Data platform: come valorizzare il patrimonio dei dati aziendali

Per diventare davvero “data-centric”, abilitando i conseguenti benefici di business, le aziende devono affidarsi a una solida conoscenza tecnica delle tecnologie cloud più innovative, oltre che a una governance ben strutturata.

Alla luce delle nuove opportunità offerte dalle piattaforme cloud, quali azioni dovrebbero mettere in campo le aziende che vogliono far leva sui dati per la modernizzazione del proprio business?

L’ambizione di numerose aziende è diventare data-centric, ossia di mettere i dati al centro del proprio modello di business, operativo e decisionale. Spesso queste realtà possiedono una mole di dati considerevole, hanno già definito un data lake e “costruito” un data warehouse aziendale, per cui tutto ciò che devono fare è semplicemente mettere a frutto questa fonte di ricchezza informativa.

Ma non sempre è facile.

Per molto tempo, infatti, i dati aziendali sono stati utilizzati esclusivamente per finalità di reportistica, ossia per fornire indicazioni sullo stato delle attività e dei processi di business. Tuttavia le aziende data-centric sfruttano i dati (e il loro valore intrinseco) con modalità molto più evolute: ad esempio li raccolgono per alimentare nuovi modelli di business, per differenziare la propria offerta (attraverso, ad esempio, la personalizzazione della customer experience e/o dei motori di raccomandazione) o per alimentare i propri processi di R&D e di innovazione.

Il dato, quindi, diventa un vero e proprio prodotto dell’azienda e assume una rilevanza strategica all’interno dei processi chiave per il business. Per questo motivo, la frequenza di aggiornamento e la completezza del dato rappresentano due criteri fondamentali per qualificarne valore e potenzialità.

Con queste premesse, risulta molto complesso abilitare gli use case appena elencati facendo leva su soluzioni tecnologiche progettate essenzialmente per la mera reportistica. Utilizzando sistemi verticali spesso “segregati” in silos, infatti, i diversi team che lavorano sui dati non riescono ad accedere ad essi con modalità rapide ed efficienti, come auspicato, rendendo molto limitato l’uso che riescono a farne. Per sviluppare nuovi servizi e nuovi modelli di analisi, è necessario incrociare i dati di diverse aree aziendali, estendendo la condivisione di questa conoscenza a tutta l’azienda (e spesso anche all’esterno).

Oltre alla condivisione, sarebbe inoltre opportuno industrializzare i processi di data science, facilitare l’uso e il riutilizzo degli algoritmi oltre che definire un framework di sicurezza e di governance flessibile ma rigoroso. Non completare queste attività può mettere a serio repentaglio il raggiungimento dell’obiettivo finale di trasformare l’azienda in una realtà data-centric.

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I tre fattori per misurare il successo di una platform enterprise

Ci sono tre dimensioni fondamentali da tenere in considerazione:

1. L’impatto economico. La modernizzazione infrastrutturale, la razionalizzazione e il pooling delle risorse, oltre che il modello di pricing del cloud (basato sul concetto pay-per-use) possono ridurre il Total Cost of Ownership (TCO) di un fattore che va dal 20% al 50% (considerando un carico di lavoro costante).
2. Il numero di use case abilitati. Uno degli obiettivi chiave (se non quello principale) della modernizzazione è aumentare la capacità di trasformare le idee di valore in soluzioni produttive.
3. La soddisfazione degli utenti. Questi ultimi si scontrano quotidianamente con i limiti dei modelli e degli strumenti tradizionali, per cui è importante far percepire agli utenti il valore del nuovo approccio e soddisfarli.

Quando questi tre fattori si combinano, la piattaforma dati aziendale diventa il motore di una profonda e rapida trasformazione dell’organizzazione verso una modalità operativa decisamente incentrata sui dati.

Tecnologie cloud: gli aspetti tecnici alla base delle tecnologie all’avanguardia

Per abilitare gli scenari precedentemente ipotizzati, il cloud rappresenta un fattore essenziale. Le piattaforme cloud dei principali provider sono flessibili, potenti e sicure: offrono l’agilità, la scalabilità e tutte le funzionalità necessarie per realizzare i casi d’uso più avanzati e complessi, garantendone l’applicabilità su larga scala. Grazie alla nuova generazione di strumenti a supporto della gestione dei dati in cloud, inoltre, la condivisione dei dati è finalmente possibile all’interno di un contesto di maggiore controllo e minor costo, con impatti positivi sulla produttività e sulla collaborazione all’interno dei team.

Per diventare realmente data-centric, quindi, le organizzazioni devono intraprendere un processo di modernizzazione delle proprie piattaforme dati con due obiettivi principali: sfruttare i vantaggi tecnici ed economici del cloud e promuovere e industrializzare una nuova modalità di utilizzo dei dati.

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Modernizzare: sì, ma come?

Dal punto di vista pratico, come si può modernizzare la propria piattaforma dati?

Si tratta di un’iniziativa progettuale su larga scala, di rilevanza strategica, con impatti sia sul business che sull’IT. Pertanto deve essere sponsorizzata e avviata dai livelli gerarchici aziendali più elevati. Il primo passo verso il percorso di modernizzazione è definire le condizioni e gli obiettivi dell’intera iniziativa, per dettagliare tutti i contorni tecnici (quanto dei sistemi esistenti deve essere dismesso?) e finanziari (quali sono i ritorni attesi di questo importante investimento?).

Una volta completato lo step di definizione degli obiettivi, si può ragionare sull’architettura target della nuova piattaforma che dovrà focalizzarsi su due aspetti fondamentali: la sicurezza e l’automazione, fattori essenziali che consentiranno di creare gli ambienti secondo le specifiche necessità e di raccogliere i benefici operativi e finanziari del cloud.

Per quanto riguarda la scelta delle soluzioni tecnologiche, occorre preservare la libertà di azione e di decisione nei confronti dei fornitori. Anche i dettagli tecnici non sono certamente da sottovalutare: il cloud porta con sè numerose facilitazioni, ma la migrazione dei dati, le integrazioni tecniche, la sicurezza e il completamento di tutte le attività necessarie per realizzare una piattaforma dati in cloud non sono così immediate. Su questi aspetti è fondamentale essere accompagnati da un fornitore come Capgemini, che ha maturato elevata expertise in servizi cloud.

Allo stesso tempo, è essenziale definire dei processi di governance e controllo adeguati. La realizzazione della nuova piattaforma mira a industrializzare e democratizzare l’utilizzo dei dati e richiede, quindi, il coinvolgimento di un gran numero di attori (data architect, data engineer, data scientist, data steward, business analyst, sviluppatori, utenti business e così via) in un percorso di rivisitazione completa dei processi. Per ottenere i benefici attesi è necessario precisare ruoli e compiti di ciascuno e istituire sin dal principio opportuni organi di controllo. Senza questo step, la qualità dei dati raccolti e delle informazioni prodotte può deteriorarsi molto rapidamente, e con essa la fiducia degli utenti.

Infine, è necessaria una forte spinta al cambiamento. Con la nuova piattaforma di dati, i business user, chi lavora sui dati e i diversi team IT vedranno cambiare le proprie attribuzioni: assumeranno nuovi ruoli, utilizzeranno nuovi strumenti, faranno leva su nuovi processi e avranno necessità di sviluppare nuove competenze. Supportare questi cambiamenti velocemente e con spirito positivo è necessario per garantire il successo dell’intero programma di modernizzazione. La gestione del cambiamento, quindi, deve essere avviata fin dalle prime fasi del progetto, coinvolgendo tutte le linee di business impattate: la nuova piattaforma deve essere sviluppata con e per loro, in modo da facilitarne le attività quotidiane. Dopotutto, è proprio il business il fruitore ultimo di tale soluzione tecnologica, il vero attore che potrà sfruttare tutto il valore aggiunto di una data platform enterprise abilitata dalla tecnologia cloud.

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