Cresce il ruolo dei dati nel quotidiano delle imprese italiane, con il mercato del data management e data analytics che ha registrato un +20% su base annua nel 2024 in base a quanto riportato dall’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano.
La buona notizia è che l’attenzione delle nostre imprese per i dati si propaga anche nelle PMI, con il 79% delle piccole e medie imprese (PMI) italiane che svolge attività di analisi dati, ma l’entusiasmo per il dato è mitigato dal fatto che il 78% delle PMI non integra diverse fonti o lo fa esclusivamente con attività manuali, tramite importazioni ed esportazioni.
In questo articolo condividiamo l’esperienza maturata proprio su questo fronte, al servizio delle aziende che negli anni si sono rivolte a Bi Factory per ricevere supporto per migliorare la propria data governance e il valore generato dai propri dati.
Business sempre più “liquido”:
la necessità di chiedere di più ai dati
Spesso si inquadra la necessità di migliorare la propria data governance a fronte della percezione e/o consapevolezza che ci sono dei margini di miglioramento e delle opportunità non colte.
In Italia, come nel mondo, la maggior parte delle aziende strutturate che operano da tempo sul mercato si è avvalsa negli anni di molteplici strumenti informatici a supporto delle proprie operazioni: dagli ERP ai CRM, dalle piattaforme dedicate a specifiche attività fino ai numerosi fogli Excel condivisi all’interno dei vari dipartimenti e oltre.
Come spesso accade in questi casi, nel tempo crescono le difficoltà correlate a questa modalità di circolazione dei dati in azienda:
- Dati spesso duplicati nei vari silos e a volte disallineati tra loro
- Possibilità di errori di trascrizione
- Scarsa fruibilità e problemi di condivisione delle informazioni
- Scarso controllo degli aspetti di accesso e sicurezza, con conseguenti rischi di mancato adempimento normativo.
- Complessità delle attività di reportistica e analisi.
L’elenco è lungo e corrisponde a un’esperienza diffusa – chi più chi meno – in realtà complesse: la velocità percepita nel gestire in modalità “leggere” certi dati si traduce rapidamente in perdita di controllo e utilità dei dati, che circolano spesso senza un contesto adeguato per un’analisi veramente utile all’impresa, a supporto di decisioni migliori.
Non solo: la mancata gestione dei dati diventa sempre più un ostacolo all’adozione di algoritmi di intelligenza artificiale che proprio nei dati affondano le proprie radici, per esprimere al meglio il proprio potenziale.
Dai problemi al bisogno: la richiesta di intervento
Il bisogno primario delle aziende emerge già dai primissimi confronti: è necessario intervenire con un attento progetto di data governance.
Dietro questa espressione si ritrova un insieme di processi, ruoli, politiche, standard e metriche capaci di assicurare l’uso efficiente ed efficace dei dati all’interno dell’azienda: l’attenzione è rivolta a garantire che i dati siano accurati, coerenti, protetti e accessibili al giusto momento da parte delle giuste persone, a vantaggio dei processi decisionali e in generale dell’operatività dell’impresa.
Un progetto di data governance presenta numerose sfide e complessità, che possono essere mitigate e gestite con scelte sia metodologiche che tecnologiche.
A supportarne il buon esito in BI Factory abbiamo implementato negli anni BI ACCELERATOR, un framework di data governance abilitante percorsi data-driven.
Questo sistema guida i dati dall’Ingestion – che avviene a partire da sorgenti multiple – alla generazione del modello semantico tramite Cloud Azure e FABRIC, per arrivare infine alla Data Interactive Visualization.
BI ACCELERATOR dialoga e si evolve con l’universo analitico di Microsoft, oggi al vertice del mercato con la piattaforma di Data Analytics Microsoft Fabric e tutto il suo ecosistema di strumenti e servizi.
Le sfide di un progetto di “data governance”
Prima ancora di ragionare sui dati, è fondamentale partire dalle persone: un progetto di data governance in un’azienda non abituata ad una gestione strutturata dei dati richiede la capacità di portare a bordo molteplici stakeholder, ciascuno con le proprie esperienze, esigenze, abitudini e credenze.
Arrivare a una visione condivisa dei benefici di un progetto di data governance è il primo passo di una lunga serie di interventi.
Il secondo passo riguarda l’identificazione e mappatura delle fonti dati: spesso infatti non esiste un “libro mastro” aggiornato con le diverse fonti dati, le loro destinazioni d’uso, le modalità e i permessi di accesso e altri aspetti chiave per una buona data governance.
L’impegno su questo fronte si ripaga con benefici primari e secondari: se quelli primari sono legati al progetto di data governance in sé, tra quelli secondari si può annoverare una rinnovata facilità nel rispondere ad adempimenti normativi e nel gestire eventuali richieste in caso di controllo delle varie autorità competenti.
Identificate le fonti, è fondamentale comprendere le destinazioni d’uso dei dati, i ruoli e le responsabilità, in quella che tecnicamente si definisce data ownership.
A seconda delle dimensioni delle realtà aziendali possono essere necessari ruoli e strutture più o meno complesse, ma di fondo serve assicurare che ogni aspetto dei dati sia sotto controllo.
Tra gli aspetti spesso trascurati di questo controllo c’è anche la minimizzazione dei dati in azienda: mantenere più dati di quanti effettivamente necessari per il business o mantenerli più a lungo di quanto effettivamente previsto non è solo uno spreco di risorse, ma anche un fronte di responsabilità per l’azienda.
Questo spunto ci porta a un ulteriore passo, la creazione di standard e politiche condivise per la gestione dei dati: convenzioni, policy e condivisione di best practice sono aspetti fondamentali per una gestione dei dati in azienda non solo corretta, ma anche utile.
Anche dettagli apparentemente di poco rilievo, come delle convenzioni sui nomi da dare ai file, possono tradursi in significativi vantaggi quando seguiti da parte di tutti in azienda.
Passo dopo passo siamo arrivati ad uno snodo fondamentale di un progetto di data governance, la scelta e implementazione di una piattaforma condivisa, un hub centralizzato in cui far convergere tutti i dati e metterli a valore.
La piattaforma di gestione dei dati: Microsoft Fabric
Chi ci segue sa che per questa esigenza proponiamo ai nostri clienti delle soluzioni basate sulla piattaforma Microsoft Fabric, oggi un vero e proprio punto di riferimento per una moderna gestione dei dati in azienda.
Tra i vantaggi di questa scelta c’è un aspetto determinante che è importante sottolineare: la possibilità per il personale dell’azienda di continuare a usare strumenti familiari, tra cui Excel e Power BI. La continuità con il passato riduce i tempi di apprendimento e facilita la necessaria transizione verso il nuovo.
Una piattaforma condivisa di gestione e analisi dei dati è infatti un’esigenza sempre più imprescindibile in azienda. Adottarla non significa rinunciare agli investimenti precedenti, come può essere un ERP proprietario: significa importare i dati presenti in queste fonti dati secondo regole ben precise, capaci di assicurare la qualità dei dati stessi e la loro utilità per il business, mettendoli a disposizione insieme ai dati presenti in altre fonti (Fogli Excel, CRM, etc.), come se fossero tanti affluenti che confluiscono in un unico fiume.
Questo processo è particolarmente delicato e importante: è in questa fase che si definiscono le fondamenta dei passaggi successivi, dalla disponibilità dei dati all’interno di cruscotti (dashboard) e report al loro impiego tramite algoritmi di intelligenza artificiale.
È qui che i dati diventano utili: vengono usati per prendere decisioni, alimentano sistemi predittivi e contribuiscono al percorso dell’azienda.
Un approccio multistakeholder
Le diverse funzioni aziendali (finance, marketing, vendite, etc.) possono confrontarsi con la consapevolezza di guardare, pur da punti di vista diversi, ai medesimi dati.
Su questi dati si deve poter far affidamento e si deve essere sicuri che circolino in azienda in maniera veloce ma controllata: l’integrazione di risorse come Microsoft Purview nel contesto di Microsoft Fabric facilitano questo compito.
La risorsa tecnologica, da sola, non è sufficiente: serve anche lo sviluppo di convenzioni e buone pratiche condivise, capaci di aiutare le persone a lavorare meglio insieme. Senza questa attenzione alla formazione di un linguaggio comune per tutte le persone impegnate nella missione dell’azienda, i benefici di un progetto di data governance possono risultare limitati.
Business Data Analysis: un hub in cloud per far crescere l’azienda
I progetti che realizziamo con i nostri clienti ci vedono costruire insieme un hub in cloud in cui accedere a tutte le informazioni rilevanti, con dashboard flessibili e modulabili dal cliente stesso per adeguarle alle evoluzioni dei KPI e degli altri indicatori di rilievo nel tempo.
Anche i report possono venire facilmente adeguati nel tempo, per far fronte a mutate esigenze di business e regole.
In comune, questi due output hanno un attento lavoro sui dati e sulle loro fonti, che si può tradurre nell’aver preso “il timone” della situazione e aver maturato la capacità di incanalare al meglio nuove fonti dati in un processo ben preciso, capace di rendere quei dati affidabili e utili per il business.
La cultura del dato in azienda
Il successo di un progetto di Data Governance si misura anche in questo: l’aver creato e diffuso una cultura del dato che permette di comprendere l’utilità di determinati processi e sovrastrutture ed è capace di contrastare la naturale tendenza a fare meno fatica, la stessa tendenza che porta molte persone a dire “Ti mando un vocale, faccio prima”, senza prendere in considerazione tutte le conseguenze di questa scelta.
I progetti realizzati spesso iniziano a portare i loro frutti già in breve tempo.
Il cammino però non è ancora finito e serve preservare nel tempo quanto fatto, raccogliendo e tenendo viva la memoria del prima e del dopo: quanto ci voleva prima per generare un report e quanto ci vuole adesso, quanti errori si facevano prima e quanti se ne fanno adesso, e così via.
Anche in questo caso i dati si rivelano fondamentali per aiutare le persone a impegnarsi sul fronte della data governance, auspicabilmente con al proprio fianco aziende come Bi Factory, che hanno fatto dello sviluppo e del successo di questi progetti il proprio mestiere e il proprio vanto.