Si parla tanto di approccio data driven al business, ma di fatto sono ancora poche le organizzazioni realmente in grado di orientare la propria strategia in funzione degli insight estratti dai dati. La maggior parte, infatti, non riesce a sfruttare al massimo potenziale le informazioni da cui viene quotidianamente inondata per giungere a conclusioni più approfondite su come generare maggiori ricavi, garantire la compliance delle operazioni sul piano normativo o prendere con sufficiente sicurezza decisioni strategiche nel momento del bisogno.

 

Quali sono le informazioni indispensabili sui dati

Il problema vero è che molte imprese non sono del tutto consapevoli di quali dati dispongono, e tanto meno sanno dove si trovano. Inoltre, fanno fatica a integrare gli input eterogenei provenienti da numerosi sistemi e piattaforme con cui si trovano a interagire e operare.

Per raggiungere la piena efficienza sul fronte informativo, ciascuna organizzazione dovrebbe essere in grado di rispondere alle 5W dei dati che, con una declinazione peculiare, ricalcano quelle del giornalismo:

Who ® Chi usa i dati, chi li ha creati e chi ne è responsabile?

What ® Cosa rappresenta il dato, da chi è utilizzato e perché?),

When ® Quando è stato creato, quando tale dato non sarà più valido/utile?

Where ® Dove sono i dati all’interno dell’organizzazione e dove vengono utilizzati?

Why ® Perché i dati sono stati prodotti, perché sono stati resi persistenti e perché vengono usati?

A queste, si può aggiungere una sesta domanda: come sono stati creati o recuperati i dati e come vengono utilizzati?

 

Un approccio collaborativo per una vera Data Driven Company

Trasformare un’impresa in una Data Driven Company significa sia rispondere alle domande attraverso sistemi automatici di diagnosi e identificazione delle informazioni, sia orientare tutti i processi e le attività in funzione di obiettivi di business non solo descritti, ma anche determinati attraverso l’analisi dei dati. È grazie agli insight ottenuti che diventa possibile interpretare e predire le dinamiche interne ed esterne all’organizzazione, da una parte sviluppando maggiore consapevolezza delle potenzialità e delle criticità di strumenti e metodologie, dall’altra maturando una visione più allargata e al tempo stesso più accurata del mercato.

È evidente che questa trasformazione non può essere gestita solo dal top management. Occorre un approccio corale, multidisciplinare, per valorizzare l’apporto che una strategia data driven riesce a fornire ai risultati di business. L’intera organizzazione deve essere coinvolta nell’adozione degli analytics e resa cosciente di come possano migliorare concretamente l’operatività. Quindi all’automazione dei processi di data governance, necessaria a rispondere alle 5W, deve corrispondere l’adozione di una soluzione che metta tutti gli attori della filiera in condizione di godere della massima visibilità sui dati e soprattutto di collaborare per massimizzare i risultati.

 

Automated Data Governance e Collaboration, gli elementi fondamentali

Quando si sceglie un software di Data Governace (o Data Intelligence nella sua accezione più estesa) è quindi importante valutare che soddisfi entrambi i requisiti. Bnova conosce a fondo le esigenze delle imprese che intendono sviluppare una strategia data driven ed è per questo che mette loro a disposizione Erwin, un software tanto intuitivo quanto avanzato di Data Governance, una soluzione collaborativa persona-based che può essere usato trasversalmente all’interno dell’azienda: specialisti IT e di Data Integration, data scientists, data stewards, data owners, analisti funzionali, management, responsabili della compliance e della sicurezza.

Grazie a un vastissimo insieme di metadata connectors, a tool automatici di Data Mapping, ETL Code generation, Data Catalog, Data Lineage e Data Impact, Data Usage Traking, consente di semplificare l’intero ciclo di vita del Data Management e della Data Governance, gestendo tutti processi necessari per garantire disponibilità, usabilità, coerenza, integrità, standardizzazione e sicurezza dei dati, espandendo la data governance al di là delle strutture e delle funzioni aziendali tradizionalmente deputate alle attività di raccolta, elaborazione e distribuzione delle informazioni. Solo così si può accelerare la generazione di insight accurati e facilmente fruibili da tutte le risorse, a prescindere dal ruolo che ricoprono e da dove operano.

 

Erwin abilita la collaboration grazie a Data Catalog, Data Dictionary e Business Glossary

Se la componente di Data Governance tradizionale contribuisce a dare fiducia nel dato e ad abbattere i silos tecnologici, quella di collaboration abbatte quelli tra le persone. Il Business Glossary e il Business User Portal offrono ai Data stakeholder la possibilità di visualizzare i dati rilevanti per i loro ruoli e di comprenderli in un contesto aziendale, consentendo loro di produrre insight accurati e utili, e di collaborare con tutta l’azienda per utilizzarli al fine di ottenere i risultati desiderati, dalla conformità normativa alla crescita dei ricavi.

La piattaforma Edge di Erwin abilita inoltre una data governance contestualizzata, ovvero combinando la modellazione dell’architettura aziendale con le capacità di modellazione dei processi di business e delle entità dei dati collegate a un glossario in grado di supportare la classificazione dei dati. Come? Utilizzando grafici che descrivono le caratteristiche dell’aziendale, integrati con un dizionario e un catalogo di dati che contengono posizione, relazioni, data lineage e motion intelligence degli input.

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