Forze che guidano l'esplosione della strategia dei dati aziendali
La maggior parte dei settori è ora impegnata in programmi di trasformazione progettati per rimodellare i propri modelli di business sfruttando l'immenso potenziale dei dati. Gli investimenti nella monetizzazione dei dati per marketing, vendite, servizi e operazioni forniscono costantemente un ROI più elevato rispetto ad altri utilizzi del capitale.
L'esplosione di big data strutturati e non strutturati degli ultimi anni ha spinto i CEO a salire sul carrozzone della monetizzazione dei dati, aggravata da un drastico calo dei costi di archiviazione ed elaborazione e da una crescente attenzione normativa su qualità dei dati, policy, modelli di governance, aggregazione, metriche, reporting e monitoraggio.
Diventare un campione digitale
Le principali istituzioni che un tempo utilizzavano solo analisi descrittive e diagnostiche per informare il processo decisionale ora stanno incorporando analisi predittive e prescrittive in prodotti, processi, servizi e molteplici attività di prima linea. Laddove un tempo costruivano data warehouse relazionali per archiviare dati strutturati da fonti specifiche, ora gestiscono "data lake" con file system distribuiti su larga scala che catturano, archiviano e aggiornano istantaneamente dati strutturati e non strutturati da una vasta gamma di fonti per supportare un accesso ai dati più rapido e semplice.
Contemporaneamente, i "campioni digitali" stanno sfruttando la tecnologia cloud per rendere le loro operazioni più snelle ed efficienti e guidare l'agilità e l'innovazione. La maggior parte di questi campioni ha creato una nuova unità sotto un chief data officer per gestire la trasformazione dei dati e garantire una governance dei dati disciplinata che converta i dati grezzi in ricavi, eccellenza del servizio, fedeltà al marchio e operazioni più efficienti.
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La trasformazione digitale implementata correttamente produce enormi benefici. Un colosso dei servizi finanziari con sede negli Stati Uniti ha generato oltre 400 milioni di $ di risparmi razionalizzando i suoi asset di dati IT e 2 miliardi di $ di guadagni da ricavi aggiuntivi, minori requisiti di capitale e maggiori efficienze operative. Un assicuratore con sede negli Stati Uniti prevede di aumentare i suoi profitti del 25% nei segmenti e nei prodotti target, grazie a iniziative aziendali basate sui dati.
Tuttavia, nonostante questi impressionanti guadagni derivanti dagli investimenti nella trasformazione digitale, molte altre organizzazioni hanno ancora difficoltà a ricavare un valore reale dai loro programmi dati, e alcune ottengono scarsi ritorni da investimenti per centinaia di milioni di dollari.
Quindi, come possono le aziende evitare queste difficoltà e realizzare gli impressionanti guadagni che hanno ottenuto gli altri? Risposta: sviluppare una strategia dati aziendale (EDS) che funga da nucleo per l'evoluzione della tua azienda verso l'impresa basata sui dati del futuro .
5 principi guida
Definire una strategia dati chiara
Definisci la visione guida del tuo percorso di trasformazione dei dati, progetta una strategia per trasformare l'organizzazione e stabilisci traguardi chiari e misurabili.
Tradurre la strategia dei dati in casi d'uso concreti
Seleziona una gamma di casi d'uso e assegna loro la priorità in base ai tuoi obiettivi, utilizza i casi d'uso con priorità più elevata per potenziare le capacità interne e inizia a gettare solide basi di dati.
Progettare un'architettura dati innovativa per supportare i casi d'uso
Definisci il supporto tecnico necessario per la tua roadmap di casi d'uso e progetta un'architettura dati modulare e aperta che semplifichi l'aggiunta di nuovi componenti in un secondo momento.
Impostare una governance dei dati solida per garantire la qualità dei dati
Valutare la qualità dei dati, stabilire una governance dei dati solida con una chiara responsabilità per la qualità dei dati e fornire strumenti self-service per facilitare l'accesso ai dati nell'intera organizzazione.
Mobilitare l'organizzazione per fornire valore
Allineare l'organizzazione e la cultura alle nuove capacità, comunicare gli incentivi per potenziare l'impresa trasformata digitalmente e formare le persone per sfruttare le nuove capacità digitali.
Data Lakes: la nuova tecnologia che aiuta la tua strategia aziendale sui dati a raggiungere il successo
L'era della trasformazione ha dato origine a nuove tecnologie che potenziano il nuovo modello operativo trasformato digitalmente. L'archiviazione dei dati in data lake è necessaria per fornire l'accesso, la flessibilità, l'agilità e l'analisi in tempo reale per monetizzare i dati.
Un data lake non è un sostituto diretto di un data warehouse; sono tecnologie supplementari che servono diversi casi d'uso con una certa sovrapposizione. La maggior parte delle organizzazioni che hanno un data lake avranno anche un data warehouse, sebbene un altro vantaggio dei data lake sia che possono essere meno costosi da implementare e gestire.
Il caso dell'implementazione del data lake
| Lago di dati | Data warehouse tradizionale in sede |
|---|---|
| Dati memorizzati in formato nativo | I dati richiedono trasformazione |
| Può memorizzare dati illimitati per sempre | Costoso immagazzinare grandi volumi |
| Schema in lettura | Schema in scrittura |
| Archiviazione e calcolo disaccoppiati | Archiviazione e calcolo strettamente accoppiati |
Le aziende possono utilizzare l'infrastruttura esistente per lanciare il loro data lake quasi immediatamente, sfruttando le funzionalità di sicurezza, compatibilità e accessibilità di cui già godono con i prodotti aziendali Microsoft nel caso di Azure, o pronte all'uso nel caso di AWS e Google Cloud Platform .
Tutti vogliono informazioni utilizzabili più velocemente. La sfida non è archiviare i dati, ma accedervi e analizzarli. Le aziende stanno implementando tecnologie data lake in modi innovativi che battono la concorrenza per raggiungere il successo nella trasformazione. Implementando e sfruttando queste capacità oggi, sono pronte a diventare i campioni digitali di domani.
Mappare il percorso dal Data Lake all'analisi
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La Roadmap che porta alla strategia dei dati
Per creare una strategia dati solida che renda i dati accessibili e utilizzabili, le organizzazioni devono considerare non solo l'archiviazione dei dati, ma anche tutti i modi in cui acquisiscono, accedono, condividono, gestiscono e utilizzano i dati per supportare le complesse esigenze di elaborazione e processo decisionale di oggi.
Ci sono sei componenti principali di una strategia dati che lavorano insieme come blocchi di costruzione per supportare la gestione dei dati in tutta l'organizzazione in modo completo. La roadmap risiede nel primo componente, Vision/Strategy, ed è un elemento chiave per ottenere l'approvazione esecutiva e l'adesione di tutti i reparti per un lancio e un'implementazione di successo.
I componenti dello sviluppo della strategia dei dati aziendali
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I componenti principali spiegati:
1. Vision
Una strategia dati solida deve iniziare con una visione che includa una roadmap per la strategia aziendale e le persone. Poniti queste domande:
- Qual è il problema che devi risolvere?
- Che tipo di dati possono essere utili?
- Come verranno reperiti i dati?
- Come verranno archiviati e gestiti i dati?
- Quale sarebbe il metodo di analisi dei dati?
- Chi saranno gli stakeholder dei dati?
- Come verranno condivisi i dati all'interno del team?
Una volta che questi principi guida sono in atto, dovrebbe essere messa in atto una tabella di marcia (potrebbe essere di 1 anno, 3 anni o 5 anni), seguita dalla proposta di valore. Non appena la visione è delineata, le organizzazioni possono quindi allinearla con gli obiettivi aziendali, commerciali e IT.
Roadmap di implementazione della strategia sui dati
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2. Governance
Con i cambiamenti nella tecnologia, nell'elaborazione e nella metodologia, la governance dei dati fornisce il rigore necessario sul contenuto dei dati. Garantisce che i dati siano gestiti in modo coerente in tutta l'organizzazione e che le decisioni su come i dati vengono elaborati, gestiti o condivisi non siano prese da un singolo individuo, ma piuttosto derivino dalle regole e dalle policy della governance dei dati.
La maggior parte delle iniziative di data governance sono limitate a specifici sforzi progettuali. Tuttavia, una data governance efficace deve concentrarsi su tre elementi fondamentali:
- Governance del programma per affrontare ambito e budget
- Governance architettonica per definire e allineare gli standard tecnologici
- Governance dei dati per guidare i requisiti e la coerenza
I nostri dati indicano che l'80% dei Digital Champions (aziende che hanno successo nelle proprie iniziative di trasformazione digitale) investe in capacità di governance dei dati per creare una base solida e scalabile prima di integrare i dati o sviluppare capacità di analisi avanzate.
Governance dei dati: un investimento fondamentale
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3. Organizzazione
Una strategia sui dati dovrebbe anche includere attenzione alle capacità, alle procedure e ai ruoli organizzativi documentando chi fa cosa con i dati per facilitare la collaborazione ed evitare duplicazioni. Ognuno usa i dati in modo diverso e i ruoli degli individui nella raccolta, gestione e analisi dei dati varieranno.
4. Affari
Una strategia dati efficace assicura che il business e l'IT guidino congiuntamente la direzione di un'organizzazione comprendendo reciprocamente le esigenze, le capacità e le priorità. Ciò aiuterà le organizzazioni ad adottare un approccio "guidato dal business o abilitato dalla tecnologia".
Quindi, l'idea è di mettere in moto obiettivi, applicazioni e metriche unificate e poi presentare un caso per la giustificazione aziendale. Il percorso verso l'adozione di una strategia dati integrata diventa più chiaro quando c'è una misurazione del valore visibile. La strategia dati deve rafforzare la coerenza nel modo in cui le iniziative vengono misurate, valutate e tracciate a tutti i livelli.
5. Dati
I requisiti dei dati nella strategia dei dati si riducono essenzialmente a quali dati un'organizzazione avrà bisogno e come saranno condivisi. Una strategia dei dati efficace deve identificare i temi e i problemi comuni relativi ai dati stessi, come l'architettura dei dati, lo spostamento dei dati, la qualità dei dati e la conformità dei dati.
L'architettura dei dati è forse l'elemento più importante della strategia dei dati di un'organizzazione e il primo passo è determinare quali set di dati esistono tra le unità aziendali in tutta l'azienda. I cataloghi di dati sono strumenti utili a questo scopo. Dopo di che arriva l'analisi dei dati, dove i dati devono essere archiviati in un singolo repository, come un data warehouse o un data lake.
Infine, un'organizzazione deve identificare una pipeline di dati per acquisire dati grezzi da fonti disparate e replicarli in una destinazione di archiviazione e analisi. Tutti questi elementi aiutano a garantire che la soluzione finale fornisca i giusti requisiti aziendali al momento giusto.
6. Tecnico
La strategia dei dati deve anche affrontare gli aspetti tecnici dei dati, come l'architettura tecnica, i server, lo storage, la rete e la scalabilità. La valutazione e l'identificazione dell'architettura tecnica sono qui gli elementi prioritari, seguiti dalla definizione e documentazione dell'architettura concettuale, tecnica e del flusso di dati. Queste aspettative di funzionalità sono interdipendenze per arrivare alle migliori capacità disponibili.
L'organizzazione può quindi organizzare la strategia dei dati risultante in una strategia di implementazione e in una roadmap allineata ai sei pilastri, come mostrato di seguito.
Allineamento del framework alla strategia dei dati
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A seconda delle priorità aziendali, le nuove capacità aziendali create all'estrema destra del grafico possono essere capacità di servizio, vendita, marketing o operative portate al livello successivo, ovvero processi trasformati digitalmente basati sui dati . Questo modello rappresenta il nesso tra strategia aziendale, asset di dati e capacità aziendali trasformate digitalmente definite all'estrema destra del grafico.
Definire una strategia sui dati è fondamentale
Un'iniziativa di strategia sui dati non è uno sforzo una tantum; piuttosto, deve essere un insieme di obiettivi pluriennali con un insieme di milestone di consegna a breve termine. La maggior parte delle organizzazioni ha già investito in numerose iniziative di gestione dei dati, ma non vedono molta trazione quando non sono allineate tra loro.
Una strategia dati solida posiziona le organizzazioni per fornire la migliore soluzione possibile man mano che le loro esigenze crescono e si evolvono. Diventa anche una tabella di marcia per soddisfare le esigenze di gestione dei dati sia attuali che future.
Trianz ha aiutato numerose aziende a organizzare, analizzare e sfruttare i propri asset di dati per garantirsi un vantaggio competitivo imbattibile.
In che modo una strategia sui dati aziendali può trasformare la mia organizzazione?
Trianz ha sviluppato un toolkit completo di framework, design e alternative tecnologiche per affrontare le sfide aziendali più difficili di oggi. Il nostro approccio alla trasformazione digitale garantisce che ogni applicazione, risorsa e strumento che utilizzi sia la soluzione ideale per prendere decisioni strategiche che portino a un impatto aziendale maggiore.
