L’Enterprise Data Management (EDM) esprime la capacità, da parte di un’azienda, di definire, integrare e raccogliere con accuratezza, attenzione ed efficacia i dati da più fonti diversificate.
L’89% dei manager aziendali ha dichiarato che usa i dati per prendere la maggior parte delle decisioni strategiche e operative. Sempre più imprese stanno comprendendo l’importanza di avere un Database funzionale e stanno incrementando il budget per le attività di Data Analysis.
È ormai evidente che i Big Data hanno un ruolo chiave nel raggiungimento di tutti gli obiettivi di business.
In ambito EDM, le componenti principali sono quattro: Data Governance, Data Integration, Master Data Management e protezione dei dati.
Data Governance
Per governance dei dati si intende un insieme di processi, ruoli, policy, standard e metriche finalizzato a garantire un uso efficace ed efficiente delle informazioni, che permetta a un’organizzazione di raggiungere gli obiettivi prefissati.
In particolare, rappresenta tutte le regole interne all’azienda e le procedure necessarie per apportare continui aggiornamenti e miglioramenti.
La governance assicura che i ruoli associati alla gestione dei dati siano chiaramente definiti e che le relative responsabilità vengano adeguatamente concordate. Oggi le imprese si trovano a gestire una quantità incredibile di informazioni su clienti, fornitori, dipendenti e altri soggetti e se i dati vengono utilizzati in modo adeguato a comprendere meglio il mercato e il target di riferimento, l’azienda non potrà che guadagnarne in successo.
Data Integration
Con il termine “Data Integration” si definisce il processo di unione di dati provenienti da fonti differenti per arrivare a una visione a 360°dello scenario aziendale, partendo dall’assimilazione, alla pulizia, mappatura e trasformazione dei dati, fino all’elaborazione di Data intelligence più facilmente fruibile da parte di coloro che vi accedono.
Oggi le aziende implementano iniziative di integrazione dei dati per poter analizzare e utilizzare le informazioni in modo più efficace, in particolare con la diffusione delle nuove tecnologie Cloud e di gestione dei Big Data.
L’obiettivo principale di questa attività è l’unificazione e l’accessibilità dei dati, all’origine frammentari, disorganici o incoerenti. Infatti, la Data Integration ottimizza le operazioni di integrazione grazie all’utilizzo di metadati e algoritmi pre-confezionati di Machine Learning.
Le soluzioni non sono uguali per tutte le aziende, la giusta formula varia in base alle singole esigenze e in relazione al mercato di riferimento.
Master Data Management
Il Master Data Management (MDM) usa procedure molto simili alla Data Integration ma con finalità diverse. Infatti, consiste nel rendere fruibili i dati con una visione strategica orientata al business.
L’importanza di questa attività, insieme alla Data Quality, si basa sul fatto che è possibile prendere decisione giuste solo sulla base di informazioni coerenti, affidabili e verificate. I modelli possono effettuare previsioni accurate solo grazie a dati corretti.
Per comprendere L’MDM, è importante innanzitutto definire i “dati master”, cioè i dati aziendali cruciali che includono informazioni su prodotti, fornitori e clienti. Quando sono errati, destrutturati e nascosti in tutta l’organizzazione, possono incidere negativamente su tutti gli aspetti dell’impresa.
La presenza di dati non veritieri determina confusione sui KPi, inventari sbagliati, acquisizioni in ritardo sul mercato, riorganizzazioni dell’azienda e previsioni imprecise su domanda e offerta. Senza Master Data Management è complicato e poco utile sviluppare strategie vincenti e performanti.
La protezione dei dati
La Data Security è diventata una priorità, a causa dei sempre più sofisticati cyber attacchi (Clicca qui per leggere il nostro articolo dedicato al tema della Cyber Protection) che rendono fondamentale la protezione dei dati.
La Cyber Protection non può più essere considerata un’opzione, ma qualcosa di assolutamente necessario. L’obiettivo è quello di mettere in sicurezza tutti i dati nelle varie fasi dell’Enterprise Data Management, sia quelli in fase d’uso sia quelli archiviati e memorizzati nei database.
ML e AI sono alleati strategici per fronteggiare i cyber attacchi più evoluti, strumenti tecnologici intelligenti sono molto utili nei test di vulnerabilità dei sistemi informatici da parte di esperti di sicurezza (chiamati anche Ethical Hackers), per verificare quanto sia difficile avere accesso ai dati sensibili di un’azienda o personali dei dipendenti.
Noi del Team di Drive2Data crediamo che la scarsa qualità dei dati mina in modo considerevole il valore aziendale. Una corretta strategia di Data Analytics permette a tutti i vari dipartimenti di raggiungere gli obiettivi di business.
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