Saper orchestrare i dati è un’esigenza che ormai riguarda qualsiasi tipo di business: efficienza dei processi, maggiori profitti e minori perdite, efficacia degli acquisti e soprattutto soddisfazione dei clienti possono essere misurate, comprese e migliorate attraverso l’analisi delle informazioni raccolte lungo ciascuno degli iter su cui si muovono persone e procedure. Non stupisce dunque che sempre un maggior numero di organizzazioni si stiano dotando di software di Data Governance.

Il mercato, d’altra parte, offre una vasta gamma di soluzioni, adatte a sostenere la crescita del business lungo la strada della digital transformation indotta da un approccio data-driven. Ma quali sono le caratteristiche e le funzionalità imprescindibili per una piattaforma di Data Governance degna di questo nome? Ce ne sono almeno cinque (più una) che assolutamente non possono mancare, eccole:

1. Sistema di Assessment dei dati

Premessa essenziale della Data Governance è la conoscenza del dato, sembra banale ma non lo è. La prima cosa che deve fare un buon tool è quella di mappare tutto il patrimonio informativo aziendale: dati, fonti, applicativi per poi consentire lo step successivo che è quello della Data Quality. Se i dataset a cui si attinge per effettuare le analisi non contengono informazioni corrette, integre e soprattutto di valore per il business, l’intera strategia data-driven va in fumo. Per questo è necessario che un software di Data Governance sia in grado di valutare quali sono gli elementi rilevanti per le analisi, quali quelli ridondanti e quali invece quelli potenzialmente dannosi, acquisendo col tempo la capacità di risultare sempre più efficace nell’operazione di scrematura.

2. Accessibilità facilitata a fonti eterogenee

I dati, si sa, arrivano da fonti estremamente diverse siano esse interne od esterne all’azienda. Non si tratta solo di dataset con formati ed estensioni differenti, ma di un’eterogeneità che ha a che fare pure con contenuti destrutturati e multimediali. Parliamo di e-mail, conversazioni sui social network, ma anche di immagini e di video. Per questo un software di Data Governance a prova di futuro deve poter accedere con facilità e nel modo più rapido possibile a qualsiasi tipo di fonte.

3. Riconoscimento e gestione dei metadati

Con sempre maggiore frequenza e soprattutto in presenza di data lake, le informazioni sono corredate da tag e metadati che aiutano i sistemi a riconoscere rapidamente gli input, evitando ridondanze e selezionando gli elementi più utili a corroborare le analisi. La capacità di attribuire tag ai nuovi dati inseriti nei repository è d’altra parte essenziale per affrontare la complessità determinata dalla crescita esponenziale della mole di informazioni a disposizione delle piattaforme analitiche.

4. Democratizzazione del dato

Non è possibile realizzare una strategia Data Driven di successo senza coinvolgere tutti gli attori aziendali, soprattutto chi ha profonda conoscenza delle tematiche di business, ma minore familiarità con la tecnologia. In tal senso è fondamentale avere un Business Dictionary ovvero uno strumento web che minimizzi il “digital divide” e che consenta a tutti di sapere quali dati sono disponibili, da dove provengono ed, eventualmente, come sono stati aggregati e/o calcolati.

5. Sicurezza by design

Sembra scontato dirlo, ma non lo si ripete mai abbastanza. Qualsiasi software oggi deve soddisfare requisiti minimi di security e data protection, sia per la salvaguardia delle proprietà intellettuali dell’azienda, sia per ottemperare agli obblighi di legge – a partire dal GDPR – in materia di tutela della privacy dei propri clienti.

6. Interfaccia semplice e intuitiva

Ultimo, ma non per importanza: vista la sempre maggiore pervasività degli analytics nei processi decisionali aziendali, è fondamentale che un buon software di Data Governance offra ai propri utenti un’interfaccia intuitiva, con una grafica comprensibile e semplice da navigare.

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