Gestione dei dati: perché è di importanza fondamentale?

Nel panorama dell’Industria 4.0 si parla sempre più spesso dell’importanza dei Big Data, le informazioni provenienti dalle macchine intelligenti deputate allo svolgimento delle mansioni produttive. Non tutti però considerano che questi dati così preziosi sono del tutto inutili se non vengono gestiti in modo efficiente e funzionale.

Ma che cosa si intende con “gestione dei dati”? Con questa espressione si indica la raccolta, l’organizzazione e l’accesso a tutte quelle informazioni aziendali utili a supportare la produttività, l'efficienza e il processo decisionale.

Ogni applicazione, ogni soluzione di analisi e ogni algoritmo utilizzati da un'azienda dipendono infatti da un accesso continuo ai dati generati dal suo flusso operativo e dai suoi rapporti con clienti, partner e fornitori.

Questi Big Data vengono classificati secondo le caratteristiche delle cosiddette “cinque V”:

Volume dei dati raccolti

Varietà dei tipi di dati

Velocità di generazione dei dati

Veridicità dei dati

Valore dei dati

Per mettere a frutto l’immenso patrimonio costituito da queste informazioni le aziende hanno bisogno di un modello efficace di strategia che consenta la miglior governance e la più efficace gestione dei dati. Solo così ogni informazione diventa uno strumento in grado di contribuire all’ottimizzazione di tutti i flussi e i reparti dell’organizzazione, dalle catene di approvvigionamento alle risorse umane, dalla gestione dei clienti a quella dei fornitori, permettendo lo sviluppo della business intelligence aziendale.

L'integrazione di Big Data con i dati delle applicazioni aziendali consente infatti di effettuare previsioni, analisi e pianificazioni migliori. L’importante è impostare una strategia che:

• Identifichi i tipi specifici di dati di cui l’azienda ha bisogno
• Assegni le responsabilità per ogni tipo di dati
• Stabilisca procedure per regolare l'acquisizione, la raccolta e il trattamento di tali dati

Il processo di gestione dei dati comprende un'ampia gamma di attività e procedure volte a garantire che le informazioni siano sicure, disponibili e accurate. Ecco qualche esempio:

• Raccolta, elaborazione, convalida e archiviazione dei dati
• Integrazione di diversi tipi di dati provenienti da fonti disparate, inclusi dati strutturati e non strutturati
• Operazioni per garantire un'elevata disponibilità dei dati e il ripristino di emergenza
• Gestione dell’utilizzo dei dati e del loro accesso da parte di persone e app
• Protezione dei dati e garanzia della privacy

Grazie alla corretta gestione dei dati si possono ottenere una serie di vantaggi, quali:

• insight più approfonditi e previsioni più accurate
• migliore comprensione di ciò che i clienti desiderano
• offerta di customer experience ottimizzata
• nuovi modelli di business basati sull'Internet of Things (IoT)

Per potersi allineare a questi parametri è necessario affidarsi ai giusti tool informatici, che permettano di gestire in tempo reale dati strutturati e non strutturati provenienti da più fonti.

Ecco perché sono stati sviluppati ad hoc software di Business Analitycs e di Business Intelligence che, appoggiandosi anche al Cloud, permettono di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale e comunicare quelli più importanti e rilevanti per il business aziendale.

Questi strumenti di analisi, integrati a ERP avanzati come SAP Business One, consentono una gestione completa dei dati: tramite un unico strumento le informazioni possono quindi essere acquisite, trasformate, caricate (ETL), replicate, combinate e rilasciate dove e quando occorre per soddisfare ogni requisito operativo e ogni processo aziendale.

Uno dei principali vantaggi di SAP Business One è infatti quello di riunire in un unico strumento l'organizzazione, coordinando tutte le attività e le decisioni a supporto dello scopo dell'impresa, ovvero fornire in modo efficace ed efficiente prodotti e servizi di qualità ai clienti. Il tutto operando con una piattaforma che richiede agli utenti solo una formazione minima e che offre una sorprendente flessibilità di formattazione e di calcolo.

Oltre a ciò, per una corretta governance dei dati, il software utilizzato ne deve garantire la disponibilità, la qualità, la conformità e, in particolare, la sicurezza: nel mondo odierno, popolato di hacker, virus, attacchi informatici e violazioni dei dati, la cyber security è ovviamente una delle principali preoccupazioni.

Occorre poi tenere presente che quello della gestione dei dati è un ambito in costante evoluzione, nel quale bisogna mantenersi sempre aggiornati per potersi garantire reattività e competitività. Attualmente, le tendenze nella gestione dei dati da tenere più in considerazione sono:

• Data fabric: Un data fabric è una combinazione personalizzata di architettura informatica e tecnologia, che utilizza l'integrazione e l'orchestrazione dinamica dei dati per consentirne l'accesso e la condivisione senza intoppi in un ambiente distribuito.
• Cloud: molte aziende stanno spostando tutta o parte della propria gestione dei dati nel Cloud. Questo per i vantaggi che può offrire, tra cui scalabilità, sicurezza avanzata, migliore accesso ai dati, backup automatizzati e ripristino di emergenza, risparmi sui costi e altro ancora. Per questo motivo i database Cloud e le soluzioni database-as-a-service (DBaaS), i data warehouse nel Cloud e i data lake nel Cloud stanno diventando sempre più popolari. Fondamentale in questo senso è rivolgersi a tecnici esperti in grado di fornire un servizio certificato e affidabile.
• Gestione dei dati aumentata: questo sistema utilizza l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per rendere i processi di gestione dei dati autoconfiguranti e autoregolanti. La gestione dei dati aumentata sta automatizzando tutto, permettendo al personale umano di concentrarsi su attività più produttive.
• Analisi aumentata: questo tipo di analisi utilizza l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ciò permette di trovare automaticamente le informazioni più importanti e di far sì che chiunque, non solo i data scientist, possa porre domande sui propri dati e ottenere risposte in modo naturale e colloquiale.
  
  

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