La Data Quality rientra tra gli ingredienti fondamentali per il nuovo modello di impresa guidata dagli analytics e per il rilancio aziendale contro l’emergenza economico-sanitaria.
Se correttamente elaborati, i dati rappresentano la chiave per comprendere gli eventi, ottimizzare i processi attuali, ipotizzare gli scenari futuri e prendere decisioni consapevoli. Tuttavia, l’affidabilità degli insights su cui basare strategie e azioni deriva direttamente dall’integrità e dall’attendibilità dei dati processati. Ecco, pertanto, la necessità di ricorrere a strumenti specifici per l’integrazione, la pulizia e la preparazione delle informazioni al fine di servire correttamente i processi analitici.
Il nuovo modello di data-driven enterprise
Nell’era della globalizzazione e della digitalizzazione, le aziende competono con un numero sempre più elevato di concorrenti nazionali e internazionali, in un contesto dai ritmi frenetici; necessitano quindi di massimizzare la qualità dell’offerta e accelerare la delivery dei servizi, migliorando comunque i margini di risparmio. Per raggiungere i loro obiettivi, devono aumentare i livelli di flessibilità ed efficacia dei processi per consentire al business una maggiore libertà di manovra.
La data analytics permette di monitorare e comprendere lo stato attuale di tutti i processi aziendali, indipendentemente dall’ambito (Finance, It, Marketing, Operations…), quindi di esplorare possibili sacche di miglioramento e nuove opportunità. Come vedremo nel webinar “Analytics in a Day” organizzato BiFactory in collaborazione con Microsoft, i software analitici sono uno strumento potentissimo per progettare la ripresa e il new normal a seguito della catastrofe pandemica da Coronavirus.
Tuttavia, il successo dell’azienda information-driven (che opera e decide basandosi sulle evidenze analitiche) è strettamente connessa alla capacità di costruire un sistema efficace di data quality. Le analisi permettono infatti di estrarre informazioni preziose per migliorare l’efficienza operativa e innovare i modelli di business a patto che la base dati fornita sia stata adeguatamente preparata (raccolta e integrata, pulita da inesattezze e ridondanze, validata).
Costruire un sistema efficace di data quality
Se gli analytics abilitano la strada per ottimizzare i processi aziendali, i ritorni delle strategie data-driven si concretizzano grazie all’utilizzo combinato degli strumenti per l’integrazione e la qualità delle informazioni.
Nel webinar “Analytics in a Day” del 28 Gennaio verranno approfonditi i servizi di Data Analytics Microsoft-Azure, tra cui Synapse Analytics con Azure Data Factory, Data Lake e Power Bi che Microsoft mette a disposizione in una serie di soluzioni che permettono alle aziende di gestire il mare magnum informativo, con l’obiettivo di garantire e preservare la data quality, nonché fornire analisi quanto più attendibili.
Azure Synapse Analytics è un servizio che riunisce diverse funzionalità analitiche: integrazione di informazioni multi-source, warehousing di livello enterprise, gestione dei Big Data. Permette di eseguire query utilizzando risorse serverless o dedicate su larga scala e garantisce la predisposizione dei dati per qualsiasi esigenza di business intelligence o per l’elaborazione tramite gli advanced analytics, con l’utilizzo di algoritmi predittivi e modelli di machine learning.
A supporto di Synapse Analytics, il servizio Azure Data Factory invece permette l’integrazione di tutti i dati aziendali (archiviati in locale o nel cloud) in modalità completamente gestita e serverless, grazie alla disponibilità di oltre 90 connettori predefiniti e sempre aggiornati. Gli utenti possono creare processi ETL (Extract, Transform, Load) ed ELT (Extract, Load, Transform) scegliendo se scrivere codice personalizzato oppure operare in modalità no-code sfruttando le funzionalità di un ambiente intuitivo. I dati integrati e trasformati possono quindi essere distribuiti in Azure Synapse Analytics e processati per restituire gli insights utili al business.
Nella proposta Microsoft a supporto della data quality rientra anche Azure Data Lake che permette di archiviare facilmente grandi volumi di informazioni, diverse per formato, velocità e origine, semplificando le operazioni di preparazione ed esecuzione delle analisi con opzioni di batch e streaming.
Come potremo dunque vedere nel webinar organizzato da BiFactory, una strategia data-driven non può prescindere da un sistema strutturato di data quality e governance, ma non bisogna neanche sottovalutare il fattore umano. Basare le decisioni sugli analytics e sugli insights presuppone un cambio di mindset importante per tutti i dipendenti aziendali: si tratta quindi di andare oltre la revisione dei processi e gli acquisti tecnologici, ma di instillare un approccio di totale apertura all’innovazione e alla cultura dei dati.
Se vuoi approfondire queste tematiche partecipa al webinar del 28 Gennaio, dalle ore 9.15 alle 12.30, “Analytics in a Day” organizzato da BiFactory, per scoprire come sarà la nuova normalità che vede i Big Data protagonisti, abilitanti e indiscussi, del business. [CLICCA QUI]
