Le aziende non hanno mai avuto così tanti dati a disposizione: sistemi gestionali, applicazioni, sensori, piattaforme digitali e interazioni con clienti generano ogni giorno volumi crescenti di informazioni.
Nell’ottica di evolvere verso un modello data driven, molte organizzazioni si concentrano sulla capacità di analizzare i dati, investendo in strumenti avanzati per produrre report, dashboard o modelli predittivi. Questo approccio è senza dubbio positivo, ma c’è il rischio di accumulare insight che restano poi confinati nei sistemi o nella conoscenza dei singoli team, senza incidere realmente sui processi o sulla crescita dell’azienda.
Per superare questo inconveniente, è fondamentale partire da una data strategy e far sì che sia allineata con gli obiettivi di business.
Key Points
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Senza una data strategy, grandi volumi di informazioni e strumenti avanzati rischiano di non incidere su processi e risultati di business.
- L’allineamento con gli obiettivi di business è decisivo: una data strategy efficace parte dalle priorità dell’organizzazione, definisce KPI e risultati attesi e coinvolge le funzioni operative.
- La strategia si concretizza anche attraverso l’evoluzione dell’architettura dati: molte aziende stanno adottando soluzioni più flessibili come data lake, lakehouse e data fabric.
Cos’è una data strategy e come svilupparne una efficace
Una data strategy è un framework di alto livello che definisce come i dati debbano essere utilizzati per supportare gli obiettivi strategici e operativi dell’organizzazione. Stabilisce priorità, direzione e criteri da seguire per far sì che i dati generino valore concreto e che non si limitino a fornire informazioni più o meno determinanti.
Differenze tra Data Strategy, Data Management e Data Architecture
È utile chiarire la differenza rispetto ad altri termini che ricorrono frequentemente nel vocabolario dei data team e del CDO (Chief Data Officer), in particolare data management e data architecture.
- Il data management riguarda l’insieme delle pratiche necessarie a gestire il dato: qualità, integrazione, catalogazione, sicurezza e gestione del ciclo di vita;
- La data architecture definisce le strutture e i modelli tecnici che permettono di raccogliere, integrare e rendere disponibili i dati, dalle piattaforme di storage ai modelli di integrazione e di accesso.
- La data strategy, come si è visto, si colloca a un livello diverso perché stabilisce come gestire i dati, quali priorità perseguire e a quali risultati ambire.
In altri termini, management e architettura rappresentano strumenti e capacità operative; la strategia ne definisce la direzione e le finalità.
Data Strategy e l’allineamento con gli obiettivi di business
L’allineamento con il business distingue una data strategy da un insieme di iniziative sparse sui dati aziendali. Senza questo collegamento, anche architetture avanzate e strumenti sofisticati rischiano di produrre analisi che non incidono sulle decisioni né sui risultati dell’azienda. Diventa così molto complicato riuscire a giustificare gli investimenti al board aziendale.
Allineare la strategia al business significa partire dalle priorità dell’organizzazione: crescita, nuovi modelli di business (fondati magari sulla valorizzazione del dato), efficienza operativa, riduzione dei rischi, miglioramento della customer experience o sviluppo di nuovi servizi e fonti di ricavi. Dopo aver chiarito questi obiettivi, diventa possibile stabilire quali KPI indichino l’avanzamento effettivo verso di essi, quali dati servano per ottenerli e quali investimenti tecnologici abbiano realmente senso.
Dal punto di vista operativo, questo allineamento richiede almeno tre passaggi fondamentali.
- Il coinvolgimento delle funzioni di business nella definizione delle priorità. Questo perché bisogna evitare che la strategia nasca esclusivamente in ambito IT o che ogni divisione persegua unicamente i propri obiettivi;
- Il collegamento di ogni iniziativa a benefici misurabili, come la riduzione dei tempi di processo, l’aumento dei ricavi o la diminuzione dei rischi;
- La revisione periodica della strategia, perché il contesto competitivo, normativo e le opportunità offerte dai dati evolvono rapidamente.
Come sviluppare una data strategy: dall’as-is alla roadmap
Definire una data strategy non significa partire da un foglio bianco né immaginare subito l’architettura dati ideale. Le aziende più mature adottano in genere processi a più fasi, che aiutano a procedere in modo progressivo e a non trascurare passaggi fondamentali.
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Il primo passo consiste nel comprendere con precisione la situazione di partenza: quali dati sono disponibili, dove risiedono, che livello di qualità e accessibilità hanno e quanto sono realmente utili per gli obiettivi che l’azienda si è posta.
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Contestualmente al primo punto, occorre valutare il livello di maturità dei processi: esistono regole di data governance? I dati sono condivisi tra le diverse aree aziendali oppure restano confinati in silos? Questa fase di assessment serve anche a individuare i principali vincoli, che possono essere tecnologici, organizzativi o culturali.
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Ora è possibile delineare lo stato futuro desiderato, agganciandolo alle priorità di business di cui si è detto nel capitolo precedente. In questa fase si tratta di definire quali capacità debbano essere sviluppate: per esempio, migliorare l’affidabilità dei dati, rendere più rapido l’accesso alle informazioni oppure supportare iniziative avanzate di automazione.
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Come in ogni progetto che si rispetti, il passaggio decisivo consiste poi nel tradurre questa visione in una roadmap concreta, che definisca priorità, tempi e risultati attesi. Una roadmap di data strategy non riguarda solo le iniziative tecnologiche, ma copre più dimensioni: l'evoluzione dei processi di governance e responsabilità sui dati, lo sviluppo delle competenze e della cultura data-driven, il miglioramento progressivo della qualità e della disponibilità delle informazioni e, in ultima istanza, l'evoluzione delle piattaforme di supporto.
Dalla data strategy alla data architecture: come tradurre obiettivi in risultati
Una volta definita la strategia, chiariti gli obiettivi e individuati sia i KPI che i dati necessari per supportarli, si entra nel mondo tecnologico e ci si domanda: l’architettura dati attuale è sufficiente allo scopo oppure va ripensata?
In alcune organizzazioni, un data warehouse tradizionale può continuare a svolgere egregiamente il proprio ruolo, soprattutto quando le esigenze principali riguardano reporting strutturato, controllo direzionale e analisi storiche. Tuttavia, sempre più spesso le strategie sui dati richiedono qualcosa di diverso: integrazione di fonti eterogenee (comprese l’IoT, i dati macchina, le informazioni da piattaforme web…), accesso in tempo reale, supporto a modelli predittivi e, soprattutto, capacità di lavorare su volumi di dati non strutturati.
In molti casi, quindi, l’architettura esistente può diventare un limite, e per questo i team IT si orientano verso strumenti più moderni come i data lake o i data lakehouse, oppure verso paradigmi evoluti come il data fabric, che introduce un livello di integrazione e orchestrazione capace di collegare sistemi diversi senza necessariamente spostare i dati in un unico repository.
L’evoluzione verso analytics avanzati e AI rende questo passaggio ancora più importante. I progetti di AI, infatti, non richiedono solo capacità di calcolo o strumenti specifici, ma soprattutto dati accessibili, aggiornati, ben governati e integrati tra loro. L’architettura deve essere pensata per gestire pipeline di dati più flessibili, supportare diverse tipologie di dataset e garantire qualità e tracciabilità lungo tutto il ciclo di vita dell’informazione. Per quanto non esista un’unica architettura “per l’AI”, esistono framework e soluzioni progettate per rendere i dati realmente utilizzabili, ed è questa la condizione che permette all’AI di produrre risultati concreti.
Con noi, verso la data driven company
In Kirey, lavoriamo per favorire l’evoluzione delle organizzazioni verso modelli realmente data driven e AI first, in cui le decisioni e i processi si fondano su dati affidabili e su un’integrazione efficace tra innovazione tecnologica e competenze umane.
Per questo non ci limitiamo a sviluppare soluzioni. Ci proponiamo come partner a 360 gradi e affianchiamo le aziende nella definizione della strategia di dati, nell’individuazione delle priorità e nella costruzione di roadmap realistiche e sostenibili. Nel mondo dei dati, in particolare, la componente consulenziale è decisiva perché non esistono modelli validi per tutti, e ogni percorso deve partire da una comprensione approfondita del contesto, dei vincoli organizzativi e delle reali opportunità di crescita.
Contattaci per scoprire come possiamo aiutarti a definire e realizzare una data strategy efficace, costruendo le basi per un’organizzazione realmente 2.0.
