Aspetto essenziale della vita aziendale, la data strategy ha a che fare con un’adeguata gestione dei dati, ma non solo: sono diversi gli aspetti da considerare per metterla a punto. Ecco come e perché


Avere una data strategy è indispensabile? Sì, se consideriamo che ogni azienda, oggi, è un’azienda di dati. Ma l’accesso ai dati va ben oltre l’ambito imprenditoriale. Lo ricorda la Commissione Europea, presentando la propria European Data Strategy:

“l’accesso ai dati e la capacità di utilizzarli sono essenziali per l’innovazione e la crescita. L’innovazione data driven può portare vantaggi importanti e concreti, come: la medicina personalizzata; il miglioramento della mobilità; una più corretta definizione delle politiche; il perfezionamento dei servizi pubblici”.

Sono svariati gli esempi di impiego dei dati in ambito industriale e commerciale. I motori a reazione, dotati di migliaia di sensori, ne raccolgono e trasmettono per garantire un funzionamento efficiente. I parchi eolici utilizzano i dati industriali per ridurre l’impatto visivo e ottimizzare la potenza del vento. La navigazione in tempo reale per evitare il traffico può far risparmiare fino a 730 milioni di ore. Ciò rappresenta fino a 20 miliardi di euro di costi di manodopera. La notifica in tempo reale dei treni in ritardo può far risparmiare 27 milioni di ore di lavoro. Ciò equivale a 740 milioni di euro di costi del lavoro.

Ma tutti noi siamo immersi nei dati e ne produciamo a nostra volta. Ecco perché il loro valore travalica la sfera imprenditoriale, industriale, economica. Lo ha ricordato il segretario generale ONU, Antonio Guterres, parlando della Data Strategy delle Nazioni Unite: “Fare un uso migliore dei dati – con approcci fondati sui valori delle Nazioni Unite e sui diritti umani – è parte integrante del nostro futuro e del nostro servizio. Riconoscendo che non abbiamo ancora sfruttato appieno il nostro potenziale di dati e analisi, questa strategia ci guiderà attraverso una trasformazione a lungo termine, in modo che tutti, ovunque, coltivino i dati come risorsa strategica per l’intuizione, l’impatto e l’integrità, per realizzare meglio i nostri mandati per le persone e il pianeta”.

Se c’è un valore così forte dei dati, non c’è ambito in cui la data strategy non debba essere contemplata. Ecco perché oggi è impensabile non adottarne una. Ciò che occorre fare, però, è sapere come attuare una strategia funzionale al contesto e di successo.

Cos’è la data strategy

Prima di mettere a fuoco le fasi essenziali della “strategia di dati” e come implementarne efficacemente una, occorre partire dall’inizio: che cos’è la data strategy? Gartner la definisce un processo altamente dinamico impiegato per supportare l’acquisizione, l’organizzazione, l’analisi e la fornitura di dati a sostegno degli obiettivi aziendali. Harvard Business Review la specifica come “una strategia coerente per organizzare, governare, analizzare e distribuire le risorse informative di un’organizzazione, applicabile a tutti i settori e livelli di maturità dei dati”.

Di certo, una data strategy comprende una serie di obiettivi a lungo termine per l’uso dei dati in un’azienda o un ente pubblico, insieme a politiche e pratiche capaci di supportare tali obiettivi.

Occorre pensare a questa strategia come a un’azione olistica, in grado di avere strategie di attacco e di difesa. Nel primo caso si intende l’uso dei dati con l’obiettivo di far crescere i ricavi, di sostenere le attività che mirano a espandere l’azienda, a renderla redditizia e ad aumentare la soddisfazione dei clienti. Analytics, dati sulle vendite dei clienti, digital transformation e informazioni sull’e-commerce possono contribuire a questo scopo. La difesa dei dati, invece, si concentra sulla risoluzione dei problemi dei dati o sulla neutralizzazione delle minacce e mira a ridurre i rischi negativi. La sicurezza, la qualità, la privacy, la governance e la conformità dei dati sono tutti elementi di primaria importanza per una buona strategia di difesa. Garantire la conformità dell’azienda alle normative, individuare e limitare le frodi e costruire sistemi a prova di attacco sono all’ordine del giorno. Sebbene l’attenzione sia meno rivolta a far progredire l’azienda, la difesa dei dati garantisce che l’organizzazione non faccia passi indietro.

Perché è importante

I dati, si sa, oltre che sempre più numerosi, sono ormai parte integrante e un tema di rilievo a livello di consiglio di amministrazione nelle grandi società come nelle piccole e medie imprese. Ecco perché è importante una data strategy: aiuta un’impresa a individuare le esigenze aziendali principali e a creare un piano realizzabile per il futuro. Essa permette di stabilire obiettivi e finalità comuni a tutti i progetti per garantire che l’uso e la gestione dei dati siano efficaci ed efficienti.

All’interno di ogni organizzazione, è essenziale avere una strategia aziendale per definire come raggiungere e mantenere un vantaggio competitivo sostenibile. Tuttavia, la maggior parte delle organizzazioni non ha ancora una strategia su come estrarre il giusto valore dai dati per stabilire un vantaggio competitivo.

Costruire una data strategy è cruciale, ma è un compito impegnativo e un argomento relativamente nuovo; si aggiunga, inoltre, che le risorse su questo tema non sono sempre adeguate. Quindi, è importante definire in modo chiaro gli obiettivi di una strategia sui dati e passano da tre aspetti: definire quali valori si vogliono ricavare dai dati, individuare gli elementi necessari per estrarre tali valori e mettere a fuoco le fasi che garantiscono il successo dell’implementazione della strategia.

Le cinque fasi della data strategy

Una data strategy, per essere funzionale, deve essere progettata per migliorare tutte le modalità di acquisizione, archiviazione, gestione, condivisione e utilizzo dei dati. Per riuscire in questo occorre mettere a punto determinati aspetti essenziali, delle fasi o “pilastri” che elenchiamo di seguito.

Identificare e visualizzare

La prima fase di una efficace strategia dei dati consiste nell’identificare i dati e comprenderne il significato. Non solo: il modo migliore per formattare i dati e dar loro vita è visualizzarli in modo chiaro. In questo modo si otterrà una visibilità immediata di eventuali anomalie e problemi da risolvere.

Adottare una governance

La governance è il secondo fattore più importante da considerare. Senza un’adeguata governance, la logica aziendale viene spesso duplicata nei report e manca di standardizzazione, con il risultato che i dati diventano completamente ingestibili.

L’adozione di un modello di dati per governare tutti i dati, le metriche e le relazioni basate su un’unica fonte di verità garantirà report e analisi accurati.

Rendere accessibile e memorizzare

Ogni organizzazione deve affrontare delle sfide quando cerca di rendere i propri dati e contenuti accessibili al maggior numero possibile di membri del team. Ecco perché il terzo pilastro – l’accessibilità – è così importante. Altrettanto lo è memorizzare i dati è essenziale perché siano conservati in una struttura e in una posizione che ne facilita l’accesso e l’elaborazione condivisa e accessibile.

Integrare

Oltre a condividerli è altrettanto importante integrare, che implica la possibilità di spostare e combinare i dati che risiedono in sistemi diversi e fornire una visione unificata e coerente dei dati.

Non è un segreto che l’integrazione dei dati sia una delle attività IT più costose; quasi il 40% del costo del nuovo sviluppo viene assorbito da attività specifiche.

Essere tempestivi

Evitare la preparazione e l’aggiornamento prolungato dei dati è una sfida continua per molte aziende. Senza un modello di dati centralizzato e governato, alla chiusura del mese, per esempio, potrebbe essere necessario aggiornare più volte diversi report, richiedendo innumerevoli ore aggiuntive per l’elaborazione. È qui che la tempestività si afferma chiaramente come quinta fase. l caricamento incrementale dei dati e la definizione di un breve programma di aggiornamento garantiranno un approccio strategico e organizzato in modo coerente.

Implementare efficacemente una data strategy

Qualsiasi strategia aziendale è un insieme di principi guida che, una volta comunicati e adottati in modo ampio e pervasivo nell’organizzazione, generano un modello decisionale desiderato.

Una data strategy rientra nella stessa definizione: una davvero efficace considera i dati come un patrimonio aziendale vitale e fornisce una chiara tabella di marcia – un insieme di principi o regole guida – che definisce le azioni che le persone in azienda devono intraprendere e gli aspetti a cui devono dare priorità per raggiungere qualsiasi obiettivo desiderato.

Come già accennato prima, la sua importanza va di pari passo alla sua complessità. Per sviluppare una strategia ideale occorre quindi fare attenzione a determinati aspetti. Vediamo quali.

Un primo aspetto utile da considerare quando si vuole implementare una data strategy è partire da una prospettiva globale. È bene domandarsi quale sia la visione della propria azienda e da qui considerare quale possa essere una adeguata strategia. Non è certo sufficiente usare i dati solo perché sono moderni e fantasiosi. Occorre evitare di concentrarsi esclusivamente sui dati finché non si sia data una risposta chiara alle due esigenze.

Una volta fatto questo, è il momento di delineare i componenti della data strategy e farli coincidere con la strategia aziendale. La prima deve supportare la seconda. Così come una strategia di marketing ha i suoi obiettivi allineati a quelli dell’organizzazione, una data strategy deve essere realizzata con un approccio olistico che coinvolga i vari comparti e funzioni aziendali.

Inoltre, si deve riflettete sugli obiettivi che si vogliono raggiungere con essa e confrontarli con quelli della strategia aziendale.

Un terzo aspetto da considerare è eseguire una valutazione della maturità dei dati. Essa aiuta le organizzazioni a fare un confronto delle proprie capacità, a identificare i punti di forza e le lacune e a sfruttare le risorse di dati per migliorare le prestazioni aziendali. Si tratta di un’analisi orientata al business. Permetterà di conoscere da dove si parte e chiarire gli obiettivi futuri.  Questo esercizio aiuterà a comprendere meglio quali sono i set di dati, come vengono raccolti, dove vengono archiviati e come vengono consumati all’interno dell’azienda.

Giunti a questo punto, occorre lavorare alla gestione dei dati vera e propria, ovvero il data management, e concentrarsi sull’adozione di una data strategy di difesa e attacco. La difesa dei dati consiste nel ridurre al minimo i rischi negativi: garantire la conformità alle normative, utilizzare gli analytics per individuare e limitare le frodi e costruire sistemi per prevenire i furti. La difesa dei dati è ideale per un ambiente altamente regolamentato che richiede protezione, come gli ospedali. Il controllo dei dati è fondamentale.

L’offesa ai dati si concentra sul supporto degli obiettivi aziendali, come l’aumento dei ricavi, della redditività e della soddisfazione dei clienti.