nella speranza che abbiate passato delle buone vacanze presso le vostre residenze e abbiate riposato le vostre membra, è giunta l’ora, miei stimati colleghi, di fare ritorno alle vostre scrivanie, dove il dovere vi attende.

In questa occasione mi sento di darvi una raccomandazione semplice quanto fondamentale: non reperire programmi da siti web non ufficiali o non autorizzati.

Può essere una raccomandazione banale, un dettaglio trascurabile, ma come spesso accade nelle più raffinate cronache della nostra organizzazione, è proprio nei piccoli gesti che si nasconde la differenza tra eleganza e disastro. L’importante in queste casistiche è sapere che l’apparenza inganna più che mai; infatti, alcune fonti possono sembrare lecite, come i programmi che potreste reperire da essi.

Ma dietro quell’aspetto impeccabile può celarsi tutt’altro: virus, malware, ransomware e programmi capaci di insinuarsi silenziosamente e garbatamente nelle macchine che utilizzate quotidianamente per il vostro lavoro. Essi potrebbero rubare i vostri dati o compromettere la sicurezza di tutta l’organizzazione, agendo come un ospite non inviato alle feste cortigiane di Horsa e rivelando la propria natura solo a tempo debito. Costruiti con astuzia, si muovono nei sistemi in punta di piedi, eseguendo comandi che non sono a te visibili, ma intanto fanno il loro lavoro.

E quando questo accade, non ne risente solo il singolo utente. Le conseguenze si propagano come un’eco in un salone gremito: sistemi bloccati, dati e reputazioni compromesse. Un gesto può, dunque, trasformarsi in incidente che coinvolge tutti.

La prudenza, per questo, è la virtù più nobile di tutte. Reperire i programmi solo da fonti ufficiali o autorizzate non è una formalità, ma un atto di rispetto, verso l’organizzazione, i colleghi e se stessi.

Significa scegliere la sicurezza dell’imprudenza, la consapevolezza invece dell’abitudine o della pigrizia.

E se mai vi dovesse sorgere un dubbio, ricordate questa semplice regola: non procedete prima di aver rivolto la domanda a chi di competenza. È il nostro compito aiutarvi e il vostro dovere è quello di chiedere prima di agire, in qualsiasi occasione. La prudenza non è un segno di timore, ma intelligenza, la forma più elegante di autodifesa, in questo caso, digitale. La sicurezza digitale non è di élite, non è riservata agli esperti, è una responsabilità condivisa e deve essere compresa da tutti, come un libro tradotto in molteplici lingue.

Ognuno di noi recita un ruolo importante e tutti condividiamo la stessa missione: mantenere un ambiente sicuro per voi e per tutti.

È un segno di professionalità, di rispetto e di vera eleganza.

Con rispetto e un tocco di charme,

La vostra signora della Sicurezza Digitale,

Luisa Mele,

Cybersecurity Engineer @Cyske.

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D’altro canto, i dati sono diventati asset strategici per la maggior parte delle organizzazioni e loro gestione è perciò una priorità assoluta. Sono infatti le informazioni, strutturate e non strutturate, raccolte dalle aziende a fornire di frequente indicazioni su strategie innovative. In sostanza, come si dice, a rendere le organizzazioni data-driven, o data-enabled.

Un approccio agile per la data integration

Con il cloud è quindi cambiato il data management ed è sorta l’esigenza della data integration. Ma al contempo, in ottemperanza alle richieste del business, occorre mantenere velocità e flessibilità nella gestione delle informazioni all’interno dei processi. Questo ha indotto molte aziende a scegliere un approccio agile per gestire i loro programmi di dati. Agile è una metodologia collaudata e usata nelle organizzazioni IT per costruire software o gestire i processi in modo più efficace. In generale, si tratta di un approccio collaborativo in cui i team interfunzionali (chiamati anche “scrum”) progettano e costruiscono rapidamente prodotti e funzionalità, li testano con i clienti, li perfezionano e li migliorano tramite rapide iterazioni. Analogamente, l’agilità dei dati si basa su un approccio congiunto allo sviluppo e alla fornitura: i team interfunzionali composti da membri del business e dell’IT lavorano sulla generazione di insight affidabili che consentano all’azienda di affrontare le principali priorità di business e di ottenere rapidamente risultati positivi.

Un approccio agile alla migrazione e alla gestione dei dati comporta una serie di vantaggi importanti, non ultimo quello di rendere più ordinato il panorama delle informazioni aziendali. Inoltre, i dati provenienti da più database, funzioni e unità di business possono essere combinati e resi più facilmente accessibili. Le aziende possono ottenere un valore immediato dal rilascio frequente di soluzioni di gestione dei dati. E se il business è coinvolto nella migrazione dei dati fin dall’inizio, può cogliere rapidamente le opportunità emergenti o aiutare l’organizzazione IT a dare priorità ai dati e alle iniziative di trasformazione digitale.

Data integration alla velocità del business

Con così tanti dati distribuiti in modo ampio, la velocità con cui è possibile riunirli e renderli disponibili è fondamentale per creare una differenziazione competitiva. L’uso agile deve consentire una facile scoperta delle informazioni indipendentemente da dove si trovano (on premise o in cloud) e deve consentire di predisporle per creare degli analytics.

Molte strategie sui dati si stanno concentrando sull’opportunità che i data warehouse e i data lake basati sul cloud forniscano una migliore disponibilità per progetti di analytics, machine learning e data science. Tuttavia, mentre i nuovi set di dati ospitati nel cloud sono più flessibili e prontamente disponibili, la sfida che la maggior parte delle aziende deve superare è come i dati provenienti da diversi sistemi e archivi possano essere integrati sulle piattaforme basate sul cloud alla velocità richiesta dal business. In definitiva, i CIO sanno dove si trovano i loro dati di valore (per esempio, nei sistemi ERP e CRM) ma come si può fornire un accesso quasi in tempo reale a questi dati transazionali che hanno un formato ottimizzato per i processi di lettura dei sistemi analitici? I requisiti di business per i dati sono più agili di quanto consenta di ottenere l’ETL.

Leggere e replicare i dati transazionali da fonti meno agili attraverso lo streaming può aiutare le aziende a superare le sfide relative alla creazione di pool in tempo reale su cui gli analisti possano operare. Tuttavia, i dati in streaming da soli non forniscono l’agilità di cui le aziende hanno bisogno. I dati transazionali nella loro forma originale non sono pronti per l’analisi. La vera agilità non può essere raggiunta se, una volta trasmesse le informazioni, serve un altro processo manuale per raffinarle e prepararle per essere analizzate. È invece essenziale automatizzare i processi e i compiti ripetitivi associati al reperimento, alla replica e alla sincronizzazione dei dati in tutta l’azienda. Solo così il software di data integration permette alle organizzazioni di rendere rapidamente disponibili i dati affinché possano usarli gli analisti.

In conclusione

La velocità con cui si possono ricavare degli analytics dai dati è sempre più critica per il vantaggio competitivo di un’azienda. E questo è soprattutto vero oggi, con le organizzazioni che devono continuamente reagire al rapido cambiamento dell’ambiente economico e commerciale. Automatizzare il processo di streaming dei dati da fonti transazionali e legacy e raffinarli per l’analisi permette alle aziende di avere finalmente un quadro chiaro e completo per muoversi con la velocità e l’agilità richieste dal mercato.

¹ Fonte: Osservatori Digital Innovation

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La data visualization consente infatti di trasformare i numeri in immagini e rendere così immediatamente evidenti trend, fenomeni e altri insight che potrebbe non essere facile individuare dai soli numeri. Prova ne è che si è soliti dire di una rappresentazione grafica che fornisce riposte a domande che non si sapeva di avere.

Visualizzazione dei dati: perché un’immagine è meglio di mille parole

Si stima che ogni secondo al mondo siano prodotti 13 milioni di miliardi di byte di dati¹. Molti di questi sono creati da aziende che devono trovare il modo di analizzare e organizzare questi Big Data in una forma che fornisca informazioni significative per il business. È chiaro che, ad esempio, realizzare lunghi rapporti sui visitatori di un determinato sito web non sia generalmente il modo più efficace per comunicare tali informazioni. Ed è qui che entrano in scena gli strumenti per la visualizzazione dati.

Poiché l’occhio umano può elaborare immagini 60.000 volte più velocemente di un testo o dei numeri, la visualizzazione grafica dei dati risulta il modo migliore per apprendere ed elaborare le informazioni. Strumenti come le dashboard aiutano a rendere più incisive le visualizzazioni di dati, soprattutto considerando che possono essere ottimizzati in funzione delle caratteristiche o delle esigenze degli utenti.

Visualizzazione dati ottimizzata in sei step

Per ottimizzare la visualizzazione dei dati, si possono seguire alcuni accorgimenti che aiutano a migliorare l’uso di tutte le informazioni raccolte. Una metodologia particolarmente efficace è quella del Design Thinking, che permette di avere un approccio innovativo, sviluppando il prodotto secondo un processo efficiente. A questo proposito, si può usare un modello a doppio diamante che prevede quattro momenti: Discover, Define, Develop, Deliver.

Discendendo da tali fasi, è consigliabile seguire questi sei step:

• [Discover] Identificare le personas – È fondamentale sapere a chi è indirizzato il prodotto da realizzare. Occorre quindi effettuare una ricerca tra gli utenti, intervistandoli per conoscere i loro pain e i loro obiettivi, così da identificare le cosiddette personas. In questo modo si individuano gli “utenti tipo” e si hanno ben chiare le esigenze da soddisfare.
• [Define] Creare una user story – Identificate le personas, si può sviluppare una user story, cioè si calano le personas all’interno delle attività quotidiane, cercando di stabilire gli obiettivi che si vogliono raggiungere attraverso l’utilizzo del prodotto. Per esempio, se una delle personas fosse un manager probabilmente sarebbe più interessato a riassunti veloci, chiari e affidabili sull’andamento di una campagna, mentre un analista preferirebbe un set di dati più ricco per evidenziare modelli e trend interessanti o eventuali anomalie. Nel caso del marketing, è importante identificare parametri che riflettano gli obiettivi dell’organizzazione.
• [Develop] Preparare il wireframe – Il wireframe è un documento che descrive il layout e il comportamento delle personas nei confronti del prodotto finale. In base al pubblico e alla sua familiarità con l’argomento trattato, quando si usano degli strumenti di visualizzazione, è necessario assicurarsi che i dati riportati non siano né troppi né pochi e che siano coerenti con le aspettative.
• [Develop] Realizzare un prototipo – Una volta definito il wireframe, si può realizzare una versione parzialmente navigabile e quanto di più simile al risultato finale del prodotto da rilasciare ai key user.
• [Develop] Effettuare test di usabilità – Il prodotto è pronto in versione “beta”. Non rimane dunque che verificare se le funzionalità richieste sono presenti e soddisfano i desiderata. Oltre alle eventuali indicazioni che arriveranno sicuramente dagli utenti, per capire se quanto creato trasferisce davvero delle informazioni, c’è una semplice regola da rispettare: tutti i parametri più importanti dovrebbero risultare evidenti a una prima occhiata. In altre parole, un utente non dovrebbe impiegare più di cinque secondi per trovare quanto sta cercando.
• [Deliver] Sviluppare il prodotto – Approvato il prototipo, si procede con lo sviluppo del prodotto definitivo.

In sintesi: la visualizzazione dei dati si basa sulla conoscenza dell’utente finale

L’ottimizzazione della visualizzazione dati è un’operazione che non prevede procedure standard e gli strumenti disponibili vanno usati in modo da soddisfare al meglio le necessità di chi dovrà poi trarre informazioni da tali dati. Per questo il coinvolgimento dell’utente è essenziale. Solo sapendo esattamente chi userà il prodotto sarà possibile personalizzarlo così da rendere subito chiari i parametri di interesse, velocizzando così analisi e decisioni.

¹ Fonte: SocialMediaToday

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Non si può ottenere dai dati un reale valore competitivo se il loro uso non viene allineato alla strategia del business, se gli insight e le informazioni estratte non vengono messe al servizio dei processi decisionali, se le persone in azienda non hanno a disposizione dati affidabili e mancano le competenze per analizzarli nel modo corretto, se, infine, non sono stati identificati con precisione i benefici ottenibili da un uso migliore del dato.

Ai manager viene richiesto di prendere decisioni in tempi sempre più brevi, decisioni che a loro volta risultano essere determinanti per l’andamento dell’azienda. I dati possono contribuire in modo positivo nei processi decisionali, permettendo alle imprese di prendere decisioni migliori, più consapevoli e più veloci. Anche per questo è necessario saper gestire i dati esattamente come un qualsiasi altro asset dell’impresa. Si tratta spesso di un patrimonio praticamente infinito, che può, anzi deve, essere arricchito e analizzato di continuo per esprimere il suo massimo valore. È allo stesso tempo opportuno che questo valore sia accuratamente calcolato e che sia reso esplicito il suo contributo  al raggiungimento degli obiettivi aziendali. In questo modo sarà più facile, a qualsiasi livello, riconoscere il valore apportato dai dati, dare forza al commitment del management per un uso più pervasivo delle analytics, migliorare la data literacy in azienda e sviluppare all’interno dell’organizzazione una cultura del dato, una filosofia e un linguaggio condivise e legate ad esso.

Uso del dato: strategie di successo

Per pianificare una corretta strategia dell’uso del dato occorre impegnarsi in un percorso di miglioramento progressivo che prevede per prima cosa una valutazione del grado di maturità dell’azienda in questo ambito. Per farlo può essere utile porsi una serie di domande, che indaghino i diversi assi che riguardano la gestione del dato (come, ad esempio, il data management, la data governance, la data literacy, l’uso del machine learning e dell’intelligenza artificiale), così da affrontare in modo corretto il processo di evoluzione, verso un modello di azienda in grado di governare il dato. Questo assessment iniziale può essere particolarmente valido per stimare la distanza tra la propria situazione di partenza e quella desiderata, per individuare i propri punti di forza e di debolezza, per comprendere a quali iniziative dare maggiore priorità.

Proviamo a ipotizzare alcune domande, dividendole in due gruppi: qualitativo e finanziario, per offrire una prima base di discussione e confronto all’interno dei team incaricati di progettare il cambiamento. Inoltre, capire che il dato non è solo una fonte di informazione interna ma ha altresì un valore economico, accelera il processo strategico verso un data journey consapevole.

Ecco tre domande per lavorare sulla qualità, sull’origine e sulla funzione del dato:

• Si conosce la natura e l’origine dei dati? Definire natura, contesto e origine dei dati permette di migliorarne la mappatura e rende possibile definirne il valore intrinseco.
• In che modo i dati possono supportare il decision making? Trasformare gli insight in strategie per il business è il punto cruciale di tutto il percorso data driven. Le nuove tecnologie di intelligenza artificiale aiutano sia ad accumulare conoscenza – e quindi a costruire modelli – sia ad automatizzare i processi decisionali, ma sempre intesi a supporto e non in sostituzione dell’elemento umano, in un approccio “human plus machine”.
• I dati come influenzeranno le prestazioni dei driver di business? La creazione di modelli facilita lo sviluppo e l’approssimazione di realtà difficilmente replicabili senza l’ausilio di grandi quantità di dati e aumenta quindi la nostra comprensione di esse. In questo modo è possibile ipotizzare nuovi e più realistici scenari, calcolando il contributo che ogni driver può portare sia in termini di conoscenza, sia in termini economici, al business dell’azienda.

Seguono poi tre domande per definire il valore finanziario del dato:

• L’eventuale compromissione o perdita di questi dati causerebbe un reale danno economico? La valutazione del dato come asset è indispensabile per farlo diventare parte funzionale e strategica della crescita dell’impresa. La sua salvaguardia e protezione è quindi un fattore imprescindibile, al pari di brevetti, copyright e macchinari.
• I dati raccolti possono essere moneta di scambio per ottenere altre informazioni o stabilire un network di collaborazioni, ridurre i costi, generare nuove revenue? Il dato può essere scambiato o “barattato”, sia nella sua forma grezza sia in quella già raffinata, magari con altre aziende che fanno delle informazioni il loro core business.
• Il dato raccolto può contribuire in modo continuativo al profitto dell’azienda? Per farlo deve essere definita una strategia del dato, definito il mercato di riferimento, come sempre in un’ottica di flessibilità e adattamento alle nuove richieste.

Data Governance per un uso maturo del dato

Infine, un parametro importante di valutazione del grado di maturità dell’azienda nella gestione del dato è l’analisi della Data Governance, che deve esprimere i parametri di sicurezza e controllo che sovraintendono a Data Privacy e Data Protection. Secondo un’analisi¹ condotta dagli analisti di Forrester, solo 4 C-Level su 10 nutrono piena fiducia nei dati a loro disposizione. Impostare quindi una corretta compliance normativa e uno scrupoloso accesso ai dati consente di migliorare la fiducia negli stessi, elevando l’efficienza e la qualità delle decisioni prese grazie ad essi.

In conclusione: trasformare la massa di dati grezzi in materiale realmente utilizzabile è la sfida che ogni azienda deve affrontare se vuole valorizzare il dato come asset e se vuole imparare a prendere decisioni più consapevoli anche nei momenti di crisi o di forte cambiamento.

¹ Fonte: KPMG

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