Romeo Scaccabarozzi, AD di Axiante, offre una visione del momento di mercato e delle tendenze del settore.
L’efficace gestione e integrazione dei dati è una sfida cruciale per le aziende, soprattutto oggi che i dati sono diventati un asset strategico. Ecco perché l’analisi continua dei dati è diventata una priorità per ogni organizzazione che voglia capitalizzare il valore delle informazioni, ottenendo insight significativi: l’analisi “intelligente” può aiutare a identificare nuovi fenomeni o opportunità di mercato, ma anche potenziali problemi, sostenendo processi decisionali sempre più articolati. La gestione e l’integrazione efficace dei dati possono essere una fonte di crescita per le imprese, consentendo di prendere decisioni più informate e più rapide e di migliorare l’efficienza operativa.
D’altronde, le moderne organizzazioni devono fare i conti non solo con molti più dati, ma anche con dati molto più distribuiti. Da un lato, le linee di business richiedono informazioni sempre più “fresche”, dall’altro le direzioni ICT assistono a un proliferare di opzioni cloud sempre più eterogenee. Questi e altri fenomeni legati ai dati stanno portando a una crescita esponenziale dei volumi, introducendo nuovi livelli di complessità nelle organizzazioni: l’aumento delle transazioni digitali, gli ambienti di lavoro ibridi, l’estensione dei canali di comunicazione e l’adozione di nuove tecnologie come l’Internet of Things (IoT) sono alcuni dei fattori che hanno contribuito a questo aumento.
Manager e analisti hanno a disposizione una mole potenzialmente infinita di dati, ma devono riuscire ad aggregarli nel modo corretto, mantenendoli aggiornati e sfruttando tutte le fonti disponibili per arrivare al risultato più preciso, ma nel minor tempo possibile. In molti settori, la competitività si gioca proprio sulla velocità decisionale ed esecutiva. Molto spesso le aziende vedono in questa tendenza soprattutto un onere e un costo. In realtà ciò può trasformarsi in un’opportunità straordinaria se sfruttata correttamente.
In passato, per compensare la richiesta di gestione di Big data strutturati e destrutturati, l’IT si è avvalso di strumenti come Data Warehouse e Data Lake gestiti da un team e una struttura centralizzati. Una soluzione per molti versi di successo, ma che non ha tenuto conto dell’entità dell’aumentato del volume di dati prodotti, del moltiplicarsi delle fonti dati e della difficoltà di analizzarli in tempi rapidi. Spesso, l’approccio centralizzato ha costituito di fatto un collo di bottiglia rispetto alle richieste di analisi da parte del management.
L’approccio Data Mesh
A fronte di organizzazioni sempre più decentralizzate e distribuite, all’interno delle quali comparti e reparti gestiscono parti differenti dell’operatività aziendale, un approccio più efficace è quello del Data Mesh, che permette di abilitare i team distribuiti a lavorare condividendo le informazioni in modalità agile e autonoma, favorendo analisi rapide e scelte di business basate sui dati affidabili.
I dati, infatti, costituiscono una base oggettiva attraverso la quale è possibile prendere decisioni ponderate, grazie a una comprensione più approfondita e puntuale del settore e delle dinamiche del mercato, non ultimo cosa stanno facendo o cercando di fare i principali competitor. Ma non solo, l’analisi dei dati consente di ottimizzare l’efficienza operativa, intervenendo sulle aree di miglioramento, con una conseguente riduzione dei costi operativi e un’ottimizzazione complessiva delle performance aziendali.
Se a questo si aggiunge la possibilità di offrire ai propri utenti esperienze uniche e personalizzate, e di ottenere così una maggiore fidelizzazione e soddisfazione di una clientela sempre più esigente, risulta evidente che la strada tracciata oggi va verso la trasformazione delle aziende in data driven company: aziende “guidate dai dati” e, in quanto tali, capaci di continuare a competere, rispondendo velocemente e agilmente alle richieste di un mercato sempre più frammentato, mutevole e incerto.
Accompagnare un cliente nella gestione completa dei dati per trasformare l’azienda in una data driven company è un processo complesso, che inizia dalla comprensione profonda degli obiettivi aziendali. È fondamentale infatti capire quali sono i risultati che l’organizzazione si aspetta di ottenere dalla gestione dei dati. Basandosi sulle esigenze e sugli obiettivi identificati, Axiante sviluppa assieme al cliente una strategia dati personalizzata, essenziale per definire come verranno raccolti, elaborati, archiviati e utilizzati i dati per supportare gli obiettivi aziendali.
Il passo successivo è accompagnare il cliente nella selezione delle tecnologie e degli strumenti necessari per implementare tale strategia. È molto importante aiutare il cliente a sviluppare capacità di analisi dei dati e modelli predittivi e assicurarsi che implementi misure di sicurezza dei dati robuste e conformi alle normative sulla privacy. La gestione dei dati è, infine, un processo continuo: occorre monitorare costantemente l’efficacia delle iniziative messe in campo e apportare miglioramenti in base ai feedback e alle nuove esigenze che dovessero emergere, offrendo supporto continuo all’azienda nell’evoluzione della sua strategia dati.
