Oggi le organizzazioni ricevono montagne di dati da ogni parte: sondaggi sui clienti, dati sugli ordini e tracciamento del comportamento del sito, solo per citare alcune fonti. Ma stanno sfruttando al meglio questi dati?
Non sempre. Secondo un'indagine di NewVantage Partners, solo il 24% delle organizzazioni è data-driven. Le altre faticano ancora a unificare le proprie risorse di dati e a utilizzarle per la business intelligence.
Non siete soli se volete migliorare il modo in cui la vostra azienda utilizza i dati. In questo articolo troverete tutto ciò che vi serve per farlo, dalla valutazione del vostro attuale livello di maturità dei dati al rafforzamento dell'alfabetizzazione dei dati.
Che cos'è la maturità dei dati?
La maturità dei dati è la capacità di un'organizzazione di utilizzare i propri dati a proprio vantaggio. Le organizzazioni con bassi livelli di maturità dei dati analizzano solo una piccola parte dei loro dati. Quelle con livelli elevati hanno i dati incorporati in ogni processo e decisione.
Per trarre vantaggio dai propri dati, le organizzazioni hanno bisogno di strumenti e processi per unificare e analizzare grandi quantità di informazioni provenienti da fonti diverse. Se riescono a trovare un modo per unificare i dati e prepararli per l'analisi, possono migliorare i processi, offrire prodotti e servizi più personalizzati ai clienti e prendere decisioni migliori.
Perché la maturità dei dati è importante?
Un'elevata maturità dei dati significa maggiore efficienza operativa. È possibile analizzare i dati per capire quali processi possono essere automatizzati, quali richiedono maggiori risorse, quali dipendenti hanno bisogno di maggiore formazione e così via.
Anche la capacità di utilizzare bene i dati dei clienti ha un valore inestimabile. Le organizzazioni mature dal punto di vista dei dati possono capire le preferenze dei clienti, adattare le comunicazioni, anticipare i problemi e formulare idee sui prodotti semplicemente analizzando le loro informazioni. Ad esempio, un'azienda potrebbe eseguire un'analisi del sentiment sui dati dei sondaggi dei clienti per ottenere idee per nuovi prodotti.
Deloitte ha condotto uno studio sulle aziende di news e media e ha scoperto che il 9% dei partecipanti ha raggiunto livelli elevati di maturità dei dati. Queste aziende sfruttano i dati sull'audience per migliorare l'esperienza dei lettori e la pubblicità basata sull'audience e per ottimizzare le offerte di abbonamento.
Questi vantaggi non sono limitati alle aziende di notizie e media. Raggiungendo un elevato livello di maturità dei dati, qualsiasi organizzazione di qualsiasi settore può prendere decisioni informate a vantaggio di clienti, partner e altri stakeholder.
Come misurare la maturità dei dati dell'organizzazione
È possibile utilizzare una valutazione della maturità dei dati esterna o crearne una propria. Consigliamo di classificare la vostra organizzazione con questo modello di maturità dei dati a cinque livelli, su una scala da principiante a nativo:
- Principiante: I dati sono conservati in silos; i membri dell'organizzazione utilizzano ancora Microsoft Excel o Google Sheets.
- Amatoriale: L'organizzazione utilizza piattaforme di consolidamento e strumenti di preparazione dei dati, ma questi strumenti e processi possono gestire solo una quantità limitata di dati e spesso presentano problemi di qualità.
- Conoscenza: Esiste un Chief Data Officer o un ruolo simile nell'organizzazione. L'organizzazione investe in strumenti di automazione.
- Fluente: L'organizzazione utilizza strumenti di modellazione predittiva dei dati e altri strumenti di gestione dei dati. I dati vengono utilizzati nei processi decisionali.
- Nativo: Le analisi predittive sono utilizzate nella modellazione delle informazioni per i responsabili delle decisioni. Esiste un quadro di governance dei dati e un team che lo implementa. Tutti i membri dell'organizzazione sono esperti di dati.
Si può anche utilizzare il modello di maturità della qualità dei dati di Gartner o il modello a quattro fasi di Dell.
Per valutare la vostra maturità dei dati internamente, prendete in considerazione la creazione di un'indagine dettagliata che esamini:
- Tutti gli strumenti attualmente utilizzati per archiviare, pulire, preparare e analizzare i dati.
- Tutti gli standard che avete in vigore sull'integrità e la qualità dei dati (il vostro quadro di governance dei dati).
- Tutti i professionisti dei dati della vostra organizzazione.
- Il livello generale di alfabetizzazione ai dati nella vostra organizzazione.
Nel sondaggio, porre domande come:
| 1.Quali strumenti utilizza attualmente la vostra organizzazione per archiviare, pulire, preparare e analizzare i dati? (Selezionare tutti quelli che si applicano) ○ Excel ○ Google Sheets ○ Database SQL (ad es, MySQL, PostgreSQL, Oracle) ○ Database NoSQL (ad esempio, MongoDB, Cassandra, Couchbase) ○ Piattaforme di data warehousing (ad esempio, Snowflake, Redshift, BigQuery) ○ Strumenti ETL (ad esempio, Talend, Informatica, Apache NiFi) ○ Strumenti di business intelligence (ad es. Tableau, Power BI, QlikView) ○ Piattaforme di machine learning (ad es, TensorFlow, PyTorch, Azure ML) 2. Come giudica gli standard di integrità e qualità dei dati nella sua organizzazione? (Selezionare uno) ○ Molto alto ○ Alto ○ Medio ○ Basso ○ Molto basso ○ Non so/non applicabile 3. Quali sono i seguenti professionisti dei dati impiegati?Quali dei seguenti professionisti dei dati sono impiegati nella sua organizzazione? (Selezionare tutti quelli che si applicano) ○ Analisti di dati ○ Data scientist ○ Ingegneri di dati ○ Architetti di dati ○ Amministratori di database ○ Analisti di business ○ Altro (specificare) 4.Come valuterebbe il livello generale di alfabetizzazione dei dati nella sua organizzazione? (Selezionare uno) ○ Molto alto ○ Alto ○ Medio ○ Basso ○Molto basso ○ Non so/non applicabile |
Una volta fatto il punto sugli strumenti che utilizzate e su come le persone nella vostra organizzazione li utilizzano, potete collocare la vostra maturità dei dati sul modello di maturità dei dati a cinque livelli di cui abbiamo parlato in precedenza. Ad esempio, se utilizzate Google Sheets e avete una bassa alfabetizzazione dei dati, la vostra organizzazione si trova nella fase iniziale. Considerate la possibilità di creare un sondaggio simile per i vostri data scientist e analisti per vedere a che punto siete in termini di maturità dei dati.
Come migliorare la maturità dei dati della vostra organizzazione
Una volta collocata la vostra organizzazione su uno dei cinque livelli del modello di maturità dei dati, avrete una buona idea della vostra posizione e di ciò che occorre fare per passare al livello successivo. Per raggiungere livelli più elevati di maturità dei dati, è necessario:
1. Costituire un gruppo di lavoro sui dati per costruire e applicare le regole di governance dei dati.
Il team dati stabilisce l'integrità dei dati in tutte le fonti, crea processi efficienti per la gestione dei dati, aiuta a rispettare le normative e collabora con tutti gli stakeholder per creare e implementare il quadro di governance dei dati. Questo team vi aiuterà a raggiungere alti livelli di maturità dei dati.
Il team dati dovrebbe essere composto da un:
- Ingegnere dei dati: Per la progettazione, la costruzione e la manutenzione dell'infrastruttura necessaria a gestire insiemi di dati grandi e complessi.
- Amministratore dei dati: Per la gestione dei database, delle reti e degli altri sistemi che consentono all'organizzazione di archiviare, elaborare e utilizzare efficacemente i propri dati.
- Analista di dati: Raccogliere, analizzare e interpretare i dati per informare le decisioni e la strategia aziendale.
- Scienziato dei dati: Per la progettazione e l'implementazione di modelli statistici e algoritmi di apprendimento automatico per estrarre intuizioni e valore da insiemi di dati grandi e complessi.
2. Scegliere tra centralizzazione o decentralizzazione dei dati (data fabric o mesh).
Centralizzazione dei dati significa che tutti i dati dell'organizzazione convergono in un repository centrale. La decentralizzazione dei dati (o architettura a rete) significa che non esiste un repository centrale e che i dati sono archiviati in più data lake e warehouse. La scelta tra l'una o l'altra è importante perché su di essa si baserà la progettazione del resto dell'architettura dei dati. Un'architettura dei dati efficiente porta a un'elevata maturità dei dati.
Scegliete il decentramento dei dati nei seguenti casi:
- Il panorama dei dati è complesso e vasto. L'organizzazione dispone di molte fonti, tipi e consumatori di dati diversi, il che rende difficile la gestione centralizzata di tutti i dati.
- Avete molti team e migliaia di dipendenti che gestiscono i dati in modi diversi.
- Volete sperimentare nuove fonti di dati, tecnologie e approcci senza dover passare attraverso un processo di governance dei dati centralizzato.
In tutti gli altri casi, è meglio avere un archivio centralizzato.
3. Scegliere o costruire un quadro di governance dei dati
Per aumentare la maturità dei dati, è necessario assumere il controllo completo dei dati. Per farlo, è necessario un quadro di governance dei dati. Un framework di governance dei dati è un insieme di politiche, procedure e standard che un'organizzazione utilizza per gestire le proprie risorse di dati. Fornisce una struttura per la raccolta, l'archiviazione, l'elaborazione e l'utilizzo dei dati all'interno dell'organizzazione. Fornisce inoltre le linee guida per garantire la qualità, l'accuratezza, la sicurezza e la conformità dei dati.
Il team che si occupa dei dati può creare un quadro di riferimento personalizzato per la propria organizzazione. Potete anche utilizzare il quadro di governance dei dati della DGI come punto di partenza. Il documento spiega tutti i componenti del framework di governance dei dati, dalle regole e definizioni agli steward e ai diritti decisionali. Utilizzandolo, è possibile costruire un insieme dettagliato di definizioni, regole e processi e assegnare la responsabilità di ciascun processo a diversi stakeholder.
4. Fornire una formazione sull'alfabetizzazione dei dati a tutti i dipendenti.
Raggiungere alti livelli di maturità dei dati è un lavoro di squadra. Formate i non addetti ai lavori in modo che possano rispettare le regole della governance dei dati. Corsi come Data Literacy Foundations di EdX, Data Literacy Specialization di Coursera e Data Literacy for All di Tableau sono pensati per tutti. Formate tutti i vostri dipendenti con l'aiuto di questi corsi e aumentate l'alfabetizzazione dei dati della vostra organizzazione.
Gli amministratori dei dati, gli ingegneri, gli analisti e gli scienziati possono avere bisogno di salire di livello attraverso certificazioni avanzate di tanto in tanto, ma la formazione di base sull'alfabetizzazione dei dati per tutti i membri dell'organizzazione sarà molto utile per aiutarvi a sfruttare al meglio i vostri dati.
Come SnapLogic aiuta le organizzazioni a migliorare la maturità dei dati
SnapLogic vi aiuta a integrare tutte le fonti di dati all'interno della vostra organizzazione e ad automatizzare il flusso di dati secondo le vostre esigenze. Con l'aiuto di SnapLogic, potete implementare il vostro framework di governance dei dati e assumere il controllo completo di tutte le vostre pipeline di dati, sia che scegliate un approccio centralizzato che decentralizzato.
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