Analisi

Come trasformare i dati in valore secondo i CDO: uno studio IBM

Uno studio dell’IBM Institute for Business Value, condotto con Oxford Economics, ne ha intervistati 3000 a livello globale e analizzato i dati finanziari e operativi tra il 2019 e il 2022. Per il 76%, definire la sicurezza il fattore più importante della propria architettura dei dati

Pubblicato il 17 Apr 2023

Gianluca Vergaretti

IBM Consulting Italy Data & Technology Transformation Leader

Guida l'innovazione, sviluppa strategie digitali e sfrutta le tecnologie emergenti per ottenere vantaggi competitivi: scopri come un CDO può portare la tua azienda nel futuro digitale.

In un mondo in continua evoluzione, stanno emergendo nuove figure professionali fino ad ora sconosciute, ma che diventeranno sempre più fondamentali per le aziende. Tra queste, spiccano i Chief Data Officer (CDO), responsabili della strategia dei Big data all’interno delle aziende. IBM Institute for Business Value (IBV) insieme a Oxford Economics ne ha intervistati 3000 a livello globale e analizzato i dati finanziari e operativi tra il 2019 e il 2022.

Lo studio IBM sui Chief Data Officer (CDO)

Lo studio IBM ha esaminato diversi parametri e aspetti che caratterizzano l’operato dei Chief Data Officer. Queste figure sono sottoposte a molte pressioni affinché raggiungano i risultati previsti nonostante ci sia poca chiarezza sul perimetro del ruolo e le aspettative. La situazione italiana, che non si discosta da quella europea, trova la maggior parte dei CDO intervistati (76%) concordi nel definire la sicurezza il fattore più importante della propria architettura dei dati e il 64% afferma che garantire la sicurezza dei dati è la responsabilità che più pesa del proprio ruolo.

Una minoranza dei CDO intervistati (8%), tramite una gestione proficua dei dati, riesce a generare un valore per l’azienda superiore al budget che hanno a disposizione. È questa minoranza che ha individuato le quattro principali aree su cui bisogna focalizzarsi nella definizione della propria strategia:

  • una chiara visione per trasformare i dati in valore
  • investimenti in quei dati che accelerano la crescita dell’azienda
  • un ecosistema di partner e di stakeholder interni coinvolti
  • i dati come elemento centrale dell’innovazione del modello di business.

Avere una chiara visione dei propri dati e investire in quei dati sono i due passaggi da fare per ottenere i migliori risultati in termini di crescita; mentre, per rendere più semplice e chiaro il processo di trasformazione dei dati in valore, infatti, è importante coinvolgere i partner dell’ecosistema e gli stakeholder interni. Il 78% dei CDO ha partner dell’ecosistema che sono estremamente coinvolti nella loro strategia di dati, anche se la metà cita standard comuni come i maggiori ostacoli a partnership di ecosistema efficaci. Non mancano ostacoli provenienti dalla poca trasparenza e visibilità dei dati, difficoltà nell’approccio alla riservatezza dei dati ed all’etica e mancanza di informazioni sulle minacce alla sicurezza informatica.

Per questo motivo l’etica dei dati, la trasparenza e la responsabilità organizzativa e la sicurezza informatica vanno monitorate costantemente e non sorprende, quindi, che circa 8 CDO su 10 affermino che la loro organizzazione supera le prestazioni in queste 3 aree. Infatti, una grave violazione in azienda può polverizzare in poco tempo i mesi o gli anni di duro lavoro che ci sono voluti per ottenere valore dai dati. Secondo il Cost of a Data Breach di IBM 2022, il costo di una violazione dei dati è stato di 4,35 milioni di dollari, con punte di 10,10 milioni nei settori più colpiti dai cybercriminali come l’healthcare.

Video: Inderpal Bandhari, Global Chief Data Officer IBM

Trasformare i dati in valore: una chiara visione d’insieme

Oggi le competenze dei Chief Data Officer e la Data strategy devono essere delineate a supporto della strategia di business per guidare i dirigenti, impiegando i dati e focalizzandosi sul fatturato, contribuendo alla crescita dell’azienda e delineando e riequilibrando gli obiettivi periodicamente in base alle esigenze del mercato e del business.

Per trasformare i dati in valore è necessario comprendere gli obiettivi centrali per il business, e connettere di conseguenza la Data strategy, creando un clima collaborativo e di condivisione all’interno dell’organizzazione, con allineamenti periodici tra i diversi team.

L’intelligenza artificiale rende il processo decisionale migliore e più rapido

L’efficientamento basato sull’AI è un trend in continua crescita, infatti più della metà (60%) dei CDO afferma di prendere decisioni migliori e più rapide integrando l’AI nell’analisi dei dati, anche se solo il 39% riferisce di utilizzare l’AI per automatizzare il processo decisionale.

Ecco alcuni spunti a cui noi di IBM teniamo particolarmente e ci auguriamo vengano accolti da tutte quelle aziende ancora dubbiose sui vantaggi dell’intelligenza artificiale per la gestione dei propri dati:

  • affidarsi all’AI vuol dire prendere decisioni ragionate sulla base di dati e previsioni, invece di fare affidamento sull’istinto
  • l’automazione intelligente può aiutare a semplificare processi decisionali che supportano produttività aziendale, qualità e conformità
  • bisogna sempre assicurarsi che siano gli esseri umani a prendere la decisione finale, verificando la previsione fornita dall’AI
  • creare team diversificati, con persone provenienti da background diversi, per evitare pregiudizi inconsci nelle soluzioni fornite dall’AI.
chief data officer IBM

Architettura data fabric: un aiuto nel gestire la complessità del panorama normativo

Il panorama normativo è in costante cambiamento, con vincoli allo spostamento dei dati, restrizioni in base al loro paese di origine, oltreché diversi regolamenti per diversi insiemi di dati. Non stupisce il fatto che solo la metà di tutti i CDO intervistati pensa che la propria organizzazione sia pienamente conforme alla legislazione e agli standard che disciplinano i dati, mentre solo un 60% pensa che i dati dei propri clienti siano sicuri e protetti.

Per questo non è più ipotizzabile che un singolo cloud pubblico possa supportare unicamente le complesse opzioni dei workload aziendali. Il cloud ibrido è diventata l’architettura leader per le imprese perché è più affidabile rispetto a un singolo cloud pubblico, e il data fabric è in grado di semplificare la gestione dei dati in tutti questi ambienti.

Un’architettura di data fabric consente di gestire questa complessità, adattando i casi di utilizzo dei dati in base all’evoluzione delle esigenze dell’azienda, fungendo da pannello di controllo e di governo dei dati da diversi posti in modo coerente con tutte le policy. Questa architettura è abbastanza flessibile da essere personalizzata dalle aziende per rispondere ai requisiti di conformità e ai problemi della protezione dei dati, affrontando le questioni normative attraverso componenti che abilitano il progresso e la creazione di valore.

Lufthansa: migliorare la customer experience attraverso i dati e l’AI

Un importante esempio di miglioramento della customer experience è quello di Lufthansa, la più grande compagnia aerea tedesca, che ha sfruttato al meglio dati e AI. Le norme e i regolamenti a cui una compagnia aerea che opera in tutto il mondo deve sottostare sono infinitamente complesse, dalle franchigie bagaglio per ogni rotta possibile e livelli di status specifici ai requisiti di visto per i possessori di passaporto di un paese che viaggiano in qualsiasi altro. Nessuno può conoscere tutte le risposte e per questo, l’AI è diventata fondamentale per Lufthansa poiché aiuta a sbloccare tutto il potenziale di dati che si trovano nei loro database, ma non sono mai stati utilizzati. Lufthansa ha collaborato con IBM per consentire a fonti di dati precedentemente eterogenee di diventare ricercabili in un linguaggio che fosse naturale e in termini aeronautici. Questa integrazione, grazie all’AI di IBM Watson, consente di rispondere più facilmente alle quasi 100mila domande che i clienti pongono ogni anno alla compagnia.

chief data officer IBM

Conclusioni

Gli strumenti di gestione dati e gli strumenti di business analytics possono dare un senso ai dati mettendoli al servizio degli obiettivi di business dell’azienda. Per riuscire a focalizzarsi sulle quattro aree individuate dai CDO intervistati, è importante comprendere che i dati sono ormai diventati più di un fondamento tecnologico; possono, infatti, giocare un ruolo fondamentale per la trasformazione digitale di un’azienda. Questo processo richiede una combinazione di tecnologia, cultura, competenze e capacità e sono proprio i CDO che devono riconoscere e promuovere il valore dei dati come fondamento dell’innovazione del modello di business. Questa premessa consente non solo di articolare le specifiche strategie da seguire, ma anche di cambiare la strategia aziendale e dei dati in base alle variazioni del mercato e delle priorità dell’organizzazione, aprendo un nuovo ed avvincente capitolo nel lavoro dei CDO.

Tra vent’anni, il ruolo dei CDO sarà probabilmente ancora in evoluzione e in crescita e il loro contributo ai risultati aziendali sarà più fondamentale che mai. L’approccio “lento e costante di oggi” con cui alcuni Chief Data Officer affrontano le sfide sta generando importanti cambiamenti nel modo in cui le aziende e i governi operano, consentendo nuovi progressi e risultati. I CDO sono coloro che stanno tracciando la strada verso il futuro, assumendosi rischi o meno quando è necessario.

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