Introduzione
Nel mondo contemporaneo i dati sono onnipresenti. Le organizzazioni hanno l’opportunità di trarre il massimo vantaggio competitivo dalle informazioni interne ed esterne grazie agli attuali strumenti di Business Intelligence e Analytics: con questi strumenti oggi è veramente possibile realizzare la famosa citazione “Make Things Done”. Tuttavia, per raggiungere questo obiettivo, è fondamentale che le aziende adottino una solida strategia di Data Governance, garantendo il controllo dei dati lungo tutto il loro ciclo di vita. Un governo corretto dei dati assicura che la qualità delle informazioni consenta di prendere decisioni sempre più accurate. La Data Quality rappresenta solo la punta dell’iceberg della Data Governance.
Data governance
La Data Governance è un framework che definisce il modello di Data Management da applicare a un’organizzazione più o meno complessa. La governance sono le regole da rispettare, il management sono le decisioni che determinano le azioni concrete per far rispettare le regole e avere così il controllo delle informazioni che circolano. La governance dei dati comprende tre aree chiave: risorse, processi e tecnologie: l’obiettivo chiave consiste nel portare in azienda la cultura data-driven del lavoro creando valore aggiunto dal proprio patrimonio informativo. Per formare una cultura data-driven concreta è necessario valutare nel dettaglio gli aspetti dell’organizzazione operativa e funzionale dei processi.
Gestione dei sistemi informativi
Grazie ai sistemi informativi in Cloud o on-prem i flussi di dati in input vengono estratti, decodificati, rielaborati e restituiti sotto forma di conoscenza per le risorse che ogni giorno contribuiscono alla crescita, alla sostenibilità e all’aumento dell’efficienza dei processi e all’efficacia delle decisioni delle organizzazioni. La qualità dei flussi trasmessi dal sistema informativo aziendale viene misurata sulla base di alcuni criteri come:
- selettività che consiste nell’eliminazione delle informazioni superflue e ridondanti;
- la tempestività nel tempo che passa tra la richiesta delle informazioni e la risposta;
- l’accuratezza per stabilire quanto un dato sia corretto e puntuale
- l’affidabilità nella correttezza e certezza delle informazioni;
- la flessibilità nella raccolta, trasmissione in tutte le circostanze
- l’accettabilità e l’accessibilità: è cruciale che i dati e le informazioni aziendali siano facili da comprendere.
Gestione dei flussi di caricamento e controlli
Per garantire i criteri sopracitati, è essenziale che i dati in input inizialmente grezzi vengano acquisiti e indirizzati in flussi automatici che ne definiscano la forma, la struttura, la logica e l’organizzazione. Questo processo consente di ottenere informazioni finali chiare e immediate. Per raggiungere tale obiettivo, è fondamentale utilizzare gli strumenti opportuni, noti come tool di ETL (Extract, Transform, Load), progettati per eseguire operazioni di caricamento, trasformazione, calcolo ed elaborazione dei dati. Questi strumenti sono forniti dai principali software vendor e possono essere personalizzati per soddisfare esigenze specifiche. L’obiettivo di un flusso di caricamento consiste nella traduzione dei dati destrutturati di input in un output chiaro, corretto e coerente, che può assumere la forma di una tabella, un grafico o un indicatore di performance. Questi output vengono successivamente visualizzati su strumenti di analisi, come le dashboard, che possono variare da soluzioni comuni a piattaforme sofisticate.
Controlli per garantire la qualità dei dati
Le operazioni di ETL possono sembrare semplici a prima vista, ma presentano notevoli complessità durante l’implementazione. I professionisti dei dati, noti come data engineer e data analyst, gestiscono questi flussi di dati con controlli intermedi, garantendo la consistenza e la qualità dei dati ad ogni fase ed intercettando a monte gli errori più comuni come ridondanze e duplicazioni. Queste fasi intermedie di controllo, comunemente note come “check di consistenza” in un sistema informativo strutturato, organizzato e governato, sono supportate da messaggi e notifiche inviate ai data owners in caso di errori o anomalie. È fondamentale monitorare opportunamente tali anomalie per evitare di compromettere l’integrità del sistema e dei dati. Grazie ai log di dettaglio che tracciano le attività dei flussi, è possibile individuare le situazioni che potrebbero compromettere i processi di caricamento e, di conseguenza, l’aggiornamento delle informazioni. Intervenendo tempestivamente nella fase più opportuna del flusso ETL, è possibile aggiungere regole per assicurare una manutenzione e un miglioramento continui. I flussi sono strutturati in termini di operazioni e regole applicati in ogni fase intermedia dall’input all’output; inoltre sono flessibili in quanto personalizzabili per peculiari esigenze informative. Un flusso governato è fondamentale per ottenere dati corretti e affidabili, garantendo così la qualità delle informazioni. Per garantire una gestione efficace dei dati, diventa strategico affidare la governance della manutenzione continuativa dei flussi a un team di esperti specializzati. Data Governance, Data Quality e un eccellente servizio di AMS, Application Management Service, fanno la differenza.
I data mart e la BI
I flussi di caricamento strutturano i dati quantitativi e qualitativi, organizzandoli in tabelle finali che alimentano le vaste basi dati, tecnicamente denominate Datawarehouse e/o Data Lake, utilizzate nelle organizzazioni sia in ambiente Cloud che On-Prem.
Grazie alla professionalità degli esperti di dati, le tabelle vengono organizzate per analisi specifiche all’interno dei data mart. Questo rappresenta il punto di partenza per coloro che trasformano i dati in informazioni. I professionisti della Business Intelligence e degli Analytics creano soluzioni che permettono alle aziende di migliorare le proprie strategie grazie ai dati. Sopra il singolo data mart, è possibile creare strutture di tabelle interconnesse che danno vita a dati organizzati in modello, generando storytelling e raccontando la storia di un dipartimento, processo o area aziendale specifica.
Nell’ambito della propria organizzazione, è cruciale gestire in modo efficace lo sviluppo di un solido data warehouse o data lake, strutturato con una strategia di data governance. La gestione di grandi quantità di dati comporta il rischio di non avere il controllo completo del patrimonio informativo. La strategia più opportuna è quella di definire regole all’interno del dipartimento IT e diffonderle attraverso l’intera organizzazione, anche con l’aiuto di società di consulenza. Questo approccio permette di gestire efficacemente i dati dei singoli dipartimenti e processi, centralizzando le analisi e distribuendo in modo capillare gli strumenti di lavoro ad hoc per migliorare il business. Strumenti come la BI e gli Analytics sono fondamentali, poiché consentono al business di prendere decisioni informate a tutti i livelli. Grazie ai numeri, grafici, tabelle e gli indicatori di performance forniti da questi strumenti, le aziende possono competere efficacemente, guadagnando quote di mercato e mantenendo elevati i propri risultati.
Data Quality e Business Continuity
Nei testi di management si incontrano spesso quattro parole chiave: prodotto, prezzo, punto vendita, promozione. Tuttavia, per promuovere correttamente un prodotto o servizio, determinare un prezzo competitivo, definire il posizionamento di mercato e raggiungere il successo, sono fondamentali i dati.
La qualità dei dati per un pricing accurato, lo studio del comportamento dei consumatori e l’analisi delle tendenze di mercato garantiscono maggiori opportunità di incrementare le vendite e acquisire quote di mercato rispetto ai concorrenti.
I dati rappresentano la base per ottenere grandi risultati; per farlo è essenziale mettere in pratica quanto definito finora. I flussi di dati devono essere implementati e devono essere stabilite regole per la loro gestione ottimale. Un data warehouse efficiente e costantemente aggiornato, insieme ai report che mostrano le performance, garantiscono dati efficienti, tempestivi, consistenti e affidabili. Questi sono i pilastri della data quality della data governance. Grazie a questi elementi, il business può continuare a prosperare, garantendo continuità di servizio a tutti i livelli.
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