Dopo aver letto per anni dei vantaggi che l’analisi avanzata è in grado di offrire alle aziende, anche voi avete finalmente deciso di implementarla su vasta scala. Non un semplice esperimento, ma un’implementazione completa.

Ma prima di lanciarsi in un’iniziativa di questo tipo, è opportuno tenere presenti alcuni errori commessi da molte aziende nella fretta di implementare l’analisi. Conoscendo i rischi, è possibile correre ai ripari prima che sia troppo tardi.

Costruzione di silo. I silo sono strutture antiquate che creano i presupposti per il fallimento. Tuttavia, non tutti capiscono che, iniziando a implementare nuove strategie di gestione dei dati, iniziano a costruire nuovi silo. Molte aziende avviano progetti finalizzati a obiettivi di business specifici, come il miglioramento del marketing o la riduzione del tasso di abbandono da parte dei clienti. Tuttavia, i dati sulle vendite necessari a tale scopo possono essere molto diversi.

Riflettendo e pianificando in anticipo, è possibile ottenere feed di dati sulle vendite in grado di soddisfare entrambe le esigenze. Spesso accade che le due iniziative creano due archivi dati separati, che non si incontrano mai e danno vita a progetti isolati. Se si moltiplica questo scenario per alcuni anni e decine di progetti, si ottiene un volume di dati enorme, silo di dati alti come grattacieli.

Una strada senza uscita. Lo sviluppo di un programma per la gestione e l’analisi dei dati è spesso motivato da due tipi di considerazioni: integrare dati provenienti da specifici sistemi di base oppure consolidare ed eliminare i data mart esistenti, entrambi gli obiettivi sono validi, ma c’è un problema: spesso queste iniziative sono completamente svincolate dagli obiettivi di business concreti. In genere il desiderio di eliminare i data warehouse o di integrare i dati diventa un obiettivo fine a se stesso, senza un collegamento diretto con un obiettivo o un’iniziativa di business. In questo modo si aggiunge una voce all’elenco delle operazioni completate, senza aver fatto nulla di concretamente utile.

Combattere con i mulini a vento. Per molte aziende, l’idea di sviluppare una strategia dati sembra semplicemente una follia. Soprattutto se si considera che il volume di dati continua ad aumentare e la velocità accelera. In realtà, la vera follia è rinunciare a sviluppare una strategia dati. Con l’approccio adatto, è un obiettivo raggiungibile e, considerando che le aziende di successo adottano un processo decisionale data-driven, è anche indispensabile.

Definire una strategia dati

Come osservano Aleksey Gurevich e Srijani Dey nel white paper di DXC Technology “Defining a Data Strategy“, una strategia dati garantisce che tutte le iniziative inerenti i dati applichino una metodologia comune e una struttura ripetibili. L’uniformità dei dati garantisce una comunicazione efficiente in tutta l’azienda, allo scopo di razionalizzare e definire progettazioni di soluzioni in grado di sfruttare, in qualche modo, i dati. La strategia dati può aiutare l’azienda a raggiungere quattro obiettivi importanti:

 

  • Allineare il punto di vista del business con quello dell’IT. Un’interpretazione comune dell’orientamento aziendale permette ai reparti business e IT di lavorare insieme sulla stessa lunghezza d’onda.
  • Allineare la visione aziendale per sfruttare i dati come risorsa. Questo garantisce una visione coerente delle funzioni legate ai dati da parte dei diversi gruppi dell’azienda, limitando ridondanze, confusione (e silo).
  • Definire metriche di successo comuni in tutta l’azienda. Consente di misurare, valutare e monitorare più efficacemente le iniziative in tutta l’azienda.
  • Ridurre il debito tecnologico. Una strategia dati può aiutare a tracciare un percorso per applicare l’innovazione che consenta all’azienda di abbandonare i sistemi legacy, limitando al minimo le interferenze con le attività aziendali in corso.

Con un ambiente coerente e compatto, guidato da una strategia dati attentamente studiata, le aziende possono creare un servizio di utilità in grado di fornire una “supply chain di dettagli utili”. La strategia dati deve essere a portata di mano e i dettagli devono apparire con un semplice clic del mouse

Vi serve un piano per progredire lungo il percorso di trasformazione digitale e trattare i dati come risorsa aziendale? Leggete il white paper di DXC “Defining a Data Strategy“.