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Data Strategy: cos’è, come applicarla e perché
In un mondo sempre più guidato dai dati, ma dominato da grandi incertezze, seguire una data strategy ben definita è fondamentale per qualunque azienda, indipendentemente dalla dimensione o dal settore nel quale opera.
In momenti caratterizzati da grandi cambiamenti e da importanti volatilità, la data strategy è la bussola che consente di navigare in acque sconosciute, consentendo alle aziende di orientarsi e di cogliere importanti opportunità che altrimenti potremmo sfuggire.
In questo articolo cerchiamo di chiarire in primo luogo che cosa sia una data strategy, cosa la caratterizza e quali siano i benefici tangibili di una strategia dati robusta e probabilmente decisiva per lo sviluppo del business.
Cos’è la Data Strategy
Nella definizione di Gartner, molto semplicemente con Data Strategy si intende un processo altamente dinamico impiegato per supportare l’acquisizione, l’organizzazione, l’analisi e la fornitura di dati a sostegno degli obiettivi aziendali.
Più in generale, possiamo dire che l’adozione di una data strategy rappresenta la volontà di una impresa di trasformare i dati in una leva fondamentale per l’innovazione, il miglioramento dei processi decisionali e il raggiungimento degli obiettivi di business.
Tutto questo può avvenire solo all’interno di un framework ben strutturato che abbraccia la raccolta dei dati, la loro analisi, il data management, la data governance e infine il loro utilizzo. Il tutto finalizzato al raggiungimento di obiettivi strategici di lungo termine chiari e definiti e nel pieno rispetto di valori come privacy, trasparenza, sicurezza ed etica.
Ci sono almeno tre validi motivi che dovrebbero oggi più che mai spingere le aziende a dotarsi di una data strategy robusta.
In primis, le regole sempre più stringenti nazionali ed europee promuovono una gestione responsabile e conforme dei dati. Senza un approccio strutturato e consapevole alla gestione dei dati, le aziende prive di una strategia dati chiara rischiano di incorrere in sanzioni finanziarie e ripercussioni legali.
In secondo luogo, l’aumento esponenziale del volume e della varietà dei dati pone nuove sfide. L’enorme quantità di dati prodotti richiede strategie adeguate per il loro stoccaggio, elaborazione e analisi, senza le quali le aziende sarebbero di fatto incapaci di sfruttare appieno il potenziale informativo a loro disposizione.
Infine, non si può sottovalutare l’importanza delle intuizioni basate sui dati per processi decisionali informati. In un contesto dove le decisioni aziendali devono essere rapide ed efficaci, disporre di una strategia dati che permetta di comprendere e utilizzare al meglio gli asset informativi diventa cruciale per mantenere un vantaggio competitivo.
Quali sono i vantaggi della Data Strategy
Come abbiamo già accennato, nell’era dei big data la necessità di una Data Strategy chiara e applicata su scala aziendale diventa essenziale per raccogliere, analizzare e sfruttare i dati al fine di prendere decisioni informate. Questo approccio strategico permette alle imprese di identificare lacune operative e intervenire con azioni correttive per migliorare l’efficienza dei loro processi, migliorare l’esperienza dei loro clienti, trovare nuove spinte a sostegno della crescita del business.
Inoltre, una solida Data Strategy è essenziale per riconoscere potenziali rischi e scoprire eventuali violazioni nella loro gestione. Per una impresa è fondamentale avere una chiara visione su quali dati vengano raccolti, da dove provengano, chi può accedervi, come sono conservati, come sono utilizzati e a quali scopi, così come previsto dai regolamenti vigenti.
Implementare una Data Strategy robusta rappresenta un vantaggio competitivo decisivo perle aziende, che possono ad esempio comprendere i pattern comportamentali e le preferenze dei loro clienti e dunque disporre di una conoscenza fondamentale per personalizzare prodotti o servizi e incrementare il loro livello di soddisfazione.
Volendo sintetizzare, i benefici di implementare una Data Strategy sono molteplici e si possono riassumere in
- Efficienza
- produttività
- riduzione dei costi
- gestione del rischio
- opportunità di business
L’efficienza aumenta quando le aziende, avendo a disposizione i dati giusti, identificano e ottimizzano i processi lenti o inefficienti.
La produttività migliora poiché i dipendenti, avendo accesso a informazioni pertinenti su preferenze dei clienti, tendenze di mercato, dati di produzione, flussi logistici, sono meglio equipaggiati per svolgere il loro lavoro.
Inoltre, una Strategia Dati efficace può portare a significativi risparmi di costi identificando aree di spreco o sotto-utilizzo delle risorse e agendo di conseguenza.
Un ulteriore vantaggio fondamentale è legato alla gestione del rischio e al rispetto della conformità. In questo caso, la Data Strategy ben definita può aiutare a mitigare i rischi associati a violazioni dei dati, non conformità normativa e danno reputazionale.
Infine, l’accesso a insight sui dati in tempo reale permette alle aziende di scoprire continuamente nuovi modi per migliorare prodotti o servizi, identificare tendenze di mercato emergenti e preferenze dei clienti prima dei concorrenti, garantendo così innovazione, scalabilità e crescita del fatturato.
Le fasi di una Data Strategy
Prima di addentrarci nella definizione di una roadmap che accompagna la creazione di una Data Strategy, è bene aver presenti quali sono gli elementi chiave che la costituiscono.
In genere si fa riferimento a sette elementi costitutivi alla base di una Data Strategy:
- acquisizione dati
- governance
- data quality
- accesso
- utilizzo
- estrazione e reporting
- analisi
Molti di questi elementi possono essere riconfigurati per adattarsi al contesto organizzativo e al livello di maturità dell’impresa, ma tutti devono essere presenti in qualche forma.
Integrando questi componenti nella sua strategia, l’azienda potrà godere della disponibilità di dati di sufficiente qualità per promuovere i propri obiettivi strategici.
In generale, possiamo dire che per sviluppare una Data Strategy idonea all’era dei big data le aziende devono stabilire in primo luogo gli obiettivi strategici, valutando lo scenario attuale e definendone la governance. Successivamente si passa alla fase di progettazione dell’infrastruttura e implementazione della data platform, sulla quale poi costruire capacità di analisi, rafforzando le misure di sicurezza e di privacy. Il tutto senza trascurare né la formazione dei dipendenti e la creazione di un team dedicato, né le fasi successive di assessment, monitoraggio e verifica.
Ma vediamo in dettaglio come sia possibile articolare una robusta Data Strategy, definendo una roadmap con i passaggi principali
Visione
La visione delinea l’obiettivo futuro. Fornisce un quadro chiaro e convincente di come i dati saranno sfruttati per guidare l’innovazione, migliorare il processo decisionale e raggiungere gli obiettivi aziendali. La visione definisce la direzione della strategia dei dati, ispirando gli stakeholder e allineando i loro sforzi verso un obiettivo comune. È importante allineare l’utilizzo dei dati agli obiettivi organizzativi, basandosi su una visione di 2-3 anni per determinare il ruolo dei dati nel quadro generale. In questa fase, è fondamentale articolare chiaramente il “Perché” della strategia, che può essere guidata dalla necessità di aumentare la visibilità aziendale, monetizzare i dati, creare nuovi prodotti, aumentare l’efficienza nell’utilizzo dei dati.
Stakeholder
Non basta avere chiara la visione. È importante anche identificare chi siano i principali stakeholder legati agli investimenti sui dati. Parliamo sia del management interno, ma anche le funzioni aziendali e persono i clienti. Ciascuno stakeholder deve essere considerato secondo la propria prospettiva unica sull’iniziativa organizzativa sui dati. Una roadmap di successo richiede un allineamento anche su questo aspetto.
Audit
Prima di scegliere infrastruttura o data platform , è importante valutare le capacità ed efficacia dello stack tecnologico esistente, incluso l’architettura dati e la tecnologia di storage. A valle della fase di auditing si può valutare l’adozione di una architettura e degli strumenti giusti, selezionando i tool e le piattaforme adeguati alla visione. Vanno presi in considerazione tutti gli elementi, dai data warehouse ai connettori, degli strumenti di integrazione alle piattaforme di reporting. È importante scegliere la piattaforma, per garantire un flusso di dati senza interruzioni tra i sistemi, valutando anche aspetti di usabilità, sicurezza, compatibilità e scalabilità.
KPI
I KPI sono fondamentali per valutare l’efficacia delle iniziative di gestione dei dati e devono allinearsi agli obiettivi aziendali. Le organizzazioni devono monitorare la qualità, integrazione, memorizzazione e consegna dei dati, impostando KPI pertinenti.
I KPI della strategia dei dati sono gli indicatori di performance chiave che misurano l’impatto e i risultati della vostra strategia dei dati. Questi KPI devono essere SMART (specific, measurable, achievable, relevant, and time-bound)) e allineati agli obiettivi aziendali. Esempi di KPI per la strategia dei dati sono KPI di business intelligence come la retention o il churn dei clienti; KPI di data governance come il punteggio di qualità dei dati o il livello di maturità dei dati; KPI di data analytics come le intuizioni generate o le azioni intraprese…
Governance
È necessario definire una politica di governance dei dati completa che copra aspetti chiave come gli standard di qualità dei dati, verificabilità, trasparenza, gestione, standardizzazione, regolamentazioni sulla privacy e protocolli di sicurezza. Stabilire una chiara responsabilità per le decisioni e azioni relative ai dati.
Includere un framework di governance dei dati è un componente chiave della roadmap, poiché fornisce una visione ad alto livello delle configurazioni iniziali, della sicurezza a livello di riga, della certificazione dei dataset e dei requisiti normativi per i dati sensibili.
Organizzazione
Tra le attività necessarie nella definizione del framework della Data Strategy serve anche progettare una struttura di team che faciliti la collaborazione interfunzionale e stabilisca ruoli e responsabilità chiari, migliorando la collaborazione e la condivisione delle conoscenze e stabilendo team di dati specializzati capaci di eseguire cicli brevi con traguardi raggiungibili.
Rientra in questa fase anche l’analisi delle competenze necessarie per eseguire la strategia in base agli obiettivi e agli strumenti selezionati, valutando se questi ruoli esistono già nell’organizzazione o se devono essere creati.
Implementazione
Solo a questo punto si può definire un piano di implementazione che include progettazione, elaborazione dei dati, sviluppo di casi d’uso, test/validazione, deployment, monitoraggio e aggiornamenti, con tempi realistici e assegnazioni di budget per ogni fase del percorso di trasformazione.
Monitoraggio, Revisione e Aggiornamento
L’adozione di una Data Strategy è un processo continuo, che richiede una revisione e aggiornamento costanti della roadmap, perché sia effettivamente allineata con i requisiti e gli obiettivi aziendali. È una strategia che rientra in pieno in quella filosofia del “continuous improvement” che l’attuale scenario tecnologico e di mercato richiese. E solo così la strategia riesce ad essere rilevante, efficiente e flessibile.
Come implementare la Data Strategy
Abbiamo visto come alla base dello sviluppo di una strategia dati efficace debba esservi una chiara comprensione e definizione degli obiettivi, allineandoli alla strategia complessiva dell’azienda.
Solo mantenendo allineati Data Strategy e visione strategica è possibile fìgarantire un ritorno sull’investimento tangibile e misurabile.
Identificare accuratamente le fonti dei dati è il passo successivo e cruciale. Le fonti dati, che possono includere dati sui clienti, vendite e finanziari, devono essere catalogate e valutate per qualità e rilevanza. Questo processo consente di adottare un approccio olistico alla gestione dei dati, garantendo che siano accurati, completi, consistenti e privi di bias.
Altrettanto cruciale è la definizione di politiche di governance dei dati chiare e dettagliate che assicurino la qualità, la sicurezza e la conformità dei dati. Tali politiche dovrebbero delineare con precisione ruoli e responsabilità degli stakeholder, stabilire standard di qualità e definire i processi per la gestione e l’accesso ai dati.
Naturalmente, servono poi gli strumenti giusti, così come serve il giusto coinvolgimento di tutte le persone coinvolte, sia in termini di formazione, sia in termini di comprensione del percorso strategico in atto.
Sviluppare capacità di analisi dei dati su misura per le esigenze specifiche dell’azienda richiede la selezione di strumenti e tecnologie analitiche appropriate e scalabili, che consentano l’integrazione dei dati da molteplici fonti in un unico repository e poggino su una architettura adeguata e sicura.
