Che cos’è un’Enterprise Data Strategy?
Un’Enterprise Data Strategy (EDS) è un piano con cui un’azienda definisce l’organizzazione, la gestione e l’utilizzo dei dati a sua disposizione, per poterli trasformare in informazioni utili a raggiungere determinati obiettivi, finalizzati all’ottimizzazione, alla crescita e allo sviluppo del proprio business.
Nello scenario dell’industria 4.0, dell’automazione industriale e della trasformazione digitale, i dati hanno assunto un valore strategico assoluto per ogni organizzazione, diventando la chiave di volta alla base di qualsiasi decisione. Per questo, individuare una strategia efficace ed efficiente per la loro raccolta, archiviazione, controllo e interpretazione, sulla base degli scopi che s’intendono perseguire, è un compito che ogni azienda deve affrontare e assolvere nel migliore dei modi.
Quali sono i benefici e i vantaggi dell’Enterprise Data Strategy?
Perché un’azienda dovrebbe sviluppare un’Enterprise Data Strategy? Quali sono i vantaggi derivanti dall’implementazione di un’efficace Enterprise Data strategy?
In linea generale, un’Enterprise Data Strategy efficace, versatile, cioè adattabile alle mutevoli condizioni del mercato e dinamiche del settore tecnologico, flessibile e personalizzata, sulla base delle esigenze e degli obiettivi di una specifica organizzazione, consente di incrementare il valore di un’azienda, ottimizzandone i processi decisionali ed operativi.
Nello specifico, un’efficace Enterprise Data Strategy consente di:
- ottimizzare il processo di archiviazione, gestione, accesso e utilizzo dei dati: non è raro incontrare organizzazioni che dispongono di un notevole volume di dati, non integrati, magari distribuiti su più sistemi privi di qualsiasi legame e connessione. Uno scenario di questo tipo crea enormi difficoltà nell’accesso e nell’utilizzo dei dati aziendali, generando una situazione caotica che rende difficile e dispendioso il recupero di informazioni utili all’organizzazione. Al contrario, un’Enterprise Data Strategy efficace, che si possa affidare a processi automatizzati e mirati ad uno specifico scopo, ad un sistema centralizzato e integrato, permette una migliore archiviazione, un più facile e rapido accesso e un utilizzo più efficiente dei dati. Così facendo, aumenta il valore e la qualità dei dati a disposizione di un’azienda.
- ottimizzare i processi decisionali aziendali: un secondo vantaggio, strettamente connesso al precedente, derivante dall’implementazione di una Data Strategy efficace, è quello di consentire alle aziende di sfruttare la migliore qualità di dati a disposizione per migliorare i processi decisionali e, di conseguenza, migliorare il business aziendale. La definizione di una strategia su dove, come e quali dati raccogliere, sulla base degli obiettivi che s’intendo raggiungere o delle problematiche che si vogliono superare, permette di lavorare su dati utili e vantaggiosi, trasformabili in informazioni che permettono di prendere decisioni migliori, finalizzate agli scopi aziendali.
- incrementare l’operatività e l’efficienza aziendale: migliori dati, migliori informazioni e migliori decisioni permettono ad un’organizzazione di velocizzare, ottimizzare e potenziare le proprie capacità operative e produttive. Tutto ciò genera un vantaggio competitivo sul mercato, nei confronti di quelle organizzazioni che, invece, non dispongono di una Data Strategy o di un piano altrettanto efficace.
- prevenire o evitare blocchi operativi: lavorare con dati precisi e completi consente alle organizzazioni di evitare di incorrere in errori decisionali che generano blocchi operativi, che possono limitare o compromettere la produttività e l’operatività aziendale. Inoltre, l’efficienza dei dati a disposizione permette di individuare tempestivamente eventuali aree critiche su cui intervenire.
- migliorare l’esperienza degli utenti e la Customer Experience: gli effetti positivi di una Data Strategy proficua riguardano anche l’esperienza degli utenti/clienti. L’ottimizzazione della gestione dei dati e dei processi decisionali permette di migliorare servizi, offerte e/o prodotti aziendali e, di conseguenza, potenziare la Customer Experience.
Come creare un’efficace Enterprise Data Strategy?
Come sviluppare un’efficace Enterprise Data Strategy? Per costruire un piano di gestione dei dati di successo, le aziende devono adottare un approccio olistico, capace di considerare tutte le componenti interessante in questo processo: persone coinvolte, tecnologie da adottare, processi da utilizzare e norme da rispettare.
Prima di procedere alla sua elaborazione è indispensabile:
- definire gli obiettivi aziendali: prima di elaborare e sviluppare una Enterprise Data Strategy, un’organizzazione dovrebbe chiedersi quali sono gli scopi che intende raggiungere con l’implementazione di questo piano. Insomma, identificare gli obiettivi aziendali, avere ben chiaro cosa s’intende perseguire con questa strategia e quali aspetti del business si vogliono migliorare è il punto di partenza per lo sviluppo di ogni strategia di gestione dei dati.
- coinvolgere tutti i soggetti aziendali: un’Enterprise Data Strategy riguarda e influenza ogni settore e soggetto aziendale e dovrebbe soddisfare le loro specifiche esigenze. Per questo, è fondamentale ottenere il consenso, l’approvazione e la partecipazione di tutte le parti coinvolte. Il supporto e la collaborazione di professionisti competenti, anche al di fuori dell’organizzazione, e/o di aziende specializzate in questo ambito sono altrettanto importanti per definire una strategia di successo.
Quali sono le componenti chiave di una Enterprise Data Strategy
Dopo queste operazioni preliminari, si possono pianificare e definire le componenti chiave di ogni Enterprise Data Strategy:
- Data Governance: riguarda la definizione delle regole, delle persone e dei loro ruoli/responsabilità, delle politiche, delle pratiche e delle metriche alla base della gestione dei dati. In questo modo, l’azienda assicura che i dati a disposizione siano sicuri, conformi agli standard, coerenti e utili per il raggiungimento dei propri obiettivi.
- Data Architecture: si riferisce alla definizione dell’ “architettura” aziendale per accogliere il nuovo piano di gestione dei dati. In particolare, stabilisce il modo in cui i dati sono raccolti e archiviati, il modo in cui sono elaborati e diffusi, come sono accessibili e come vengono integrati e condivisi.
- Data Management: si riferisce alla concreta attuazione ed esecuzione della Data Governance e della Data Architecture. Riguarda i processi, i sistemi, i dispositivi, le infrastrutture e le tecnologie, ritenute più adeguate, per la gestione dei dati: raccolta, archiviazione, pulizia, elaborazione, protezione etc. etc.
- Analytics e Reporting: definisce come i dati vengono elaborati, analizzati e trasformati in informazioni utili che permettono all’organizzazione di prendere decisioni migliori e raggiungere i propri obiettivi.
Individuare gli obiettivi aziendali e ciò che si vuole raggiungere attraverso la Data Strategy; coinvolgere i soggetti interessati e figure professionali e competenti in ogni fase; definire e sviluppare un piano specifico per la raccolta, l’archiviazione, l’elaborazione, l’analisi, il reporting e l’interpretazione dei dati aziendali; adottare l’architettura, le infrastrutture e le tecnologie adeguate per implementare il piano; iniziare l’effettiva raccolta dei dati ed effettuare continue verifiche e revisioni per valutare il grado di successo del piano e la sua conformità agli obiettivi aziendali: l’implementazione di un’Enterprise Data Strategy è una sfida che ogni azienda deve affrontare per accrescere il proprio business e migliorare la propria competitività.
