Un recente sondaggio di Gartner mostra che meno della metà dei leader di team data & analytics (44%) crede che il proprio lavoro porti all’azienda un valore tangibile.
Carenza di competenze, scarsa capacità di comprensione del dato e una mancanza di coinvolgimento e supporto degli stakeholder aziendali sono solo alcuni dei principali ostacoli al successo di iniziative in materia di data & analytics.
Ma c’è di più: sfruttare e integrare i dati di un’intera azienda è complesso poiché non possiamo sempre fare affidamento sulla presenza e il supporto di un data scientist.
Eppure le aziende sanno che il successo dipende dalla loro capacità di sfruttare appieno i dati che hanno a disposizione. Ma se quei dati rimangono inaccessibili alla maggior parte delle persone, il loro valore rimarrà sempre e solo un miraggio.
La soluzione? Due parole, data democratization.
Ormai da anni l’ecosistema in cui le aziende operano si è fatto via via più dinamico e mutevole: i dati sono sempre più presenti nel lavoro di un numero di persone in costante aumento, e non solo esperte di dati.
È evidente che dare a tutti in azienda la possibilità di accedere, capire e usare i dati, da qualsiasi dispositivo e senza dover possedere conoscenze tecniche specifiche, diventa prioritario in ottica di una crescita aziendale nel lungo periodo.
In questo articolo esploreremo il concetto di data democratization, la sua definizione, i benefici, le sfide più importanti nonché le strategie di implementazione. Ma soprattutto capiremo perché l’intelligenza artificiale (AI) è fondamentale per portare la data democratization in azienda con successo.
Definizione di Data Democratization
Data democratization vuol dire rendere i dati disponibili a tutte le persone in azienda, stakeholder inclusi, indipendentemente da ruolo e competenze tecniche.
Vuol dire abbattere le barriere che tradizionalmente impediscono di usare i dati e spostarsi da un controllo centralizzato a un modello più diffuso in cui i dati sono sempre disponibili per chi ne ha bisogno.
L’obiettivo ultimo di questo processo è dare la possibilità a persone, aziende e intere comunità di prendere decisioni informate e agire in modo autonomo, per innovare e portare alla luce nuove possibilità di business.
L’obiettivo ultimo di questo processo è dare la possibilità a persone, aziende e intere comunità di prendere decisioni informate e agire in modo autonomo, per innovare e portare alla luce nuove possibilità di business.
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Cosa non è la Data Democratization?
Il concetto di data democratization è spesso confuso con quello più generico di accesso universale ai dati, ma non è sufficiente.
Data democratization, infatti, significa anche assicurarsi che nel tempo i dipendenti meno esperti di dati si sentano a proprio agio a incorporare i dati nelle loro attività quotidiane.
Talvolta data democratization può anche essere confusa con data transparency, ovvero il processo che garantisce l’accesso a dati sempre accurati.
Insieme al concetto di accessibilità, data democratization fa riferimento alla semplificazione di tutti i processi relativi ai dati: dal sistema di archiviazione alla gestione e sicurezza delle informazioni, con l’obiettivo di rendere i dati facili da usare e da comprendere per tutti.
Per questo, portare la data democratization in azienda richiede un approccio olistico che abbracci tutte le componenti dell’azienda, dalla formazione delle persone alla creazione di policy per la gestione dei dati.
I vantaggi della Data Democratization
Anziché far confluire informazioni di valore nelle mani di pochi, la data democratization aiuta tutti in azienda ad accedere, comprendere e sfruttare al meglio i dati.
I vantaggi sono molteplici e comprendono:
- PRODUTTIVITÀ - Garantire alle persone in azienda l’accesso a dati e informazioni di valore aumenta l’autonomia lavorativa e, di conseguenza, la produttività;
- EFFICIENZA-Dando a un maggior numero di persone la possibilità di usare i dati in autonomia, i team tecnici non sono più sommersi di richieste e possono concentrarsi su progetti più strategici;
- CRESCITA - Dare a tutti la possibilità di prendere decisioni informate basate sui dati porta a un ritorno sugli investimenti (ROI) più alto;
- COLLABORAZIONE - Promuovere collaborazione e trasparenza all’interno dell’organizzazione apporta benefici tangibili per l’intera azienda;
- INNOVAZIONE - Promuovere una cultura aziendale fondata sul prendere decisioni informate guidate dai dati accelera l’innovazione e la crescita aziendale.
Le sfide della Data Democratization
Perché le aziende fanno ancora così tanta fatica a introdurre una strategia di data democratization di successo?
Abbiamo visto che i benefici della data democratization in azienda sono molti. Ci sono tuttavia una serie di sfide a cui le aziende fanno fronte quotidianamente che impediscono di poter godere di quei benefici. Ad esempio, il tema della sicurezza e della privacy dei dati, o ancora la resistenza al cambiamento che spesso rappresenta un ostacolo all’introduzione di nuove modalità di lavoro.
Qui un elenco delle sfide principali:
- INCAPACITÀ DI LEGGERE I DATI - Molte aziende temono che le persone senza conoscenze specifiche in materia di dati possano interpretarli in modo non corretto e, di conseguenza, prendere decisioni sbagliate. Ma c’è di più: espandere l’accesso ai dati significa aumentare il rischio di fuga di informazioni e integrità del dato stesso.
nto dell'accesso ai dati aumenta il rischio di violazioni e pone problemi di integrità dei dati.
- SICUREZZA - Accedere ai dati è complicato perché, nella maggior parte dei casi, i dati aziendali sono conservati in silos, ovvero raccolte di dati isolati. I silos non sono accessibili all’intera organizzazione ma a un solo team. L’accesso cross dipartimentale al dato rimane una questione critica ancora oggi, e mina la collaborazione e la trasparenza in azienda.
- CONDIVISIONE DEI DATI - Inoltre, i dati rimangono troppo spesso nelle mani di pochi esperti, disincentivando la condivisione con l’intera azienda. Nonostante i passi avanti degli ultimi anni, è ancora molto complicato per persone di team diversi accedere e visualizzare i dati.
Da ultimo, la scarsa percezione che spesso si ha del valore dei dati disincentiva l’azienda a dare priorità a iniziative di data democratization.
Strategie per una Data Democratization di successo
Ecco un elenco di punti chiave da tenere a mente per introdurre la data democratization in azienda:
- DEFINISCI GLI OBIETTIVI AZIENDALI E IN MATERIA DI DATI - Quali sono gli obiettivi della tua azienda? Quali sono i tuoi obiettivi in materia di dati e AI? Allineare gli obiettivi aziendali e quelli relativi ai dati è una premessa irrinunciabile per garantire una vera data democratization. Con il supporto e le competenze degli stakeholder aziendali, puoi far sì che i tuoi obiettivi siano inclusivi e realistici.
- ASSICURATI IL SUPPORTO DELLA LEADERSHIP - Dimostrare che il tuo approccio alla data democratization è in linea con le priorità delle singole unità aziendali è fondamentale. L’introduzione della data democratization richiede una gestione coordinata e il consenso della leadership aziendale.
- FAI UN’ANALISI DELLA GESTIONE DEI DATI - Quali sono le principali strategie di gestione dei dati? Fai un’analisi delle principali metodologie ad oggi più usate e porta alla luce potenziali aree problematiche dove nuovi strumenti e un miglior accesso ai dati potrebbero portare benefici. Essere consapevoli dell’attuale situazione della gestione dei dati nella tua azienda è importante per stabilire obiettivi realistici e identificare aree di miglioramento.
- DELINEA UN PERIMETRO DI AZIONE - Progetta un percorso ben strutturato che abbia la data democratization come obiettivo ultimo e definisci in che modo strumenti come la data analysis e l’intelligenza artificiale possono aiutarti.
- INTEGRA TUTTI I DATI- Assicurati che i dati siano accurati e affidabili e stabilisci un insieme di processi che garantiscano l’utilizzo effettivo di questi dati.
- INVESTI IN STRUMENTI DI ANALYTICS CHE SFRUTTANO L’AI - Agevolare l’accesso e l’utilizzo dei dati grazie all’implementazione di strumenti di AI renderà le persone in azienda più autonome e capaci di prendere decisioni che siano davvero guidate dai dati. Punta soprattutto su strumenti di AI che non richiedano competenze avanzate di analisi dati.
- PROMUOVI UNA CULTURA DEL DATO SOLIDA - Promuovi iniziative di acquisizione di nuove competenze sui dati personalizzate in base al team e al ruolo in azienda. In questo modo porti avanti una cultura di condivisione delle informazioni e di collaborazione. Incoraggia le persone a introdurre nel proprio lavoro quotidiano i dati, per poter prendere decisioni più informate in autonomia.
Il ruolo dell'AI nella Data Democratization
Come abbiamo anticipato all’inizio di questo articolo, l’intelligenza artificiale è un elemento fondamentale se si vuole portare la data democratization in azienda.
Un report di McKinsey su Digital e AI Leader mette in evidenza che, negli ultimi 3 anni, il divario tra le aziende che hanno investito in AI e chi ancora non l’ha fatto è aumentato del 60%!
L’intelligenza artificiale può elaborare enormi quantità di dati per ricavarne informazioni preziose, facilitando l’interazione con i dati per le persone non tecniche.
L’analisi predittiva, ad esempio, può prevedere trend futuri mentre le piattaforme di gestione dei dati basate sull’AI possono garantire conformità e sicurezza.
Crystal, lo strumento di decision intelligence che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i dati aziendali in linguaggio naturale, è pensato per chi desidera introdurre la data democratization in azienda ed è già stato scelto da aziende Fortune 500 del calibro di Allianz e Intesa Sanpaolo.
Grazie alle sue capacità di analisi avanzate e alle sue funzionalità di condivisione e collaborazione, Crystal diventa lo strumento con cui tutti in azienda possono accedere, analizzare e comprendere i dati.
Per concludere, la data democratization rappresenta una vera rivoluzione nel modo in cui le aziende usano i dati e prendono decisioni.
Con la promozione di una cultura fondata sulla trasparenza e la collaborazione, sul potere dell’intelligenza artificiale e sull’adozione di nuovi strumenti di analisi, le aziende potranno finalmente valorizzare al massimo i loro dati. Per davvero.
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