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La creazione di una moderna data platform è diventata essenziale per le aziende, così da estrarre informazioni utili dai loro dati per migliorare il processo decisionale interno e il proprio posizionamento attraverso un utilizzo avanzato e moderno del dato.
I vantaggi di adottare un approccio data-driven nelle aziende sono noti da tempo, ma è con la diffusione dello smart working che ne è stata compresa appieno l’importanza. In aggiunta, l’aumento esponenziale delle sorgenti di input ha reso ancor più essenziale raccogliere informazioni utili dai propri dati al fine di migliorare il processo decisionale interno, l’esperienza del cliente e, di conseguenza, delineare una crescita per la propria azienda.
Il modo più semplice e diretto per farlo è utilizzare una data platform, cioè una piattaforma tecnologica integrata utile a garantire la coesistenza e l’interoperabilità dei dati aziendali, con a bordo strumenti di analytics e Intelligenza Artificiale.
Proviamo a immaginarla come un grande archivio centrale al cui interno vengono elaborati e ottimizzati tutti i dati di un’organizzazione: lì avviene la raccolta, la “pulizia”, la trasformazione – ad esempio da dati non strutturati a strutturati -, l’aggregazione e l’organizzazione, che rendono più facile la fruizione per tutti i membri del team, l’arricchimento attraverso algoritmi di Intelligenza Artificiale finalizzati alla previsione e ottimizzazione dei processi di business, e l’esposizione, attraverso software di business intelligence e API (esposizione di servizi).
In tal modo identificare le soluzioni più appropriate per soddisfare le specifiche esigenze aziendali e del consumatore è più semplice, ma non è l’unico vantaggio.
Perché una data platform può essere la base per il successo aziendale?
Uno dei benefici che si manifestano fin dall’inizio è il miglioramento della qualità e della governance dei dati, conseguenza diretta delle operazioni di pulizia e trasformazione dei dati “grezzi”. Infatti, la piattaforma è in grado di identificare e rimuovere le informazioni duplicate, incomplete o errate, rendendo i dati più affidabili e preziosi per il processo decisionale che segue.
Ma anche se pulite e organizzate, a volte comprendere alcune informazioni non è semplice. Perciò la data platform consente di visualizzare i dati in forma di dashboard o grafici, mettendo in evidenza la presenza di tendenze, criticità o opportunità, e permettendo di agire di conseguenza.
Sulla base di questi insight è possibile aggiungere con semplicità nuove data sources, aggiornare gli utenti ed integrare soluzioni di terze parti in maniera semplice automatizzata e sicura, consentendo di risparmiare molto tempo utile e limitare errori che, inevitabilmente, l’azione umana potrebbe introdurre.
Non solo, oltre ai suddetti benefici “pratici”, adottare una moderna data platform nella propria organizzazione può apportare una vera e propria crescita del proprio business sia in termini di posizionamento che di fatturato. I dati opportunamente preparati, infatti, possono essere utilizzati per alimentare sofisticati modelli di advanced analytics e algoritmi di Artificial Intelligence (AI) per classificare automaticamente le informazioni, analizzare le dinamiche e le tendenze di mercato, fare previsioni, elaborare benchmark di performance, ottimizzare i processi aziendali. Ma anche per porsi nuovi obiettivi in base alle preferenze dei propri clienti – dei quali i dati registrano attività di navigazione e abitudini di acquisto -, come ad esempio rafforzare la propria Brand Awareness o creare contenuti strategici, anche grazie alle oramai emergenti AI generative.
Come dev’essere la data platform “perfetta”?
Immaginiamo di avere la necessità di un mezzo di trasporto, se volessimo raggiungere velocemente una breve distanza con un bagaglio leggero, allora una macchina sportiva oppure una moto può essere l’ideale, mentre se dovessimo trasportare un carico pesante servirebbe un camion oppure se dovessimo raggiungere un’isola o un altro continente, una nave o un aereo potrebbero essere la soluzione valida. La data platform perfetta deve disporre delle componenti tecnologiche abilitanti opportunamente integrate per molteplici esigenze di analisi, come un unico mezzo di trasporto ideale per qualsiasi necessità di movimento.
Questa esigenza di scalabilità dinamica, resilienza, integrazione e tecnologie abilitanti si sposa perfettamente con il paradigma delle piattaforme Cloud.
Sebbene l’approccio alla data platform sia soggetto a molte variabili, è possibile delineare quali sono le componenti indispensabili che deve avere una moderna piattaforma dati.
- Per essere efficace deve consentire l’archiviazione di molti dati. Attualmente le soluzioni di storage e calcolo più utilizzate sono cloud-native, cioè una combinazione di tecnologie che rende più veloci ed efficienti i modelli operativi basati sul Cloud, e si dividono tra data warehouse – adatta a dati strutturati – e data lake, ossia in grado di archiviare dati non strutturati, semistrutturati e strutturati.
- Deve essere aperta all’integrazione di fonti dati con supporto a protocolli standard in grado di gestire flussi dati batch o in real time. Per entrambe le opzioni esistono varie tecnologie.
- Deve integrare strumenti di trasformazione e modellazione dei dati, in grado di pulire, organizzare e creare automaticamente una rappresentazione visiva pronta da analizzare.
- La caratteristica successiva, dunque, è lo strumento di Business Intelligence (BI), il quale combina i processi business analytics, data mining, visualizzazione dei dati, strumenti e infrastrutture per i dati. Senza queste best practice il processo decisionale sarebbe lento e difficoltoso, ostacolando il miglioramento delle prestazioni.
- Nessuna data platform è completa senza data observability, un sistema software che offre la visione completa dell’attendibilità dei dati: la qualità e disponibilità del dato sono uno dei mantra principali di una moderna data platform.
- Altra caratteristica fodamentale delle data platform è la presenza di componenti native per facilitare lo sviluppo e l’esecuzione di algoritmi di Machine Learning e funzionalità di AI, incluse componenti di esposizione di questi servizi in grado di rendere fruibili i modelli, anche in real time, a terze parti integrate. L’Artificial Intelligence diventa, come dovrebbe essere, componente unica e coesa dello strato di Business Intelligence
La data culture fa la differenza
È indubbio che diventare un’organizzazione che fa dei dati il proprio valore fondamentale è un processo lento e non sempre facile, ma una data platform che consente di ottenere informazioni utili dai dati e utilizzarle nel lavoro quotidiano per estrarne insights e previsioni facilita molto il processo di cambiamento, e ne è ingrediente fondamentale. In ogni caso, è necessario che dai vertici dell’azienda venga diffusa una cultura orientata ai dati in tutta l’organizzazione, attraverso dei corsi di formazione o masterclass pensate su misura, e una chiara visione del percorso e degli obiettivi che l’azienda intende perseguire nel medio termine, ossia della “Data Strategy” aziendale. Solo così è possibile creare un percorso data driven solido per il futuro di un’azienda, rendendola più competitiva nel mercato e allo stesso tempo attrattiva verso la propria forza lavoro.
