Enterprise Data Strategy, cos’è, come crearne una efficace

Perché è importante averla, come svilupparne una efficace e gli elementi essenziali di una strategia. Gli errori comuni che le aziende commettono quando cercano di svilupparne una propria [...]
Enterprise Data Strategy
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I dati hanno il potere di trasformare le aziende, migliorare il processo decisionale e guidarne la crescita. Tuttavia, al fine di poterli sfruttare, le organizzazioni devono disporre di una data strategy che possa aiutarle a prendere le decisioni migliori su vari aspetti: quali dati raccogliere, come archiviarli e come trasformarli in informazioni che promuovano il loro business. Una Enterprise Data Strategy è un piano completo che delinea gli obiettivi di un’organizzazione nella gestione delle proprie risorse di dati. La strategia dovrebbe identificare i principali problemi aziendali che l’organizzazione intende risolvere sfruttando i suoi dati ed individuare le specifiche azioni da intraprendere per raggiungere questi obiettivi.

Gli obiettivi di una Enterprise Data Strategy

Gli obiettivi di un’Enterprise Data Strategy sono quelli di aiutare l’organizzazione nel prendere le decisioni migliori, ottimizzare l‘efficienza operativa e creare nuove opportunità di business.

Un’Enterprise Data Strategy dovrebbe essere adattata alle esigenze specifiche di ciascuna organizzazione, essere sufficientemente flessibile per adattarsi ai cambiamenti nella tecnologia, delle condizioni aziendali e della struttura organizzativa e, inoltre, deve essere progettata in modo da potersi agevolmente evolvere nel tempo man mano che le esigenze dell’organizzazione cambiano.

In definitiva, una Data strategy fornisce un piano su come un’organizzazione può sfruttare al meglio le proprie risorse di dati per raggiungere i propri obiettivi di business. Delineando obiettivi specifici e azioni necessarie per raggiungerli, un’Enterprise Data Strategy consente a qualsiasi organizzazione di sfruttare al meglio i propri dati.

Una Data Strategy deve essere in linea con gli obiettivi dell’organizzazione e tenere in conto i vincoli e le sfide uniche che ciascuna deve affrontare.

I benefici

Le organizzazioni sono sempre più consapevoli dell’importanza dei dati e del loro potenziale per generare valore aziendale. Le organizzazioni che non dispongono di una Data strategy corrono il rischio di intraprendere decisioni sbagliate sulla base di informazioni imprecise o incomplete.

Una Data strategy fornisce infatti un quadro per i decisori per identificare, raccogliere e utilizzare i dati più rilevanti per i propri obiettivi aziendali. L’obiettivo è creare una roadmap che descriva in dettaglio come i dati possono essere utilizzati per ottenere specifici risultati.

Una Data strategy può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori su dove investire le proprie risorse e come allocare il proprio budget. Può aiutare a evitare potenziali insidie e blocchi operativi. Senza una chiara Data strategy, le organizzazioni potrebbero ritrovarsi a raccogliere grandi quantità di dati senza uno scopo o finalità chiara.

I vantaggi di avere una Data strategy sono:

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  • Accesso ai dati: una Data strategy garantisce che i dati vengano archiviati in un modo che ne faciliti l’accesso e l’utilizzo. Se i dati vengono invece distribuiti su diversi sistemi senza un criterio, sarà poi difficile recuperare ed ottenere le informazioni di cui l’organizzazione necessita. Avere un repository centrale per tutti i dati dell’organizzazione renderà molto più facile lavorare con essi.
  • Migliore Processo Decisionale: i dati possono aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori fornendo informazioni che altrimenti non sarebbero disponibili. Avere una Data strategy consente di trasformare i dati in informazioni fruibili. Troppo spesso le aziende raccolgono dati senza sapere come utilizzarli per migliorare il proprio business. Avere un piano chiaro su come utilizzare i dati consente di trarne il massimo vantaggio.
  • Vantaggio Competitivo: avere una Data strategy può dare un forte vantaggio competitivo a ciascuna organizzazione. Le aziende che sono in grado di utilizzare efficacemente i propri dati sono in grado di prendere decisioni migliori e ottenere informazioni che i loro concorrenti potrebbero non avere. Questo può dare un vantaggio significativo nel mercato.
  • Gestire correttamente i dati: uno dei principali vantaggi di avere una strategia per i dati aziendali è che può aiutare le organizzazioni a evitare di commettere errori comuni quando si tratta di gestire i propri dati. Ad esempio, molte organizzazioni trattano i dati come se fossero una risorsa statica, quando in realtà si tratta di una risorsa dinamica e in continua evoluzione. Pertanto, un’efficace strategia per i dati aziendali deve tenere conto di come i dati cambieranno nel tempo e di come l’organizzazione può adattare i propri processi di conseguenza.
  • Consapevolezza del valore dei dati: un altro vantaggio di disporre di una strategia per i dati aziendali è che può aiutare le organizzazioni a comprendere meglio il valore delle proprie risorse di dati. In molti casi, le organizzazioni dispongono di una grande quantità di dati ma non comprendono appieno come utilizzarli o quanto potrebbe valere. Un’efficace strategia per i dati aziendali può aiutare le organizzazioni a liberare il valore dei propri dati identificando modi per utilizzarli in modo più efficace.
  • Maggiore efficienza: una Data strategy ben progettata aiuta le organizzazioni a ottimizzare i propri processi e a migliorare la loro efficienza complessiva.
  • Migliore Customer Experience: comprendendo meglio il comportamento dei propri clienti, le organizzazioni possono fornire loro una migliore esperienza con servizi e offerte personalizzate.

I motivi

Ci sono molte ragioni pratiche ed esempi concreti da cui si evince il motivo per cui ogni azienda dovrebbe avere una propria Data strategy:

  • prendere decisioni migliori sui propri dati e su come utilizzarli in modo efficace.
  • aiutare le aziende a concentrarsi sui dati giusti e garantire che questi dati siano di buona qualità.
  • migliorare la comunicazione all’interno di un’azienda, garantendo che tutti comprendano gli obiettivi per i dati aziendali.
  • aiutare a evitare la duplicazione degli sforzi, poiché diversi dipartimenti possono allineare le proprie attività con il piano aziendale generale.
  • aiutare le aziende a fare un uso migliore della tecnologia, scegliendo gli strumenti e i sistemi giusti per la gestione e l’archiviazione dei dati.
  • consentire alle aziende di misurare i progressi compiuti verso il raggiungimento dei propri obiettivi e di identificare le aree di miglioramento.
  • garantire che le informazioni sui clienti siano gestite in un modo che soddisfi le loro aspettative, requisiti di privacy e legali
  • la sicurezza dei dati è una considerazione importante in qualsiasi Data strategy: le aziende devono tenere conto sia delle minacce esterne che di quelle interne.
  • un archivio di dati può essere una parte importante di una politica di conservazione dei dati, ad esempio, le aziende potrebbero voler conservare i registri delle transazioni dei clienti per svariati anni a fini fiscali.
  • ove possibile, dovrebbero essere utilizzati processi automatizzati per gestire grandi volumi di dati strutturati o non strutturati.

Nel business i dati stanno diventando sempre più importanti. Sempre più aziende si stanno rendendo conto della necessità di disporre di una Data Strategy per ottenere il massimo dai propri dati e per poter competere al meglio nel mercato.

 Gli elementi essenziali

Un’efficace Enterprise Data Strategy deve essere in grado di gestire una molteplice varietà di tipi di dato e fonti, inclusi dati strutturati, non strutturati, interni ed esterni. Deve inoltre essere in grado di supportare le esigenze di diverse funzioni aziendali, come marketing, vendite, customer service e finanza. Inoltre, un’efficace Data strategy dovrebbe essere sufficientemente flessibile da adattarsi alle mutevoli esigenze aziendali nel tempo.

Una Data strategy dovrebbe essere progettata e implementata su alcuni solidi principi:

  • Governance: un elemento essenziale di qualsiasi Data strategy efficace è la governance. La governance dei dati è il processo mediante il quale le organizzazioni garantiscono che i propri dati siano accurati, coerenti e conformi alle normative pertinenti. Un solido quadro di governance dei dati può aiutare le organizzazioni a evitare errori costosi e garantire che i responsabili delle decisioni abbiano accesso alle informazioni più aggiornate.
  • Security: un altro elemento chiave di un’efficace Data strategy è la sicurezza. Le organizzazioni devono adottare misure per proteggere i propri dati da accessi non autorizzati o furti. Dovrebbero anche prendere in considerazione l’implementazione di controlli di sicurezza come la crittografia e l’autenticazione degli utenti per salvaguardare ulteriormente i propri dati.
  • Big Data: un’efficace Data strategy deve anche prevedere un piano per la gestione e l’analisi dei big data. I big data si riferiscono a insiemi di informazioni digitali estremamente grandi che possono essere difficili da gestire con i metodi tradizionali. Per ottenere il massimo dai big data, le organizzazioni devono investire in strumenti e tecnologie che possano aiutarle ad archiviare, elaborare e analizzare in modo efficace questa enorme quantità di informazioni.
  • People: le persone giuste sono essenziali per il successo di qualsiasi Data strategy. È necessario disporre di persone con le giuste capacità e conoscenze per comprendere i dati disponibili, identificare schemi e relazioni e formulare le raccomandazioni per i miglioramenti.
  • Processes: processi efficaci sono fondamentali per la gestione e la comprensione dei dati. Sono necessarie procedure ben definite per la raccolta, l’archiviazione, l’accesso e l’analisi dei dati.
  • Technology: è necessario utilizzare le tecnologie appropriate per supportare la Data strategy con strumenti che aiutino a raccogliere, archiviare, analizzare e visualizzare i dati.

Partendo da questi principi di base, le organizzazioni possono iniziare a sviluppare un’efficace Data Strategy.

Gli errori più comuni

Quando si tratta di Enterprise Data Strategy, le aziende spesso commettono vari errori. Ecco alcuni di quelli più frequenti:

  • Mancata definizione degli obiettivi: una Data strategy dovrebbe sempre essere allineata agli obiettivi aziendali. Senza una chiara comprensione di ciò che l’azienda vuole ottenere, sarà difficile sviluppare un piano efficace.
  • Non definire il risultato: senza una chiara comprensione di ciò che si desidera ottenere, sarà difficile sviluppare un piano per arrivarci.
  • Affidarsi solo all’istinto: i dati dovrebbero guidare il processo decisionale e non le sensazioni. Le aziende che si basano sull’intuizione piuttosto che sui fatti hanno maggiori probabilità di prendere decisioni sbagliate.
  • Non valutare lo stato attuale: un altro errore è la mancata valutazione dello stato attuale. Ciò include l’inventario delle risorse, della disponibilità attuale dei dati, nonché la comprensione di come questi si associno agli obiettivi aziendali.
  • Non coinvolgere gli stakeholder in anticipo: un altro errore comune è quello di non coinvolgere gli stakeholder all’inizio del processo. È importante ottenere subito il consenso dei decisori chiave in modo che possano contribuire a definire la direzione della Data Strategy.
  • Affidarsi alla tecnologia più che alle persone: porre troppa enfasi sulle soluzioni tecnologiche e non abbastanza sulle persone e sui processi è un altro errore comune. Sebbene la tecnologia possa svolgere un ruolo importante nell’abilitazione di una Data Strategy, in definitiva sono le persone che dovranno eseguirla con successo.
  • Non raccogliere dati sufficienti: per prendere decisioni informate, le aziende devono raccogliere quanti più dati rilevanti possibile. Senza informazioni sufficienti, sarà difficile identificare tendenze e modelli.
  • Tralasciare le fonti di dati interne: molte aziende trascurano le fonti di dati interne durante lo sviluppo della loro strategia di dati. Ciò include la cronologia delle transazioni dei clienti, i record delle prestazioni dei dipendenti e i risultati delle campagne di marketing. Tutte queste informazioni possono essere estremamente preziose per capire cosa funziona e cosa no all’interno dell’azienda. Tuttavia, molte organizzazioni si concentrano esclusivamente su fonti di dati esterne come post sui social media e sondaggi sull’opinione pubblica. Sebbene possano essere utili, non dovrebbero essere gli unici utilizzati per informare il processo decisionale.
  • Mancata pulizia dei dati: affinché i dati siano utili, devono essere accurati e privi di errori. Sfortunatamente, molte aziende non puliscono correttamente i propri dati, il che può portare a informazioni imprecise.
  • Non analizzare i dati in modo corretto: la raccolta e la pulizia dei dati è solo una parte del processo: l’analisi corretta dei dati è fondamentale per ottenere le informazioni utili. Molte aziende commettono l’errore di non analizzare correttamente i propri dati, il che può portare a un processo decisionale non ottimale.
  • Non incorporare la qualità dei dati: un altro elemento cruciale che viene spesso trascurato è la qualità dei dati. Affinché i dati siano utili, sono necessari livelli elevati di accuratezza, completezza e coerenza. Eppure, molte organizzazioni non dispongono di processi o controlli adeguati a garantire questo aspetto. Di conseguenza dati errati vengono quindi immessi nel flusso del processo della Data strategy alimentando, alla fine, decisioni di business sbagliate.
  • Tecnologie obsolete: un altro errore comune è fare affidamento su tecnologie obsolete per gestire e analizzare i dati. Ciò può portare a decisioni sbagliate e opportunità perse. È importante investire in nuovi strumenti e piattaforme che aiutino a valorizzare al meglio i grandi set di dati in modo rapido e semplice. Alcuni esempi includono soluzioni di archiviazione basate su cloud, sistemi basati sull’intelligenza artificiale per l’analisi avanzata.
  • Non incorporare i loop di feedback: un altro problema è non incorporare i loop di feedback nella Data Strategy. I cicli di feedback consentono alle aziende di monitorare i progressi e identificare le aree che necessitano di miglioramenti. Senza questi è impossibile determinare se i cambiamenti stanno avendo l’effetto desiderato o se è necessario adottare approcci diversi.
  • Fretta: alcune aziende procedono troppo velocemente nel tentativo di implementare la loro Data strategy, senza un’adeguata pianificazione o un preciso budget assegnato. Alcune provano a raccogliere ogni singola informazione disponibile senza considerare come poterle usare all’interno della strategia. Questo è un grosso rischio che può portare al blocco di un Progetto per l’implementazione di Una Data strategy. È quindi importante iniziare gradualmente e con una visione chiara.
  • Ignorare la governance: un altro errore comune è quello di ignorare completamente la governance o pensarci tardivamente. Lo sviluppo di un quadro di governance dovrebbe far parte di qualsiasi Data strategy sin dall’inizio, al fine di garantire che tutti comprendano i propri ruoli e responsabilità in merito alla gestione dei dati.
  • Mancanza di flessibilità: un altro errore che le aziende fanno è quello di essere troppo rigidi con il loro approccio. Una buona Data strategy dovrebbe essere adattabile in modo che possa evolversi nel tempo in base alle esigenze aziendali. Tuttavia, alcune organizzazioni sono riluttanti a cambiare rotta anche quando diventa evidente che il loro piano originale non funziona.
  • Mancata comunicazione della strategia: un altro problema frequente è la mancata comunicazione della Data strategy a tutte le parti interessate sia internamente che esternamente. Senza il consenso e la comprensione di tutte le parti coinvolte, sarà difficile attuare il piano con successo.
  • Non rivedere e aggiornare regolarmente la strategia: un altro errore comune è non rivedere e aggiornare regolarmente la Enterprise Data Strategy. Proprio come qualsiasi altro piano aziendale, è importante rivedere periodicamente la strategia per garantire che sia ancora pertinente e in linea con le mutevoli esigenze aziendali.

Questi sono solo alcuni degli errori più comuni che le aziende commettono quando cercano di sviluppare una Data strategy. Evitandoli si potrà impostare guidare l’organizzazione verso il successo nel panorama attuale sempre più competitivo.

Come sviluppare la Enterprise data strategy

Una Enterprise data strategy è un piano su come un’organizzazione utilizzerà i propri dati per raggiungere gli obiettivi aziendali. Dovrebbe essere allineata con la strategia aziendale complessiva e deve considerare le esigenze specifiche dei diversi dipartimenti e dei propri utenti.

Una Data strategy include in genere quattro componenti chiave:

  1. Data Governance: si riferisce alle politiche, ai processi e ai ruoli che garantiscono che i dati siano accurati, coerenti e conformi alle normative.
  2. Data Architecture: definisce come i dati vengono archiviati, accessibili e integrati in diversi sistemi.
  3. Data Management: comprende i processi e le tecnologie utilizzate per raccogliere, pulire, trasformare e proteggere i dati.
  4. Analytics e Reporting: descrive come i dati vengono analizzati per generare approfondimenti che supportano le decisioni aziendali.

Per sviluppare un’efficace Data strategy, le organizzazioni dovrebbero prima identificare i propri principali obiettivi aziendali e quindi determinare quali dati sono effettivamente necessari per raggiungere tali obiettivi. Si deve anche considerare come i dati verranno raccolti, archiviati, consultati e analizzati. Una volta prese queste decisioni, si potrà procedere creando un piano per l’implementazione della propria Data strategy.

Per garantire che la Enterprise Data Strategy abbia successo, bisogna quindi adottare un approccio olistico e integrato che tenga conto delle persone, dei processi e della tecnologia. Ci sono diverse azioni da intraprendere per assicurarsi che la Data strategy abbia successo:

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  • Define Business Goals. Quali sono le principali priorità dell’organizzazione? La Data strategy dovrebbe supportare questi obiettivi. Ad esempio, se l’obiettivo è quello di aumentare le vendite, bisogna concentrarti sulla raccolta e sull’analisi dei dati dei clienti.
  • Data Strategy Vision. Sviluppare una visione su dove si desidera che la Data strategy porti il business. Questo deve essere allineato con gli obiettivi aziendali generali. Con una visione chiara, si può iniziare a creare un piano d’azione.
  • Stakeholders Involvement. I dati influiscono su ogni parte dell’azienda, quindi è importante ottenere il consenso di tutti gli stakeholder. Ciò include il management, l’IT, il marketing, le vendite, ecc.
  • Plan Development. Dopo aver definito gli obiettivi e coinvolto gli stakeholder, bisogna sviluppare un piano che comprenda tutte le attività: raccolta e archiviazione dei dati, analisi e reporting. Il piano comprenderà gli obiettivi, le milestone, le attività a breve e lungo termine. L’attuazione di una Data strategy deve essere pianificata e monitorata con attenzione su base continuativa.
  • Team Engagement. per sviluppare e implementare la Data strategy bisogna acquisire risorse competenti considerando anche l’utilizzo di aiuti esterni. Vi sono infatti molte aziende specializzate nel supportare le organizzazioni in questo ambito di Progetti e tale supporto può ridurre il carico sulle risorse interne e aumentare le possibilità di successo.
  • Data Life Cycle. La Data strategy deve considerare tutti gli aspetti del ciclo di vita dei dati, dall’acquisizione e archiviazione fino all’analisi e al processo decisionale. È anche importante considerare come i dati verranno condivisi tra i diversi dipartimenti e le parti interessate.
  • Data Assessment. Probabilmente si dispone di varie fonti di dati all’interno dell’organizzazione: record di transazioni, sondaggi sui clienti, post sui social media, analisi dei siti web, società di ricerche di mercato, …. È necessario quindi considerare tutti i luoghi in cui i dati vengono generati e raccolti all’interno dell’azienda.
  • Data Evaluation for Business Goals. In seguito all’identificazione si potrà iniziare a valutare come utilizzare al meglio tali dati per raggiungere gli obiettivi di business. Ad esempio, se si desidera aumentare le vendite, i dati dei clienti possono essere utilizzati per identificare i modelli di spesa e indirizzare di conseguenza gli sforzi del marketing. I post sui social media possono essere analizzati per comprendere meglio il sentimento dei clienti sui prodotti e servizi. L’analisi del sito Web può aiutare a determinare quali aree del sito sono più popolari tra i visitatori per apportare le necessarie modifiche.
  • Data Infrastructure. A seconda dei tipi di dati di cui si dispone e di come si prevede di utilizzarli, si dovrà sviluppare l’infrastruttura per la loro archiviazione e gestione. Questo comprende componenti hardware e software, nonché processi per la sicurezza, il backup e il disaster recovery.
  • Data Collection. Dopo aver predisposto l’infrastruttura, si potrà iniziare a raccogliere i dati.
  • Data Cleansing. Dopo aver raccolto i dati, questi devono essere puliti e organizzati in modo che possano essere utilizzati in modo efficace. È necessario correggere eventuali problemi di qualità nei dati come duplicati o errori e creare i metadati in modo che gli utenti possano comprendere cosa è contenuto in ciascun set di dati.
  • Data Analysis. In seguito alla Data Collection e Data Cleansing si potrà passare all’analisi per raccogliere le informazioni che possono essere utilizzate per supportare gli obiettivi aziendali. Questo prevede l’esecuzione di report, esecuzione di analisi statistiche e l’utilizzo di strumenti di visualizzazione dei dati.
  • Data Views. I dati devono essere resi disponibili a chi ne ha bisogno. Ciò richiede la creazione di report e dashboard che forniscano visualizzazioni di facile comprensione delle informazioni più importanti o lo sviluppo di strumenti di analisi self-service che consentono agli utenti di esplorare autonomamente i dati.
  • Reviews, Adapt and Change. Un’efficace Data strategy deve essere in grado di adattarsi alle mutevoli esigenze e requisiti. È necessario quindi effettuare continue revisioni periodiche al fine di garantire che la Data Strategy rimanga allineata allo scopo inizialmente prefissato e, nel caso in cui gli obiettivi aziendali dovessero evolversi nel tempo, lo stesso dovrà fare la Data Strategy, per allinearsi continuamente ai mutati obiettivi di business.

Lo sviluppo di una efficace Enterprise Data Strategy richiede quindi un’attenta pianificazione ed esecuzione. Riservando un adeguato tempo per comprendere le esigenze aziendali e mettendo in atto l’infrastruttura giusta, le organizzazioni possono sfruttare i propri dati come una risorsa preziosa in grado di supportare il processo decisionale e la guida per il successo dell’azienda.

 

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