I vantaggi del Data management per il business

Con Data management si intende l’insieme delle attività volte a garantire l’efficienza, l’economicità e la sicurezza dei processi che coinvolgono la raccolta, l’archiviazione e l’utilizzo dei dati.

Il suo scopo è migliorare la gestione dei dati relativi a dipendenti, aziende e dispositivi connessi, nel rispetto di policy e normative, in modo da renderli adatti a supportare i processi decisionale, migliorare l’efficienza operativa e la creazione di nuove opportunità di business.

Una solida strategia di gestione dei dati è sempre più necessaria in un contesto in cui è in crescita il numero di aziende che che fanno affidamento su risorse immateriali per generare profitti.

Miglioramento della qualità dei dati

Una gestione scadente dei dati può portare a conseguenze anche molto gravi: perdita di fiducia, credibilità e reputazione; violazioni della privacy; riduzioni dell’efficienza e della produttività; contrazione del vantaggio competitivo, ecc.

Gli sforzi per migliorare la qualità dei dati sono quindi una parte fondamentale dei programmi Data Management. Per ridurre gli errori operativi e migliorare l’accuratezza dei dati di sintesi.

Per migliorare la qualità dei dati, è necessario adottare una serie di strategie e pratiche che coinvolgano tutte le fasi del ciclo di vita dei dati, dalla progettazione alla raccolta, dalla validazione alla pulizia, dall’integrazione alla condivisione. 

– Definire gli standard e le metriche di qualità dei dati in base agli obiettivi e alle esigenze dell’organizzazione e degli stakeholder.
– Assegnare ruoli e responsabilità chiari per la gestione e il controllo della qualità dei dati a tutti i livelli dell’organizzazione.
– Implementare processi e procedure per verificare e correggere gli errori e le anomalie nei dati, sia manualmente che automaticamente.
– Utilizzare strumenti e tecnologie adeguati per facilitare la raccolta, la validazione, la pulizia, l’integrazione e la condivisione dei dati.
– Monitorare e valutare periodicamente la qualità dei dati e i risultati delle azioni di miglioramento, utilizzando indicatori e report.

Senza dimenticare l’importanza di promuovere la Data Quality come parte integrante della cultura aziendale. Coinvolgendo direttamente i dipendenti e i partner dell’organizzazione, sensibilizzandoli sull’importanza e sui benefici di avere dati di qualità.

Conformità più rigorosa

A volte si è portati a pensare che una fuga di notizie o le violazioni della privacy possano essere un rischio per la reputazione solo se si è un grande e noto player di mercato. 

In realtà i data leak e data breach sono una minaccia crescente per la reputazione delle aziende, che possono subire danni economici, legali e di immagine a seguito di una violazione dei dati sensibili dei loro clienti, dipendenti o partner. 

Oltre ad esporre a sanzioni rilevanti da parte del Garante per la privacy.

Ma conformità non vuol dire solo rispetto del GDPR.

Un furto o una perdita di dati può esporre al rischio di cyberattacchi, ricatti, concorrenza sleale e compromissione della continuità operativa.
Il mancato rispetto degli obblighi di conservazione, trasparenza e rendicontazione dei dati può portare al pericolo di incorrere in contenziosi, multe, revoca di autorizzazioni o licenze e limitazioni all’accesso ai finanziamenti.

Per evitare questi rischi, è fondamentale adottare una gestione conforme dei dati in azienda, basata su principi di liceità, correttezza, pertinenza, proporzionalità e minimizzazione.

Inoltre, è necessario implementare misure tecniche e organizzative adeguate a garantire la sicurezza, la qualità, l’integrità e la disponibilità dei dati. Infine, è opportuno sensibilizzare e formare il personale coinvolto nella gestione dei dati sulle norme e le buone pratiche da seguire.

Processo decisionale migliore

Il processo decisionale è una delle attività più importanti e complesse che le organizzazioni devono svolgere per raggiungere i loro obiettivi. Tuttavia, spesso le decisioni sono basate su intuizioni, esperienze o opinioni, senza una valutazione oggettiva dei dati disponibili.

Questo può portare ad errori, inefficienze o perdite di opportunità.

Per migliorare il processo decisionale, le organizzazioni possono utilizzare strumenti predittivi e prescrittivi, che sfruttano le potenzialità dell’analisi dei dati, dell’intelligenza artificiale e dell’ottimizzazione matematica.

Gli strumenti predittivi sono in grado di prevedere gli scenari futuri in base ai dati storici e alle variabili rilevanti, fornendo informazioni utili per anticipare i rischi e le opportunità.

Gli strumenti prescrittivi sono in grado di suggerire le migliori azioni da intraprendere in base agli obiettivi e ai vincoli definiti, fornendo soluzioni ottimali o quasi ottimali.

Grazie ad un database affidabile e aggiornato, l’organizzazione può analizzare i dati, individuare le tendenze, prevedere gli scenari e formulare strategie efficaci.

Miglioramento dell’efficienza aziendale

Secondo molti analisti, le imprese che scelgono di diventare data-driven crescono più velocemente rispetto alle altre.

Qualche dato

Le aziende che si concentrano sui dati sono il 58% più propense a raggiungere gli obiettivi di fatturato rispetto a quelle che non lo fanno.
The Insights Beat: The Best Of Times As A Data And Analytics Leader (forrester.com)

Le organizzazioni altamente data-driven sono 3 volte più propense a riportare un miglioramento significativo nella presa di decisioni.
PwC’s Global Data and Analytics Survey, Global, “Big Decisions™,” base: 1,135 senior executives, May 2016.

Basare le proprie decisioni e le strategie sui dati raccolti e analizzati, anziché sull’intuizione o sull’esperienza personale consente di aumentare l’efficienza e la competitività:

– Permette di identificare le opportunità e i problemi in modo più rapido e accurato, grazie a indicatori di performance e di qualità misurabili e oggettivi.
– Favorisce l’innovazione e la sperimentazione, in quanto i dati forniscono feedback e validazione delle ipotesi formulate, riducendo i rischi e i costi di errore.
– Migliora la collaborazione e la comunicazione tra i diversi livelli e settori dell’organizzazione, in quanto i dati sono una fonte comune e condivisa di informazione e di conoscenza.
– Aumenta la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti, in quanto i dati consentono di personalizzare i prodotti e i servizi offerti, anticipando le esigenze e le preferenze dei consumatori.

Miglioramento della reputazione aziendale

Oltre a vantaggi tangibili di crescita ed efficienza, un’azienda data-driven può migliorare sensibilmente la propria reputazione e rapporto con clienti e prospect.

Qualche esempio:

  – La trasparenza e l’onestà nei confronti dei dati, dimostrano la serietà e la responsabilità dell’azienda.
  – La personalizzazione e l’adattamento delle offerte e dei servizi in base alle esigenze e alle preferenze dei clienti, aumentano la soddisfazione e la fidelizzazione.
  – L’innovazione e la sperimentazione di nuove soluzioni e strategie basate sui dati, conferiscono all’azienda un vantaggio competitivo e una leadership nel mercato.
  – La collaborazione e il coinvolgimento dei dipendenti e dei partner nell’analisi e nell’utilizzo dei dati, favoriscono la condivisione delle conoscenze e il miglioramento continuo.