di Maurizio Crisanti
I dati aziendali costituiscono una risorsa fondamentale per monitorare l’andamento del business e progettare strategie di crescita data driven. I dati interni alle aziende e organizzazioni sono ormai alla base della pianificazione di nuovi prodotti, del miglioramento dell’organizzazione e dei processi interni, della rilevazione dell’andamento di costi e dei progetti di sviluppo. È sempre più necessario elaborare una data governance dei dati interni all’azienda, costruita a misura dell’organizzazione, degli obiettivi e dei modelli di business. Una piattaforma per la governance dei dati ben gestita permette di migliorare l’operatività nei vari livelli aziendali. A questo fine, in genere le aziende si avvalgono di un framework che raccoglie i dati e ne verifica gli standard di qualità.
La Data Governance aziendale: approccio e vantaggi
La governance dei dati crea valore aggiunto a livello strategico e operativo. Attraverso un processo codificato di raccolta dei dati, della loro integrazione con tutti i diversi set di dati interni è infatti possibile elaborare e fornire report personalizzati, facilmente comprensibili e utili a tutti i livelli aziendali.
È necessario progettare un data model, che presenta numerosi vantaggi: il più significativo è quello di eliminare il problema noto come silos dei dati. Proprio come in un silos aziendale, che contiene sementi ed è progettato per non entrare in contatto con altri silos, nelle aziende i dati sono spesso isolati nei vari reparti, per problemi legati alla mancanza di una cultura del dato, ma anche perché generati da app o piattaforme utilizzate solo da singoli uffici per scopi specifici.
Immaginiamo i dati sulla fatturazione gestiti da un ERP, quelli sulla logistica e spedizioni, gestiti da un apposito software, i dati del CRM dei clienti e dei contatti, sviluppati su piattaforme create con linguaggi di programmazione diversi e mai messi in relazione tra loro. Se in questo modo la raccolta dei dati riesce ad aggiornare singoli data set, anche se poi inseriti in un grande data warehouse, letteralmente magazzino dei dati, il risultato sarà di scarsa utilità per l’intera azienda.
Un data model consente di integrare dati provenienti dai vari dataset aziendali e di presentarli in forma facilmente consultabile e orientata alla loro interpretazione, è dunque l’approccio più corretto per dare valore ai dati aziendali, secondo una visione olistica della gestione del dato. In questo modo si ottiene il monitoraggio continuo delle informazioni e si testano nuovi possibili pattern e combinazioni per ottenere risultati di valore.
Chi si avvantaggia della corretta gestione dei dati aziendali
Quali sono i benefici di una corretta data governance? Le varie funzioni aziendali possono consultarli e trarre indicazioni preziose ai fini del miglioramento delle strategie e dei processi. in particolare, i report saranno utili a:
- Il Management: la raccolta e integrazione dei dati aziendali sarà decisiva per i manager, che avranno a disposizione elementi preziosi per elaborare strategie fondate sui dati, analizzare le opportunità del mercato e sviluppare nuovi prodotti o servizi.
- L’Amministrazione: per chi si occupa di contabilità e finanza, saranno disponibili report coerenti e accurati relativi a tutti gli aspetti economico-finanziari.
- Le Vendite: nel reparto che si occupa di vendite e marketing, avere a disposizione dati ben elaborati consentirà una visione affidabile di preferenze e comportamenti dei clienti storici e dei nuovi utenti.
- Il Procurement: anche i responsabili dell’approvvigionamento e gestione della catena di produzione beneficeranno dei dati per efficientare la tempistica degli ordinativi, la logistica e lo stoccaggio, pianificando meglio le attività per ridurre i costi.
Come raccogliere i dati aziendali
I dati aziendali sono dati di prima parte, ovvero raccolti direttamente dall’azienda. In genere si tratta di quelli raccolti attraverso il CRM aziendale, il software gestionale e le piattaforme di marketing relative ad acquisti, emersi nell’assistenza dei clienti o raccolti mediante campagne di email marketing e altre forme di Lead Generation, come landing page e questionari somministrati offline.
Questi dati provengono direttamente dagli utenti, sono quindi in genere precisi e pertinenti. I dati di prima parte permettono di avere una visione legata alle azioni dei clienti che sono entrati in relazione con l’azienda attraverso il sito web, una app o un evento. Questi set di dati offrono una visione dell’andamento del business aziendale e della situazione economica dell’organizzazione. Per soddisfare le esigenze dei manager o dei responsabili marketing, che richiedono una visione più ampia del mercato, può essere necessario integrare i dati di prima parte con altri set di dati.
L’integrazione dei dati aziendali
In ogni caso i dati interni all’azienda e provenienti da dataset raccolti attraverso il sito web, l’e-commerce, l’amministrazione, la logistica, il servizio di assistenza clienti e le campagne di marketing devono essere integrati per dare loro valore.
Se fino a qualche anno fa l’integrazione tra set di dati eterogenei, la loro pulizia è organizzazione erano operazioni complesse, a forte attività manuale, attualmente è possibile avvalersi di piattaforme che automatizzano la maggior parte delle funzioni, per offrire un’interfaccia utente che permette di effettuare interrogazioni ed estrazione di dati, rendendo questa attività accessibile ad aziende di ogni dimensione.
L’integrazione dei dati è assolutamente necessaria per individuare nuovi pattern e relazioni, in modo da poterli interrogare e manipolare secondo necessità.
La moderna integrazione dei dati utilizza pipeline di dati e la possibilità di mettere in relazione diverse fonti di dati per effettuare la loro pulizia e renderli disponibili ai decisori.
In 3rdPlace, tech company specializzata sui dati, sono presenti tutte le competenze per dare valore ai dati aziendali, attraverso piattaforme proprietarie, facilitando la gestione e l’estrazione di dati di valore per l’azienda.
