Framework della strategia dei dati: implementazione e scalabilità per il successo
Immagina di costruire una struttura senza fondamenta, o di creare un'azienda senza un business plan. Lo stesso vale per lo sviluppo di una strategia dei dati. Molti leader aziendali realizzano che la sola aspirazione a essere data-driven, cioè guidati dai dati, non sempre determina il successo. In effetti, un recente sondaggio NewVantage Partners ha rilevato che sebbene il 99% circa degli executive affermi che l'obiettivo della propria azienda sia di essere data-driven, guidata dai dati, solo il 32% dichiara di essere riuscito a raggiungere quest'obiettivo. Senza un chiaro framework di guida all'utilizzo dei dati per supportare e informare le decisioni, il successo non è possibile.
Per la creazione e la conservazione di una strategia dei dati è necessario un impegno sia strategico sia finanziario, da parte di tutta l'organizzazione. Pertanto, prima di creare una strategia dei dati, è necessario garantire il supporto dei manager e del reparto IT, che sosterranno e contribuiranno all'organizzazione dei cambiamenti fondamentali per la scalabilità del framework nell'intera azienda. In particolare, per il reparto IT, le principali priorità dovranno essere:
- Collaborare con i manager per comprendere come vengono utilizzati i dati da parte dei team aziendali
- Contribuire a comunicare e promuovere la visione per l'analisi moderna, in tutta l'organizzazione
- Contribuire a dare priorità alle origini dati, in base alla dimensione e alle necessità dei destinatari
- Installare, configurare e conservare una soluzione di analisi controllata e moderna
- Orientare processi, politiche, linee guida e responsabilità relative ad accesso ai dati, authoring dei contenuti e conformità
Considerazioni per il framework della strategia dei dati
Le organizzazioni data-driven, guidate dai dati, non delineano un confine tra le proprie attività e la strategia IT. Sono dotate di una strategia dei dati completa esattamente centrale. Si tratta di una strategia che collega iniziative e dati, soddisfa obiettivi, scopi e mission aziendali e non tratta i dati come un sottoprodotto. La strategia dei dati dovrà essere rigida quanto sufficientemente flessibile da adattarsi ai cambiamenti delle esigenze o delle operazioni aziendali.
Come si attua un'efficace strategia dei dati aziendale?
Per iniziare ad attuare una strategia dei dati aziendale efficace e ottenere dei cambiamenti, segui questi passaggi fondamentali:
Passaggio 1
Definizione di obiettivi aziendali chiari:
Questo passaggio richiede una conoscenza degli obiettivi dell'organizzazione, sia a livello di direzione che dei singoli reparti. Sostanzialmente, avere obiettivi aziendali chiari è utile per individuare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) e le metriche che incidono sulle decisioni prese tramite i dati. Serve inoltre a orientare la definizione delle origini dati da elaborare e analizzare.
Passaggio 2
Acquisizione dei dati giusti a supporto degli obiettivi:
L'azienda già si occupa della raccolta dati; ma le origini sono rifinite e certificate? Se la risposta è no, scoprire i dati che supportano diversi casi d'uso e anticipano gli obiettivi aziendali è come cercare un ago in un pagliaio. Secondo la Harvard Business Review, le aziende di successo optano per una strategia dei dati di difesa e di attacco, che supporti le "funzioni aziendali incentrate sul cliente" e le "questioni di carattere legale, finanziario, di conformità e IT". Di conseguenza, tutti hanno la sicurezza che i report osservati e condivisi, internamente o esternamente, riflettano origini dati affidabili e accurate, seguano gli standard e derivino da un processo gestito e coerente.
Passaggio 3
Modernizzazione dell'architettura dei dati:
Una singola origine dati non può rispondere a tutte le domande aziendali. Per l'organizzazione è necessario connettersi ai dati ovunque siano e considerare tutti i modi in cui possono essere arricchiti in caso di origini combinate. Ciò vuol dire passare da un data warehouse aziendale tradizionale e una mentalità mono-risorsa a una mentalità con molteplici risorse che permette velocità, agilità ed elevati volumi di dati.
La gestione dei dati supporta la scalabilità di una strategia dei dati aziendale
Ora che l'architettura dei dati è modernizzata, è necessario un modo per ottenere valore dalle origini dati. Ogni organizzazione ha diversi requisiti e soluzioni per la propria strategia dei dati. È necessario, dunque, adottare una soluzione di analisi self-service moderna che rispetti flessibilità e scelta per una varietà di casi d'uso. Inoltre, questa soluzione dovrà avere un sistema per certificare le origini dati, affinché le persone sappiano quali dati utilizzare nelle analisi. Una volta rilevate le informazioni nelle analisi, dovrà risultare semplice condividerle, affinché tutti nell'organizzazione possano rispondere alle domande in modo efficace, esplorare ulteriormente i dati e prendere decisioni aziendali migliori.
La governance sarà alla base dello sviluppo dell'analisi self-service, dalle origini dei dati ai set di dati elaborati. Unitamente alla governance, dovendo gestire un accesso ai dati ampio a livello aziendale e implementare una strategia dei dati unificata, le aziende stanno sfruttando gli strumenti di gestione dei dati (come i cataloghi di dati). L'elaborazione dei dati comprende il modo in cui un'organizzazione acquisisce, rifinisce, definisce e allinea varie informazioni. Si tratta, inoltre, di un processo che crea un collegamento tra i dati e le relative applicazioni reali. Un catalogo di dati definisce e presenta la terminologia dei dati di un'organizzazione, affinché le persone li comprendano meglio, e definisce le autorizzazioni utente, le metriche d'uso e la derivazione.
Quando nella strategia dei dati vi è un efficace equilibrio tra governance dei dati e gestione dei dati, si ottengono notevoli vantaggi. I dati giusti saranno a disposizione delle persone giuste, i processi risulteranno più trasparenti, documentati e comprensibili. Inoltre, in tutta l'organizzazione verranno prese decisioni data-driven, basate sui dati, per raggiungere gli obiettivi.
Com'è il successo con una strategia dei dati efficace
Dopo aver implementato e reso scalabile la strategia dei dati, sarà necessario istituire alcune capacità fondamentali affinché l'organizzazione sviluppi e conservi una cultura dei dati efficace. Come precedentemente accennato, saranno necessarie direzione, flessibilità, competenza nell'ambito dei dati e un'ampia community attiva, per garantire la realizzazione della mission, degli obiettivi e delle esigenze dell'organizzazione, nel processo e nella tecnologia. Le aziende di tutto il mondo hanno implementato efficacemente una strategia dei dati, ottenendo risultati positivi dalla distribuzione di una piattaforma di analisi self-service moderna congiuntamente a queste capacità. Scopri le loro storie.
Attraverso la collaborazione, REI ottiene le informazioni più velocemente, migliorando l'esperienza di vendita al dettaglio
Storicamente, gli analisti di REI hanno investito l'80% del proprio tempo e del proprio impegno nella realizzazione delle attività di preparazione dei dati. Il tempo restante è stato dedicato all'individuazione del modo giusto di trasferire le informazioni ai soggetti interessati. Hanno deciso di implementare una strategia dei dati dando priorità a una relazione più collaborativa tra l'azienda e i team IT.
Domino's diventa data-driven, basato sui dati, e si trasforma in un marchio di pizza moderno di livello mondiale
Domino’s Pizza è uno dei più grandi marchi di pizza al mondo. Tuttavia, nel 2010, stava perdendo una considerevole quota di mercato. Attraverso l'utilizzo dei dati per ottenere informazioni che consentissero di migliorare il coinvolgimento dei clienti, Domino's è diventato un marchio data-driven, guidato dai dati, creando nuovi approcci innovativi al mercato.
Charles Schwab promuove la propria cultura dei dati, con oltre 16.000 dipendenti
La società bancaria e di intermediazione fondata negli anni '70 non rispecchia l'idea di "azienda di dati" del pubblico generale. Charles Schwab ha dimostrato il contrario, adottando l'analisi self-service moderna e promuovendo un ambiente in cui le persone hanno interesse per i dati e sete di apprendere come analizzarli in modo più efficace.
Considerando queste storie di successo, un crescente numero di organizzazioni sta anche nominando un Chief Data Officer (CDO) per dirigere il cambiamento dei processi aziendali, abbattere le barriere culturali e comunicare il valore dell'analisi a tutto il personale. Le organizzazioni investono più denaro e risorse per lo sviluppo di un team altamente efficiente in questa posizione strategica. Secondo Gartner, entro il prossimo anno, l'80% delle grandi aziende avrà attivato un ufficio CDO. Vediamo se sarà davvero così, permettendo che l'IT e i Chief Information Officer (CIO) prestino una maggiore attenzione strategica ad altre aree, come la protezione dei dati.