Si scrive Data Governance, si legge capacità di comprendere il mercato. E – aggiungiamo – di orientare di conseguenza le scelte strategiche e tattiche, con l’obiettivo di soddisfare le esigenze dei clienti.

Da quando il digitale è diventato parte integrante della customer journey e Internet, in particolare il mobile Web, si è fatto strada nel processo che lega aziende, partner, consumatori, prodotti e servizi, condurre un business di successo significa individuare le informazioni che ne descrivono l’andamento e valorizzarle.

Oggi ogni elemento di questa catena di interazioni lascia una propria traccia sul piano digitale, in modo trasversale sui diversi canali. Proprio per questo raccogliere i dati, elaborarli e – una volta raffinati – esplorarne le relazioni è indispensabile se si vuole generare vantaggio competitivo.

Cosa permette di ottenere l’analisi dei dati

L’analisi dei dati permette di comprendere nel profondo i meccanismi che regolano i rapporti di forza tra i vari elementi dell’ecosistema in cui è attiva l’organizzazione. Come? Mettendo in evidenza pattern, ricorrenze ed eccezioni, indicando a decisori di business e amministratori di sistema opportunità di intervento – sul piano dell’organizzazione e delle architetture dei sistemi informativi – per eliminare colli di bottiglia, snellire i processi e incontrare con più efficacia le aspettative dei propri interlocutori.

Man mano che aumentano le fonti di dati, al crescere di variabilità, volumi e velocità di elaborazione, le analisi possono andare oltre la capacità descrittiva, sviluppando la facoltà di predire l’evoluzione dello status quo e di prescrivere azioni in grado di mitigare gli effetti di rischi calcolati e imprevisti. Ancora una volta, tutto a vantaggio delle performance aziendali.

L’importanza di una corretta orchestrazione delle informazioni

Per poter fare tutto ciò, è necessario disporre di dati di qualità e di infrastrutture in grado di preservarne l’integrità e la correttezza. Forse è questo uno dei compiti più delicati della Data Governance.

Dai sistemi CRM aziendali, che contengono anagrafiche e storico delle interazioni tra impresa e clienti, passando per la miniera dei social network, fino ai database di società terze parti specializzate nella raccolta di dati personali e nella clusterizzazione di segmenti di mercato, la materia prima non manca. Per effettuare analisi efficaci e ottenere insight accurati occorre che da questo magma di bit vengano eliminate le ridondanze e selezionate le relazioni davvero rilevanti per gli obiettivi del business. Gli Advanced Analytics e le piattaforme di Machine Learning sono gli strumenti che consentono di svolgere un compito così delicato. Assimilando ed elaborando informazioni, gli algoritmi continuano a perfezionarsi e diventano sempre più abili e rapidi nel comprendere quali dati sono coerenti con i task prefissati e quali invece risultano poco utili ai fini dell’analisi.

È poi imprescindibile che le piattaforme riescano a dialogare tra loro nel modo più trasparente possibile, non solo rispetto all’accesso ai dati da scambiare e da elaborare, ma anche in termini di capacità di ridistribuzione dei risultati delle analisi.

Proprio perché ormai qualsiasi attività di business, in qualunque divisione, può trarre enorme vantaggio dall’introduzione di dashboard che aiutino le risorse umane a prendere decisioni informate o a svolgere con maggiore consapevolezza i propri compiti, è sempre più importante che l’azienda si doti di architetture in grado di sostenere il crescente flusso di dati, che dai sistemi centralizzati si muovono verso le singole postazioni e viceversa. Un’altra sfida che solo una Data Governance efficace può aiutare ad affrontare e vincere.
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