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Scrivi a ReadytecDATA MANAGEMENT: COME DARE VALORE AI DATI IN AZIENDA
TUTTI PARLANO DELLA GESTIONE DIGITALE DEI DATI, VI SPIEGHIAMO PERCHE’
Ogni organizzazione, azienda, studio professionale, ente o associazione produce dati. Una grandissima quantità di dati, spesso archiviati oppure utilizzati unicamente per effettuare stime sul venduto.
Raccogliere, gestire ed elaborare i dati, invece, può diventare l’asso nella manica di ogni impresa che ne sappia cogliere il giusto valore, grazie a strumenti di supporto nel processo di Data Management, per prendere decisioni strategiche data driven grazie a sistemi di data analytics e aumentare produttività e ricavi.
Si parla sempre più spesso di “data management” o “gestione dei dati”: ma di quali dati si tratta? Come funziona la raccolta dei dati in azienda? A cosa servono? Quali sono i software di raccolta dati più efficienti?
Diamo una risposta a tutte queste domande.
Cos’è il Data Management?
Il Data Management, o gestione dei dati, è l’insieme di tutte le attività volte alla gestione e alla governance dei dati aziendali.
Dati che possono avere origini varie all’interno di un’azienda, possono provenire da sistemi operativi e transazionali, scanner, sensori, dispositivi smart, social media, video e file testuali. Ma il valore dei dati, al di là della loro origine, dipende dal loro utilizzo.
Un’efficace strategia di Data Management è fondamentale per supportare le decisioni aziendali, migliorare l’efficienza operativa, garantire la conformità normativa e sfruttare appieno il valore dei dati come risorsa determinante. Oggi, in molti casi, le imprese stanno anche esplorando approcci basati su sistemi di Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico per migliorare ulteriormente la gestione dei dati e ottenere insights più avanzati.
Punti chiave del Data Management
Raccolta dei Dati
di molteplici tipologie e da varie fonti, sia interne che esterne.
Archiviazione e Gestione dei Dati
definendo i criteri per la memorizzazione dei dati, la creazione di database di dati, i sistemi di archiviazione e l’accessibilità ai dati raccolti.
Integrazione dei Dati
armonizzando quelli da fonti differenti, usandoli uniformemente.
Qualità dei Dati
garantita grazie a standard e metriche da rispettare, correggendo gli errori.
Sicurezza dei Dati
inserendo sistemi di protezione dei dati da accessi non autorizzati, crittografia, definizione di ruoli e permessi, gestione delle credenziali per evitare la perdita o la violazione dei dati sensibili.
Gestione del Ciclo di Vita dei Dati (DLM)
in conformità con requisiti normativi e legali.
Master Data Management (MDM)
ovvero gestione dei dati “maestri”: è essenziale per le operazioni aziendali, che potrebbero includere informazioni sui clienti, prodotti o partner commerciali.
Governance dei Dati
implementando politiche e processi per garantire che la gestione dei dati avvenga in conformità con gli obiettivi aziendali, le normative e le best practices.
Chi utilizza il Data Management?
Il Data Management è alla base dei processi di ogni azienda di successo, in tutti i settori industriali. E’ il Data Manager che ha il compito di sviluppare e gestire sistemi di dati, a partire dall’accesso, al data analytics fino all’archiviazione e la rappresentazione dei dati, per renderli fruibili ai manager aziendali, nell’ottica di prendere decisioni strategiche data driven.
Come vengono utilizzati i dati raccolti per settore
Gestire i dati ed avere accesso a sistemi di analisi permette di cogliere più opportunità, a seconda del settore di applicazione.
- RETAIL: una visione puntuale e aggiornata di tutti i dati, consente di comprendere le necessità dei clienti e rispondere in modo appropriato alle loro aspettative.
- MANIFATTURIERO: la gestione della produzione e l’integrazione di dati strutturati (e non) è più semplice per le aziende che sfruttano a loro vantaggio sistemi di data management e data quality per ottenere una visione puntuale delle prestazioni, ottenere risultati migliori e prendere decisioni aziendali ben informate.
- BANCHE: il settore bancario è quello che da più tempo ha intrapreso un percorso di trasformazione digitale volto alla maggior fidelizzazione dei clienti. Con gli strumenti di Data Management le banche rafforzano il rapporto con i clienti garantendo data privacy, governance e protezione dei dati personali.
- HEALTH CARE: la gestone dei dati nel settore sanità è fondamentale per la corretta e rapida fruizione dei dati riguardanti i pazienti integrando dati provenienti da vari formati e fonti, individuando le duplicazioni, rispettando la data quality e i requisiti normativi e di privacy.
- PUBBLICA AMMINISTRAZIONE: dalle iniziative sulla Smart City alla digitalizzazione di moltissimi servizi per i cittadini, la PA con i sistemi di data management può garantire la sicurezza degli utenti e monitorarne i comportamenti, per migliorare le prestazioni future.
- PICCOLE E MEDIE IMPRESE: rendersi competitive sul mercato è l’obiettivo di ogni PMI e grazie al data management è possibile operare scelte strategiche basate su dati reali attraverso l’implementazione di modelli di business basati sui dati e la modernizzazione dell’IT legacy.
Come funziona il Data Management
Con l’aumentare dei volumi, delle tipologie e delle fonti di dati, si è fortemente espansa la necessità di elaborare i dati in tempo reale e gestirli nella maniera adeguata, oltre che chiara e strategica, per l’azienda. Ecco come funziona e quali sono i punti cardine di un sistema di data management:
Data Access è la capacità di accedere (o di recuperare) informazioni da qualsiasi fonte, ovunque esse siano memorizzate. Una tecnologia di accesso ai dati importante per estrarre dati da ogni tipo di data storage, in formati diversi, facilitandone il processo di consultazione e utilizzo.
Data Integration (DI) è un processo che consente la combinazione di diverse tipologie di dati per presentare risultati unificati, fondamentali per prendere decisioni strategiche, rivelare nuove intuizioni e rispondere a diverse domande di business grazie alla combinazione di elementi di molteplici dataset individuali.
Data Quality serve per assicurarsi che i dati siano accurati e utilizzabili per l’obiettivo previsto: la standardizzazione, l’analisi e la verifica dei dati in modo automatizzato e coerente permettono di evitare errori dovuti alla scarsa qualità dei dati.
Data Governance è un framework composto da persone, policy, processi e tecnologie che definiscono il modo in cui vengono gestiti i dati aziendali. Gli strumenti di data governance aiutano a controllare e gestire le regole, a tracciare come vengono gestite e a fornire report per gli audit.
Business Glossary, Lineage e Metadati sono racchiusi in uno strumento di analisi che si basa sui termini e il loro utilizzo a livello di database aziendale, fornendone una rappresentazione e evidenziando dettagli chiave, tecnici, di business e metadati per promuovere la collaborazione e ad allineare business e IT.
Data Preparation è l’attività che prepara i dati per l’analisi, combinando i dati provenienti da varie fonti, la loro pulizia e la loro trasformazione: i modelli di successo dipendono da una buona data preparation e gli strumenti efficaci si rivelano preziosi per sviluppare strategie vincenti.
Quali software permettono il Data Management?
Per la gestione dei dati, TeamSystem presenta una varietà di soluzioni dedicate alle aziende: scegli i software TeamSystem per un Data Management che sia alla base delle tue decisioni strategiche e porta la tua azienda al successo grazie al data analytics!
