{"id":4071,"date":"2019-03-26T09:31:23","date_gmt":"2019-03-26T07:31:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=4071"},"modified":"2025-01-17T11:58:11","modified_gmt":"2025-01-17T10:58:11","slug":"data-governance-un-imperativo-per-il-digital-business","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/notizie\/data-governance-un-imperativo-per-il-digital-business\/","title":{"rendered":"Data Governance: un imperativo per il Digital Business"},"content":{"rendered":"\n

Parliamo ormai da tempo di digital business e digital transformation<\/em><\/strong>, considerandoli determinanti per il futuro delle imprese. Fattori chiave sia del successo di aziende \u201cdigital native\u201d, sia per la sopravvivenza di incumbent che stanno sperimentando l\u2019inattesa comparsa nel proprio ecosistema di una concorrenza in grado di operare con modelli di business innovativi.<\/strong><\/p>\n

Modelli interamente basati sulle tecnologie dell\u2019informazione, in grado di erodere significative quote di quel mercato fino ad allora di loro esclusivo appannaggio.<\/p>\n

Si \u00e8 parlato e scritto tantissimo su quanto una transizione verso il digital business comporti cambiamenti non solo nelle tecnologie, ma nei processi, nelle competenze, nella cultura d\u2019impresa. \u00c8 per\u00f2 innegabile che non c\u2019\u00e8 digital business senza dati.<\/p>\n

Qual \u00e8 il ruolo dei dati nel disegno e nell\u2019esecuzione di una digital strategy?<\/strong><\/p>\n

Capiamolo tramite qualche esempio. L\u2019interazione digitale con il cliente per mezzo di una app si esprime attraverso lo scambio di dati. Un processo complesso di gestione del customer journey digitale viene ideato, progettato, realizzato, eseguito, governato, grazie a dati raccolti, arricchiti, aggregati, acquisiti, trasformati, generati nelle varie fasi del suo ciclo di vita, dalla concezione all\u2019esercizio.<\/strong><\/p>\n

Consideriamo in maggior dettaglio queste fasi.<\/strong><\/p>\n

Esercizio<\/h3>\n

Servono dati per gestire <\/em>l\u2019esercizio<\/em><\/strong> della relazione con il cliente, relazione che genera a sua volta informazioni<\/em>: in un modello digital intensive<\/em> questa interazione \u00e8 automatizzata, anche perch\u00e9 parte del suo valore sta nella velocit\u00e0 della sua esecuzione, non interrotta da human task; l\u2019intervento umano \u00e8 elevato e limitato a ruolo di supervisione, di decisione, ad esempio, in caso di scelte non automatizzabili (magari per ora\u2026) tra pi\u00f9 opzioni.<\/p>\n

Questa delega della gestione operativa del processo alla sola tecnologia implica una fiducia non solo nella sua capacit\u00e0 di portarlo a termine con successo, ma nell\u2019attendibilit\u00e0 dei dati che essa tratta: si richiede che siano completi, accurati, tempestivi. Stiamo cio\u00e8 parlando di soddisfare criteri di qualit\u00e0 del dato, qualit\u00e0 che deve essere garantita preventivamente, proattivamente.<\/p>\n

Progettazione<\/h3>\n

Servono poi dati per supportare la fase di <\/em>progettazione e realizzazione<\/em> delle soluzioni tecnologiche a supporto del processo: c\u2019\u00e8 bisogno di dati sia per testare la soluzione, sia per addestrare un modello di machine learning.<\/em><\/p>\n

\u00c8 necessario identificare dati che configurino casi d\u2019uso rappresentativi, garantendo ad esempio il rispetto di vincoli di protezione dei dati personali (ad esempio pseudonimizzando i dati di test o i training set); ma questo richiede un corredo di metadati (ownership, semantica, regole di masking) che consenta di qualificare, di corredare di una \u201ccarta di identit\u00e0\u201d i dati impiegati a questo scopo.<\/p>\n

Ricerca e sviluppo<\/h3>\n

Anche le <\/em>fasi propedeutiche alla realizzazione della soluzione<\/em> (quali la ricerca di opportunit\u00e0 di digitalizzazione, sostenibilit\u00e0\/fattibilit\u00e0 di una business idea) richiedono dati opportunamente qualificati<\/em>, cio\u00e8 corredati di metadati in grado di determinarne nel dettaglio<\/p>\n