Data Management non significa solo gestire i dati, ma abbracciare una strategia e una metodologia in grado di sbloccare il potenziale di un’azienda. Ecco una panoramica delle principali tecniche e soluzioni che supportano le aziende in questo delicato compito.
Dati in movimento: dalla complessità alla chiarezza con DataOps
Il Data Management, oggigiorno, non può prescindere da strumenti e tecniche avanzate, dall’impiego dell’AI e del machine learning, così come di caratteristiche di interoperabilità e velocità di trasmissione ed elaborazione del dato.
Dall’introduzione dei big data in poi, la DataOps è sicuramente stato il cambiamento culturale principale nella gestione dei dati all’interno di un’organizzazione.
La DataOps è una metodologia che permette di migliorare e gestire le informazioni che passano attraverso l’estrazione, la trasformazione e la messa a disposizione degli utenti. Può definirsi come tale l’insieme delle pratiche e delle tecniche di gestione dei dati (Data Management) utilizzate per migliorare la comunicazione, l’integrazione e l’automazione dei flussi tra gestori di dati (data manager) e utenti (data user) all’interno di un’organizzazione.
Per rendere disponibili tali informazioni ai data manager e ai data user, è necessario che i dati siano tracciati, semplificati e trasformati in un linguaggio e in una modalità espressiva comprensibile per l’architetto, il business manager e l’utente finale. Non è sufficiente conoscere la posizione dei dati e la specifica forma che questi assumono. Per un utilizzo e una gestione efficiente, è fondamentale comprendere il percorso di trasformazione e il significato che i dati finali acquisiscono attraverso il processo di arricchimento.
La certezza di disporre di dati in grado di fornire i valori necessari all’elaborazione di analisi chiave per un business è un fattore centrale nella definizione di qualità delle informazioni. Il processo di DataOps ne segue il percorso e valida le informazioni per l’utente finale all’interno di un ciclo di vita dei dati sicuro, tracciato e qualificato.
Principali soluzioni e metodologie di Data Management
La gestione dei dati deve puntare a integrare metodi quantitativi e qualitativi per fornire un quadro più completo dei processi aziendali e assicurare di non perdere alcun dettaglio fondamentale. Utilizzare una strategia avanzata di Data Management aiuta le aziende a potenziare il loro carattere data-driven migliorando le informazioni provenienti da fonti disparate, tenendo conto delle dinamiche aziendali complesse.
La creazione di valore e cultura del dato in azienda, come vero pilastro su cui ancorare progetti di innovazione trasformativi, passa attraverso:
- Interventi sul patrimonio informativo con progetti di Data Innovation completi e lungimiranti.
- Avvio di circoli virtuosi di Data Governance per massimizzare l'efficientamento e abilitare la compliance normativa.
- Produzione di dati di qualità per un efficace training di AI generative, nella produzione di business intelligence e nella creazione di esperienze innovative uniche per supportare il management, gli utenti, i clienti.
La gestione end-to-end del ciclo di vita del dato prevede tipicamente interventi in questi ambiti o parte di essi, in funzione del contesto, dominio, obiettivi e con il necessario supporto dalle tecnologie innovative abilitanti:
Data Foundation
Su cui costruire i processi di business, garantendo dati solidi, coerenti e fruibili con un ridotto time to value, declinabile in iniziative di:
Data Architecture, Master Data Management, Data Quality
Data Assurance
Per assicurare l’integrità, la conformità e la tracciabilità dei dati, assicurando che ogni informazione sia trattata con il rigore tecnico e la sicurezza necessaria, trasformando la governance e la protezione in asset strategici, attraverso la gestione della:
Data Governance, Data Security
Data Science & Innovation
Ovvero analisi e modellazione dei dati con soluzioni moderne per estrarne valore e guidare le decisioni:
BI & Analytics, Artificial Intelligence
L’intera filiera della gestione del dato e delle soluzioni di business che ne fanno uso sono quindi supportate e fortemente integrate dall’utilizzo dell’AI (Gen AI, ML, RPA & Automation), ormai in modo pervasivo e altamente produttivo.
Approfondiamo due dei pilastri fondamentali per la gestione dei dati:
Enterprise Data Architecture
Indipendentemente dalla strategia di gestione dei dati, il primo step è organizzare e strutturare meglio i dati, vale a dire creare architetture funzionali, flessibili e potenti che forniscano attività analitiche e soddisfino le esigenze aziendali.
La disciplina EA considera un’organizzazione complessa e intrecciata di sistemi. Una gestione efficace di tale portata e complessità richiede strumenti e approcci utili e comprensibili per gli architetti. Un framework di architettura fornisce gli strumenti e approcci necessari per estrarre queste informazioni ad un livello di dettaglio gestibile.
La creazione di un’architettura di dati completamente gestita, ad esempio in cloud, consente di liberare tempo e risorse per concentrarsi sulle attività di intelligence, aumentando al contempo la capacità e la qualità di archiviazione e analisi e l’elaborazione di enormi quantità di dati in tempo reale e in batch per un Data Management performante ed efficace.
Data Governance
È una pratica collaborativa e strategica che consente di scoprire e tracciare i dati, comprenderli correttamente e massimizzarne la sicurezza, la qualità e il valore. La Data Governance definisce, implementa e applica l’insieme di regole e comportamenti che identificano il Data Management servendosi di tutti gli strumenti e procedure necessari. Rispetto alla governance dei dati, il Data Management costituisce la parte operativa: Secondo da definizione del DAMA, Data Management Association International, è “un termine utilizzato per descrivere tutti i processi utilizzati per pianificare, definire, abilitare, creare, acquisire, mantenere, utilizzare, archiviare, recuperare, controllare ed eliminare i dati”.
La Data Governance, invece, è l’elemento chiave della gestione dei dati, perché fa riferimento alle esigenze correlate al ciclo di vita dei dati di un’azienda, è la competenza che non può mancare a un’organizzazione che desideri migliorare i propri data asset.
In un contesto in cui i dati rappresentano una risorsa strategica, il successo delle organizzazioni dipende dalla capacità di trasformare l’informazione in valore concreto. L’approccio DataOps, unito a una solida strategia di Data Management, permette di affrontare in modo strutturato e innovativo le sfide della gestione del dato. Attraverso architetture scalabili, governance rigorosa e tecnologie avanzate come l’AI, le aziende possono generare insight di qualità, abilitare decisioni consapevoli e costruire un ecosistema realmente data-driven. Perché il dato, se gestito con metodo e visione, diventa il motore della trasformazione e dell’innovazione.