La parola “agility” viene utilizzata per indicare la capacità di muoversi velocemente e con facilità e, in azienda, viene tipicamente associata ad aspetti organizzativi. L’agilità organizzativa rappresenta infatti un importante vantaggio competitivo, capace di influenzare in maniera positiva la capacità delle aziende di prendere decisioni strategiche. Quando invece parliamo di dati, cosa significa essere agile? E quali possono essere le conseguenze della mancanza di data agility?
I dati – per loro natura – sono “liquidi” e si modificano velocemente. Non è sempre facile per le aziende tenere il passo. Ci sono infatti molteplici aspetti che devono essere considerati per far sì che i dati continuino a sostenere in maniera efficace i processi decisionali e aziendali, come ad esempio:
- Necessità di individuare e processare nuove fonti dati
- Capacità di esporre i dati in modo da soddisfare la continua evoluzione dei business needs e degli use case di interesse
- Necessità di sincronizzare i dati provenienti da diversi sistemi e processi.
Data agility significa quindi velocità e ridurre il più possibile il “time to market” del dato. In azienda i dati si devono muovere alla stessa velocità del business e dev’essere possibile accedervi con facilità e al momento del bisogno.
Il nuovo vantaggio competitivo per le aziende
Essere data agile non è una questione meramente tecnologica, ma coinvolge anche aspetti organizzativi e di cultura del dato che non vanno trascurati: non si tratta semplicemente di scegliere “agile tools” quanto di costruire una infrastruttura – adatta al contesto e alle esigenze dell’azienda – che sia in grado di minimizzare il time to market del dato. La scelta della corretta infrastruttura dovrà essere poi accompagnata dal rafforzamento dei processi organizzativi di data management e data governance.
Il processo di potenziamento della data agility non è immediato, ma una volta completato porta innumerevoli benefici, tra i quali:
- Flessibilità. La possibilità di accedere facilmente e velocemente ai dati e di spostarli agevolmente da un tool all’altro permette alle aziende di essere flessibili quando si tratta di testare nuovi prodotti o nuove strategie. Niente più ritardi dovuti alla necessità di costruire pipeline di dati ad hoc o preoccupazioni legate al rischio di perdere i dati storici.
- Informed decision. Avere a disposizione dati organizzati, facilmente accessibili e accurati (ossia mantenuti secondo standard di qualità condivisi) permette alle aziende di prendere velocemente decisioni informate.
- Efficienza operativa. Avere a disposizione informazioni che possono essere velocemente tradotte in risultati e insight, permette di individuare con più facilità i problemi, anche di piccola entità, così da poter intervenire con tempestività.
Data agility: come migliorarla
Il percorso verso una efficace Data Agility deve essere adeguato al contesto in cui opera l’azienda e alle sue esigenze di business. Tuttavia, ci sono alcuni importanti step che ogni organizzazione dovrebbe percorrere per potenziare la sua Data Agility:
- Cultura del dato. Prima di iniziare a investire nel data stack della tua azienda è fondamentale favorire una cultura del dato all’interno dell’azienda. Ossia fare in modo che il personale all’interno dell’azienda riceva le risorse di cui ha bisogno per accedere ai dati che supportano il suo lavoro e sia incoraggiato ad utilizzarle.
- Data planning. Prevedere il bisogno di un nuovo dato, così da anticiparne l’acquisizione e averlo disponibile, valutato e certificato prima ancora che tale bisogno si sia manifestato.
- Accessibilità. Raccogliere in un unico posto e rendere accessibili i dati più adatti a rispondere alle esigenze dell’azienda è un passo importante nella direzione di una efficace Data Agility, ma richiede del tempo. Per non perdere il vantaggio competitivo, tuttavia, è importante agire velocemente. E per questo motivo è importante iniziare il proprio percorso verso la Data Agility a partire dai dati che si hanno già a disposizione.
- Approccio unificato. La Data Agility deve essere considerata come un gioco di squadra. La facilità e la velocità di utilizzo dei dati deve essere garantita a tutte le funzioni aziendali. Se i vari dipartimenti aziendali vanno a velocità diverse, l’azienda non può considerarsi Data Agile.
- Non aver paura del GDPR. Garantire il rispetto delle normative sul trattamento dei dati è fondamentale ma non deve diventare un ostacolo nel percorso verso la Data Agility. Proteggere i dati è una priorità per tutte le aziende, ma non deve impedire alle aziende di utilizzarli per supportare i loro processi decisionali.
Ci sono, infine, alcuni suggerimenti da tenere a mente nella fase di progettazione della data structure che dovrà essere in grado di massimizzare la data agility in azienda:
- Partire dalla definizione dei requisiti minimi dell’infrastruttura
- Anticipare i cambiamenti e iterare i processi
- Automatizzare dove possibile
- Separare le diverse tipologie di modelli dal data storage
- Tracciare e documentare tutte le fonti dati a disposizione
- Catturare tutte le informazioni a disposizione, inclusi in cambiamenti intervenuti nel corso del tempo
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