Nell’economia digitalizzata e instabile, la sopravvivenza delle aziende dipende dalla capacità di sfruttare i dati per indirizzare il decision-making.
Traguardare l’obiettivo significa avvalersi di tecnologie e processi che permettono di trasformare la miriade di dati disponibili in informazioni utili e in evidenze strategiche, volte a recuperare efficienza e innovare il business.
Present, specialista italiano della consulenza informatica, supporta i clienti nella realizzazione di iniziative tecnologiche per la data-driven enterprise. Marco Alessandroni, Responsabile tecnico e delivery Data Management della società, racconta la vision aziendale, sottolineando l’importanza di una corretta gestione delle informazioni per il successo del business.
Gestire e analizzare i dati per innovare il business
Contestualmente all’esplosione delle informazioni, la richiesta di strumenti per il data management è in continua crescita, così come la domanda di soluzioni analitiche avanzate.
«Le aziende – dichiara Alessandroni – hanno la necessità di costruire hub per la raccolta, l’integrazione e l’archiviazione di grandi volumi di informazioni, che dovranno essere normalizzate e quindi processate per supportare il decision-making. Le imprese infatti sono ormai consapevoli dell’importanza di sfruttare il dato per trasformare l’organizzazione, ottimizzare i processi e innovare i modelli di business».
La sfida quindi è gestire efficacemente il flusso di dati attraverso le tecnologie corrette e competenze specializzate, con l’obiettivo di estrarre valore dal “mare magnum” informativo.
«Solo così – afferma Alessandroni – diventa possibile concretizzare il paradigma tanto auspicato della data-driven enterprise, dove qualsiasi decisione viene guidata dalla certezza delle informazioni e delle evidenze analitiche».
Come e perché costruire un’infrastruttura di Data Management
Il percorso per costruire un’infrastruttura di data management efficace e finalizzata agli obiettivi analitici non è banale e richiede una serie di capacità tecnologiche e metodologiche.
«Servono – suggerisce Alessandroni – componenti diversificati e competenze multidisciplinari all’interno di una visione end-to-end. Per fare un noto parallelismo, i dati possono essere considerati alla stregua del petrolio, un elemento molto prezioso che tuttavia va raffinato per potere essere convertito in carburante, materiali plastici o qualsiasi altra attività redditizia. Procedere alla “raffinazione” del dato significa raccogliere le informazioni provenienti da fonti eterogenee e distribuite, come i sistemi aziendali, le risorse cloud, le piattaforme web e social, quindi effettuare un’opportuna pulizia perché possano essere fruibili e alimentare gli analytics».
Nel contesto descritto, come spiega Alessandroni, Il team dei data scientist ha il delicato compito di individuare e indirizzare la progettualità delle iniziative analitiche, affinché siano finalizzate agli obiettivi di business. Quindi concorre nel determinare la struttura di data management sottostante, che deve essere funzionale nel collezionare e preparare i dati a seconda della tipologia e delle finalità analitiche.
«Inoltre – continua Alessandroni – per ottenere una vera trasformazione verso il compimento dell’azienda data-driven occorrono strategie di change management ben definite, con politiche di sensibilizzazione e attività di formazione dirette agli utenti finali».
Il passo successivo verte sullo sviluppo dei modelli statistico-matematici e delle soluzioni analitiche, che, attraverso l’intelligenza artificiale, con un approccio predittivo e prescrittivo, permettono di prevedere scenari futuribili, indirizzare le strategie aziendali, portare innovazione ai processi di business.
«Dall’analisi dei dati storici – spiega Alessandroni – si ricavano le variabili che potrebbero influenzare gli eventi futuri. Intervenendo su tali fattori, le aziende hanno l’opportunità di affinare le strategie e i processi per guadagnare ulteriori margini di ottimizzazione».
L’approccio di Present per la data-driven enterprise
Ma come si concretizza la realizzazione di un progetto di data management e qual è il valore aggiunto di un partner specializzato come Present?
«Difficilmente – asserisce Alessandroni – le aziende arrivano con le idee chiare perché solo in rarissimi casi hanno una maturità elevata in materia di processi data-driven. Presentare alcuni casi d’uso, sviluppati grazie alle precedenti esperienze, è sicuramente una leva per indicare un possibile campo di applicazione e dimostrare le opportunità derivanti dalle iniziative di Data Management e Analysis».
La parte più complicata del lavoro, secondo Alessandroni, è l’assessment iniziale, con cui i professionisti di Present studiano le esigenze del cliente, definiscono le metodologie ottimali e procedono alla raccolta dei requisiti. In questa fase, sono necessarie competenze sui processi aziendali e sui modelli analitici, così come la stretta collaborazione con il cliente, attraverso figure di riferimento interne.
Lo step successivo riguarda la scelta delle fonti dati che andranno ad alimentare gli analytics e la costruzione di una piattaforma per l’integrazione e la pulizia delle informazioni, che vengono sottoposte a processi ETL (Extract, Transform, Load). Quindi si procede all’implementazione delle soluzioni analitiche in cloud oppure on-premise, che nelle versioni più moderne, sfruttano tecnologie di intelligenza artificiale, machine learning e data visualization per restituire rapidamente evidenze utili al business.
«Nello sviluppo dei progetti – dichiara Alessandroni – entra in gioco la nostra capacità di integrazione e di essere agnostici rispetto a tecnologie o vendor. Possiamo connettere qualsiasi tipologia di fonte dati, così come utilizzare strumenti ETL differenti (ad esempio, DataStage, Pentaho o Talend) e svariate piattaforme analitiche (come QlikView o Cloud Pak for Data di Ibm). L’obiettivo è sviluppare nuovi progetti mantenendo i sistemi in essere, nell’ottica di preservare gli investimenti pregressi del cliente».
Nell’accompagnare le aziende verso la data-driven enterprise, Present mette in campo un team di professionisti specializzati: non solo i data scientists, gli analisti e gli esperti di tecnologia, ma anche i project manager e figure con competenze sui processi di backend e frontend.
«Le aziende – conclude Alessandroni – hanno sempre più bisogno di analizzare i dati per indirizzare le strategie di business, soprattutto nel tentativo di superare l’attuale momento di incertezza e instabilità economica. L’interesse verso progetti di data management e analytics, che ha avuto una forte spinta con l’emergenza pandemica, è quindi destinata a una progressiva accelerazione».
