Riuscire a gestire i dati traendo da essi il massimo valore monetizzabile, quindi facendo sì che possano produrre valore di business, è ormai un imperativo per le aziende chiamate a competere in mercati sempre più instabili.

Una sfida che implica un percorso, un data journey, per la valorizzazione del dato che passa necessariamente dall’utilizzo di strumenti e tecnologie di analisi e, prima ancora, da una adeguata cultura della Data Science.

Ma da dove si parte? Quali sono i passi da compiere?
Come si diventa una data driven company?

Vediamo quali sono gli strumenti metodologici e le tecnologie per disegnare e intraprendere il proprio data journey, ossia il percorso per riuscire a valorizzare e gestire al meglio i dati per le esigenze e gli obiettivi di business.

 

Data Maturity Index, primo step del data journey

Il primo importante passo da compiere è capire in modo chiaro ed oggettivo qual è la situazione di partenza, ossia stabilire con trasparenza qual è il livello di maturità della propria azienda in riferimento ai temi legati a Data Analytics e Data Management.

Passaggio importante per capire come modellare la propria strategia di business, partendo dall’assunto che alle aziende non serve una Big Data Strategy ma una strategia di business di cui i Big Data sono parte integrante.

Capire il livello di maturità della propria azienda nell’approccio ai dati è dunque il passo fondamentale da compiere e richiede una serie di strumenti metodologici per identificare da dove partire e come proseguire il proprio data journey.

BNova ha messo a punto una metodologia chiamata Big Data 4 Business Toolkit attraverso la quale, in tre passaggi fondamentali, le aziende riescono a:

  • – capire il grado di maturità della propria azienda rispetto all’uso di dati e degli Analytics;
  • -identificare gli use case realizzabili nel medio/breve periodo per avviare ed accelerare il percorso di valorizzazione dei dati;
  • -avviare nuovi progetti data driven con benefici diretti sul business.

Come accennato, il Data Maturity Index è il primo step necessario e deve consentire alle aziende di capire in modo chiaro in quale fase verso la data driven eneterprise ci si trova. In particolare, questo passaggio serve per misurare il grado con cui l’organizzazione ha integrato dati ed analitiche nel proprio modello di business, tenendo conto di:

  • interazione con i dati: come in azienda si interagisce – a tutti i livelli e funzioni – con i dati, come vengono utilizzati e sfruttati i dati;
  • – maturità tecnologica: quali tool e con che funzionalità vengono utilizzati dagli utenti in azienda;
  • – uso strategico del dato: in che modo, per quali finalità, a supporto di quali processi ed iniziative vengono sfruttati i dati.

Vuoi capire qual è il Data Maturity Index della tua aziende e in quale fase del data journey si trova?
Basta compilare un breve questionario, ti forniremo un quadro chiaro della tua situazione attuale.

CLICCA QUI PER IL QUESTIONARIO

Verso una vera organizzazione data driven, le 5 fasi e le tecnologie necessarie

Una volta compreso in quale fase del data journey ci si trova, diventa strategico identificare il percorso da compiere per aumentare la propria data driven maturity.

Il percorso verso una data driven company può essere riassunto in 5 macro fasi, ognuna delle quali è caratterizzata da un differente livello di interazione con i dati, maturità tecnologica e uso strategico del dato:

FASE 1 – Monitoring: i dati vengono sfruttati per capire cosa è successo e qual è lo “stato di salute” dell’azienda rispetto a determinati indicatori di performance (attraverso tecnologie che sfruttano le analisi descrittive);

FASE 2 – Insights: i dati vengono analizzati per “fare diagnostica”, per capire cioè il perché di determinati eventi;

FASE 3 – Optimization: i dati vengono sfruttati per fare previsioni future e stimare in anticipo eventuali impatti a seguito di potenziali decisioni da prendere (con l’utilizzo di tecnologie che sfruttano le cosiddette analisi predittive);

FASE 4 – Monetization: i dati vengono sfruttati per stimolare l’innovazione di prodotto e servizio e in azienda si fa uso di tecnologie che consentono le analisi prescrittive;

FASE 5 – Metamorphosis: i dati diventano la base per la ridefinizione di modelli di business e accelerano la trasformazione delle aziende.

Le prime tre fasi si concentrano sull’estrazione del valore dai sistemi interni all’azienda, le ultime due fasi sono invece più orientate ai mercati esterni e sono quelle che consentono alle aziende di “giocare di anticipo” e sfruttare al meglio tutto il potenziale dei dati per estrarne un efficace valore di business.

In questo percorso, sono diverse le soluzioni tecnologiche che possono supportare le aziende a compiere il proprio data journey. Per le aziende spesso è difficile orientarsi nel panorama dell’offerta perché non sempre è chiaro a quali bisogni rispondono determinate tecnologie e, soprattutto, qual è il reale valore che possono apportare una volta implementate in uno specifico contesto di business e per un puntuale use case.

Tuttavia, affinché il data journey possa compiersi e un’azienda possa superare le varie fasi di maturità, la consapevolezza di quello che può fare una determinata tecnologia è di importanza critica per ambire ad obiettivi e strategie sempre più ampi. Ecco perché una corretta metodologia di disegno del data journey deve tenere conto anche della corretta scelta delle tecnologie.

 

Se sei interessato a capire qual è la nostra metodologia e su quali tecnologie sviluppiamo i data joureny dei nostri clienti, scrivici, saremo lieti di darti tutte le informazioni che cerchi.

Richiedi contatto

Approfondimenti da BNext:

Eyes4Innovation, la rete che ti semplifica la vita

La rete ti semplifica la vita. Ecco la massima sintesi del motivo per cui è nata Eyes4Innovation, ed anche lo scopo ultimo perseguito dalle aziende fondatrici. Scopri com’è andato l’evento di presentazione.

Dataiku: le novità della release 9

Dataiku, tante novità. Le energie si concentrano sul processo di trasformazione e analisi del dato e sulla collaborazione con altri tool, come Tableau

Vertica apre le porte alla Data Science

La Data Science, in termini di supporto decisionale alle aziende, ha un potenziale enorme, ma è una materia molto ampia e di carattere sperimentale: non necessariamente l’algoritmo migliore per un settore si rivela buono anche in realtà aziendali...

Dataiku: Intelligenza Artificiale per le case farmaceutiche

Oltre il 60% delle aziende farmaceutiche sono state identificate come “principianti” quando si parla della loro maturità riguardo l’AI.

Data Science Tools: la cassetta degli attrezzi dei team di Data Scientist

Strumenti tecnologici, piattaforme, linguaggi di programmazione, tools di vario genere rappresentano elementi importanti, gli “attrezzi del mestiere” per i Data Scientist. Ecco alcuni dei linguaggi e dei tools che solitamente non mancano all’interno di un team di Data Scientist.

Data Scientist, chi sono e cosa fanno per aiutare le aziende

Oggi i dati rappresentano uno degli asset più critici ed importanti per un’azienda (e non solo), tant’è che ormai si parla dei dati come del nuovo petrolio nell’economia dell’informazione e della conoscenza. Chi lavora sui dati e con i dati gode di un grande vantaggio. Ma chi sono davvero i Data Scientist e cosa fanno concretamente per aiutare le aziende?

Dataiku: i consigli per scegliere il giusto progetto di Data Science

Con decine di potenziali use case ma risorse limitate, è importante dare priorità ai progetti che hanno sia un alto valore di business che un’alta probabilità di successo. I consigli di Dataiku

Le 6 (+1) fasi del processo tipico di Data Science

La Data Science è un campo di studi interdisciplinare il cui obiettivo finale è estrarre informazione e conoscenza utili da dati strutturati o non strutturati. Non esiste un framework unico e universalmente condivido per definire i processi di Data Science, tuttavia, dal punto di vista tecnico lo standard KDD è quello a cui ci si ispira maggiormente, perché indica l’intero processo di ricerca di nuova conoscenza dai dati.

RFM: le analisi sui clienti quali sistemi di supporto alle decisioni

Parliamo delle analisi RFM, pilastro di una data driven company. Sono analisi per la segmentazione della clientela e restituiscono valori ed informazioni utili che diventano la base per fare valutazioni strategiche e prendere decisioni più oggettive, basate sui dati.

Non voglio mica la Luna! L’arte di aver cura dei propri clienti

Oggi si sta creando un circuito virtuoso in cui il consumatore vuole un nuovo legame di fiducia. Il brand è chiamato a “reagire”, quindi fare tutto ciò che serve per soddisfare le necessità del cliente e soddisfare la sua “sete” di fiducia