forza dei team, dei talenti e delle risorse dell'organizzazione.

Fase 1: valutazione dell'attuale infrastruttura dati

La prima fase consiste in una valutazione approfondita degli asset di dati, dei processi e delle sfide esistenti in seno all'organizzazione. Sapere dove vengono archiviati i dati, come vengono utilizzati attualmente, chi vi accede e dove si creano lacune o inefficienze permette di tracciare un quadro chiaro del punto di partenza dell'organizzazione e di evidenziare le aree di miglioramento.

Fase 2: definizione degli obiettivi strategici

Stabilire obiettivi chiari e misurabili permette di allineare la strategia dei dati agli obiettivi aziendali più generali. Occorre pertanto delineare un approccio mirato e pertinente che favorisca il processo di maturità della gestione dei dati dell'azienda.

Fase 3: elaborazione di un quadro di governance dei dati

Creazione di un quadro completo che includa policy, standard e ruoli per la gestione dei dati. Un'efficace governance dei dati è fondamentale per preservarne l'integrità e sostenere la conformità alle normative. Questo quadro definisce chi è responsabile dei vari aspetti della gestione dei dati, traccia linee guida per la qualità dei dati e pone le basi affinché vengano trattati in modo coerente nell'intera azienda.

Fase 4: progettazione dell'architettura dei dati

La definizione di una struttura tecnica per l'archiviazione, l'integrazione e la gestione dei dati è un passaggio cruciale. Un'architettura dei dati ben progettata crea le condizioni affinché i dati non si limitino a supportare le esigenze analitiche dell'organizzazione, ma siano anche accessibili e scalabili. A tale scopo occorre scegliere le giuste soluzioni di archiviazione, progettare processi di integrazione e configurare meccanismi per la circolazione dei dati.

Fase 5: introdurre la gestione della qualità per i dati

L'adozione di processi di pulizia, convalida e monitoraggio offre la garanzia che i dati siano sempre accurati, coerenti e affidabili grazie a pratiche complete di gestione della qualità. Un vantaggio fondamentale di questa attività è la possibilità di ottenere una elevata qualità dei dati con cui promuovere un processo decisionale informato e rafforzare la fiducia di utenti e stakeholder verso il valore e l'accuratezza delle informazioni e degli insight analitici.

Fase 6: distribuzione del data analytics

Una efficace analisi dei dati presuppone strumenti e tecnologie adeguati. La selezione e la distribuzione di software appropriati per l'elaborazione grafica dei dati, l'analisi statistica e il machine learning consente l'estrazione di insight preziosi dai dati con cui promuovere l'innovazione e l'efficienza del business.

Fase 7: impostazione delle misure di sicurezza dei dati

La fiducia del cliente e il rispetto delle normative sulla protezione dei dati impongono l'implementazione di misure di sicurezza complete. La protezione dei dati sensibili da violazioni e accessi non autorizzati richiede crittografia, controlli di accesso e verifiche di sicurezza periodiche.

Fase 8: perfezionamento continuo della strategia

La strategia dei dati non può essere statica, ma richiede un'azione continua di monitoraggio e miglioramento. Le organizzazioni sono chiamate a rivedere e aggiornare periodicamente le proprie pratiche di gestione dei dati per adattarsi alle esigenze aziendali in evoluzione e ai progressi tecnologici. Solo così si ha la certezza che i dati vengano gestiti correttamente per realizzarne il pieno potenziale, promuovendo un processo decisionale informato, l'efficienza operativa e il vantaggio competitivo.

Quali fattori considerare quando si elabora una strategia dei dati

La creazione di una strategia globale dei dati è una impresa da non sottovalutare. Le organizzazioni devono capire, analizzare e migliorare le condizioni e le capacità interne ed esterne che influiscono sul processo decisionale, sull'innovazione e sulla competitività del business.

Le componenti

Le seguenti componenti chiave di una strategia di dati concorrono a creare un quadro completo che supporti l'utilizzo efficace dei dati:

Governance dei dati

La governance dei dati detta le regole e gli standard per la gestione dei dati e si esplica attraverso policy, procedure e responsabilità che contribuiscono a garantire la qualità, l'integrità e la sicurezza dei dati. Se condotta in modo efficace, puntando su accuratezza, coerenza e affidabilità, rafforza la fiducia verso i dati, per un processo decisionale fruibile.

Le policy, le procedure e gli standard da definire per la gestione dei dati in tutta l'organizzazione sono i seguenti:

• Gestione della qualità dei dati: implementa best practice comprovate per mantenere completezza, puntualità e pertinenza dei dati.

• Compliance: rispetta le normative per garantire la privacy e la sicurezza dei dati.

• Ruoli e responsabilità: definisci le figure responsabili dei vari aspetti della gestione dei dati, dalla creazione all'archiviazione.

Architettura dei dati

Un'architettura dei dati ben strutturata supporta la scalabilità e la flessibilità, permettendo alle organizzazioni di adattarsi ai requisiti in continua evoluzione in materia di archiviazione, integrazione e gestione. Questi gli elementi chiave:

• Scelta del database: scegli i database, i data warehouse e i data lake giusti per un'archiviazione efficiente dei dati.

• Metodi di integrazione dei dati: permetti ai dati di circolare in modo fluido tra le varie fonti e rendili disponibili a chi ne ha bisogno in qualsiasi momento e luogo.

• Scalabilità e flessibilità: progetta un'architettura che sostenga la crescita e si adatti ai mutevoli fabbisogni di dati.

Gestione della qualità dei dati

Dati di alta qualità sono fondamentali per poter prendere decisioni di business informate, perché inesattezze o incoerenze si traducono spesso in strategie errate e opportunità perse. L'implementazione di processi e strumenti che mantengano i dati accurati, coerenti e affidabili presuppone:

• Pulizia dei dati: rimuovi imprecisioni e incoerenze dai dati.

• Validazione dei dati: soddisfa gli standard e i requisiti predefiniti in materia di dati imposti dalla legge, dal settore e dalle policy aziendali.

• Monitoraggio periodico: verifica costantemente la presenza di errori e correggili prima che creino un problema per l'azienda.

Integrazione dei dati

L'integrazione dei dati permette di abbattere i compartimenti stagni all'interno di un'organizzazione, offrendo una visione olistica delle operazioni e consentendo una migliore analisi. La combinazione di dati provenienti da origini eterogenee crea un quadro unificato che diventa completo e utile quanto è il risultato dei seguenti passaggi:

• Consolidamento dei dati: aggrega i dati provenienti da fonti e sistemi diversi.

• Estrazione dei dati: semplifica e accelera il recupero dei dati anagrafici provenienti da varie fonti.

• Trasformazione dei dati: converti i dati preesistenti provenienti da sistemi diversi in un formato omogeneo per scopi di analisi, automazione, algoritmi AI, processi di business e collaborazione interna all'organizzazione.

• Caricamento dei dati: archivia i dati integrati in un repository centrale che li mantiene sincronizzati, aggiornati e accessibili.

Data analytics e business intelligence

Grazie al data analytics, le organizzazioni possono prendere decisioni basate sui dati che migliorano le prestazioni aziendali e promuovono l'innovazione. Per analizzare i dati e trarne insight significativi occorrono strumenti e tecniche avanzate:

• Strumenti di elaborazione grafica dei dati: presenta i dati in formati facilmente intelligibili, quali diagrammi, grafici e cruscotti, per cogliere rapidamente concetti e tendenze.

• Analisi statistica: fai emergere rapidamente schemi e tendenze con metodi statistici quali l'analisi descrittiva, inferenziale, predittiva, prescrittiva e diagnostica.

• Modelli di machine learning: utilizza algoritmi per prevedere tendenze e comportamenti futuri sulla base di quanto appreso dai dati storici e automatizzare compiti ripetitivi e processi decisionali.

Sicurezza dei dati

Per salvaguardare le informazioni sensibili e garantire la conformità alle normative sulla privacy vengono introdotte misure di sicurezza dei dati, in modo che l'azienda possa mantenere la fiducia dei clienti e adempiere a standard legali e normativi quali il regolamento generale dell'UE sulla protezione dei dati (GDPR) e la legge californiana sulla privacy dei consumatori (CCPA).

La protezione di tutti i dati dagli accessi non autorizzati e dalle violazioni richiede:

• Crittografia: proteggi i dati durante la trasmissione e l'archiviazione convertendoli in un formato codificato a cui puoi accedere solo decifrandolo con la corretta chiave di decrittografia di un utente autorizzato.

• Controlli degli accessi: riserva l'accesso ai dati al personale autorizzato, facendo in modo che solo le persone in possesso degli appositi permessi possano vedere, modificare o eliminare i dati.

• Audit periodici della sicurezza: conduci verifiche a scadenze regolari per individuare e risolvere i punti deboli all'interno del sistema di gestione dei dati attraverso valutazioni delle vulnerabilità, test di penetrazione e audit di conformità.

La scelta della metodologia

Le organizzazioni possono scegliere tra una serie di metodologie per allineare la propria strategia dei dati a obiettivi di business specifici e soddisfare requisiti esclusivi. Ogni approccio ha i suoi vantaggi e le sue criticità. Tuttavia, la scelta della metodologia più adatta alle esigenze e alle circostanze specifiche di un'organizzazione apre la strada a una strategia dei dati efficace, capace di supportare gli obiettivi di business e di favorire il successo a lungo termine.

Ecco quattro metodologie fondamentali da considerare:

1. Top-down

Secondo la metodologia top-down, è il senior management a definire gli obiettivi strategici e i requisiti in materia di dati, impostando l'indirizzo generale della strategia dei dati. Questo approccio contribuisce ad assicurare che la strategia dei dati sia in linea con gli obiettivi e le priorità dell'organizzazione.

Questi i vantaggi principali:

• Allineamento strategico: collega strettamente la strategia dei dati agli obiettivi generali dell'organizzazione, in modo da scegliere iniziative e progettare programmi che sostengano gli obiettivi di business.

• Indirizzo chiaro: assicura chiarezza e precisione grazie a una visione unificata per facilitare l'implementazione, da parte dell'organizzazione, delle policy e procedure sui dati.

Questo approccio ha comunque anche i suoi inconvenienti. Se da un lato la strategia dei dati è allineata agli obiettivi aziendali, dall'altro le esigenze e le sfide specifiche affrontate dai singoli reparti sono spesso trascurate, creando lacune nella strategia.

2. Bottom-up

La metodologia bottom-up raccoglie i contributi dei vari reparti al fine di coglierne le esigenze e le sfide specifiche in materia di dati. Questo approccio dal basso radica la strategia dei dati in realtà pratiche ed è quello con maggiori probabilità di essere adottato su scala aziendale.

Questi i vantaggi principali:

• Insight di reparto: cogli le diverse prospettive e affronta i problemi pratici che potrebbero sfuggire con un approccio top-down, accogliendo il feedback proveniente da diversi livelli dell'organizzazione.

• Tassi di adozione più elevati: sostieni e aderisci alle pratiche più recenti in materia di dati creando una strategia che rispecchia le esigenze specifiche di ciascun reparto.

Una problematica fondamentale dell'approccio bottom-up riguarda il consolidamento dei diversi contributi in un'unica strategia coerente. È un processo che può rivelarsi lungo e complesso, al punto da mettere a rischio le scadenze dell'implementazione.

3. Ibrido

L'approccio ibrido mette insieme elementi di metodologie top-down e bottom-up, cercando di bilanciare l'allineamento strategico con la rilevanza pratica. Il senior management stabilisce l'indirizzo generale, mentre i singoli reparti contribuiscono con i loro insight e i loro fabbisogni.

Questi i vantaggi principali:

• Strategia equilibrata: fai in modo che la strategia dei dati sia onnicomprensiva e concreta, allineata agli obiettivi aziendali e rispondente alle esigenze dei reparti.

• Processo inclusivo: coinvolgi gli stakeholder a tutti i livelli, in modo da favorire la collaborazione e l'adesione da tutte le aree dell'organizzazione.

Fermi restando i vantaggi, trovare un equilibrio tra le esigenze del management e quelle dei reparti resta un compito complesso. Per realizzare una strategia unitaria in materia di dati è necessario dotarsi di un efficace sistema di coordinamento e comunicazione.

4. Framework agile

Il framework agile si concentra sullo sviluppo di una strategia dei dati flessibile e iterativa che consenta alle organizzazioni di adattarsi alle esigenze aziendali in evoluzione e ai progressi tecnologici. Per portare avanti l'innovazione e la capacità di risposta, è inoltre necessaria un'azione continua di feedback e miglioramento.

Questi i vantaggi principali:

• Sviluppo iterativo: l'evoluzione della strategia dei dati attraverso cicli continui di feedback e perfezionamento contribuisce a garantire pertinenza ed efficacia in un ambiente dinamico.

• Flessibilità: rendere la strategia dei dati adattabile alle condizioni che cambiano consente alle aziende di rispondere con prontezza alle nuove sfide e opportunità.

La riuscita implementazione di un framework agile può essere piuttosto destabilizzante per le organizzazioni con una cultura che non sostiene la continuità della sperimentazione, dell'apprendimento e della collaborazione.

I titolari del business strategico

La creazione di una strategia dei dati non dipende dalle scelte di un singolo decisore che si muove in totale autonomia. È piuttosto uno sforzo collaborativo che coinvolge vari ruoli all'interno dell'organizzazione.

La titolarità della strategia dei dati è una responsabilità condivisa, e ogni ruolo ha una parte cruciale nel suo sviluppo e nella sua esecuzione. Il senior management funge generalmente da titolare primario, facendosi carico della supervisione e garantendo l'allineamento alla strategia aziendale, mentre gli altri ruoli contribuiscono alla concretizzazione della strategia attraverso le proprie expertise specialistiche.

Lavorando di concerto, i seguenti ruoli mettono a fattor comune le proprie competenze e prospettive esclusive per garantire completezza e allineamento agli obiettivi dell'organizzazione:

• Il senior management è responsabile dell'indirizzo strategico. Questo stakeholder imposta la visione, assegna le risorse e assicura il supporto interfunzionale. Inoltre, e soprattutto, il suo coinvolgimento assicura il necessario consenso di tutti i livelli del business per coordinare il sostegno finanziario e stimolare l'adozione su scala aziendale.

• I data architects hanno il compito di progettare l'infrastruttura tecnica e i processi di integrazione che sostengono la strategia dei dati. Delineano le modalità di archiviazione, accesso e integrazione dei dati in tutti i sistemi, facendo sì che l'architettura risulti scalabile, sicura e capace di supportare strumenti di analisi avanzata e di AI.

• I responsabili dei dati supervisionano l'implementazione delle policy di governance. Il loro ruolo è essenziale al fine di preservare l'integrità, la qualità e l'affidabilità dei dati dell'organizzazione. Essi definiscono e applicano gli standard di dati, gestiscono i cataloghi di dati e monitorano la conformità ai requisiti normativi.

• I business analysts individuano fabbisogni di dati e casi d'uso specifici per promuovere il valore aziendale. Operano a stretto contatto con varie business unit per comprenderne le esigenze e fare in modo che la strategia dei dati possa soddisfarle. Le loro analisi servono a stabilire la priorità delle iniziative e a misurare l'impatto della strategia dei dati sui risultati aziendali.

• I team IT si occupano dell'implementazione tecnica della strategia dei dati, in termini di archiviazione, integrazione e sicurezza dei dati. Si fanno carico dell'implementazione e della gestione dello stack tecnologico in modo tale da supportare l'accessibilità, le performance e la protezione dei dati. La loro expertise è fondamentale perché la strategia dei dati risulti tecnicamente fattibile e rispondente all'intera infrastruttura IT.

• I data scientist e gli analisti si avvalgono di strumenti di analisi avanzata per tranne insight fruibili dai dati. Elaborano modelli, eseguono analisi statistiche e creano elaborazione grafiche che aiutano l'organizzazione a prendere decisioni basate sui dati. Con il loro lavoro traducono i dati grezzi in informazioni significative che stimolano l'innovazione e l'efficienza.

Tendenze emergenti nella gestione dei dati a cui prepararsi

Sotto l'impulso dei progressi tecnologici, delle dinamiche dell'economia e delle mutevoli esigenze aziendali, il panorama della gestione dei dati è in costante evoluzione. Capire le più recenti tendenze nella gestione dei dati permette alle aziende di essere sempre all'avanguardia e di sfruttare al meglio i propri asset di dati.

Integrazione dell’intelligenza artificiale

L'integrazione dell'AI e del machine learning nelle strategie di dati sta diventando una pratica sempre più diffusa. Queste tecnologie rafforzano le capacità di analisi dei dati, fornendo insight accurati e fruibili e automatizzando complessi compiti di elaborazione. Le aziende, dal canto loro, si dotano degli strumenti per predire le tendenze, individuare le anomalie e ottimizzare le operazioni in vari settori, ottenendo maggiore efficacia nel processo decisionale e nell'innovazione.

Protezione e privacy dei dati

Con l'imperversare delle violazioni dei dati, le aziende hanno introdotto azioni più mirate in materia di privacy e sicurezza nelle loro strategie dei dati. Questa crescente attenzione, tuttavia, non è solo una questione di fiducia dei clienti, ma è anche una tattica irrinunciabile per evitare ripercussioni legali e perdite finanziarie associate alle violazioni della sicurezza informatica. Di conseguenza, le organizzazioni stanno investendo in crittografia avanzata, controlli di accesso e misure di conformità a tutela delle informazioni sensibili.

Elaborazione dati in tempo reale

L'avvento del data analytics in tempo reale e dell'edge computing sta rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni elaborano e utilizzano i dati. Analizzando i dati man mano che vengono generati, le aziende riescono a prendere decisioni più rapide e informate. Questa capacità si rivela particolarmente preziosa in settori quali il finance, la sanità e la produzione, dove la tempestività delle informazioni influisce in modo significativo sui risultati e sull'efficienza.

Democratizzazione dei dati

La democratizzazione dei dati è la pratica finalizzata a rendere i dati accessibili e utilizzabili per gli utenti non tecnici all'interno di un'organizzazione. Mettendo a disposizione strumenti intuitivi e programmi di formazione, le imprese consentono ai dipendenti di tutti i livelli di incorporare i dati nei loro processi decisionali. Questa tendenza favorisce l'innovazione migliorando al contempo l'agilità complessiva dell'azienda.

Governance avanzata dei dati

Per una gestione efficace della qualità, dell'integrità e della conformità dei dati è essenziale lo sviluppo di sofisticati framework di governance dei dati. Questi framework dettano linee guida chiare per la gestione dei dati, garantendo coerenza e affidabilità nell'intera organizzazione. La governance avanzata dei dati supporta inoltre la conformità alle normative e aiuta le organizzazioni a superare le complessità della gestione dei dati per creare una base sicura per le operazioni di business.

La strategia dei dati al servizio della trasformazione dei settori

Le organizzazioni di ogni settore sono alla costante ricerca di nuove opportunità per sfruttare appieno il valore dei propri dati. Con una strategia dei dati ottengono la guida necessaria per innovare e implementare casi d'uso che sbloccano il miglioramento operativo, affrontano i rischi in anticipo, promuovono l'innovazione, rafforzano la compliance e stimolano la crescita del fatturato.

Di seguito riportiamo un breve cenno a come le strategie dei dati orientano i casi d'uso specifici del settore:

Finance

Gli istituti finanziari implementano strategie dei dati per il rilevamento delle frodi a 360°, la gestione del rischio e la conformità normativa. Prendiamo il caso delle banche. Per prevenire le frodi e mitigare i rischi hanno definito parametri con cui analizzare i dati delle transazioni e rilevare schemi inconsueti. A trarne giovamento sono anche la loro credibilità istituzionale e la loro stabilità, grazie a capacità di reporting normativo ben definite e a processi di compliance che rispondono pienamente ai mandati finanziari.

Pubblica amministrazione

Le agenzie governative applicano strategie dei dati per potenziare i servizi pubblici, migliorare l'allocazione delle risorse e favorire l'elaborazione di politiche guidate dai dati. L'analisi dei dati demografici ed economici permette agli enti del settore pubblico di assumere decisioni informate con cui offrire un servizio migliore alla cittadinanza. Inoltre, rafforzando la trasparenza operativa e migliorando l'erogazione dei servizi, conquistano la fiducia degli elettori nella gestione delle risorse pubbliche.

Settore sanitario

Le strategie dei dati stanno trasformando il settore sanitario rendendo possibile una migliore azione di condivisione dei dati e analisi predittiva. I piani di cure personalizzate, per esempio, così come l'individuazione precoce delle malattie e l'allocazione efficiente del personale medico, sono tutti fattori che incidono positivamente sugli esiti clinici. Ospedali e cliniche stanno inoltre adottando strumenti completi di gestione e analisi dei dati per snellire le loro operazioni al fine di contenere i costi migliorando al contempo la qualità delle cure fornite ai pazienti.

Settore manifatturiero

Nell'industria manifatturiera, le strategie dei dati sono cruciali ai fini della manutenzione predittiva, dell'ottimizzazione dei processi produttivi e dei miglioramenti nella gestione della supply chain. Il monitoraggio del funzionamento delle attrezzature e l'analisi dei dati operativi consentono alle imprese del settore di prevedere i guasti prima che si verifichino, riducendo così i tempi di inattività e i costi di manutenzione. Le analisi guidate dai dati consentono inoltre di razionalizzare i flussi di lavoro della produzione e di garantire puntualità nelle consegne dei prodotti.

Commercio al dettaglio

Le imprese del comparto applicano strategie dei dati per formulare campagne di marketing personalizzate, ottimizzare i livelli di stock e migliorare la customer experience. Analizzando il comportamento dei consumatori e gli schemi di acquisto, riescono in modo più efficace ad adattare le promozioni e le offerte di prodotti a misura delle esigenze dei clienti. Inoltre, gli insight basati sui dati guidano gli interventi migliorativi a livello di gestione della supply chain, riduzione degli sprechi e redditività complessiva.

L'introduzione di un vantaggio competitivo a prova di futuro

Per poter gestire gli asset di dati e promuovere l'efficienza operativa è fondamentale mettere a punto una strategia. Oltre a rafforzare il processo decisionale, questa alimenta l'innovazione e, soprattutto, offre un vantaggio ineguagliabile sulla concorrenza. Il segreto è costruire una strategia che definisca chiaramente i processi, le policy e le tecnologie che trasformano i dati in un asset prezioso.

Per le organizzazioni che rivolgono lo sguardo al futuro, il panorama della strategia dei dati continuerà ad essere influenzato e alterato da tendenze emergenti quali l'AI, la privacy e la sicurezza dei dati, l'elaborazione dei dati in tempo reale, la democratizzazione e la governance avanzata dei dati. Per massimizzare il valore dei dati e assicurarsi il successo a lungo termine del business, sarà fondamentale rimanere informati su questa evoluzione in corso e sulla crescente importanza della gestione dei dati.

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