{"id":48536,"date":"2023-11-08T16:01:32","date_gmt":"2023-11-08T14:01:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/data-management\/datagovernance-raddoppia-grandiaziende-senzametriche-linee-guida-datamarketplace\/"},"modified":"2025-01-07T12:26:38","modified_gmt":"2025-01-07T10:26:38","slug":"datagovernance-raddoppia-grandiaziende-senzametriche-linee-guida-datamarketplace","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/eventi\/datagovernance-raddoppia-grandiaziende-senzametriche-linee-guida-datamarketplace\/","title":{"rendered":"Osservatorio Polimi: Data Governance raddoppiata in due anni nelle grandi aziende, ma il 62% non ha adottato metriche di efficacia. Data Marketplace, linee guida Irion in 6 step"},"content":{"rendered":"\n
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Irion ha partecipato al convegno finale dell’Osservatorio Big Data & Business Analitycs del Politecnico di Milano, di cui \u00e8 Partner da anni per confrontarsi costantemente con la data community, professionale e accademica, sull’evoluzione di queste tematiche. <\/p>\n\n\n\n

Dal 2021 a oggi sono quasi raddoppiate le grandi organizzazioni che hanno adottato ruoli e responsabilit\u00e0 di Data Governance<\/strong>, ma per la maggior parte le aziende sono ancora all\u2019inizio del loro percorso. Nelle aziende da almeno 250 dipendenti, questi aspetti sono stati formalizzati nel 41% dei casi (erano 25% lo scorso anno): in particolare, il 27% ha creato ruoli centralizzati<\/strong> per fornire linee guida, mentre il 14% ha coinvolto pi\u00f9 figure professionali nelle diverse linee di business<\/strong>, senza un coordinamento centrale.  <\/p>\n\n\n\n

Tra le soluzioni specifiche adottate per il governo dei dati, una crescita importante riguarda gli strumenti per il Data Catalog<\/strong>, passati dal 15% del 2022 al 27% di quest\u2019anno. Nel complesso, la spesa delle aziende italiane e quindi il valore del mercato (per quanto riguarda infrastrutture, software e servizi di gestione dati e analytics) registra una crescita del 18% toccando quota 2,85 miliardi di euro. L\u201983% riguarda grandi imprese, il resto PMI e micro.  <\/p>\n\n\n\n

Sono le principali tendenze emerse dall\u2019indagine 2023 dell\u2019Osservatorio Big Data & Business Analytics<\/strong> del Politecnico di Milano. Il convegno di presentazione della ricerca ha messo in luce anche i trend d\u2019uso delle intelligenze artificiali generative, <\/strong>che nei processi di gestione dei dati, ad esempio, possono essere rilevanti nelle fasi di data labeling, categorization e classification. \u201cAumenta anche il cloud, ma non al tasso di crescita che mi sarei atteso: \u00e8 il sintomo di una certa resistenza delle imprese a migrare l\u00ec le proprie attivit\u00e0\u201d sottolinea Carlo Vercellis<\/strong>, professore ordinario di Machine Learning e direttore dell\u2019Osservatorio. <\/p>\n\n\n\n

Data Strategy Index: dove sono le aziende oggi<\/h2>\n\n\n\n

Sopra la media la crescita del manifatturiero (+25%) e di telco e media (+20%). Secondo il \u201cData Strategy Index\u201d<\/strong> calcolato dall\u2019Osservatorio per le grandi aziende, proprio il comparto delle telecomunicazioni, assieme ai servizi finanziari (banche e assicurazioni) \u00e8 il pi\u00f9 rappresentativo nel cluster delle organizzazioni \u201cAvanzate\u201d<\/strong>, quelle con elevata maturit\u00e0<\/strong> sia nella Data Science che nel Data Management, oltre alla Business Intelligence. Si tratta di un quinto del campione. Mettendo in relazione queste tre variabili, i ricercatori hanno classificato le altre aziende come \u201cImmature<\/strong>\u201d (16%; stessa cifra per quelle \u201cAi primi passi<\/strong>\u201d che sono riuscite a fare cambiamento culturale, ma ancora agli inizi sul resto) seguite da \u201cIntraprendenti<\/strong>\u201d (13%; faticano spesso a internalizzare le competenze), \u201cPrudenti<\/strong>\u201d (23%, spesso partono da scarso coinvolgimento aziendale, oggi sono pi\u00f9 attente alla governance) e \u201cFocalizzate<\/strong>\u201d (12%; prediligono sviluppi interni). <\/p>\n\n\n\n

\u201cStiamo passando dal progetto basato sui dati al concetto di data product\u201d ha spiegato Irene Di Deo<\/strong>, ricercatrice senior dell\u2019Osservatorio, ricordando che per DJ Patil e Simon Regan l\u2019aspetto centrale \u00e8 che i dati come \u201cprodotto\u201d devono essere focalizzati su un obiettivo<\/strong>. La ricerca odierna evidenzia come solo nel 19% delle organizzazioni intervistate sia percepita un\u2019alta o altissima qualit\u00e0 e fruibilit\u00e0 dei dati, mentre il 43% del campione ammette \u201calcune difficolt\u00e0\u201d<\/strong> (nonostante i dati siano ritenuti generalmente utilizzabili) e il 30% dichiara che sta lavorando per introdurre \u201cnuove linee guida\u201d. L\u2019aspetto pi\u00f9 macroscopico \u00e8 che quasi due aziende su tre (62% delle risposte) non hanno ancora definito le metriche<\/strong> per misurare l\u2019efficacia delle attivit\u00e0 di Data Management. Attualmente, solo il 13% dichiara di adottare un approccio \u201cdata as a product\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Il valore aggiunto del Data Product <\/h2>\n\n\n\n

\u201cLa difficolt\u00e0 nel valutare ostacola l\u2019industrializzazione e la volont\u00e0 di continuare a sperimentare\u201d aggiunge Di Deo. In met\u00e0 dei casi, inoltre, non c\u2019\u00e8 un processo strutturato per raccogliere i feedback degli utenti interni<\/strong>. Si tratta quindi di un\u2019attivit\u00e0 non consolidata, anche se \u00e8 pur vero che \u201cnon tutti i progetti di Data Science possono diventare dei Data Product, magari per la brevit\u00e0 di tempi e scopi\u201d. Quanto invece alla diffusione dell\u2019architettura Data Mesh<\/strong>, il 44% delle organizzazioni afferma che \u00e8 un tema attualmente discusso in azienda. \u201cMa a prescindere da questa architettura, anche nelle organizzazioni meno complesse e strutturate l\u2019approccio<\/strong> Data Product<\/strong> sar\u00e0 fondamentale per far s\u00ec che tutte le attivit\u00e0 sui dati siano efficaci, valutabili, misurabili e apprezzate<\/strong> dagli utenti interni\u201d ha concluso la ricercatrice.  <\/p>\n\n\n\n

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\"Mario<\/figure>\n\n\n\n

Le basi: architettura reattiva e metadati <\/h2>\n\n\n\n

\u201cNon ci sono pi\u00f9 soltanto persone, tecnologia, processi e capitali: per diventare aziende realmente data-driven<\/em> l\u2019aspetto centrale oggi \u00e8 il dato come fattore produttivo<\/strong>\u201d evidenzia Mario Vellella<\/strong>, Domain Advisory Leader di Irion, nel suo intervento al convegno del Polimi. \u201cMa il dato acquisisce valore solo se condiviso. E per farlo serve un\u2019architettura flessibile e reattiva. Come prima cosa, dobbiamo creare legami tra chi ha l\u2019esigenza informativa e chi dovr\u00e0 poi costruire il Data Product\u201d.  <\/p>\n\n\n\n

Cosa serve per fare comunicare questi due attori in azienda? \u201cUn primo livello semantico standardizzato<\/strong>: tutto ci\u00f2 che sta intorno i dati come prodotto si basa sui metadati<\/strong>, non solo descrittivi, anche attuativi. Lo snodo dei requisiti deve passare dalla semantica: i metadati rendono possibile l\u2019utilizzo concreto del Data Product. Dobbiamo correre il rischio di abbassare un po\u2019 l\u2019asticella: \u00e8 inutile progettare massimi sistemi e poi non viene usato nulla. Meglio avere un buon risultato su una \u2018fetta\u2019 di conoscenza, purch\u00e9 non sia troppo piccola\u201d ha spiegato l\u2019esperto.  <\/p>\n\n\n\n

I metadati sono quindi un driver di cambiamento e flessibilit\u00e0, in un\u2019architettura reattiva che deve ottenere risultati semi-automatici<\/strong>: \u201cServono anche a far parlare tra loro le macchine. Oggi la vera piattaforma sono i dati del cliente: noi dobbiamo cercare di trovare tutti i servizi, ovunque essi siano e fare in modo di collegarli tramite API<\/strong>, su uno strato di metadati che garantisce l\u2019interoperabilit\u00e0 delle informazioni all\u2019interno. L\u2019architettura si costruisce e ricostruisce \u2013 come afferma Gartner, \u201cbusiness composable architecture\u201d<\/strong> \u2013 anche sulla base dei ruoli (tecnici o di business) che ci chiedono risposte tempestive\u201d.<\/p>\n\n\n\n

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\"Mauro<\/figure>\n\n\n\n

Data Marketplace: sei step per il successo <\/h2>\n\n\n\n

\u201cIrion \u00e8 stata pioniera nel parlare di gestione dei dati rule-based, 20 anni fa\u201d, ricorda il Principal Advisor Mauro Tuvo<\/strong>, \u201cpoi si \u00e8 evoluta sul Data Management end-to-end, ascoltando il mercato. Ma come \u00e8 possibile rendere visibile il valore di business dell\u2019immenso lavoro sottostante, sotto la punta dell\u2019iceberg? Innanzi tutto, rivolgendosi ai decisori che devono stanziare budget, per questo \u00e8 stato creato il modello Value Based Data Governance<\/a>, sviluppato da Irion in collaborazione con Credem e con il docente universitario Franco Francia.   <\/p>\n\n\n\n

Per gli utenti finali, il Data Marketplace<\/strong> \u00e8 la risposta alle esigenze di utilizzo dei dati nelle organizzazioni. Nella visione di Irion, ha spiegato Tuvo nel corso dell\u2019evento, il Data Journey<\/strong> si compone di sei fasi: Publish<\/strong> (creare e pubblicare un Data Product), seguita dall\u2019esperienza Shop<\/strong> (la possibilit\u00e0 di cercare e scegliere tra i prodotti disponibili) e dal Checkout<\/strong>, per poi passare agli step di Tracking<\/strong> (quarta fase) fondamentali per sapere chi sta utilizzando i dati disponibili e come.  <\/p>\n\n\n\n

Questa metrica \u00e8 utile anche per capire il \u201clivello di data quality\u201d<\/strong> che \u00e8 possibile erogare e mantenere in modo continuativo, in funzione dell\u2019interesse degli utenti interni; infine, il Fulfillment<\/strong> ovvero la nostra capacit\u00e0 di erogare il dato, in seguito all\u2019approvazione del relativo Data Owner; e la fase finale Monitor<\/strong>, che ci consente di utilizzare i KPI prodotti dal nostro marketplace per tenere sotto controllo la distribuzione e il consumo dei dati. \u201cIl marketplace presuppone per\u00f2 alcuni prerequisiti \u2013 sottolinea Tuvo \u2013 bisogna aver lavorato prima con gli opportuni standard di Data Governance<\/strong>, per renderne possibile la realizzazione\u201d <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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