Il modo migliore per mettere a frutto i propri dati? Una strategia di data readiness basata sull’IA.

Il contesto aziendale attuale è sempre più caratterizzato da una competizione estremamente serrata e, per questo motivo, è necessario saper prendere delle decisioni giuste e ragionate nel minor tempo possibile. 

Accuratezza, completezza, accessibilità, tempestività e non solo, emergono, dunque, come le principali parole chiave quando si parla di dati. Le aziende che rimangono al passo coi tempi e riescono a garantire dati sempre pronti e affidabili sono in grado di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato, prendere decisioni informate e mantenere un vantaggio significativo sulla concorrenza. Per facilitare questo processo sarà utilissimo sfruttare l’intelligenza artificiale, che assicurerà un risultato di alta qualità in un’epoca in cui le decisioni basate sui dati sono diventate la norma e non rappresentano più l’eccezione.

In questo approfondimento scopriremo ed approfondiremo il modo in cui le aziende possono trasformare i loro dati in un asset strategico che garantirà il successo a lungo termine:

Cosa è e quanto è importante la data readiness?

Con il termine data readiness si intende l’insieme di tutte quelle attività che fanno parte del processo di preparazione e di organizzazione dei dati affinché essi siano pronti per essere utilizzati in applicazioni analitiche.

Si tratta di un’attività che svolge un ruolo cruciale per portare un’azienda al successo. 

In un panorama dove le decisioni strategiche vengono prese basandosi su analisi dettagliate e approfondite, adottare una strategia basata sulla “prontezza dei dati” e sviluppare la capacità di ottenere insights azionabili dai dati è quindi obbligatorio per tutti coloro che hanno intenzione di imporsi in maniera competitiva sul mercato. 

La data readiness migliora l’affidabilità delle analisi e delle previsioni, ma riduce anche il rischio di prendere decisioni basate su informazioni errate o incomplete.

La data readiness con l’avvento dell’IA generativa è così passata dall’essere un’opzione a rappresentare una vera e propria necessità: non utilizzarla significherebbe non sfruttare al massimo il potenziale delle tecnologie emergenti, perdendo opportunità di innovazione e miglioramento.

Un approccio basato sulla prontezza dei dati faciliterà l’integrazione di nuovi sistemi e di nuove tecnologie, rendendo molto più agevole l’adozione di soluzioni avanzate in ambito machine learning e IA. 

Investire nei dati permette alle aziende di essere reattive e di adattarsi senza troppi problemi alle continue mutazioni e ai continui cambiamenti del mercato. 

Prepara la tua azienda alla data readiness

Ma i dati sono davvero infallibili? Ogni tanto, infatti, può capitare qualche errore, anche se sei letteralmente un Gigante con la G maiuscola, come quella di Google.

L’azienda controllata dal colosso Alphabet, infatti, nel 2008 lanciò l’esperimento (finito male) Google Flu Trends, sostenendo di poter “prevedere” epidemie di influenza in ben 25 paesi basandosi esclusivamente su dati legati alle query di ricerca.

L’apice del fallimento del progetto GFT arrivò nel 2013, quando vennero presentati dei dati che si discostarono addirittura del 140% dai dati reali. Il fallimentare progetto fu comunque utile per evidenziare i problemi nell’utilizzo dei big data. 

Considerato che anche Google può essere vittima della complessità dei dati, è fondamentale preparare al meglio la vostra azienda ad adottare una strategia data readiness. In che modo?

• Conoscendo al meglio i dati: scegliere solamente fonti affidabili per la raccolta dei dati e archiviarli seguendo delle regole ben precise condivise con il resto dell’azienda. Simboli,data, ora, valute, indirizzi e non solo: tutto deve rispettare un unico standard. Stati Uniti, Canada, Regno Unito e altri Paesi, per esempio, utilizzano un sistema metrico differente da quello italiano e ciò può rappresentare un problema, così come i vari fusi orari in giro per il mondo: fare affidamento a dati provenienti da aziende internazionali, dunque, potrebbe tradursi nella necessità di convertire attentamente ogni singolo dettaglio. 
• Pulendo e rifinendo i dati: può capitare che vengano commessi degli errori nella fase di inserimento dati, ma è importante avere la capacità di distinguere l’errore umano dall’outlier. Gli outlier sono osservazioni che si trovano a una distanza anomala rispetto ad altri valori all’interno di un dataset. Prima di escludere qualsiasi dato dall’analisi, è essenziale comprendere quali dati non siano idonei e quale sia l’impatto di tali esclusioni sui risultati finali, utilizzando un supporto statistico adeguato. La pulizia dei dati, quindi, non è solo un’attività di rimozione, ma anche un’opportunità per migliorare la qualità dell’analisi e ottenere conclusioni valide.
• Dando priorità ai dati rilevanti: se l’obiettivo è quello di far crescere un’azienda edile di una città italiana, saranno più utili dati relativi ai gusti e alle preferenze dei clienti residenti in Italia rispetto a gusti e preferenze di clienti residenti in altri Stati. 
• Rimuovendo bias e pregiudizi: bias di conferma, bias di accettazione, pregiudizi… come evitarli? L’approccio migliore è quello di essere consapevoli dell’esistenza di tali problemi e cercare di assumere una posizione totalmente oggettiva quando si lavora con i dati.

Seguendo queste pratiche sarà più facile per la tua azienda prepararsi ad un approccio data readiness. Avere a disposizione e lavorare con dati accurati, coerenti, puliti, pertinenti e privi di pregiudizi porterà, inevitabilmente, a ottenere ottimi risultati. 

Usare l’IA per migliorare la ricerca dati

Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono risultare utilissimi nel trasformare e rivoluzionare la maniera in cui le aziende si approcciano, gestiscono e utilizzano i dati. 

Sì, è vero, l’IA ha promesso e portato insight e risultati mai visti prima, ma la data readiness è un aspetto che troppo spesso viene trascurato. 

Una recente indagine condotta da Wavestone ha svelato come, nel 2023, il 79% dei Chief Data & Analytics Officer vorrebbero avere a disposizione degli strumenti di Generative IA. La verità, però, è che la maggior parte delle aziende è ancora ben lontana dall’avere dati pronti per essere “mandati in pasto” all’IA.

Senza una mentalità “orientata” verso i dati, le aziende faticano ad ottenere insights significativi e a prendere decisioni accurate ed informate. Per questo motivo si parla spesso di data literacy.

Prima di immergersi nel mondo dell’IA applicata alle attività e decisioni data-driven, le aziende devono:

• Stabilire una strategia di governance dei dati robusta;
• Integrare fonti eterogenee di dati;
• Dare priorità alla qualità oltre alla quantità.

Una volta poste le basi per una corretta data readiness, le aziende potranno cominciare ad esplorare le molteplici ed entusiasmanti possibilità dell’intelligenza artificiale. 

Utilizzare l’IA per migliorare la ricerca dati non solo rende i processi più efficienti ma permette anche di ottenere insights più accurati e tempestivi.

Dati rifiniti grazie all’IA?

Per ottenere dei dati di alta qualità ed estremamente rifiniti risulterà decisivo l’utilizzo del machine learning e dell’IA.

Il primo passo da fare è, ovviamente, valutare la qualità dei dati esistenti. Le tecnologie IA possono giocare un ruolo a dir poco fondamentale in questo processo e saranno in grado di aiutarti nelle fasi di:

• Analisi dei dati, individuando eventuali anomalie e discrepanze;
• Pulizia dei dati, rimuovendo duplicati, riempiendo valori mancanti o correggendo errori;
• Validazione dei dati, confrontandoli con fonti di riferimento più che affidabili, assicurando in questo modo il loro essere aggiornati e il più accurati possibile.

L’intelligenza artificiale sarà poi utile per processi come consolidamento e trasformazione dei dati, integrando dati sintetici, fonti e sistemi diversi e convertendo il tutto in un formato uniforme per facilitare l’analisi. 

Dopo aver standardizzato i dati sotto un’unica codifica, sarà importante mantenere una documentazione accurata dei dati e dei processi di gestione: si tratta di un passaggio imprescindibile per garantire la trasparenza e la tracciabilità.

Inoltre, per rimanere costantemente aggiornati sull’andamento, sarà necessario implementare dei sistemi di monitoraggio, andando a creare un feedback loop ed effettuare delle revisioni periodiche per identificare delle aree di miglioramento. 

Come già accennato in precedenza, strumenti IA e machine learning possono accelerare e facilitare questi processi, trasformando una mole enorme di dati grezzi in informazioni pronte per essere utilizzate. 

Data readiness e IA, se combinate in maniera perfetta ed utilizzate in maniera ragionata, possono fare nettamente la differenza e dare una spinta significativa verso il successo per un’azienda. Sfruttando il potenziale delle nuove tecnologie emergenti si avrà la capacità di prendere decisioni data-driven più informate.

Strategie cloud e ambienti multi-ibridi

Di conseguenza, diventa a dir poco essenziale l’adozione di strategie cloud e di ambienti multi-ibridi per supportare sia la data readiness che l’implementazione di soluzioni IA applicate alle decisioni..

È possibile ottenere una gestione dei dati efficiente ed agile sfruttando la versatilità del cloud computing. Le strategie cloud offrono numerosi vantaggi come, ad esempio, costi ridotti, flessibilità, scalabilità: si tratta di elementi che consentono alle aziende di processare grandi quantità di dati in maniera e di affrontare al meglio la trasformazione digitale.

Tramite il cloud computing le aziende possono decidere di aumentare, oppure, di diminuire le risorse da utilizzare in base alle esigenze operative. Inoltre, tramite le strategie cloud risulta molto più facile implementare rapidamente sia nuove applicazioni che nuovi servizi, riducendo il time-to-market.

Gli ambienti multi-ibridi combinano cloud pubblici, cloud privati e infrastrutture on-premises, riunendo tutti questi “mondi” diversi e offrendo solamente le caratteristiche migliori e più importanti di questi servizi. 

Questa combinazione permette alle organizzazioni di mantenere il controllo sui dati sensibili e critici all’interno dei propri data center e, allo stesso tempo, di sfruttare la potenza e la flessibilità dei cloud pubblici per carichi di lavoro meno sensibili.

Scegliere di implementare strategie cloud e lavorare tramite ambienti multi-ibridi risulta, dunque, un aspetto importante per supportare la data readiness e l’implementazione di avanzate soluzioni che sfruttano l’IA.

Il successo dipenderà dalla capacità di integrare diverse piattaforme in modo sicuro, mettendo al primo posto la governance e la conformità alle normative.

Data readiness framework, il successo tramite i dati

Decidere di affidarsi ai dati può realmente risolvere molti problemi operativi e decisionali di un’azienda. Ma qual è il segreto per riuscirci? Creare un unico fil rouge che combini il supporto proveniente dalla leadership con i team interfunzionali, tutti uniti verso un unico e solo obiettivo: raggiungere il successo. 

Per recuperare gli anni persi dietro una pessima gestione dei dati e riprendere il percorso incanalando i giusti binari è necessario mettere in pratica un data readiness framework, ovvero un processo che, se seguito minuziosamente passo dopo passo, migliorerà la qualità e l’utilizzabilità dei dati.

Ecco una sintesi degli step da seguire:

1. Valutare accuratezza e affidabilità dei dati: è imprescindibile scovare l’eventuale presenza di errori, incongruenze e discrepanze all’interno di un dataset. I dati, per essere considerati affidabili, devono riflettere accuratamente le situazioni del mondo reale.
2. Valutare la completezza dei dati: non ci devono essere lacune o mancanze di alcun tipo. Da dati incompleti derivano analisi incomplete, che si trasformano in decisioni errate. Per questo motivo è necessario identificare le aree in cui i dati possono essere carenti o insufficienti.
3. Prendere in considerazione dati aggiornati: avere a disposizione informazioni non aggiornate può rappresentare un problema e ostacolare il futuro dell’azienda. È, perciò, fondamentale sapere se i dati vengono aggiornati e raccolti con una frequenza che si allinei alle esigenze dell’azienda.
4. Dare coerenza ai dati: dati raccolti da diverse fonti devono essere coerenti, in caso contrario potrebbero generare confusione e conflitti nel processo decisionale. Definizioni, formati, standard e molto altro devono essere coerenti per tutti i membri dell’azienda.
5. Rendere i dati accessibili: i dati devono essere facilmente accessibili e consultabili per coloro che ne hanno bisogno per scopi operativi o decisionali. I controlli per l’accesso ai dati, comunque, devono essere adeguati per proteggere i dati sensibili e rispettare le normative vigenti.
6. Investire in strategie di gestione dati: implementare strategie di gestione dei dati che possano aiutare l’azienda ad affrontare e superare i problemi identificati.
7. Controllare la qualità dei dati: affinché tutto proceda come da copione, è necessario effettuare dei rigidi controlli sulla qualità dei dati e inserire delle procedure di convalida per mantenere l’accuratezza e l’affidabilità dei dati. 
8. Potenziare l’infrastruttura dei dati: investire un’infrastruttura che sia in grado di supportare la raccolta, l’archiviazione, il recupero e l’analisi dei dati.
9. Formare e addestrare i dipendenti: stakeholder e dipendenti devono essere a conoscenza dell’importanza dei dati e delle migliori pratiche per la loro gestione. Sarà, inoltre, necessario incoraggiare una data-driven culture in azienda.
10. Monitorare e migliorare continuamente: una volta avviato il processo, sarà importante monitorare in maniera regolare la qualità e la disponibilità dei dati. Inoltre, l’azienda dovrà essere pronta a effettuare dei cambiamenti per migliorare in base ai feedback ottenuti e alle mutevoli esigenze del mercato. 

Attenendosi al framework sarà più facile valutare e migliorare sistematicamente la qualità e l’affidabilità dei dati per renderli quanto più accessibili e utili al processo decisionale dell’azienda. 

Di quali strumenti avrò bisogno per la data readiness?

Avere a disposizione gli strumenti adatti e saper sfruttare al massimo le varie piattaforme tecnologiche rappresenta un pilastro per l’implementazione di una strategia data readiness.

Per gestire e archiviare enormi moli di dati sono necessari database relazionali per i dati strutturati (come MySQL o PostgreSQL) e database NoSQL (come MongoDB o Cassandra) per gestire in maniera più flessibile dati non strutturati o semi-strutturati.

Utilissimi saranno, poi, strumenti ETL (acronimo di Extract, Transform, Load) come Talend o Apache NiFi, che consentono l’estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati, garantendo che le informazioni siano preparate correttamente per l’analisi. 

Per quanto riguarda la qualità dei dati si potrà fare affidamento a strumenti come Talend Data Quality o Informatica, indispensabili per ottenere dati puliti e, soprattutto, validi. Per la governance, invece, Collibra o Informatica Axon saranno efficaci per controllare rigidamente l’accesso ai dati, assicurando la conformità normativa e il rispetto della privacy.

Per redigere dei report e trarre facilmente degli insight si possono sfruttare strumenti di analisi e business intelligence come Tableau o Power B, mentre l’utilizzo di data warehouse come Amazon Redshift o Google BigQuery renderanno possibile l’elaborazione rapida delle informazioni.

Nell’ambito dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale, le piattaforme come TensorFlow o PyTorch sono strumenti cruciali per l’analisi avanzata e per costruire modelli predittivi, offrendo insight che vanno oltre l’analisi descrittiva e spingendo l’organizzazione verso decisioni più informate e lungimiranti.

L’insieme di queste tecnologie costituisce la base di una strategia di una strategia data readiness completa, permettendo alle aziende di gestire, analizzare e sfruttare i dati in modo efficace per prendere decisioni informate e mantenere la loro competitività.

Una strategia (sicura) a lungo termine

Il crescente utilizzo di strategie cloud e di ambienti ibridi ha reso essenziale per le aziende la gestione dei dati in modo efficiente e sicuro, in maniera tale da poter affrontare la rapida trasformazione digitale in corso al meglio. 

La data readiness non si limita a proteggere i dati, ma li rende una risorsa strategica, promuovendo la scalabilità, la governance e la conformità.

L’IT si trova di fronte a sfide sempre più complesse: implementare pratiche di governance e garantire la compliance normativa, ripristinare rapidamente i dati in caso di attacchi ransomware per favorire un’innovazione continua. L’integrazione di questi fattori è fondamentale per garantire che i dati siano sempre disponibili, sicuri e utilizzabili a supporto delle decisioni aziendali.

Le soluzioni adottate devono garantire una protezione completa, dal cloud all’on-premise, passando per approcci ibridi. Senza una gestione efficace e unificata, l’azienda rischia di diventare vulnerabile e di essere così esposta a rischi elevati.

La data readiness non può più essere vista come una semplice “polizza assicurativa” contro possibili incidenti e problemi, ma deve cominciare a essere considerata come un elemento strategico, utile per supportare la crescita e la trasformazione dell’azienda. Per questo motivo non deve interessare solamente l’IT, ma l’intero consiglio d’amministrazione. 

Appare, ormai, evidente: la data readiness è un processo continuo che richieda molta attenzione, costanza e investimenti. Non si tratta di qualcosa di momentaneo o di breve durata: è una vera e propria strategia a lungo termine, del quale non si può più fare a meno.