Data Strategy: definizione
Per Data Strategy intendiamo l’implementazione di un piano, globale e strutturato, da parte di un’organizzazione per raccogliere, governare e sfruttare in modo efficace le informazioni e i dati a sua disposizione. La Data Strategy viene progettata per raggiungere gli obiettivi aziendali tramite un uso strategico dei dati, garantendo che l’organizzazione possa ottenere valore dagli stessi.
Avere una Data Strategy conviene:
- Maggior redditività: le aziende con una solida strategia dei dati registrano profitti superiori del 10% (Forbes)
- Efficienza operativa: le aziende che hanno instaurato una Data Governance efficace possono migliorare l’efficienza operativa del 30-50% (McKinsey)
- Soddisfazione del cliente: l’82% delle aziende ha constatato una crescita nella soddisfazione del cliente a seguito della pianificazione di una strategia dati definita (Experian)
- Riduzione dei costi: le aziende che investono in Data Management & Analytics registrano una riduzione dei costi operativi del 5-10% (Data & Analytics Global Executive Study)
- Innovazione: le aziende che sfruttano i dati per l’innovazione hanno un tasso di crescita del 30% superiore rispetto a quelle che non lo fanno (BCG)
- Competitività: entro il 2024 oltre il 90% delle grandi aziende avrà un CDAO (Chief Data and Analytics Officer) per garantire una gestione strategica dei dati e rimanere competitivi (Gartner)
Lo stato dell’arte in Italia
Come è emerso dai risultati di ricerca degli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, solo il 42% delle grandi organizzazioni dichiara di utilizzare in maniera ottimale e diffusa i risultati delle analisi. Inoltre, quasi 1 azienda su 3 svolge attività di Business Intelligence tramite report statici o, nel peggiore dei casi, fogli elettronici (17%).
Per quanto concerne la Data Governance, solo il 41% delle aziende ha formalizzato un Team centrale dedicato. Nonostante si registri un’importante crescita rispetto all’anno precedente (36%), sono ancora relativamente poche le organizzazioni che sfruttano in maniera corretta il potenziale dei dati a disposizione; un efficace data lineage è infatti essenziale per organizzare gli stessi e garantire integrità e conformità a tutti i livelli.
Nuovi paradigmi architetturali: Data Fabric e Data Mesh
Tra coloro che hanno invece già strutturato una Data Strategy aziendale l’obiettivo è renderla sempre più efficiente e moderna, per questa ragione stanno prendendo sempre più piede nuovi modelli architetturali come Data Fabric e Data Mesh.
L’architettura Data Fabric permette l’integrazione di diversi strumenti e piattaforme di data management e orchestra i processi end-to-end sfruttando l’intelligenza e l’automazione. Attraverso una struttura coesa, favorisce la visibilità, la coerenza e l’utilizzo efficiente dei dati in ambienti eterogenei.
Il Data Mesh è un paradigma architetturale concepito sulla decentralizzazione, ossia su domini eterogenei fra loro ma che operano in maniera standardizzata e sottostanno ad una governance globale. Un’architettura Data Mesh incoraggia la responsabilità locale, la federazione dei dati e la facilitazione dell’accesso agli stessi, migliorando scalabilità, fiducia e agilità nell’ecosistema dati aziendale.
Data Science per il business: a che punto siamo?
Un’azienda su due, tra grandi realtà e PMI, dichiara di non fare uso di strumenti di data science a supporto delle decisioni strategiche. Seppur in crescita, i margini di miglioramento sono ancora enormi; com’è evidente, le aziende in stato avanzato possiedono un’arma in più, un notevole vantaggio concorrenziale rispetto ad aziende immature o ai primi passi, sia in termini di ricavi che di costi.
L’ambito applicativo più diffuso per l’implementazione di progetti di data science risulta essere quello delle Vendite (37%), a seguire il Marketing (27%), la Produzione (23%) e la Logistica/Supply Chain (16%).
Se consideriamo infine il settore di appartenenza, notiamo come Banche/Assicurazioni, Editoria e Media appartengano maggiormente al cluster delle aziende più avanzate; quelle che operano nei settori Utility, Trasporto e Logistica sono per lo più considerate prudenti o intraprendenti (ma non ancora in stato avanzato), mentre le aziende immature o ai primi passi sono rappresentate dai settori Manifatturiero, GDO/Retail, PA/Sanità.
In conclusione, l’esperienza diretta di numerose aziende mostra una crescita importante nell’utilizzo dei dati al fine di implementare una Data Strategy consistente ed efficace, e ciò accade a ragion veduta, poiché i dati mostrano quanto questo sia importante per il raggiungimento degli obiettivi aziendali. Tuttavia c’è ancora moltissimo margine, soprattutto in alcuni settori dove intervenire ora con qualche investimento mirato può essere determinante per emergere sulla concorrenza o rendere più efficienti i processi interni.
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