Le qualità dei dati aziendali: comprendere le caratteristiche per capirne il potere

Saranno i dati gli assoluti protagonisti delle logiche aziendali del futuro, la loro integrazione nei processi decisionali a tracciare la linea che separa i successi dai fallimenti.

Parlare di approccio data-driven, però, non significa ridursi a parlare di numeri e statistiche: piuttosto di entrare nel vivo di un cambiamento di mentalità che interessa l’organizzazione in ogni sua parte e di quella famosa trasformazione tecnologica che presuppone l’acquisizione di strumentazioni ad hoc per sfruttare al massimo il potenziale dei dati e adoperarlo nell’ottimizzazione dei processi aziendali.

In questo articolo, entreremo nel merito della questione.

Le qualità dei dati: i 10 attributi fondamentali

Il primo passo per vedere concretizzati nuovi modelli di business è partire da cosa sono e cosa definisco i dati, dalle caratteristiche che li rendono oggettivamente interpretabili anche per una macchina. Solamente dopo aver individuato quelli significativi, la loro gestione potrà diventare il pilastro strategico su cui costruire un’impresa di successo.

Tra gli attributi fondamentali di un dato aziendale, si possono annoverare i seguenti 10:

1. Accuratezza: il dato dovrebbe essere la perfetta rispondenza di ciò che rappresenta;
2. Attualità: i dati raccolti devono avere senso nel periodo considerato ed esprimere un certo valore nel tempo;
3. Coerenza: nessun dato dovrebbe essere contraddetto da un altro;
4. Completezza: i dati devono presentare tutti gli attributi necessari per essere interpretati in maniera oggettiva e non opinabile;
5. Credibilità: l’origine dei dati deve essere chiara e precisa;
6. Disponibilità: i dati devono essere disponibili nel tempo al personale a cui spetta l’interpretazione;
7. Misurabilità: ciascun dato deve essere misurabile e avere un significato chiaro e immediato;
8. Obiettività: il dato deve avere un obiettivo che corrisponda alla misurazione nel periodo di tempo considerato;
9. Portabilità: il dato può migrare da un ambiente all’altro pur mantenendo il medesimo significato;
10. Precisione: i dati dovrebbero essere del livello di misura necessario.

Le strumentazioni tecnologiche necessarie per raccoglierli e interpretarli

Oltre al cambio di mentalità, l’altro elemento abilitante l’approccio data-driven è l’infrastruttura tecnologia. Negli ultimi decenni, sono stati compiuti passi in avanti epocali, con l’avvento di strumentazioni evolute per raccogliere, gestire e analizzare i dati anche in tempo reale.

Analytics, Data Platform di nuova generazione e soluzioni Cloud Native, come suggeriscono gli esperti di NTT DATA in Data Intelligence, si integrano in una combinazione di potenziale infinito, con gli algoritmi di Machine Learning, Reti Neurali e Intelligenza Artificiale che aprono le porte all’adozione di modelli di business in grado di creare valore anche in contesti di mercato molto più competitivi.

È questo, infatti, il momento di accelerare e di mettersi al passo con i tempi: in Italia le grandi aziende hanno già dato avvio a importanti investimenti, con le piccole e medie imprese costrette a muoversi più lentamente a causa delle difficoltà riscontrate nel reperire e attrarre le giuste competenze.

Eppure, i dati nascondono una risorsa che non si può più ignorare. Una quantità di informazioni utili in cui sono contenute tutte le risposte sul presente e sul futuro dell’azienda. Come quelle relative alla customer experience e alle modalità per garantire ai consumatori molto più di ‘semplici’ prodotti di qualità: un’esperienza unica e irripetibile. Perché con i dati si creano esperienze memorabili, si dà valore a ciò che si propone e si personalizza l’offerta, proprio come richiedono i clienti d’oggi.