Cos'è una strategia di dati?

Una strategia dei dati è un piano a lungo termine che definisce la tecnologia, i processi, le persone e le regole necessarie per gestire le risorse informative di un'organizzazione. Tutti i tipi di aziende oggi raccolgono grandi quantità di dati grezzi. Tuttavia, per utilizzare queste informazioni e creare applicazioni di machine learning (ML) o intelligenza artificiale (IA) generativa, è necessaria una pianificazione accurata della gestione dei dati e dell'analisi. Una strategia dei dati delinea la visione a lungo termine di un'organizzazione per la raccolta, l'archiviazione, la condivisione e l'utilizzo dei propri dati. Semplifica il lavoro con i dati in ogni fase del percorso dei dati per tutti coloro che ne hanno bisogno nell'organizzazione.

Perché è importante la strategia dei dati?

Costruire una strategia dei dati è indispensabile per le organizzazioni che vogliono mantenere una posizione rilevante, competitiva e innovativa nonostante i cambiamenti costanti. È necessario curare, comprendere e proteggere i dati per raggiungere gli obiettivi delle iniziative aziendali e creare nuovo valore per l'organizzazione, come ad esempio:

  • Decisioni migliori e più rapide
  • Riduci le frodi
  • Migliore esperienza e fedeltà del cliente
  • Migliora l'efficienza operativa
  • Ottimizza i processi
  • Ottimizza i costi
  • Supporta nuovi modelli di business, come ad esempio i dati come prodotto
  • Crea applicazioni a prova di futuro, come il machine learning (ML) o l'IA generativa.

La strategia dei dati offre vantaggi competitivi poiché allinea la gestione dei dati con la strategia aziendale e la governance dei dati. Risponde principalmente a due scopi.

Miglioramento delle decisioni in tema di architettura dei dati

L'architettura dei dati di un'azienda descrive il modo in cui l'azienda raccoglie, archivia, trasforma, distribuisce i dati e ne fruisce. Include anche gli aspetti tecnici della gestione dei dati, come i seguenti:

  • Database e file system
  • Servizi di integrazione dei dati
  • Regole che disciplinano i formati di archiviazione di dati
  • Connessioni di sistema tra applicazioni e database
  • Diritti di accesso ai dati
  • Modelli di dati IA

Ad esempio, l'architettura dei dati potrebbe inserire i dati di marketing e di vendita giornalieri in applicazioni come le dashboard di marketing. Queste in seguito integrano e analizzano ulteriormente le informazioni per identificare le relazioni tra la spesa per la pubblicità e le vendite per regione. La tua strategia dei dati fornisce il framework all'interno del quale i data engineer prendono decisioni architetturali che soddisfano gli obiettivi aziendali, assicurandosi al contempo che il personale appropriato abbia accesso a tali dati.

Gestione dei dati in modo coerente

Una strategia dei dati efficace permette di supportare l'intera organizzazione per una gestione dei dati collaborativa e coerente. Fornisce a tutte le parti in gioco le risposte a cinque domande fondamentali:

  • Quali sono i dati adeguati?
  • Quali sono le operazioni sui dati approvate?
  • Qual è lo scopo dell'archiviazione di dati e della loro raccolta?
  • Qual è la policy di governance dei dati per i processi aziendali?
  • Quali sono le informazioni approfondite ricavabili dai propri dati esistenti?

Quali sono i vantaggi dell'implementazione di una strategia dei dati?

I vantaggi di una solida strategia dei dati sono molti di più:

Risoluzione delle sfide derivanti dalla gestione dei dati

La maggior parte delle organizzazioni si trova a dover affrontare sfide di gestione dei dati come silos di dati, duplicazione di dati tra le unità aziendali, flusso di dati inefficiente tra i reparti e mancanza di chiarezza sulle priorità dei dati. Una strategia dei dati consente alle aziende di risolvere queste sfide rendendo i dati accessibili e condivisi in modo sicuro. È possibile sfruttare il valore dei dati per soddisfare le iniziative aziendali. Un migliore allineamento sui dati e l'accesso ai dati giusti al momento giusto consentono alle organizzazioni di prepararsi al futuro o all'ignoto.

Migliore esperienza e fedeltà del cliente

Le organizzazioni utilizzano dati e analisi per comprendere meglio i clienti e migliorarne l'esperienza. Dalle esperienze online ai contact center, le organizzazioni possono utilizzare i dati per creare più valore per i clienti e rispondere in modo proattivo alle esigenze non soddisfatte. I dati aiutano inoltre le organizzazioni a creare nuove opportunità di business o di monetizzazione e a costruire prodotti e servizi iper-personalizzati basati sulle esigenze dei clienti. Le esperienze personalizzate sono anche in grado di rafforzare la fidelizzazione dei clienti nel tempo.

Raggiungimento della maturità analitica

Il Gartner Analytic Ascendancy Model definisce quattro fasi di maturità analitica. In genere le organizzazioni iniziano con analisi descrittive e diagnostiche per capire cosa è successo e perché. La maturità analitica arriva quando l'organizzazione passa all'analisi predittiva, che utilizza i dati per rispondere a ciò che accadrà. Le organizzazioni nella fase finale della maturità utilizzano l'analisi prescrittiva per ottenere risultati predeterminati. Una strategia dei dati definisce quindi un piano dettagliato per aiutare l'organizzazione a prendere decisioni basate sulla previsione anziché sul senno di poi.

Crea applicazioni a prova di futuro, come il machine learning e l'IA generativa

I dati sono al centro delle applicazioni ML e di IA generativa. I modelli ML e IA richiedono la capacità di importare e gestire facilmente i dati per addestrare modelli ed eseguire inferenze. Una strategia dei dati tiene conto dei dati che alimentano casi d'uso come il riconoscimento delle immagini, le previsioni e la ricerca intelligente nelle applicazioni. È inoltre necessario tenere conto della governance del ML, la quale include la gestione dei modelli di dati.

Creazione di una cultura dei dati a livello di organizzazione

Una strategia dei dati presenta una tabella di marcia per migliorare l'alfabetizzazione e l'efficienza nell'uso dei dati in tutta l'organizzazione. Team eterogenei possono lavorare in sintonia per migliorare la qualità e l'accuratezza della raccolta dei dati. Inoltre, è possibile sviluppare una formazione personalizzata e creare percorsi di apprendimento per i collaboratori, affinché passino da principianti a esperti nella gestione e nell'utilizzo dei dati.

Garanzia della conformità normativa

Una valida strategia dei dati migliora la sicurezza degli stessi implementando misure per limitare l'accesso non autorizzato ai dati. Nel definire le policy e i processi è possibile tenere conto di tutte le norme e i regolamenti in materia di governance dei dati. Tutte le operazioni possono essere pianificate con cura per garantire che la gestione dei dati aziendali mantenga la privacy, la sicurezza e l'integrità dei dati in ogni momento.

Quali sono i componenti fondamentali di una strategia dei dati efficace?

È possibile descrivere la strategia dei dati come una sequenza di fasi e un calendario per l'attuazione di tali fasi. Questa tabella di marcia per la strategia dei dati comprende le linee guida per mantenere l'attuale maturità dei dati dell'organizzazione e gli elementi da mettere in campo per passare al livello successivo.

Di seguito sono riportati alcuni componenti comuni della strategia dei dati da includere nella propria tabella di marcia:

Strumenti per il catalogo dati

Gli strumenti per il catalogo dati aiutano a identificare e classificare tutte le risorse di dati esistenti. Gli utenti aziendali e i team IT possono utilizzare il catalogo per ottenere metadati dettagliati e per mappare in modo più efficace le operazioni aziendali e le operazioni sui dati.

Strumenti di gestione dei dati

Esistono diversi strumenti per l'integrazione dei dati, la visualizzazione, la reportistica e le dashboard. Una strategia dei dati aiuta a identificare gli strumenti migliori per soddisfare le esigenze aziendali e garantire supporto sia ai team IT che agli utenti aziendali. È inoltre possibile verificare che gli strumenti soddisfino tutte le policy di governance dei dati, garantendo la conformità normativa.

Analisi dei dati

Le strategie dei dati di successo includono in genere piani tanto per la gestione dei dati quanto per l'analisi dei dati all'interno dell'organizzazione. L'analisi dei dati richiede set di dati esistenti come input per i modelli di ML e IA. Una strategia dei dati aziendale mira a ridurre al minimo le distorsioni delineando i migliori set di dati da utilizzare per l'analisi dei dati e le modalità di formazione dei dipendenti sulle operazioni con i dati. Ad esempio, ipotizziamo che un' organizzazione intenda utilizzare l'IA per smistare automaticamente le richieste di lavoro. In tal caso, è necessario selezionare con cura un set di dati diversificato di dipendenti passati e presenti per evitare di creare pregiudizi inconsci nei modelli di ML e IA.

Processo di revisione

La strategia dei dati dovrebbe includere un processo di revisione per valutare e migliorare i sistemi di gestione dei dati esistenti e la strategia stessa. Questo include attività quali:

  • Verifica periodica dell'architettura dei dati esistente
  • Verifica della conformità dei processi di raccolta dei dati
  • Misurazione della qualità dei dati rispetto a dati di mercato comparabili

È possibile utilizzare questa documentazione di analisi per migliorare la strategia dei dati esistente e mantenere gli obiettivi strategici.

Quali sono i diversi approcci alla creazione di una strategia dei dati?

Esistono due approcci principali alla creazione di una strategia dei dati per la propria organizzazione.

Centralizzazione

Un approccio alla gestione dei dati altamente centralizzato e orientato al controllo, include in genere un'unica fonte di attendibilità per ogni categoria di dati. Ad esempio, esiste una fonte primaria di dati sulle entrate, sui clienti o sulle vendite. I sistemi di dati raccolgono i dati da diverse fonti, li puliscono e li conservano in questo archivio centrale. L'approccio ai dati difensivo riduce quindi al minimo il rischio a valle identificando, standardizzando e amministrando origini dati autorevoli per mantenere l'integrità dei dati che fluiscono attraverso i sistemi interni dell'azienda. Il sistema stabilisce le priorità delle attività, come ad esempio le seguenti:

  • Conformità e regolamenti
  • Rilevamento di attività fraudolente tramite l'analisi dei dati
  • Misure di sicurezza per la prevenzione di furti

Decentralizzato

Un approccio decentralizzato aggiunge maggiore flessibilità ai sistemi di gestione dei dati gestiti centralmente. Questo approccio riconosce che più unità aziendali interpretano gli stessi dati in modo diverso. Si adatta a queste diverse interpretazioni consentendo trasformazioni controllate dei dati che possono essere ricondotte in modo affidabile all'unica fonte di attendibilità.

Ad esempio, si consideri uno scenario in cui sia il reparto finanziario che quello marketing producono report mensili sulla spesa per la pubblicità sui social media. Il marketing, interessato ad analizzare l'efficacia degli annunci, produce report sull'impatto della spesa sui clic e sulle visualizzazioni. Il reparto finanziario produce report sull'effetto delle spese sul flusso di cassa. I rapporti contengono numeri diversi, ma entrambi rappresentano una versione accurata della verità.

Equilibra gli approcci alla strategia dei dati

Ogni azienda deve incorporare approcci centralizzati e decentralizzati affinché la propria strategia dei dati abbia successo, ma trovare il giusto equilibrio può essere complicato. Gli approcci decentralizzati tendono a essere operazioni in tempo reale e sono più rilevanti per le funzioni aziendali incentrate sul cliente, come il marketing e le vendite. Gli approcci centralizzati sono più importanti per i reparti legali, finanziari, di conformità e IT. Una strategia dei dati equilibrata offre ai leader aziendali la flessibilità necessaria per adattare l'unica fonte di attendibilità in modi coerenti per soddisfare meglio le esigenze aziendali.

Chi predispone una strategia dei dati?

Il team che si occupa della strategia dei dati comprende in genere rappresentanti della dirigenza, dell'analisi dei dati aziendali e dei team di IA e IT. Di seguito sono riportati alcuni esempi di utenti che collaborano per creare e implementare una strategia dei dati.

Data engineer

I data engineer sono responsabili della costruzione di un'architettura dei dati affidabile ed efficiente. Supervisionano e amministrano diverse attività relative alla pipeline dei dati, come la raccolta, l'elaborazione, l'archiviazione e l'analisi dei dati. Questo ruolo comprende specialisti che implementano i requisiti di sicurezza e governance dei dati.

Data scientist

I data scientist raccolgono i dati elaborati dai data engineer e li utilizzano per ulteriori analisi. Utilizzano i dati per creare modelli diversi di ML e IA e generare report per la business intelligence.

Analisti di dati

I data analyst sono specializzati nell'interpretazione e nell'analisi dei dati. Lavorano a stretto contatto con i data scientist per garantire che le attività di business intelligence siano in linea con i requisiti dell'organizzazione.

Business manager (responsabili aziendali)

I business manager esaminano i report sui dati e aiutano a gestire le operazioni sui dati. Si accertano che la strategia dei dati sia in linea con la strategia aziendale complessiva e con i requisiti normativi.

Quali sono le fasi della creazione di una strategia dei dati?

Identifica le iniziative aziendali finanziate

Il primo passo consiste nell'allinearsi alle iniziative commerciali finanziate. Per questo, è possibile utilizzare la metodologia Lavorare a ritroso di Amazon. Successivamente, stabilisci quali dati sono necessari per tali iniziative aziendali.  Quindi identifica quali funzionalità di dati sono necessarie per supportare le iniziative aziendali.

Ecco alcuni esempi di passaggi per la creazione di una strategia di dati:  

  • Sostieni l'iniziativa imprenditoriale finanziata da qualcun altro
  • Identifica le funzionalità dei dati richieste
  • Determina la condizione dei dati necessari
  • Crea una tabella di marcia per la strategia dei dati
  • Identifica quali pratiche operative aziendali, come l'architettura aziendale e la gestione dei progetti, possono supportare la strategia dei dati
  • Integra con i programmi di strategia di IA

Costruzione di un team

Trovare le persone giuste pronte ad apportare un ventaglio di punti di vista diversificati è indispensabile per il successo della strategia dei dati. Il team sarà responsabile di diversi incarichi, tra cui i seguenti:

  • Assegnazione e distribuzione delle risorse
  • Definizione e miglioramento delle policy
  • Gestione dei problemi relativi ai dati non appena questi si presentano
  • Comunicazione dello stato e dei risultati del programma

È inoltre possibile assegnare ruoli di governance dei dati per determinare i responsabili dell'implementazione delle tecnologie, garantire la conformità agli standard e fornire aggiornamenti a tutti gli interessati sulle modifiche alle policy.

Ottimizzazione dell'architettura dei dati

Qualsiasi strategia dei dati richiede gli strumenti e le tecnologie giuste per risultare di successo nella pratica. Sarà necessario esaminare l'infrastruttura di dati esistente, analizzare il modo in cui i diversi team utilizzano attualmente i dati e identificare eventuali lacune da risolvere. Questa fase comporta in genere decisioni incentrate sulla tecnologia e basate sui propri requisiti, che possono includere i seguenti elementi:

  • Volume e tipo di dati
  • Qualità e analisi dei dati
  • Sicurezza e conformità
  • Ciclo di vita dei dati

In definitiva, l'obiettivo è creare una strategia dei dati che li renda il più possibile accessibili, condivisibili e fruibili da tutti gli stakeholder che ne hanno bisogno, con i dovuti controlli di sicurezza.

Integra con il programma di strategia di IA

Per generare valore dall'intelligenza artificiale e dal machine learning, i dati sottostanti devono soddisfare le esigenze delle iniziative specifiche associate ai modelli di intelligenza artificiale e machine learning per garantire una qualità adeguata dei dati, l'integrazione, la sicurezza e così via. Pertanto, è necessario instaurare una partnership tra i team di strategia dei dati e quelli di strategia dell'IA.

Considerazioni speciali sulla governance per IA/ML

L'IA/ML introduce nuove funzionalità di cui dobbiamo tenere conto nella nostra strategia dei dati. Ad esempio:

  • Archivi funzionalità
  • Conformità normativa aggiuntiva
  • MLOps
  • Nuove considerazioni etiche
  • Considerazioni sull'IA generativa

In che modo AWS può contribuire alla strategia dei dati?

AWS offre diversi servizi che aiutano a reinventare il business con i dati. È possibile aggiungersi agli oltre 1,5 milioni di clienti per portare i propri dati nella comunità cloud più affidabile, sicura e scalabile del mondo. Ad esempio, puoi utilizzare AWS per:

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