Nella maggior parte delle organizzazioni il problema non sono i dati, ma la loro difficoltà di fruizione: tempi lunghi per accedere ai dataset appropriati, incertezze sulle definizioni e sulla proprietà dei dati, sforzi ripetuti di validazione e una crescente dipendenza da consegne manuali e una tantum.
Quando i dati rimangono intrappolati nei silos, restano una voce di costo. Quando diventano condivisibili, affidabili e riutilizzabili, si trasformano in una risorsa strategica.
Cos’è un Data Marketplace
È questa la promessa di un Data Marketplace. In termini pratici, un Data Marketplace è un ambiente centralizzato, interno o esterno, in cui i produttori di dati pubblicano i Data Product (dataset, dashboard, API), e i data consumer possono scoprirli, valutarli e richiederli in modalità self-service.
Data Marketplace interni ed esterni
Ci sono due dimensioni principali: un Data Marketplace interno, che aiuta a superare la frammentazione e ad accelerare l’accesso tra le business unit, e un Data Marketplace esterno, che consente la condivisione controllata con partner, clienti o con il pubblico, spesso legata a modelli di monetizzazione e a termini di utilizzo chiari.
Il Data Product come chiave per la fiducia e il riutilizzo
Ma un Marketplace funziona solo se si regge su presupposti di affidabilità. Ogni Data Product deve essere accompagnato dal contesto che gli executive ritengono rilevante: significato, proprietà e utilizzo previsto, oltre alla trasparenza sulla qualità e sulla provenienza, riducendo i “costi di transazione” tra produttori e consumatori. Questo approccio è coerente con i principi consolidati di gestione dei dati: una solida Data Governance e una gestione dei Metadati (inclusi lineage/provenienza e stewardship/responsabilità) sono fondamentali per rendere i dati affidabili e riutilizzabili su larga scala.
Come fare in modo che un Data Marketplace sia affidabile
Nel nostro white paper esploriamo anche ciò che rende efficace un Data Marketplace, individuando sei requisiti chiave (dalla trasparenza e dall’accesso basato sui ruoli al monitoraggio orientato ai KPI) e i percorsi operativi che esso abilita:
Pubblicazione → Acquisto → Checkout → Controllo dell’ordine → Evasione → Monitoraggio, inclusa la possibilità per gli utenti di richiedere nuovi Data Product quando quelli necessari non esistono.
Perchè ora è ancora più importante? Perchè con l’AI la condivisione dei dati diventa un’evoluzione inevitabile. Quanto più il sistema di distribuzione dei dati è self-service e governato, tanto più rapidamente l’organizzazione può innovare, senza compromettere conformità e responsabilità.
