Tutto inizia con i dati, che si tratti di automatizzare l’elaborazione di attività, documenti, analizzare il comportamento dei clienti, ottimizzare la gestione delle risorse umane o analizzare performance aziendali. L’intelligenza artificiale può trasformare le aziende solo quando i loro dati vengono estratti, analizzati ma soprattutto gestiti in modo efficiente, e qui arriviamo al tema del data management.

I dati, nel corso del tempo, si sono trasformati in una risorsa preziosa e di essenziale importanza, assumendo un ruolo centrale nelle operazioni quotidiane delle aziende ma anche di istituzioni, enti governativi e non solo.

La quantità di dati generata giorno dopo giorno è aumentata in maniera esponenziale: per questo motivo, avere la capacità di raccogliere, archiviare, analizzare e utilizzare i dati in modo intelligente ed efficiente è diventata una componente imprescindibile per riscuotere successo.

Mai come oggi i dati rappresentano un vero e proprio asset, un capitale, un fattore economico senza uguali per le aziende dei più disparati settori e di qualsiasi dimensione.

In questo articolo approfondiremo cosa si intende quando si parla di data management, l’importanza di una corretta gestione dei dati e il ruolo che essa gioca nelle aziende odierne. In particolare, nell’articolo parleremo di:

Il ruolo del data management

Quando si parla di data management si fa riferimento all’insieme di pratiche, attività, processi e nuove tecnologie che vengono utilizzate per governare, archiviare e servirsi di dati in maniera quanto più efficace e quanto più sicura possibile.

Dare un’unica e precisa definizione è complicato, dato che anche la stessa DAMA (Data Management Association) attribuisce a questo concetto più di un significato. L’assenza di una definizione univoca riflette appieno la sua natura multidisciplinare: questa è una caratteristica cruciale per garantire la qualità e l’integrità dei dati aziendali, fondamentali per soddisfare una vasta gamma di esigenze analitiche.

Adottare una strategia basata sulla corretta gestione dei dati può risultare decisiva per le aziende, garantendo l’accesso a un’infinita quantità di dati accurati, coerenti e disponibili quando necessario. Un management dei dati ben studiato e ragionato, dunque, riduce quasi totalmente il rischio di errori e incongruenze e permette di prendere delle decisioni informate e strategiche in tutta tranquillità. Il punto di partenza necessario per qualsiasi progetto che poi integri intelligenza artificiale.

Oltre a migliorare anche l’efficienza operativa, ottimizzando l’uso delle risorse aziendali presenti, questa pratica è utilissima in termini di conformità normativa. Le società, infatti, devono rispettare il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell’Unione Europea o il California Consumer Privacy Act (CCPA). Quando si parla di dati di utenti e clienti i data management non è solo uno strumento che rende più facile proteggere i dati personali degli utenti, ma rappresenta la soluzione perfetta per evitare segnalazioni e sanzioni e per salvaguardare l’immagine e la reputazione aziendale.

Dati affidabili, controllati e sicuri, quindi, fungeranno da solida base da cui partire per analisi avanzate più approfondite. 

Perché utilizzare un Data Base Management System (DBMS)?

Scegliere di utilizzare un Data Base Management System significa scegliere di sfruttare al massimo il valore dei dati raccolti. 

Le parole chiave da utilizzare in questo caso sono organizzazione e centralizzazione: integrare (e quindi riunire) tutti i dati che si hanno a disposizione in un’unica piattaforma e sotto un’unica codifica si traduce in un accesso e in una gestione più semplificata di essi. L’obiettivo è dire addio a dati sparsi raccolti in diversi formati e di difficile reperibilità.

Questo porta ad ottenere facilità, semplicità e rapidità nell’accesso a qualsiasi tipo di dato: oltre a garantire una maggiore sicurezza, per non parlare del fatto che i DBMS andranno a evitare errori e conflitti che potrebbero verificarsi quando più utenti accedono contemporaneamente ai dati.

I Database Management System, inoltre, sono dotati di meccanismi che puntano a garantire l’integrità dei dati: questi ultimi vengono costantemente monitorati, in modo tale da mantenere alto il livello di qualità e di accuratezza delle informazioni memorizzate (vedi ad esempio il controllo automatico tramite workflow sulla pulizia di dati clonati, ecc.)

Come se non bastasse per convincervi ad adottare un DBMS, queste piattaforme possono facilitare le operazioni di back-up, offrendo strumenti di ripristino che potrebbero risultare di vitale importanza in caso di danneggiamento o, addirittura, di perdita delle informazioni.

Che tipo di Data Base Management System utilizzare?

Non esiste una sola e unica tipologia di Data Base Management System. La selezione e l’implementazione di un sistema specifico dipende da una molteplicità di fattori come, ad esempio, le svariate esigenze aziendali, la natura dei dati da gestire e le risorse tecnologiche che si hanno a disposizione.

Ciascuna azienda deve cercare di trovare un equilibrio tra flessibilità, sicurezza, scalabilità e costi, in base alla propria struttura interna e ai propri obiettivi. 

Ogni tipo di DBMS porta con sé, ovviamente, una moltitudine di vantaggi, ma anche delle sfide specifiche che devono essere affrontate per garantire il successo a lungo termine della strategia aziendale.

Tra i più diffusi Data Base Management System troviamo: 

Structured vs. unstructured data strategies

Con il termine “dati strutturati” si fa riferimento a informazioni organizzate secondo un formato specifico. 

Questo tipo di dati è molto ordinato e organizzato, il che li rende facilmente ricercabili e analizzabili tramite l’uso di strumenti software dedicati, come sistemi di query e programmi di analisi dati. Grazie alla loro struttura chiara, i dati strutturati consentono di estrarre rapidamente informazioni utili, creare report accurati e prendere decisioni informate in tempi brevi.

Al contrario, i dati non strutturati presentano una sfida molto più complessa per la loro gestione. La mancanza di un formato fisso rende i dati non strutturati più difficili da analizzare e gestire con gli strumenti tradizionali: per trarne valore, infatti, spesso si ricorre all’utilizzo di tecnologie avanzate. 

Nonostante le difficoltà legate alla loro organizzazione e analisi, i dati non strutturati possono contenere preziose intuizioni. Essi rappresentano una quota crescente delle informazioni a disposizione dell’azienda, e possono rivelarsi fondamentali per migliorare diversi aspetti come la customer experience e le strategie di mercato.

Cloud-based vs. on-premise strategies

Adottare delle soluzioni cloud-based significa avere la possibilità di sfruttare una grande flessibilità nella gestione di grandi quantità di dati distribuiti su più sedi. 

Grazie a queste soluzioni, le aziende possono archiviare ed elaborare i dati in modo centralizzato, permettendo l’accesso alle informazioni da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, senza la necessità di investire in costose infrastrutture hardware. 

Optare per delle soluzioni on-premise è una scelta più adatta per le aziende che richiedono un controllo completo per questioni di sicurezza o requisiti di conformità normativa.

Alcune aziende preferiscono mantenere i dati e le informazioni sensibili all’interno delle proprie strutture per garantire la protezione e la gestione diretta di essi. Questa tipologia di gestione presenta delle sfide importanti: le soluzioni on-premise richiedono, infatti, un maggiore investimento iniziale in infrastrutture fisiche, come server e apparecchiature di rete, oltre a un team IT unicamente dedicato alla gestione, all’aggiornamento e a una continua manutenzione del sistema.

Centralized vs. decentralized strategies

Adottando una strategia di centralizzazione, tutti i dati che si hanno a disposizione verranno archiviati in un unico luogo come un data center o un’infrastruttura cloud privata. Così facendo, tutti i dipendenti dell’azienda potranno accedere in modo rapido ed efficace alle informazioni. 

Stabilendo permessi e diritti di accesso specifici verranno migliorati aspetti importanti quali la sicurezza dei dati e la loro governance: sarà più semplice rispettare norme come il GDPR, finendo con il ridurre nettamente  il rischio di violazioni o fughe di dati che potrebbero compromettere le operazioni aziendali e la vostra reputazione.

D’altro canto, però, le strategie di decentralizzazione possono risolvere facilmente i problemi di latenza, migliorando l’efficienza operativa per le filiali che si trovano in località geografiche distanti e per i dipendenti che, magari, lavorano in smart working e che non sono, dunque, costretti a raggiungere luoghi fisici per avere accesso a delle informazioni.

Queste strategie sono utili anche in aziende dove la continuità operativa è fondamentale: se un data center subisce un’interruzione, c’è comunque la possibilità di continuare a lavorare senza che l’accesso globale ai dati venga compromesso. 

A cosa serve un data management plan

Affinché una strategia basata sulla corretta e accurata gestione dei dati possa rivelarsi vincente, è necessario ricorrere all’utilizzo di un data management plan ben definito. 

Il data management plan è un documento (che sempre più spesso è) di vitale importanza e che, fin dalle fasi iniziali, stabilisce e descrive tutte le azioni da compiere e come i dati verranno gestiti lungo il corso di tutto il progetto, con l’obiettivo di preservarli e valorizzarli. 

Essendo aumentate le esigenze in termini di trasparenza, riproducibilità e condivisione dei dati, avere a disposizione un data management plan ben strutturato risulta essenziale per garantire la perfetta riuscita del progetto.

Grazie all’utilizzo di un DMP sarà molto più semplice:

• Pianificare l’organizzazione dei dati: verrà deciso in anticipo in che modo raccogliere, documentare e analizzare i dati raccolti, identificando anche tutte le risorse necessarie.
• Rispettare le normative: alcuni enti, come l’Unione Europea, richiedono per alcuni contesti, la presentazione di un data management plan per assicurare che i dati vengono gestiti nel pieno rispetto delle normative e delle politiche vigenti.
• Garantire la sicurezza: nel DMP saranno dettagliate le misure che verranno adottate durante il progetto/la ricerca in termini di sicurezza dei dati. Saranno, inoltre, messe in evidenza le strategie di back-up previste e la politica di accesso ai dati. È necessario prevenire la perdita dei dati e assicurare che i dati possano essere utilizzati nuovamente in futuro per ulteriori analisi.
• Valorizzare la ricerca e darle credibilità: un’efficace gestione dei dati tramite DMP fa aumentare la qualità e la credibilità dei risultati. Una gestione responsabile dei dati, inoltre, non può fare altro che dare valore all’immagine della tua azienda.
• Pianificare i costi: tramite il DMP sarà possibile fare una stima anticipata delle spese e dei costi necessari, permettendo una corretta pianificazione e allocazione delle risorse.

Scegliere di investire tempo e risorse nella creazione di un perfetto data management plan è, dunque, una soluzione utilissima che può aiutarti in maniera netta e decisiva nella corretta riuscita della tua strategia e nel raggiungere il successo. 

Crea la strategia perfetta

Se vuoi far crescere la tua azienda dovrai affrontare delle complicate sfide legate al data management. Non ci sono più scuse: adesso è finalmente arrivato il momento di sviluppare una strategia di gestione dei dati aziendali efficace e che possa guidarti agevolmente verso l’efficacia e l’efficienza.

Definire e affinare minuziosamente una strategia di data managment che funzioni al meglio per la tua organizzazione richiederà del tempo, ma puoi comunque  iniziare fin da subito seguendo alcuni passi fondamentali.

Identifica gli obiettivi aziendali

Ogni giorni vengono generati miliardi di dati in giro per il mondo, decisamente troppi per essere analizzati attentamente. 

Per questo motivo è importante collegare gli obiettivi aziendali alla tua strategia di gestione dei dati, evitando così di sprecare risorse e, soprattutto, tempo prezioso analizzando dei dati “sbagliati”.

Bisogna cominciare ponendosi delle domande chiave come, ad esempio, “quali sono gli obiettivi dell’azienda?” oppure “quali dati sono necessari per raggiungere tali obiettivi?”

Avere chiari gli obiettivi aziendali ti consentirà di definire con precisione i processi da seguire, selezionare accuratamente gli strumenti utili per la crescita e molto altro. Gli sforzi e gli investimenti fatti per la gestione dei dati saranno, così, orientati verso ciò che conta di più per la tua azienda, che potrà assumere una posizione di rilievo all’interno del mercato. 

Crea una struttura e un processo

Una volta chiariti gli obiettivi aziendali dovrai passare alla fase successiva, ovvero quella della creazione di una struttura e della definizione di un processo da seguire in maniera meticolosa.

Per prima cosa dovrai selezionare i responsabili e i principali stakeholder per ogni attività legata alla gestione dei dati: raccolta, preparazione, archiviazione e distribuzione. Successivamente dovrai scegliere la giusta strategia e l’approccio adatto per ogni singola fase.

Ad esempio, per quanto riguarda la fase della raccolta dati, dovrai capire su quali fonti fare affidamento, capire se avrai bisogno di dati strutturati, non strutturati o di una combinazione di entrambi o decidere se rendere questo processo manuale o automatizzarlo, magari grazie a strumenti IA. 

Molto importante è anche la fase di preparazione: fondamentale sarà la pulizia dei dati grezzi tramite  tecniche di controllo della qualità, come la rilevazione di valori mancanti o anomalie nei dati. Per garantire una maggiore tracciabilità e facilitare l’analisi futura si dovranno stabilire linee guida chiare per la denominazione dei dati e documentare in modo esaustivo la loro provenienza.

Per ciò che riguarda la fase di archiviazione, si dovranno valutare contesto ed esigenze dei dati.  I dati strutturati verranno archiviati in formati adeguati come XML, CSV o database relazionali, mentre per i dati non strutturati sarà opportuno considerare l’implementazione di un data lake, in grado di gestire varie tipologie di dati. La sicurezza dei dati, ovviamente, andrà messa al primo posto. 

Infine, la fase di analisi e distribuzione dei dati richiederà una stretta collaborazione tra diversi team e dipartimenti. Gli insight ricavati dai dati saranno comunicati in modo chiaro e coinvolgente, utilizzando magari report e presentazioni utili ai fini della comprensione.

Stabilisci una governance efficace

Avere a disposizione più dati si traduce, ovviamente, in numerosi benefici ma, allo stesso tempo, anche in una crescente responsabilità. 

Non si deve, dunque, sottovalutare l’importanza di stabilire una governance dei dati solida e ben definita. Prenditi il tempo necessario per sviluppare e comunicare chiaramente le politiche e le procedure da seguire per un uso appropriato e responsabile dei dati.

È necessario stabilire un processo sistematico per assicurarti che i dati siano sempre accurati, completi e aggiornati, affinché possano supportare in modo efficace le decisioni aziendali. 

Il leader di un’azienda deve creare un ambiente etico per quanto riguarda l’utilizzo dei dati. Tutte le parti interessate devono consapevoli e informate su come vengono gestite e utilizzate le informazioni sensibili, andando così a rafforzare la fiducia tra tutti i soggetti coinvolti.

Forma il tuo personale

Un elemento chiave della tua strategia di gestione dei dati sarà quello di fornire al tuo team le competenze e le conoscenze necessarie per analizzare e interpretare i dati in modo adeguato.

Indipendentemente da come questo processo verrà realizzato, è fondamentale assicurarsi che tutti, all’interno dell’azienda, siano in grado di comprendere la strategia di gestione dei dati scelta, come essa possa essere attuata con successo e  il proprio ruolo all’interno della “filiera produttiva”.

Implementare sessioni di formazione periodica, workshop e aggiornamenti regolari su nuove tecnologie e metodologie di analisi può trasformare i non esperti in collaboratori competenti. 

Solo così potremo sperare di ottimizzare pienamente il valore dei dati disponibili e sfruttarli al massimo. 

Big data management, gestire dati in sicurezza

I big data, nella loro concezione più moderna descritta perfettamente dalle 5V di Gartner (Volume, Varianza, Velocità, Veridicità e Valore), hanno letteralmente rivoluzionato la maniera in cui i dati vengono analizzati e trattati nei vari processi aziendali. 

Gestire i big data è così diventata una sfida significativa per tutte le aziende, a causa dell’enorme mole di dati da analizzare e della necessità di farlo in modo efficiente e, allo stesso tempo, nel pieno rispetto della sicurezza.

Vaste e complesse quantità di dati esigono tecnologie e metodologie avanzate per essere analizzate. Per le aziende è necessario investire nelle pratiche di management dei big data, soprattutto per quanto riguarda la sicurezza: compromettere o perdere enormi volumi di dati può avere delle conseguenze a dir poco disastrose. 

Per una sicura gestione dei big data è importante tenere conto di diversi aspetti:

• Crittografia: utilizzare algoritmi di crittografia aiuta a proteggere i dati durante la trasmissione e l’archiviazione, e garantisce che essi rimangano inaccessibili agli utenti non autorizzati.
• Monitoraggio e audit: implementare sistemi di monitoraggio per tracciare gli accessi e intervenire tempestivamente in caso di attività sospette.
• Controllo accessi: utilizzo di identificazione a più fattori e gestione delle identità possono risultare strategie utili per permettere l’accesso solamente agli utenti autorizzati.
• Politiche di data retention: è importante definire politiche chiare per la conservazione e l’eliminazione dei dati, garantendo che i dati obsoleti o non necessari siano eliminati in modo sicuro.
• Segmentazione dei dati: suddividere i dati in base alla sensibilità riduce nettamente il rischio di esposizione. Dati più sensibili vanno isolati in ambienti sicuri e accessibili da pochi. 

Inoltre, è fondamentale compiere delle opportune valutazioni prima di scegliere un determinato cloud: è necessario che essi aderiscano allo standard ISO/IEC 27001 o al SOC 2, sinonimo di affidabilità e di robustezza dei sistemi di sicurezza.

Investire nel data management nell’era digitale è, quindi, la soluzione più logica non solo per gestire e proteggere al meglio i dati sensibili, ma anche per migliorare il rapporto di fiducia con i clienti e dare valore alla reputazione dell’azienda. 

Saper gestire correttamente i dati, minimizzando rischi e aumentando la qualità delle proprie analisi, è una competenza chiave per qualunque azienda, soprattutto oggi nell’era dell’intelligenza artificiale.