Non passa giorno in cui i media non parlino dell’importanza dei big data o dell’intelligenza artificiale e del valore che potrebbero generare, se approcciati correttamente, per le aziende.
Sicuramente, l’attenzione che le imprese ripongono nei confronti dei dati e dei modi di estrarre da questi del valore è crescente in modo esponenziale.
Questa tendenza è peraltro confermata dalle indicazioni fornite dai Cio nella Cio Survey 2023 curata da NetConsulting cube dove gran parte delle attività progettuali si concentrano sulle soluzioni di advanced analytics, di data infrastructure, sull’introduzione di qualsivoglia tipologia di intelligenza artificiale piuttosto che su attività di ottimizzazione delle soluzioni di business intelligence.
La propensione ad investire in ambito dati è giustificata dalla pervasività che questi ultimi hanno nei processi aziendali. I benefici che le aziende possono ottenere da un loro utilizzo intelligente vanno, per citarne alcuni, dal supporto alle decisioni strategiche al contenimento dei costi, dalla possibilità di generare scenari al fatto di godere di una maggiore visibilità lungo le filiere di supply chain, dal supporto al rispetto delle normative e della compliance sino all’innovazione di prodotto/servizio.
Roadmap verso la data strategy
Se è quindi vero che le aziende stanno indirizzando molta attenzione verso attività progettuali che si inseriscono in ambito dati, è però altrettanto vero che non tutte hanno ancora implementato e posto a regime una vera e propria data strategy e cioè quel processo a supporto dell’acquisizione, organizzazione, analisi e fornitura di dati a sostegno degli obiettivi aziendali.
Dalla Cio Survey emerge infatti che l’introduzione dei processi di data strategy (Fig. 1) ha dei livelli di maturità molto diversificati all’interno delle imprese:
Se poco meno del 20% dei rispondenti dichiara di avere già in atto e in una fase molto avanzata dei processi di data strategy e poco più del 40% dichiara di stare sviluppando tali processi, il 16,7% è ancora in fase di pianificazione, il 13,9% è in una fase di discussione e l’8,3% non ha in previsione, al momento, di inserire nessun programma di data strategy.
Questo significa che per circa il 40% delle aziende la strada da percorrere per una gestione del dato più strutturata è ancora lunga e tutta da percorrere.
All’interno dei processi di data strategy è molto importante indirizzare anche il tema della governance dei dati. Governance che si sostanzia, tra le altre cose, in un’attenzione spiccata alla data security, alla data architecture alla quality e all’ownership dei dati.
Altro fattore che non va trascurato in ambito “gestione dati” è quello delle competenze.
Molti Cio lamentano un gap di competenze all’interno delle loro organizzazioni, siano questi diffusi o in specifici ambiti tecnologici (Fig. 2).
Questo, da una parte, riduce la possibilità di governare al meglio la digital transformation e, dall’altro, limita la possibilità di evangelizzare le strutture interne sull’importanza di un corretto utilizzo dei dati.
In particolare, come si evince dalla figura 2, la mancanza di competenze interessa in modo significativo la possibilità di beneficiare di data scientist e l’ambito dell’intelligenza artificiale.
Infine, un cenno al tema del change management.
L’implementazione di strategie sui dati e di governance delle stesse devono essere sorrette da un attento change management.
E’, cioè, necessario informarsi ed informare sul cambiamento nell’utilizzo dei dati, bisogna promuovere questo cambiamento lungo tutte le funzioni aziendali, bisogna organizzare e pianificare questo cambiamento.
Senza una forte attenzione al change management il processo di digital transformation che vede al centro i dati, rischia di non portare a quei benefici organizzativi, finanziari e per le persone per cui è stato pensato.
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