Data strategy: come estrarre il valore dei dati

I dati sono la nuova ricchezza delle imprese

È indubbio che la ricca mole di dati di cui dispongono oramai tutte le imprese sia una nuova, ghiotta opportunità per generare ingenti profitti, ma la corsa all’oro può essere irta di ostacoli.

I modelli di business basati sui dati si stanno diffondendo ovunque e stanno cambiando le regole del gioco competitivo, in tutti i settori.

Il costante progresso degli strumenti informatici e la diffusione di dispositivi Internet of Things (IoT), i vantaggi dell’industria 4.0, stanno mettendo in risalto l’importanza della gestione dei dati: dalla loro acquisizione, al loro trattamento e governance fino al loro sfruttamento. Per le aziende, i dati rappresentano un bene sempre più prezioso, in grado di alimentare sistemi di advanced analytics e di intelligenza artificiale, i quali sono sempre più determinanti per lo sviluppo del business e per l'ottimizzazione dei processi.

Per le imprese, dunque, evolvere in senso digitale (“data driven company”) diventa oggi un’esigenza imprescindibile: imprenditori e manager, devono poter prendere decisioni basandosi su dati oggettivi e informazioni circostanziate.

Per questo, a livello globale, stiamo assistendo a una decisa corsa all'acquisizione e allo sfruttamento dei dati.

Lo scenario italiano: c’è ancora molta strada da fare.

Una recente ricerca di Deloitte, basata su un campione di circa 100 grandi aziende italiane, rivela che meno del 5% ha implementato una strategia dati a livello enterprise e, anche nelle aziende più evolute, questo processo è agli inizi. Infatti, in quasi due terzi dei casi, la strategia dei dati è gestita a livello dipartimentale. Anche le stesse aziende “data-driven” spesso non riescono a dimostrare la capacità di utilizzare i dati per generare valore.

In Italia, i dati non sono ancora visti come un asset strategico e questo si traduce in una mancanza di investimenti. Ad esempio, le aziende italiane spendono meno dell'1% del loro fatturato in IA, rispetto a una media del 2,6% in Europa.

Quali condizioni sono necessarie per poter sfruttare i dati?

In primis, esiste un problema culturale. La mancanza di una cultura orientata ai dati è confermata anche dai risultati di un recente studio del Politecnico di Milano: circa il 5% del campione non è in grado di definire il significato di concetti come AI e analisi e interpretazione dei dati, mentre il 40% non riconosce chiaramente elementi di I.A. nelle soluzioni IT.

Ma cosa sono i dati? I dati grezzi rappresentano fatti oggettivi. Inserendoli nel loro contesto, si ottengono informazioni. Una scarsa e limitata gestione dei dati porta ad avere le informazioni gestionali e operative non efficaci, che a lungo termine possono ostacolare la crescita di un’azienda, in quanto le decisioni importanti vengono prese troppo tardi, o perché non si può più fare affidamento sulle informazioni gestionali. Non si tratta solo di una ristrutturazione di processi interni in direzione di una maggior analisi dei dati. Le aziende che hanno investito risorse nell’acquisizione di software anche complessi di Business Intelligence (BI), non sempre hanno soddisfatto le aspettative. Questo perché la BI lavora principalmente su dati strutturati ed indicizzati, e tutto il patrimonio di informazioni non strutturate viene perso.

Un’altra criticità per le data-driven companies risiede, dunque, nello sfruttamento dei dati “analogici” e non strutturati, e nella possibilità di automatizzarne l’acquisizione o, quantomeno, di renderla semi-automatica, superando processi originariamente manuali. L’automatizzazione dei processi di gestione dei dati dà la possibilità di liberarsi dell’onere di organizzare le informazioni, delegandolo quasi completamente alle macchine; Ciò che ne deriva è che si hanno maggior tempo e risorse per concentrarsi sulle scelte gestionali e strategiche.

La necessità di un framework per la gestione dei dati

In questo contesto, emerge la necessità di dotarsi di framework per la gestione dei dati, in grado di mettere a disposizione tecnologie e metodologie di analisi che consentano di applicare tutte le fasi di trattamento dei dati, quali la definizione, l’acquisizione, la trasformazione, l’integrazione, l’analisi, l‘archiviazione, la condivisione e la sicurezza.

Criticità Privacy

Qui si può individuare un’ulteriore criticità: se da un lato il tessuto imprenditoriale italiano non ha ancora raggiunto la maturità necessaria per comprendere il valore strategico dei dati e del loro utilizzo, dall'altro, negli ultimi anni si è registrato un aumento degli attacchi hacker, che ha spinto le aziende riflettere sulla sicurezza dei propri dati.

Ecco spiegato perché le aziende italiane si stanno concentrando più su alcuni aspetti specifici della Data Governance, ponendo l’attenzione principalmente sul rispetto delle normative GDPR/Privacy e sugli aspetti inerenti la sicurezza (Cybersecurity).

Generare valore

Una ottimale gestione dei dati può aggiungere valore alle attività aziendali e aumentarne i profitti, tanto che ormai analisti e consulenti considerano i dati come beni aziendali al pari di altre risorse aziendali come terreni, fabbricati e macchinari.

Lo dimostra il fatto che sempre più aziende scelgono di investire nell’analisi dei dati, affidandosi a fornitori esterni, alle loro competenze e piattaforme tecnologiche. È il caso di Sapiens Analytics, piattaforma italiana di analisi dei dati e servizi di intelligenza artificiale pensata per le PMI e le grandi aziende che hanno bisogno di accelerare il proprio processo di trasformazione digitale. Alberto Antinucci, Project Manager di Sapiens Analytics, ha affermato: “Un approccio basato sui dati è fondamentale per qualsiasi azienda che voglia rimanere competitiva in un mercato in rapida evoluzione. Il valore dei dati sta nella loro corretta e rapida interpretazione e la velocità con cui possono generare conoscenza per guidare le decisioni strategiche di business. In questo senso, l'intelligenza artificiale rappresenta lo strumento ideale per lo sviluppo di un'azienda sempre più intelligente e data-driven".

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