Come rimanere competitivi nell’era della digital transformation e della data driven economy?
Un recente studio analizza il grado di maturità di 800 aziende medio-grandi Usa ed europee e punta a capire quali sono le ‘chiavi di successo’ di quelle che hanno dimostrato di saper sfruttare meglio la digital transformation”.
Aziende “Data Thrivers”: le chiavi di successo
- I dati sono diffusi in modo uniforme in tutta l’organizzazionee non centralizzati nel data center come tradizionalmente avviene: “Significa avere una strategia per il management del dato il più possibile olistica: indipendentemente dalla fisicità del dato stesso [ovvero a prescindere da dove questo effettivamente risiede-ndr], bisogna essere in grado di accedervi e gestirlo in maniera completamente seamless [senza soluzione di continuità-ndr]”, dice il manager. I Data Thrivers in sostanza sfruttano database on premise, cloud pubblici e privati in modo intelligente e sono in grado di armonizzare questa infrastruttura ibrida in modo tale che gli utenti possano lavorare con tutte le informazioni che circolano nell’azienda mantenendo una user experience ottimale.
- I dati sono considerati un asset; è una sottolineatura non scontata se si considera, come spiega Pozzoni, che “ancora molte imprese, anche quando hanno un database abbastanza consolidato, non hanno persone al loro interno capaci di estrapolare informazioni davvero utili dai propri dati”. Il tema è dunque anche di competenze, oltre che di tecnologie.
- IT e Business lavorano all’unisono: l’IT manager è in grado di dialogare con le Lob e capire, insieme a queste, come trarre valore dai dati raccolti, quali informazioni è utile estrapolare; questa capacità di dialogo, di scambio, e in generale l’approccio culturale e organizzativo dell’azienda volto a favorire la cooperazione tra le diverse aree aziendali, è sempre ben consolidato nei Data Thrivers.
- “Data maps” per ottenere visibilità e controllo sui dati stessi: nel loro cooperare IT e Lob devono “definire delle ‘mappe’ in grado di offrire una migliore visibilità e un miglior controllo su tutta l’infrastruttura [e sullo stato dei dati all’interno di questa infrastruttura-ndr]; è un passaggio indispensabile per poter portare avanti progetti in ambito analytics, big data, AI, basati sull’elaborazione dei dati.
- La qualità dei dati è una priorità: “È un punto fondamentale – dice Pozzoni – Non basta ‘avere tanti dati’; a monte l’impresa si deve assicurare che questi siano di qualità; perché di fatto ‘posso recuperarne quanti voglio’ da Facebook e Twitter, ma se poi non si riesce ad aggregarli e fare un cleaning attento, di fatto rimane solo una marea di informazioni molto scadenti”.