Le aziende riconoscono che la loro competitività dipende dalla capacità di analizzare e valorizzare i dati. Il problema è che, troppo spesso, questi sono frammentati e sparsi tra silos e sistemi non comunicanti.
In questo scenario, diventa fondamentale non solo sviluppare una strategia di trasformazione, ma anche decidere come i dati verranno gestiti all’interno dell’organizzazione, con lo scopo di renderne rapida ed efficiente la fruizione da parte di tutti i soggetti interessati.
In questo articolo esploriamo una delle evoluzioni più promettenti in tal senso: l’approccio che considera i dati come un prodotto, ovvero un data product.
Cos’è un data product, il fondamento dell’azienda data-driven
Alla base del data product c’è una profonda evoluzione dell’approccio ai dati nei contesti enterprise.
Il punto di partenza: il data project
Per anni, l’utilizzo dei dati come supporto alle decisioni aziendali è stato l’esito di progetti puntuali, spesso nati su richiesta di singole business unit.
I data team venivano incaricati di acquisire, integrare e analizzare i dati per uno specifico scopo, da un report a una dashboard interattiva, ma mancava una visione sistemica alle spalle. Solo il team che aveva avviato il progetto poteva beneficiare di quegli insight; per le altre divisioni, accedere o integrare quei dati con i propri significava dover ripartire da capo e avviare un nuovo progetto ad hoc, con il risultato di sprecare tempo, duplicare gli sforzi e perdere opportunità.
Data Product, il modo moderno di “vedere” i dati
Il data product nasce per superare i limiti dell’approccio a progetto. In questo modello, i dati non sono un ingrediente grezzo da lavorare caso per caso, ma diventano prodotti digitali pronti all’uso, pensati per essere facilmente trovati, compresi, integrati e utilizzati, anche da altri e anche al di fuori dell’azienda.
Un data product è dunque un dataset o un asset informativo progettato con la stessa cura e le stesse metodologie con cui si progetta un prodotto software. Ha un suo ciclo di vita, ha delle fasi - dal design al miglioramento continuo - e segue pipeline e processi definiti a livello centrale. È un potente strumento per superare la frammentazione informativa tipica delle grandi organizzazioni e facilitare la connessione tra le sorgenti dati per ottenere insight di valore. Il data product è contraddistinto da:
- Scopo chiaro e orientamento al business
Ogni data product nasce per rispondere a un'esigenza concreta. Il suo scopo è esplicito e misurabile.
- Composability
Un data product è progettato per essere componibile, ovvero aggregabile in prodotti informativi più complessi. Questa caratteristica, essenziale per superare la logica del progetto, permette di creare nuove soluzioni, prodotti più ampi o sottoprodotti in tempi rapidi, sfruttando data product già esistenti come in un qualsiasi software modulare.
- Ownership definita
Ogni data product ha un owner, ovvero un responsabile della sua qualità, manutenzione e disponibilità. Questo elemento è essenziale per garantire affidabilità e aggiornamenti continui.
- Governance integrata e discoverability
Un data product serve potenzialmente tutta l’organizzazione e, per questo, è soggetto a policy aziendali di qualità, accesso e sicurezza. La discoverability, ovvero la possibilità di essere facilmente trovato, è garantita dall’inserimento in un catalogo dati aziendale. Questo consente ai team di sapere cosa esiste già, evitando duplicazioni di lavoro, sprechi di tempo e la proliferazione di copie dello stesso dato.
- Documentazione accessibile e aggiornata
Il data product deve essere documentato: descrizione, struttura, schema dei dati, logiche di aggiornamento, possibili utilizzi. Questo rende il prodotto utilizzabile in autonomia anche da altri team.
- Versioning, aggiornamento e riutilizzo
I data product non sono statici. Chi li utilizza deve sapere quale sia la versione in uso, quali modifiche siano sono state introdotte e con quale frequenza i dati vengano aggiornati.
Esempi concreti di data product
Un data product può essere impiegato in qualsiasi settore e contesto aziendale, dalla produzione al marketing, dalla logistica alle risorse umane. Ovunque ci siano dati rilevanti per il business, è possibile creare un prodotto pensato per essere utilizzato, riutilizzato e, in alcuni casi, anche monetizzato. Ecco alcuni esempi pratici:
- Un catalogo di clienti profilati per campagne di marketing automation, integrabile via API con strumenti terzi;
- Una vista delle performance logistiche di tutta la supply chain, accessibile e condivisibile tra dipartimenti o partner;
- Dati di mobilità (già aggregati e analizzati) raccolti dagli operatori telco, venduti a retailer o brand per analizzare il traffico pedonale in determinate aree urbane e, di conseguenza, per supportare decisioni su aperture di nuovi punti vendita o assortimenti di prodotto.
Data product o Data as-a-product?
Le due espressioni - data product e data as a product - vengono spesso usate come sinonimi, ed è comprensibile: sono strettamente connesse e fanno entrambe riferimento a un nuovo modo di interpretare e gestire i dati in azienda. Tuttavia, se vogliamo andare a fondo, c’è una distinzione sottile ma utile da chiarire.
- Data as a product è l’approccio, il mindset. Significa adottare le logiche del product thinking anche nel mondo dei dati: cura dell’esperienza utente, attenzione alla qualità, riutilizzabilità, responsabilità chiara, versioning. È un cambio di paradigma culturale prima ancora che tecnico.
- Data product è il risultato concreto di questo approccio. È l’oggetto finale che incarna quei principi: un asset informativo progettato come un vero e proprio prodotto digitale governato, documentato, manutenuto e pronto all’uso da parte di team, professionisti o sistemi.
Data product e digital twin, un’alleanza strategica
Uno dei traguardi più ambiziosi delle iniziative di trasformazione digitale è la creazione di un digital twin dell’organizzazione, un ecosistema digitale che ne rispecchia fedelmente la struttura e i processi ed è alimentato dai dati provenienti da ogni area operativa.
Naturalmente, più un’azienda è grande e complessa, più questa visione si scontra con una realtà fatta di sistemi eterogenei, dati incoerenti e approcci frammentati alla loro gestione. Eppure, è proprio in questi contesti che la trasformazione genera il massimo valore; se infatti l’organizzazione diventa capace di accedere a tutti i propri dati, può finalmente applicare algoritmi predittivi in tutti i processi, individuare inefficienze nascoste, simulare scenari e prendere decisioni davvero data-driven.
L'approccio data as a product aiuta le aziende a costruire il proprio digital twin. I data product – standardizzati, interoperabili e governati a dovere - fungono infatti da mattoni modulari e possono essere combinati in configurazioni diverse, permettendo di sviluppare rapidamente nuove analisi, dashboard e applicazioni specifiche per ogni esigenza di business.
Come sviluppare un product mindset
Creare prodotti di dati presuppone un cambiamento culturale, perché significa non solo riconoscere il valore dei dati, ma trattarli con la medesima cura e responsabilità che si riserva ai prodotti destinati ai consumatori. Da dove partire, quindi?
Il dato come responsabilità condivisa
Ogni data product deve avere un owner, ma tutti devono sentirsi responsabili del suo utilizzo corretto. Servono policy chiare, ma anche un cambio di prospettiva: il dato non è un file né un’informazione, ma un asset su cui costruire la competitività dell’azienda.
Design to delivery
Un data product nasce solitamente da un bisogno specifico, ma va progettato per essere riutilizzabile e scalabile. Serve investire tempo nella fase di design: definizione degli scopi, utenti target, metriche, interfacce, API e aggiornamenti.
Dotarsi della giusta tecnologia
Cloud, API, cataloghi, data platform, pipeline e strumenti di versioning sono il motore invisibile del product mindset. Senza una base tecnologica solida e componibile, nonché un’architettura dati moderna, il rischio è di tornare ai vecchi progetti isolati.
Creare piccoli successi misurabili
Invece di puntare alla data platform definitiva, è sempre consigliabile partire da casi d’uso circoscritti con un impatto concreto: un report self-service, una dashboard dinamica, una vista clienti condivisa. Ogni piccolo successo rafforza la cultura del dato, ed è certamente da qui che si deve partire.
Adottare un approccio data as a product è un passo strategico per costruire un’azienda più connessa, intelligente e pronta al futuro. Se vuoi approfondire come applicare questo modello nella tua organizzazione, identificare i primi use case o valutare le soluzioni tecnologiche più adatte, i team di Kirey Group sono a tua disposizione.
Contattaci per una consulenza personalizzata: capiremo insieme da dove partire e come creare valore reale a partire dai dati.
