I mutamenti imprevisti e repentini del mercato hanno accelerato la transizione digitale e, in questo scenario di mutamento, le decisioni aziendali devono essere accurate e basate su un uso sapiente dei dati. Infatti, gli ecosistemi di dati stanno assumendo un ruolo sempre più strategico e le imprese riconoscono l’importanza di passare velocemente da un approccio process-driven ad uno data-driven.
I dati sono di diversa natura e origine, spesso distribuiti in diverse ubicazioni, e il loro volume cresce con continuità e accelerazione. Le direzioni IT devono affrontare la sfida di gestirli in maniera rapida ed efficiente per renderli business-ready.
Per valutare la transizione al modello data-driven, un’azienda deve prima di tutto capire quali sono i dati che servono e selezionare un ordine gerarchico di priorità. Successivamente i dati non dovrebbero essere aggregati in un unico contenitore e non archiviati in silos; in questo modo si garantisce qualità continua e facilità di fruizione con gli opportuni livelli di restrizione e sicurezza.
A questo punto, è necessario scegliere gli strumenti che permettano di valutare i KPI di ogni funzione. L’infrastruttura tecnica deve essere quindi in grado di raccogliere i dati da più sistemi (ERP, CRM, web analysis, e altri presenti in azienda), integrarli, renderli omogenei e consolidarli.
Perché un’azienda possa considerarsi davvero data-driven non servono solo strumenti e tecnologie per l’elaborazione dei dati ma anche la giusta mentalità delle persone che fanno parte dell’organizzazione rende efficace l’utilizzo dei dati.
Si possono considerare due momenti importanti nella modernizzazione delle piattaforme tecnologiche:
- Modernizzazione delle data platforms: l’investimento nelle nuove tecnologie database e di catalogazione scalando anche sui Big Data.
- Modernizzazione delle piattaforme per generazione di insights e analytics: l’investimento nelle piattaforme per gestire gli algoritmi e la data science.
