4 suggerimenti per lanciare una data strategy di successo

Impostare una data strategy di successo non è così semplice come accumulare un sacco di dati. Se lo fosse, più aziende ne raccoglierebbero già i frutti. In questo approfondimento quattro CIO offrono la loro esperienza e consigli su come iniziare a trasformare i dati in valore aziendale.

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Dati. Trovo in qualche modo sbalorditivo che quattro piccole lettere abbiano un impatto così profondo sul nostro mondo sociale, politico e aziendale. I dati stanno rapidamente diventando la valuta mondiale, il che esercita una reale pressione sui CIO affinché sviluppino una strategia di alto valore per le loro attività.

La maggior parte delle aziende brulica di dati, ma per una serie di motivi non è stata in grado di utilizzarli al meglio. Quali dati dobbiamo raccogliere? Quale dipartimento aziendale “possiede” davvero i dati? Come progettiamo la giusta architettura per proteggere i dati e renderli prontamente disponibili? Come cambiamo la nostra cultura in modo che i nostri leader aziendali inizino a prendere decisioni sulla base dei dati?

Vorrei avere la risposta a queste domande, ma non ce l’ho. Quello che ho sono alcuni pensieri su come far decollare una data strategy di successo e quelle che seguono sono alcune idee preziose che spero si dimostreranno utili per la vostra strategia sui dati.

Individuare un problema

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La strategia di Sherry Aaholm nella creazione di un’azienda basata sui dati è stata quella di iniziare con la pulizia dei soli dati che avrebbero risolto un problema aziendale chiaro e preciso. “Se andassi in giro per questa azienda dicendo che ho bisogno che tutti i dati di produzione siano puliti e in un unico posto, i dipendenti mi risponderebbero che sarebbe estremamente costoso e che ci vorrebbero 100 anni”, afferma la Aaholm, che è stata appena promossa da CIO a Chief Digital Officer di Cummins, un produttore di motori nella lista di Fortune 200.

Invece, la Aaholm ha colto una grande opportunità, utilizzando gli analytics per ridurre i costi di garanzia e ripulire solo quei dati. “Abbiamo identificato 50 fonti chiave di dati rilevanti e le abbiamo ridotte a 20, le abbiamo pulite, inserite in un data lake e rese disponibili, ma solo per risolvere i problemi di garanzia dei clienti”, afferma. “Quando abbiamo dimostrato che potevamo risolvere questo grosso problema, le persone hanno iniziato a credere nei dati e a chiederne di più”.

Non cominciare con un foglio bianco

I vostri partner commerciali sanno che i dati possono essere potenti e sanno di volerli, ma non sempre sanno, nello specifico, di quali dati hanno bisogno e come usarli. L’organizzazione IT sa come raccogliere, strutturare, proteggere e fornire i dati, ma in genere non è responsabile della definizione del modo migliore per sfruttare i dati. Questo divario tra il possedere dati e utilizzarli nel modo giusto può essere ampio quanto un oceano sul quale il CIO deve costruire un ponte.

Per LabCorp, che esegue test COVID su vasta scala, i dati sono la linfa vitale dell’azienda. Lance Berberian, chief information and technology officer di LabCorp, afferma: “Quando stavamo costruendo la prima versione della nostra dashboard COVID, ho detto al nostro team informatico che gli scienziati avrebbero voluto vedere il periodo di tempo dei test modellato in un certo modo; volevano ad esempio confrontare i tassi di infezione tra uomini e donne e vedere i dati in categorie di età”, afferma. “Abbiamo fornito ai data scientist dati sufficienti nella versione pilota della dashboard e loro sono rimasti estremamente soddisfatti”.

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“Se avessimo iniziato con una pagina vuota, non saremmo stati in grado di fornire la dashboard con la stessa rapidità con cui abbiamo fatto noi. I CIO hanno bisogno di persone nei loro team che abbiano idee sul valore dei dati e possano mostrare ai loro partner commerciali qualcosa di più di un foglio di carta bianco.”

Creare una cultura per attirare i data scientist

Ma come attirare questi brillanti data scientist? Per affrontare la sfida di un mercato molto ristretto e competitivo, Nick Daffan, CIO di Verisk Analytics, suggerisce di dare ai data scientist ciò che tutti noi desideriamo: un lavoro interessante che crea un impatto. “I data scientist vogliono mettere le mani su dati che abbiano sia profondità che ampiezza e vogliono lavorare con gli strumenti e i metodi più avanzati”, afferma Daffan. “Vogliono anche vedere implementati i loro modelli, il che significa essere in grado di aiutare i loro partner commerciali e clienti a utilizzare i dati in modo produttivo”.

Quali dati però possono essere definiti interessanti? “La sfida di integrare i dati non strutturati con i dati strutturati genera molto interesse all’interno della comunità di data science”, afferma Daffan. Ad esempio, i data scientist di una compagnia di assicurazioni sulla vita hanno accesso a un grande volume di dati strutturati, comprese le informazioni su policy e reclami. Quindi, possono sovrapporvi dati non strutturati, come librerie di immagini o moduli assicurativi o persino dati da uno strumento di riconoscimento vocale. “È allora che la cosa diventa interessante”.

Democratizzazione dei dati

Con il vostro programma dati ora decollato e i vostri data scientist assunti e vogliosi di lavorare, siete pronti per il nirvana dell’analisi dati: un modello operativo che consenta ai vostri partner commerciali di aiutare se stessi. Satya Jayadev, CIO della società di semiconduttori analogici Skyworks Solutions, ha escluso l’IT dal ruolo di fornitura dei dati e l’ha trasferito nell’ambito della democratizzazione dei dati.

“Abbiamo creato un nuovo team di dati, all’interno dell’organizzazione IT, guidato da qualcuno il cui ruolo è quello di comprendere tutti i dati che entrano nell’organizzazione”, afferma. “Quando penso a una data leader, mi viene in mente un macellaio: affetta e taglia la carne per i nostri utenti aziendali, che poi però portano la carne a casa per creare i propri piatti. Anziché fornire agli utenti l’accesso illimitato a dati non strutturati, come PDF, fogli di lavoro e rapporti sulle vendite, il nostro gruppo di dati crea set di dati strutturati e applicabili ai nostri utenti”.

In conclusione

Se non lo è già, la vostra azienda sarà un’azienda data-based nei prossimi anni o non riuscirà a prosperare nella nostra nuova economia digitale. Estrarre tutti i diversi tipi di dati da tutti i diversi sistemi, proteggerli e renderli disponibili può essere un compito arduo, in particolare in una cultura i cui leader non hanno ancora compreso appieno la quantità di dati che sta cambiando il loro business. Ma ancora una volta, cari CIO, la sfida di iniziare ricade esattamente sulle vostre spalle.

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