Data Governance e Big Data
Le fonti da cui provengono i dati sono eterogenee e capita spesso che i risultati non siano ben strutturati. Anche la velocità di aggiornamento, talvolta, non è abbastanza tempestiva, rischiando di non presentare uno scenario in real time. Questi aspetti non consentono di impostare una corretta ed efficace gestione della Data Governance. È, dunque, necessario avere a disposizione strumenti e soluzioni in grado di assimilare ed elaborare dati non strutturati e complessi, restituendoli in forma di informazioni utili al proprio business e alla Data Governance.
Solo avendo il pieno controllo dei dati aziendali, infatti, è possibile studiare e attuare le migliori strategie e scelte per l’impresa. I Big Data sono così i veri protagonisti del futuro delle aziende che decidono di investire tempo e denaro nel loro studio, nella loro gestione, nella loro trasformazione.
C’è ancora chi teme che i Big Data siano una bolla momentanea, pronta a scoppiare da un momento all’altro, ma la realtà è tutt’altra. I Big Data non sono un trend contemporaneo, ma rappresentano una vera e propria necessità per le aziende di tutti i settori e di tutte le dimensioni. La battaglia sulla competitività, sull’innovazione e sulla crescita del business, si combatte a suon di Data Governance e Big Data.
Big Data e decisioni aziendali
La percezione del brand, i fattori che spingono le persone all’acquisto di un bene o un servizio al posto di un altro, le reazioni dei mercati, la targettizzazione… sono tutti solo alcuni esempi dei campi di applicazione dei Big Data e delle relative decisioni aziendali da compiere.
I bisogni delle aziende e i dati
È lampante come le aziende abbiano la necessità di abilitare i propri dipendenti all’uso dei dati al fine di compiere sempre decisioni informate e fondate su qualcosa di concreto. Si potrebbe addirittura parlare di cultura del dato da estendere sia all’interno, sia all’esterno dell’azienda. Tutte le aree sono interessate, dal marketing al finance, al post vendita. Affinché la teoria si trasformi in pratica, però, è necessario un intervento di modernizzazione e standardizzazione dei sistemi dati e di Business Intelligence. Come? Adottando soluzioni per l’aggregazione e la visualizzazione dei dati.
Il modello data-driven
Data driven si diventa, non si nasce. E, soprattutto, ci vuole tempo. Esiste un percorso che parte dai dati e giunge alle smart decision. Gartner ha sintetizzato il suddetto percorso in 2 fasi e 4 step.
Fase reattiva – Report
Cosa succede? Si analizza un evento attraverso report specifici
Fase reattiva – Dashboard
Perché si è verificato? Attraverso l’impiego di dashboard interattive si ricerca il motivo alla base dell’evento.
Fase predittiva – Modelli predittivi
Cosa succederà? Mediante la storicizzazione dei dati si è portati a domandarsi cosa accadrà e a tradurre la risposta in modelli predittivi.
Fase predittiva – Automatismi e Smart Decision
Cosa si dovrebbe fare? Meccanismi di recommendation e automatismi sono messi in scena sulla base di algoritmi di machine learning o intelligenza artificiale. Solo al termine di questo ciclo si può parlare di smart decision.
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