Information Data Processing

We offer better visibility of assets integrating data from multiple sources

Applied Innovation

Scopriamo come elaborare le informazioni attraverso un processo che acquisisce dati da associare a Prodotti, Servizi, Assets aziendali

Information Data Processing: cos'è e in cosa consiste

L’Information Data Processing è un processo innovativo con il quale le imprese riescono ad ottenere dati e informazioni utili.

L’elaborazione di questi dati avviene step by step, ogni passaggio risulterà utile per arrivare allo scopo finale.

Ovvero gestire le informazioni ottenute per migliorare i diversi “asset” legati all’azienda (es. macchine, merci, ecc.), per ottenere maggiori conversioni da parte dei leads o anche per gestire al meglio attività amministrative (es. contabilità).

Tutte le informazioni e i dati ottenuti verranno analizzati e processati seguendo un preciso schema.

La prima fase sarà quella dell’acquisizione dei dati, a cui seguirà la gestione degli stessi e la loro archiviazione. Dopodiché si potrà passare all’ultima fase ovvero quella della “consegna” (estrapolazione finale dei dati processati).

Cosa si intende per Information Data Processing?

Il termine “Information Data Processing” significa letteralmente “Elaborazione delle Informazioni”. Si tratta di un processo che permette di acquisire numerose informazioni e dati legati ad un determinato asset, prodotto,
servizio, azione e così via.

L’acquisizione di informazioni avverrà in un formato analizzabile ed estraibile (o meglio recuperabile) e servirà prettamente per migliorare attività, prodotti o servizi utilizzando delle informazioni “grezze” rese utili appunto dal processo di Information Data Processing, che avrà provveduto a rendere utili le info e i dati raccolti, dopo averle inserite in un determinato contesto.

Di seguito le attività determinanti (in ordine di esecuzione)
per la corretta elaborazione

1

ACQUISIZIONE

2

IMMISSIONE

3

CONVALIDA

4

MANIPOLAZIONE

5

MEMORIZZAZIONE

6

EMISSIONE

7

COMUNICAZIONE

8

RECUPERO

9

RECUPERO

A cosa serve l'Information Data Processing?

Lo scopo principale dell’Information Data Processing è ottenere quante più informazioni possibili su determinati elementi. Gli stessi si riveleranno poi fondamentali per apportare cambiamenti positivi all’asset analizzato con questa metodologia.

Tutte le informazioni e i dati acquisiti verranno elaborati, selezionati, e infine estrapolati. Verranno poi archiviati e messi a disposizione di addetti o membri dell’azienda.

Può essere applicata sia in ambito amministrativo (es. contabilità, retribuzioni, inventario, magazzino, ecc.), e sia commerciale (vendite, marketing, promozioni, ecc.).

La differenza tra Data Processing e Information Data Processing

La differenza tra Data Processing e Information Data Processing sta tutta nella qualità dei dati raccolti.

Nel caso del Data Processing si tratterà infatti di dati grezzi, formati da numeri, caratteri, dichiarazioni, commenti e così via. Se presi singolarmente non sono in grado di dare informazioni rilevanti, per questo motivo vengono raccolti in gruppo per poi essere processati.

Verranno quindi inseriti in un determinato contesto, con lo scopo di poter ottenere dei dati e delle info realmente utili.

L’information Data Processing è una sorta di evoluzione del Data processing semplice. In questo caso i dati estrapolati vengono elaborati, selezionati e strutturati.

Segnaliamo però che l’estrazione di informazioni utili e determinanti (Information Data Processing)
dipenderà sempre dalla raccolta di dati grezzi (Data Processing).

Le 6 fasi dell'Information Data Processing

Data Collection

La prima fase è quella della Raccolta Dati. Tutte le info vengono estrapolate dalle fonti disponibili (meglio se affidabili e di qualità), compresi quelle relative a “Data Leak” e “Data WareHouse”. Si tratta di due strumenti utili per l’archiviazione di Big Data, il primo è una specie di aggregatore di dati grezzi il cui scopo non è stato ancora definito. Invece il secondo strumento segnalato, Data Warehouse, funziona come una sorta di deposito di dati già filtrati e strutturati per raggiungere un determinato scopo.

Data Preparation

La seconda fase è invece quella di Data Preparation, ovvero preparazione dei dati. In questa fase i dati grezzi raccolti verranno dapprima pre-elaborati (ripuliti e organizzati per lo step successivo) e poi controllati. La fase di controllo (check) servirà ad eliminare dati incompleti, errori, e info inutili. In questo processo il sistema provvederà a creare dati di qualità.

Data Input

Dopo che i dati sono stati ripuliti, toccherà al Data Input. Si tratta di un passaggio semplice, ma comunque fondamentale per la corretta riuscita dell’estrapolazione di dati utili. Infatti in questa fase i dati puliti vengono caricati direttamente nel loro luogo di destinazione (principalmente di tratta di CRM specifici come ad esempio SalesForce). Di conseguenza verranno “tradotti” nel linguaggio della piattaforma di Customer Relationship Management scelta. A partire da questo passaggio, i dati cominciano a prendere forma.

Processing

La fase di Processing, o meglio di elaborazione dei dati, serve appunto a elaborare dati e info estrapolati in precedenza dalle varie fonti. Ciò avviene mediante l’uso di algoritmi di apprendimento automatico, che a loro volta si presenteranno in modo diverso a seconda della fonte (es. data leaks, social, device, ecc.) e dello scopo dei dati (diagnosi, comprensione esigenze dei clienti, miglioramento prodotto, miglioramento processi di produzione, e così via).

Data Output/Interpretation

Ed eccoci al penultimo step, ovvero quello che prevede l’utilizzo del processo di Data Input. In questa fase i dati verranno finalmente resi utilizzabili e risulteranno comprensibili a tutti, anche ai non-data scientist. Dipendenti e membri dell’azienda possono quindi accedere ai dati e procedere con la gestione degli stessi. Ora sarà possibile analizzare i dati ed utilizzarli per i propri progetti.

Data Storage

L’ultimo passaggio, sicuramente non meno importante degli altri, è quello del Data Storage. In questa fase i dati raccolti verranno archiviati e quindi resi disponibili anche per un uso futuro.

I dati dovranno essere archiviati in maniera tale da permettere a dipendenti e membri dell’azienda di potervi accedere in maniera semplice, rapida e soprattutto ogni qualvolta si presenti la necessità di consultare queste info “pulite” e utili.

Per facilitare il tutto, sarà bene affidarsi ad una soluzione di Enterprise Content Management (ECM). Ovvero un software che consenta la gestione di dati, documenti e informazioni strategiche di proprietà di una qualsiasi organizzazione (azienda, enti pubblici, associazioni, consorzi, e così via).