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Come costruire una Data Strategy di successo – Guida in 5 passaggi

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Come costruire una Data Strategy di successo – Guida in 5 passaggi

Il modo in cui le aziende percepiscono i dati aziendali si è evoluto molto negli ultimi anni. Tradizionalmente, i dati erano visti semplicemente come una delle tante esternalità derivanti da attività o processi aziendali.

Oggi, i dati sono una delle materie prime più preziose al mondo: i big data vengono condivisi tra diversi sistemi e raggruppati per consentire approfondimenti pertinenti e redditizi. Per tale motivo le organizzazioni stanno correndo per ricostruire le proprie piattaforme: è l’unica via per assicurarsi che siano attrezzate al fine di soddisfare le esigenze di un futuro sempre più dipendente dai dati.

Viviamo in un mondo di sovraccarico di informazioni. E con questa marea crescente di big data, come è possibile identificare i clienti chiave, i modelli e le tendenze che possono trasformare la tua azienda?
La risposta è una: Data Strategy.

Comprendere questo crescente tesoro di informazioni e integrare il processo decisionale basato sui dati sarà sempre più il fattore chiave di differenziazione per il successo o il fallimento dell’azienda. Può aprire la porta a una maggiore soddisfazione del cliente, miglioramenti operativi e maggiore coinvolgimento dei dipendenti.

Esiste un semplice processo costituito da cinque fasi che può aiutare a rendere questa attività gestibile per qualsiasi organizzazione. Se seguito correttamente, questo piano ha il potere di trasformare il tuo business.

#1 Definizione degli obiettivi di business e identificazione dei dati importanti

La definizione degli obiettivi di business per la gestione e l’utilizzo dei dati è fondamentale per il successo della Data Strategy e per decidere su quale tipologia è bene concentrarsi.

Come dice il termine stesso, i big data implicano un’enorme quantità di dati. Questi ultimi sono generalmente caratterizzati da un elevato grado di diversità, che può costituire un ostacolo durante la manipolazione e l’elaborazione. In generale, i dati possono essere strutturati o non strutturati in quanto possono provenire da diverse fonti e trovarsi in molti punti diversi. Ma avere accesso a una vasta gamma di dati può essere utile per avere un quadro dettagliato.

Per tale ragione l’identificazione dei dati rilevanti è il primo passo per capirne il vero significato, indipendentemente da struttura, origine e posizione.

#2 Raccolta

Identificare quali sono gli strumenti che permettono di raccogliere i dati consente di avere più dati e di qualità superiore. Questo step permette anche di mantenere le informazioni coerenti e ben organizzate, il che ne semplifica l’utilizzo e aiuta a ricavarne il valore intrinseco.

Da quali fonti è possibile raccogliere le informazioni?

I dati aziendali possono essere “interni”, quindi che provengono dai sistemi applicativi dell’azienda, o “esterni”, provenienti da un gran numero di fonti, nessuna delle quali è di proprietà dell’azienda (partner commerciali, fornitori di dati…).

Esistono per l’appunto diversi tipi di raccolta dati, ovvero raccolta di informazioni quantitative e raccolta di informazioni qualitative. I metodi di raccolta dei dati che rientrano nel tipo quantitativo includono sondaggi e dati di utilizzo. I metodi di raccolta dei dati che rientrano nel tipo qualitativo includono interviste, focus group e analisi di documenti.

Un patrimonio enorme di dati proviene dal CRM, dal sito internet, dai punti vendita e da tutti i canali di contatto di cui le società sono proprietarie, quali i social network.

#3 Archiviazione

La Data Strategy deve anche delineare i passaggi per garantire che le informazioni siano accessibili. È dunque essenziale individuare un metodo di archiviazione e organizzazione dei dati per aumentarne l’accessibilità, nonché consentire alle persone di trovare rapidamente le informazioni di cui hanno bisogno senza doverne creare copie.

L’archiviazione dei dati è una capacità tecnologica relativamente semplice. I metodi possono variare in modo significativo da un’azienda all’altra: è infatti necessario considerare non solo la propria capacità di archiviazione, ma anche il modo in cui il proprio approccio influirà sulla condivisione e l’utilizzo dei dati.

Man mano che le organizzazioni raccolgono e condividono una quantità sempre crescente di dati, questi devono essere archiviati con la stessa struttura e in un formato coerente. Non è necessario preoccuparsi se i propri dati aziendali non vengono archiviati tutti nello stesso posto! Bisogna però assicurarsi che la soluzione di archiviazione adottata consenta a tutti di accedere facilmente alle informazioni desiderate.

#4 Integrazione e condivisione

I dati grezzi, indipendentemente dalla fonte di provenienza, hanno un enorme potenziale che può essere sfruttato nel momento in cui vengono convertiti in un formato utilizzabile. In genere i dati provengono da molte fonti diverse, il che significa che si presentano in varie forme. Per rendere i dati più fruibili, è necessario trasformarli, correggerli e formattarli in modo coerente per renderne facile l’utilizzo.

In altre parole, è necessario integrare i dati aziendali al fine di fornire una visualizzazione dei dati unificata, ridurre il numero di passaggi che i dipendenti devono adottare prima di poterli utilizzare e semplificare la condivisione all’interno dell’azienda.

L’elaborazione corretta dei dati aziendali richiede quindi alle aziende di fornire ai propri dipendenti gli strumenti e i processi giusti in modo da poter utilizzare facilmente i dati di cui hanno bisogno senza richiedere alcun intervento IT. Questi strumenti permettono inoltre di trasferire gran parte delle attività manuali sul proprio computer, garantendo una maggiore quantità di tempo per concentrarsi su lavori più importanti.

Ogni dipartimento all’interno dell’organizzazione quindi raccoglierà, creerà, memorizzerà e gestirà il proprio set di dati. Tramite l’utilizzo di piattaforme interne di condivisione e incoraggiando la trasparenza, sarà possibile abbattere i silos dei dati e favorire la condivisione e collaborazione con gli altri dipartimenti dell’azienda.

#5 Governance e sicurezza

La governance dei dati consiste nell’istituzione e nella comunicazione di regole standard e meccanismi di informazione per un uso dei dati efficace e coerente da parte degli individui e dei gruppi all’interno di un’organizzazione.

Le politiche sui dati aziendali devono essere sviluppate da professionisti della governance dei dati. Queste riguardano i requisiti di sicurezza, gli obiettivi, gli standard di qualità, le responsabilità, le metriche e la supervisione dei dati, ma soprattutto come utilizzarli. Insieme, queste politiche si rafforzano a vicenda e garantiscono che i dati siano facilmente accessibili, utilizzabili e condivisibili da qualsiasi risorsa aziendale.

È estremamente importante al giorno d’oggi avere gli strumenti e i sistemi giusti per proteggere i propri dati, inclusi quelli dei propri clienti. Questo infatti garantisce la conformità alle leggi e ai regolamenti sui dati, ad esempio il GDPR. Rimanere aggiornati in termini di conformità, e quindi sulle nuove regolamentazioni introdotte è vitale cosicché anche la propria strategia sia agile per adattarsi di conseguenza.

In conclusione…

Senza creare una roadmap ben progettata, corri il rischio di perdere di vista i tuoi obiettivi!

La creazione di un’efficace Data Strategy è estremamente importante, dal momento in cui i dati sono sempre più preziosi per le aziende.

Solo così potrai utilizzare i dati raccolti in modo più efficiente, massimizzare il loro valore e migliorare la posizione nel tuo mercato di riferimento.

Per ulteriori informazioni su come CYBEROO51 può aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi e implementare la tua Data Strategy:

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