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  • 23 Luglio 2021

Data Integration: che cos’è, perché è importante e come utilizzarla

Data Integration: che cos’è, perché è importante e come utilizzarla

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di Fabio Garzia

Negli ultimi anni abbiamo assistito ad un crescente interesse per la raccolta e analisi dei dati da parte di aziende di ogni tipo e dimensione. L’impiego di queste informazioni contribuisce sempre di più ad aiutare e indirizzare i processi decisionali, migliorando costantemente i margini competitivi e permettendo il raggiungimento degli obiettivi di business.
Con l’aumentare della quantità di dati a disposizione e dei canali utilizzati per il loro reperimento, abbiamo però assistito a nuove e più complesse sfide per la loro mappatura, trasformazione ed elaborazione. 

Che cos’è la Data Integration? 

La data integration è il processo di unione di dati provenienti da più fonti e serve a combinare le informazioni in maniera logica e strutturata così da avere un quadro complessivo e facilmente fruibile. 

Oggi i dati provengono infatti da molteplici sorgenti, dai CRM aziendali ai software di marketing, passando da app, registri del traffico web, social media e numerose altre fonti che continuano ad evolvere e crescere. Questa varietà genera una complessità tale che avere un solo set di dati con una vista unificata è indispensabile per una loro rapida analisi e una corretta valutazione.

Un altro scenario tipico in cui è fondamentale un efficace processo di data integration lo abbiamo quando due aziende si trovano a dover unire i propri database. Anche in questo caso per ottenere una condivisione dei dati e un’integrazione delle informazioni è necessario trovare una soluzione a ridotta complessità, sicura e stabile.

Perché è importante la Data Integration? 

Come abbiamo detto l’analisi dei dati è la base per costruire le proprie strategie di marketing, valutare i risultati di una campagna pubblicitaria e realizzare gli obiettivi aziendali prefissati.

Ancora oggi sono però numerosi gli esempi di aziende che si trovano a utilizzare dati frammentati, non condivisi e difficili da integrare, in tutti questi casi un processo di data integration consente di ottenere numerosi vantaggi, ecco i principali.

  • Massimizzare il valore dei propri dati. Dei dati correttamente integrati acquisiscono una qualità e un valore intrinsecamente maggiore della semplice somma dei propri elementi,
  • Risparmiare tempo. Automatizzare il processo di unione e preparazione dei dati permette un notevole risparmio di tempo e di risorse, consentendo di concentrarsi di più sull’analisi vera e propria delle informazioni a disposizione.
  • Migliorare la collaborazione tra i vari settori e l’unificazione dei sistemi. Un sistema unificato rende le comunicazioni interne più facili e veloci, permettendo quindi una maggiore collaborazione tra i vari dipartimenti.
  • Consente di avere risposte più significative e accurate. L’integrazione dei dati permette di eliminare le informazioni fuori contesto, i duplicati e di ridurre gli errori, questo si traduce automaticamente in un’analisi più efficace e risposte più strutturate e dettagliate.

Come utilizzare efficacemente la Data Integration?

Ogni azienda avrà necessità uniche ed esigenze specifiche, pertanto ogni integrazione dei dati dovrà essere strutturata “ad hoc” per quella specifica organizzazione aziendale.
Possiamo tuttavia individuare una seria di “Best Practices” per implementare un efficace processo di data integration.

  1. Impostare un Business Case. Conoscere le criticità aziendali e stabilire degli obiettivi chiari fin dal principio è fondamentale per scegliere il corretto processo di data integration e ottenere dei risultati tangibili.
  1. Scelta delle Fonti. I sistemi mainframe aziendali e l’esame dei software utilizzati serviranno a identificare le fonti da utilizzare, occorre però avere sempre come filo guida lo specifico business case.
  1. Scelta degli strumenti di Data Integration. Le opzioni a disposizione sono numerose e anche in questo caso bisogna prima comprendere le esigenze e gli specifici requisiti aziendali. Uno strumento troppo complesso potrebbe risultare poco fruibile mentre uno troppo semplificato potrebbe non essere sufficientemente scalabile.
  1. Impostare Ruoli e Responsabilità. Identificare chiaramente e fin da subito un team prestabilito per l’integrazione dei dati consentirà di semplificare il processo e diminuire i tempi necessari alla sua attuazione. In questa scelta risulterà fondamentale l’inclusione di esperti interni della clientela.
  1. Guardare al Futuro. Negli ultimi 5 anni c’è stato un aumento esponenziale nella quantità e varietà dei dati disponibili, appare quindi evidente la necessità di un progetto che possa tenere conto di future esigenze aziendali, nuove fonti di informazioni o innovative tecnologie.

Le tecniche di integrazione dei dati dovrebbero essere periodicamente rivalutate così da essere costantemente allineate al mercato e agli obiettivi aziendali. Sfruttare le nuove opportunità è da sempre la chiave per ottenere un vantaggio, minimizzando i costi ed aumentando i margini. Tutte le aziende che vogliono rimanere competitive stanno abbracciando i big data insieme a tutti i relativi benefici e sfide.

3rdPlace offre una completa gamma di servizi di integrazione e analisi dei dati. Se vuoi saperne di più contatta il nostro team per valutare la migliore soluzione di data integration per la tua azienda.

Vuoi sapere di più su come 3rdPlace ti aiuta ad integrare i dati da fonti diverse per migliorare i risultati delle tue attività di marketing? Contattaci subito

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