Metodi, Strumenti e Analytics: lavorare sui dati fa bene al business

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Metodi, Strumenti e Analytics: lavorare sui dati fa bene al business

Gli analytics permettono di esaminare le attività aziendali e migliorarne l’efficacia. Tuttavia, serve alla base un solido sistema per la governance e la qualità dei dati. Se ne parla il giorno 28 gennaio in un webinar

26 Gen 2021

Arianna Leonardi

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]

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