Nel mondo digitale di oggi, i dati svolgono un ruolo fondamentale. <\/p>\n\n\n\n
Consentono alle aziende di restare competitive rispondendo velocemente all\u2019evoluzione dei propri mercati di riferimento grazie a decisioni informate e migliori strategie di business sempre pi\u00f9 orientate al miglioramento dell\u2019esperienza utente.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019utilizzo del dato, tuttavia, pu\u00f2 fare la differenza solo se calato all\u2019interno di una pi\u00f9 ampia e condivisa Cultura aziendale del Dato.<\/p>\n\n\n\n
Instillare efficacemente una Data Culture in azienda \u00e8 un processo lento e complesso che deve necessariamente coinvolgere tutti gli stakeholder dell\u2019organizzazione, dal management, ai decision maker, arrivando poi a tecnici come i data analyst.<\/p>\n\n\n\n
Ma cosa si intende per Cultura del Dato nell\u2019era del data-driven? E perch\u00e9 \u00e8 fondamentale averla per passare con successo da un approccio pi\u00f9 tradizionale a uno basato sui dati?<\/p>\n\n\n\n
Ne parliamo in questo articolo soffermandoci sugli aspetti imprescindibili su cui ciascuna azienda dovrebbe concentrarsi.<\/p>\n\n\n\n
Partiamo da una definizione che ci aiuta ad avere fin da subito una visione corretta sul tema.<\/p>\n\n\n\n
Affinch\u00e9 si possano prendere decisioni migliori, serve ottenere informazioni, ovvero qualcosa a cui siamo in grado di attribuire un significato. Le informazioni non nascono tali, ma devono essere estrapolate elaborando e interpretando i dati, cio\u00e8 i tasselli che le compongono.<\/p>\n\n\n\n
\u201cDato\u201d e \u201cinformazione\u201d quindi non sono esattamente sinonimi: non tutti i dati, come vedremo pi\u00f9 avanti nell\u2019articolo, potranno diventare informazioni, ma avere dati \u00e8 condizione necessaria per poter dedurre informazioni.<\/p>\n\n\n\n
Fatta questa premessa, \u00e8 chiaro che la prima cosa che un\u2019azienda deve fare \u00e8 mettersi in condizione di raccogliere dati. Ovviamente \u00e8 impensabile – e poco sensato – raccogliere tutto fin da subito.<\/p>\n\n\n\n
Il nostro consiglio \u00e8 quindi di partire con una mappatura dettagliata<\/strong> di tutto ci\u00f2 che pu\u00f2 generare dati (applicazioni, macchinari, ma anche sonde, sensori e interazioni utente in generale) e strutturare poi la raccolta di conseguenza.<\/p>\n\n\n\n Nel mondo Data \u00e8 praticamente impossibile immaginare fin dal giorno zero tutti i possibili scenari di un progetto; mai come in questo caso, l\u2019appetito vien mangiando!<\/p>\n\n\n\n In quest\u2019ottica, l\u2019abbondanza di dati \u00e8 spesso un vantaggio.<\/p>\n\n\n\n I dati per\u00f2 possono acquisire valore solo se vengono storicizzati, messi in relazione tra di loro e archiviati all\u2019interno di un unico Data Lake contenente un set di dati sufficientemente grande.<\/p>\n\n\n\n Da questo punto di vista, le possibilit\u00e0 offerte dal Cloud sono moltissime: in particolare, logiche oculate di storage tiering permettono di archiviare ad un costo contenuto grandissime quantit\u00e0 di dati non solo per prendere decisioni sul breve periodo, ma anche per un vantaggio competitivo futuro e un go-to-market pi\u00f9 veloce. Anche senza avere fin da subito un\u2019idea precisa di quanti e quali dati ci serviranno per raggiungere un determinato obiettivo di business.<\/p>\n\n\n\n Possedere tanti dati – per di pi\u00f9 senza preoccuparsi del costo -, tuttavia, non basta per assicurarsi un buon risultato. Ci sono infinite variabili che concorrono, sopratutto quando – come dovrebbe sempre essere – si ha l\u2019idea di sfruttare i dati per fare qualcosa di pionieristico.<\/p>\n\n\n\n \u00c8 frequente, ad esempio, accorgersi in corso d\u2019opera che la domanda iniziale a cui si voleva trovare risposta attraverso l\u2019uso dei dati non \u00e8 quella giusta in relazione ai dati che si hanno effettivamente a disposizione o, ancora, che la risposta ottenuta dalle informazioni raccolte non \u00e8 ci\u00f2 che ci saremmo aspettati.<\/p>\n\n\n\n Per esplorare i dati e comprenderne le potenzialit\u00e0, \u00e8 consigliato effettuare un\u2019analisi esplorativa dei dati (EDA)<\/strong>, che consente di visualizzare le loro caratteristiche principali attraverso l’uso di grafici e statistiche descrittive. Questo aiuta a individuare pattern<\/strong>, anomalie<\/strong> e relazioni tra variabili<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n Strumenti come Python e R, con librerie quali Pandas, NumPy, Matplotlib, e Seaborn, sono essenziali per eseguire EDA in modo efficiente e approfondito. Inoltre, strumenti che aiutano i Data Analyst come i notebook Jupiter possono rendere l\u2019analisi rapida ed efficace.<\/p>\n\n\n\n Un’altra tecnica fondamentale \u00e8 il data mining, che sfrutta algoritmi avanzati per scoprire pattern nascosti nei dati. Strumenti come Apache Spark, Hadoop e SAS sono utilizzati per processare grandi volumi di dati e applicare algoritmi di clustering, classificazione e associazione. <\/p>\n\n\n\n Il nostro consiglio \u00e8 quello mantenere sempre un feedback loop breve<\/strong> tra quando si inizia la raccolta del dato e quando si analizza il risultato della loro elaborazione e chiedersi spesso:<\/p>\n\n\n\n \u201ccosa raccontano i dati che raccogliamo?\u201d<\/p>\n\n\n\n In questo modo, si possono intercettare indicatori di business forti a cui non avevamo pensato e che potrebbero portare anche ad aggiustamenti vantaggiosi nella strategia commerciale.<\/p>\n\n\n\n Questo approccio iterativo e incrementale va di pari passo con il principio del fail-fast tipico del Cloud. Il basso costo del fallimento \u00e8 una leva innovativa importantissima in quanto permette alle aziende di sperimentare in modo sostenibile percorrendo pi\u00f9 strade, anche in parallelo, ottenendo risultati in tempi brevi e contenendo enormemente anche i rischi.<\/p>\n\n\n\n Attenzione per\u00f2: l\u2019eccesso di informazione, distrugge l\u2019informazione stessa! Tra le infinite possibilit\u00e0 di un progetto data-driven, quindi, come identificare un buon obiettivo di business e strutturare di conseguenza la raccolta di dati interessanti per centrarlo?<\/p>\n\n\n\n Questa \u00e8 senza dubbio la parte con pi\u00f9 incognite. Purtroppo, visione strategica aziendale e un buon team di data analyst ancora non bastano. Il supporto di un partner tecnologico fidato con profonda esperienza in ambito Cloud e progetti data end-to-end sapranno aiutarvi a costruire una buona data strategy.<\/p>\n\n\n\n Pur sembrando un passaggio semplice e in qualche modo \u201covvio\u201d, uno dei problemi pi\u00f9 grandi per le organizzazioni \u00e8 creare una Data Platform per rendere fruibili i dati a pi\u00f9 professionalit\u00e0 in modo sicuro ed efficiente.<\/p>\n\n\n\n Una volta che abbiamo raccolto i dati e ne abbiamo verificato l\u2019utilit\u00e0 in funzione dell\u2019obiettivo, \u00e8 il momento di utilizzarli per estrarne del valore ed \u00e8 a questo punto che ci si inizia a scontrare con i primi problemi di governance<\/strong>, compliance <\/strong>e sicurezza<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Bisogna iniziare a gestire correttamente i permessi per assicurare l\u2019informazione giusta alla persona giusta, al momento giusto. Bisogna definire le regole di accesso, identificare le entit\u00e0 che potranno operare sui dati e le regole tramite cui ciascuna di esse potr\u00e0 farlo, e catalogare tutte le informazioni a seconda che siano dati pubblici o dati sensibili.<\/p>\n\n\n\n Anche in questo caso, esistono varie strategie. Quella che generalmente consigliamo per i casi in cui la situazione non sia troppo complessa \u00e8 catalogare tutti i dati come dati sensibili<\/strong>, magari gi\u00e0 mascherati e anonimizzati. In questo modo, avremo pochi soggetti autorizzati ad accedervi e quindi un rischio notevolmente ridimensionato in termini di sicurezza, controllo e utilizzo incompatibile con le policy aziendali.<\/p>\n\n\n\n Nelle organizzazioni molto ampie, invece, in cui coesistono molti stakeholder che possono trarre vantaggio dall\u2019utilizzo dei dati, considerare tutto come \u201cdato sensibile\u201d pu\u00f2 essere limitante. Una delle migliori strategie in questo caso \u00e8 effettuare il labelling dei dati<\/strong> in fase di raccolta classificandoli gi\u00e0 correttamente in base al grado di riservatezza del dato.<\/p>\n\n\n\n L’uso di meccanismi di autenticazione multi-fattore e di politiche di controllo degli accessi basate sui ruoli (RBAC), che definiscono chiaramente i permessi di ciascun utente in base alle loro responsabilit\u00e0, \u00e8 un\u2019altra delle best practices consigliate per gestire correttamente e in sicurezza una grande quantit\u00e0 di dati. <\/p>\n\n\n\n Un ulteriore aspetto cruciale \u00e8 la garanzia della qualit\u00e0 dei dati attraverso la definizione di politiche di verifica e pulizia dei dati (data cleaning). Ci\u00f2 implica la creazione di procedure standardizzate per l’integrazione, la trasformazione e la validazione dei dati, assicurando che le informazioni all’interno del data lake siano accurate, complete e affidabili.<\/p>\n\n\n\n Per garantire il mantenimento della qualit\u00e0 e della sicurezza \u00e8 utile adotatre strumenti di monitoring che possono aiutare a rilevare attivit\u00e0 sospette e a mitigare i rischi associati.<\/p>\n\n\n\n Naturalmente, una volta che abbiamo messo i dati categorizzati da parte \u00e8 necessario avere anche un modo efficiente per interrogarli, affinch\u00e9 le persone giuste possano effettivamente fruire dei dati di loro interesse.<\/p>\n\n\n\n In questo articolo abbiamo approfondito l’importanza cruciale di valorizzare i dati, renderli accessibili e integrarli all\u2019interno del processo decisionale aziendale<\/strong>, riconoscendo che queste azioni sono fondamentali affinch\u00e9 le informazioni possano trasformarsi in una reale risorsa competitiva. Abbiamo evidenziato come la consapevolezza del valore intrinseco dei dati sia il primo passo per trattarli in modo adeguato, garantendo che un giorno se ne possa estrarre valore.\u00a0<\/p>\n\n\n\nQuanti dati servono per un progetto data-driven di successo?<\/h3>\n\n\n\n
Data Governance, Security e Compliance<\/h2>\n\n\n\n
Per Concludere<\/h2>\n\n\n\n