Negli ultimi anni si è assistito a un boom della trasformazione digitale poiché le aziende hanno cercato di modernizzare le proprie operazioni per trarre vantaggio da un mondo del lavoro nuovo e più flessibile.
Ma questo cambiamento ha spesso portato a ingombranti strutture di dati difficili da gestire, il che significa che estrarre valore dai dati è più difficile di quanto dovrebbe essere.
Quindi, cosa possono fare le aziende per assicurarsi di ottenere un buon valore dai propri dati? Abbiamo parlato con Wilko Visser, CEO della piattaforma di architettura aziendale ValueBlue per scoprirlo.
BN: Cosa ha ha portato così tante organizzazioni a lasciare che i loro dati sfuggano di mano?
WV: I dati sono intangibili e l’acquisizione dei dati spesso non è centralizzata: ogni persona in ogni organizzazione richiede dati per il loro lavoro quotidiano: che tu sia un venditore che cerca i dati dei clienti nel tuo CSM o un dipendente dell’assistenza che cerca l’ultimo aggiornamento su un ticket: i dati sono ovunque. La natura decentralizzata dei dati ne rende molto difficile il controllo: senza una visione centrale di tutti i dati acquisiti, un meccanismo per evitare duplicati o ridondanza e un meccanismo per verificare la qualità dei dati, sta rapidamente sfuggendo di mano. E senza un sistema centrale di registrazione, spesso lo rilevi solo quando è troppo tardi.
BN: Perché è importante avere un'”unica fonte di verità”?
WV: Un’unica fonte di verità ti consentirà di tracciare l’origine dei dati e designerà i luoghi di origine come verità. Ciò impedisce la ridondanza e l’incoerenza dei dati, migliorando così la qualità e la tracciabilità di tale qualità. Questo è estremamente importante perché il processo decisionale basato sui dati è buono solo quanto la qualità dei dati su cui si basa. Prendere decisioni basate sui dati senza un’unica fonte di verità, per questo motivo, spesso si tradurrà in decisioni sbagliate. Inoltre, un’unica fonte di verità disponibile sempre e ovunque accelera anche il tuo processo decisionale. E quelle organizzazioni che possono prendere rapidamente le decisioni giuste prospereranno.
BN: Qual è il primo passo per comprendere il panorama dei dati di un’organizzazione?
WV: Comprendere tutti i dati nella tua organizzazione sono difficili, o addirittura impossibili. Ce ne sarà più di quanto tu possa mai immaginare, nascosto in ogni sorta di posto. Quindi il primo passo per comprendere il panorama dei dati della tua organizzazione è l’ambito e l’assegnazione delle priorità. E per questo, devi capire quali dati sono fondamentali per supportare i tuoi processi aziendali più importanti. Una volta compresi quali dati sono fondamentali per i tuoi processi aziendali più importanti, puoi acquisire da dove hanno origine (Master Data Management) e come fluiscono attraverso la tua organizzazione (data lineage). Da lì, puoi lavorare per migliorare la qualità, la sicurezza e la coerenza degli stessi dati, mettendo in atto la gestione e la governance per mantenere tale qualità al livello richiesto.
BN: Quali fattori influenzano la qualità dei dati?
WV: I dati spesso vengono danneggiati quando hanno più fonti di registrazione: questo crea incoerenze. Ottenere la gestione dei dati master e la derivazione dei dati corretta può aiutare in questo. Inoltre, il trasferimento manuale dei dati è sempre pericoloso: gli errori umani sono uno dei maggiori rischi per la qualità dei dati. L’automazione delle integrazioni non è quindi solo molto più efficiente, ma migliora anche la qualità dei dati. Ultimo ma non meno importante, mettere in atto un buon sistema centrale di registrazione e un buon sistema di gestione e governance dei dati fungerà da rete di sicurezza per rilevare tempestivamente la perdita di qualità dei dati quando si verifica, consentendo alle organizzazioni di individuarne e risolverne la causa.
BN: Quanto è importante la scelta della posizione per l’archiviazione dei dati?
WV: La posizione dell’archiviazione dei dati in realtà non è molto importante fintanto che è chiaro quali dati sono memorizzati dove. È possibile che alcuni dati gestiti dall’organizzazione abbiano requisiti specifici per l’archiviazione, ad esempio barriere geografiche, esigenze di ridondanza o misure di sicurezza specifiche. Tuttavia, capire quali di questi requisiti si applicano a quali dati è più difficile che scegliere la posizione giusta per quei dati una volta che tali informazioni sono note.
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