Strategia dei dati: perché è importante e come crearne una

Con il ritmo del business moderno e la necessità competitiva di sempre più dati, le organizzazioni si chiedono ora se le loro pratiche di gestione dei dati supportino ancora le loro strategie aziendali, specialmente quelle che cercano di gestire dati su più piattaforme per ottenere analisi sofisticate in tempo reale e risultati di intelligenza artificiale generativa.

• Questo prezioso asset consente una maggiore agilità per sfruttare nuove tendenze e opportunità?
• Stanno ottenendo le informazioni necessarie per facilitare decisioni basate sui dati?
• Possono collaborare sulla crescente quantità di dati o è segmentata in silos dipartimentali con vari gradi di governance, qualità e controllo dei costi?

Se le risposte a queste domande sono sconosciute, è ora di creare o rivedere una strategia dei dati.

Cos'è una Strategia dei Dati?

Una strategia dei dati è un piano completo che delinea come un'organizzazione intende raccogliere, gestire, governare, utilizzare e derivare valore dai propri dati. Diventa la roadmap per allineare le attività sui dati con obiettivi aziendali più ampi e stabilisce gli obiettivi per la democratizzazione dei dati e le priorità per la strategia di gestione dei dati.

Qual è lo scopo di una strategia dei dati?

La strategia dei dati richiede flessibilità per adattarsi ai cambiamenti della strategia aziendale. Se l'obiettivo aziendale attorno alle tue attività sui dati è aumentare l'efficienza/prestazioni e far crescere le entrate, la tua strategia sarà diversa con un obiettivo più trasformativo di diventare data-driven e monetizzare i dati come prodotto. Ma entrambi richiedono un approccio unificato per la raccolta, la manutenzione, la sicurezza e l'analisi dei dati.

La differenza tra gestione dei dati e strategia dei dati

Non confondere la strategia dei dati con la gestione dei dati. La gestione dei dati include i processi e i sistemi utilizzati per raccogliere, archiviare, orchestrare e condividere dati in tutta l'organizzazione. Si concentra sugli aspetti operativi come l'infrastruttura dati e la gestione del ciclo di vita dei dati.

Perché è Importante Avere una Strategia dei Dati?

La strategia dei dati influisce su tutti gli aspetti di un'azienda. Il valore aziendale viene sbloccato solo quando i silos di dati vengono rimossi e i dipendenti, gli stakeholder e i clienti vengono formati per estrarre informazioni.

La democratizzazione dei dati avviene quando tutti in un'organizzazione hanno la formazione e gli strumenti necessari per accedere e comprendere i dati. Per ottenere fiducia e ampia adozione, ogni componente della pipeline di dati richiede una grande quantità di ricerca e buy-in su e giù per l'organizzazione per determinare i sistemi e le pratiche che i team utilizzeranno quando raccolgono, archiviano o interagiscono con i dati.

Quando i dati e l'IA sono disponibili per tutti, si riduce la dipendenza dal personale tecnico e si creano framework per la privacy dei dati e il controllo organizzativo. Ma prendere decisioni aziendali basate sui dati comporta anche un cambiamento culturale con maggiori livelli di trasparenza, collaborazione e controllo di qualità.

La governance dei dati e l'IA vanno di pari passo. La costruzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) efficaci non sarebbe possibile senza dati sicuri e di alta qualità. Non solo le aziende soggette a conformità devono tracciare precisamente come i dati si muovono attraverso l'organizzazione, ma se stanno addestrando modelli di IA, dovranno spiegare ai regolatori come funzionano tali modelli e da dove provengono i dati, garantendo la qualità dei dati. Piattaforme dati e IA separate creano silos di governance che si traducono in visibilità e spiegabilità limitate dei modelli di IA.

Una solida strategia dei dati facilita l'adozione e aiuta a pianificare le modifiche ai flussi di lavoro e ai nuovi modi in cui le persone possono interagire con i dati. Quando i dati sono democratizzati in tutta l'organizzazione, comporta dei rischi. La strategia dovrebbe stabilire priorità di governance attorno alla proprietà e all'accesso e aiutare a identificare le lacune per intraprendere azioni correttive per migliorare le operazioni, migliorare l'esperienza del cliente e promuovere la crescita.

La strategia dei dati definisce le metriche da tracciare per i risultati di successo, ma aiuta anche a pianificare la sperimentazione e i nuovi investimenti in IA.

I Benefici di una Strategia dei Dati

Senza una strategia per una governance efficace e la capacità di condividere i dati, le aziende non potrebbero abbracciare tecnologie entusiasmanti come il machine learning e l'IA generativa per innovare e trovare nuovo valore nei propri dati. Oltre a rimuovere i colli di bottiglia e migliorare la democratizzazione dei dati, una strategia dei dati libera i team di dati da richieste e ticket costanti per concentrarsi su lavori più avanzati come modelli di machine learning (ML) e IA. I potenziali benefici includono:

Decisioni informate

Il reporting di analisi dati in tempo reale consente alle organizzazioni di affrontare rapidamente nuove sfide o opportunità con accurate decisioni aziendali basate sui dati.

Maggiore efficienza e risparmio sui costi

Elimina processi inefficienti che ostacolano il processo decisionale e portano a risultati scadenti.

Aiuta a creare una cultura incentrata sui dati

Avere una strategia dei dati fornisce una roadmap per l'intera azienda con il buy-in dall'alto, formazione e una migliore alfabetizzazione dei dati in tutta l'organizzazione.

Governance dei dati/riduzione del rischio:

Sapere che i dati possono essere raccolti, organizzati e condivisi in conformità con le normative pertinenti come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell'UE e l'Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) aiuterà a garantire una forte affidabilità e sicurezza e a mitigare i rischi aziendali.

Migliora l'esperienza del cliente

La capacità di raccogliere e analizzare dati sul comportamento dei clienti in tempo reale consente alle aziende di personalizzare le proprie esperienze e offerte online. Avvicinati ai clienti con strategie di coinvolgimento utilizzando IA, ML e automazione per costruire una base per la personalizzazione.

Come una Strategia dei Dati Può Aiutare a Raggiungere la Maturità Analitica e dell'IA

Nel definire una strategia dei dati per il futuro, può essere utile esaminare l'attuale maturità analitica dell'azienda. Le organizzazioni che archiviano solo dati non strutturati hanno praticamente nessuna analisi oltre a ciò che possono dedurre dai fogli di calcolo. I loro dati sono probabilmente in silos e mancano delle competenze per analizzare i dati grezzi. In questa fase, dovrebbero determinare che tipo di domande vogliono porre per ottenere più valore dai loro dati.

Man mano che le organizzazioni sviluppano le loro capacità analitiche, acquisiscono competenze avanzate in SQL e modellazione predittiva per iniziare a prevedere le tendenze. Utilizzano strumenti di modellazione dati per automatizzare l'orchestrazione delle informazioni. Al livello più alto di maturità analitica, le organizzazioni ottengono informazioni azionabili sul perché qualcosa è cambiato e su come rispondere. Questo livello di analisi prescrittiva comporta la lavorazione di grandi set di dati utilizzando algoritmi di machine learning e modelli di IA.

Per raggiungere questo obiettivo, l'archiviazione dei dati è tipicamente centralizzata come "unica fonte di verità" poiché diverse funzioni e unità aziendali la trasformano con le proprie etichette (metadati) e report secondo i loro requisiti in una strategia dei dati più mista.

Comprendere il livello di maturità analitica può indicare dove un'organizzazione deve essere e su cosa deve concentrarsi per rimuovere gli ostacoli. Questo è lo scopo di una strategia dei dati.

Come Costruire una Strategia dei Dati

Una buona strategia dei dati inizia con una valutazione onesta di "Dove sono e perché ci sono?" per quanto riguarda il valore aziendale attuale di un patrimonio di dati. Questa valutazione dovrebbe aiutare a identificare le lacune in risorse, processi, strumenti e persone. Riunire le persone giuste è il primo di molti passi:

1. Mettere insieme un team

   • Chi è uno stakeholder essenziale nel team della strategia dei dati? Questo team interfunzionale dovrebbe rappresentare gli stakeholder che hanno accesso ai dati pertinenti, con l'obiettivo condiviso di abbattere i silos per democratizzare i dati per tutti nell'organizzazione.

2. Scegliere gli obiettivi

   • Definire gli obiettivi aziendali e i risultati per la strategia dei dati, come aumentare l'efficienza operativa, migliorare l'esperienza del cliente, la crescita dei ricavi o ridurre i costi e interpretare i dati per renderli più significativi e azionabili.

3. Valutare la situazione attuale

   • Quali sono le attuali fonti di dati, dove si trovano, chi le possiede e chi vi ha accesso? Quali sistemi, strumenti e processi sono implementati e quale è il livello di maturità analitica attualmente in atto? Determinare quali altre fonti di dati sono disponibili e identificare eventuali lacune o sfide che devono essere affrontate.

4. Creare una roadmap

   • Qual è il piano d'azione: le iniziative e i progetti necessari per raggiungere i risultati desiderati? Questa roadmap dovrebbe includere tempistiche, requisiti di risorse e traguardi per monitorare i progressi.

5. Stabilire politiche chiare e generali

   • Quali sono i principi e gli standard che garantiscono l'uso di dati di alta qualità? Descrivi i ruoli e le responsabilità chiave, le tempistiche e le risorse necessarie.

6. Investire in nuove tecnologie necessarie

   • Quali nuove tecnologie o approcci sbloccheranno nuove opportunità come piattaforme di integrazione dati e soluzioni di gestione dati? Hai le capacità analitiche essenziali per estrarre insight dai dati raccolti e visualizzare le informazioni in modo comprensibile? Quali risorse, sistemi e strumenti esistenti possono essere sfruttati? Un'infrastruttura robusta dovrà gestire enormi quantità di dati.

7. Educare e costruire una cultura data-first

   • Quali nuove competenze sono necessarie per rimanere al passo con i tipi di dati emergenti, le mutevoli esigenze aziendali e i progressi tecnologici? Esiste uno spazio dedicato per sperimentare e testare nuovi modelli di machine learning e funzionalità AI?

8. Monitorare e rivalutare regolarmente

   • Quali sono le misure di successo? Utilizza metriche significative e definisci KPI che si allineano agli obiettivi aziendali. Stabilisci benchmark per misurare i progressi nel tempo e utilizza insight basati sui dati per adattarti secondo necessità, rimanendo allineato agli obiettivi aziendali in evoluzione e alle condizioni di mercato.

Sfide nell'implementazione di una strategia dati

Quando si tratta di strategia dati e del team, la limitata alfabetizzazione sui dati e la mancanza di strumenti ostacoleranno qualsiasi vera democratizzazione dei dati. Il personale dovrebbe essere formato per lavorare con set di dati complessi e comprendere come possono essere utilizzati per generare valore aziendale.

Ottenere il consenso delle persone

L'esecuzione della strategia è anche ostacolata dalla mancanza di adesione in tutta l'organizzazione. Le aziende di successo guidate dai dati creano una cultura dei dati e dell'AI con valori, atteggiamenti e comportamenti condivisi che promuovono decisioni basate sui dati e migliorano le prestazioni aziendali.

Garantire che sia realizzabile e sostenibile

Riprogettare una strategia dati e cambiare una cultura è un processo. Assicurati che gli obiettivi e i traguardi siano realizzabili e sostenibili. Concentrati su ciò che è fattibile e prezioso nel breve termine e costruisci fiducia e capacità organizzative con ogni risultato positivo.

Scegliere il tipo giusto per la tua attività

Anche la scelta del tipo giusto di strategia dati può essere una sfida. Un'eccessiva enfasi su affidabilità, sicurezza e conformità potrebbe impedire la sperimentazione e l'innovazione.

Case Study Strategia Dati: Databricks e Thomas

Un precetto chiave di una moderna strategia dati è “dati per molti, non per pochi.” I dati sono al centro di tutto per il fornitore globale di valutazione dei talenti Thomas, che ha trasformato la sua attività di consulenza in un modello di business self-service basato su SaaS. Il cambiamento ha richiesto il passaggio dall'elaborazione batch al lavoro con eventi in tempo reale. Ciò ha aumentato i tipi e la quantità di dati acquisiti del 400% per alimentare nuove capacità di machine learning e AI, analisi e reporting BI.

Inoltre, l'ecosistema dati di Thomas non era ben integrato, causando al team dati la spesa di più tempo e risorse per spostare i dati tra i sistemi. Il passaggio a un data lake come unica fonte di verità ha permesso al team dati di identificare e risolvere i problemi in modo più efficace ed efficiente e di promuovere l'analisi self-service.

Luke Treglown, Senior Manager of Data Science presso Thomas, scrive che gli insight sui dati vengono “forniti circa il 40% più velocemente rispetto al nostro precedente stack dati. Siamo in grado di implementare correzioni e nuove soluzioni molto più rapidamente, liberando circa il 20% del tempo del nostro team di data science per concentrarsi sull'innovazione e sulla sperimentazione.”

Inizia a Sbloccare Il Potere dei Tuoi Dati Oggi

Cerchi altri suggerimenti e best practice per definire la tua strategia dati? Abbiamo quello che fa per te.

• Blog sulla Strategia Dati - Iscriviti al nostro canale blog sulla strategia dati su https://www.databricks.com/blog/category/data-strategy
• Risorse Aggiuntive - Ottieni ancora più suggerimenti sulla strategia dati e ascolta case study da altri leader su https://www.databricks.com/why-databricks/executives
• Partner - Abbiamo centinaia di partner per aiutarti nel tuo percorso, scopri di più su https://www.databricks.com/company/partners/consulting-and-si

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale