Nessuna organizzazione dispone di un’unica fonte dalla quale ricavare informazioni utili per il proprio business.
Non è quindi realistico pensare di avere dati unici, strutturati, integri, sicuri e uniformi.
Solo grazie a solide politiche di Data Governance possiamo sapere come i dati vengono raccolti e trattati nei diversi reparti aziendali per ottenere informazioni di qualità.
Come avviene per l’operatività di ogni organizzazione (in cui i diversi reparti spesso faticano a dialogare fra di loro), anche per i dati si riscontra lo stesso problema: l’esistenza dei “silos”.
I Data Silos creano dati duplicati e interpretazioni diverse dei processi aziendali.
Lavorare e analizzare le informazioni a compartimenti stagni non può mai portare a risultati di valore.
Ed è per questo che è importante abbattere queste barriere, centralizzando ogni iniziativa sulla condivisione e la qualità dei dati.
Data Silos: che cosa sono?
Un Data Silos è una raccolta di informazioni non condivise in modo efficace all’interno di un’organizzazione.
Ogni unità aziendale raccoglie e tratta dati per finalità proprie, senza sapere se altre entità conoscono ciò di cui dispongono, e ciò che possiede ogni singolo reparto.
Ci sono diverse cause che facilitano la creazione di queste barriere: ecco le più comuni.
1. Mancanza di controllo organizzativo
L’organizzazione non gestisce efficacemente i dati come risorsa aziendale.
Ad esempio, non esiste un’entità che governi i dati e il modo in cui vengono utilizzati a livello aziendale.
Oggi le aziende Data Driven sono quelle che ottengono la maggior crescita in tempi più brevi, perché basano le proprie scelte sulle informazioni raccolte e analizzate.
2. Crescita aziendale
Durante i periodi di crescita, le organizzazioni spesso aggiungono nuove unità operative per concentrarsi meglio sugli aspetti chiave della loro attività.
Ogni unità crea o acquisisce elementi di dati che soddisfano quelle che vengono ritenute le esigenze specifiche.
Man mano che il numero di unità si espande, aumentano anche i silos di dati.
3. Mancanza di cultura del dato
Ogni singola unità aziendale vede i dati che raccoglie come una risorsa che ne aumenta l’importanza all’interno dell’organizzazione.
Per questo “egocentrismo”, ogni unità è poco disposta a condividere le proprie informazioni, ritenendo che tale condivisione possa portare a una perdita di controllo sulla qualità dei dati, o alla necessità di apportare modifiche indesiderate ai propri sistemi.
4. Ragioni tecniche
La crescente popolarità delle applicazioni di terze parti sta accelerando la crescita dei Data Silos.
Ogni unità dispone di un sistema dedicato di archiviazione delle informazioni che non dialoga con gli altri reparti aziendali.
Non avere una strategia condivisa non può portare a risultati ottimali.
Data Silos: perché sono un problema serio?
Per impostare un processo decisionale di qualità non possiamo disporre di un’unica fonte di informazioni.
La riduzione del numero di barriere tra i dati richiede uno sviluppo di strategie sia preventive che correttive.
Per questo dobbiamo creare un team di Data Governance, che deve avere accesso a tutte le informazioni aziendali.
Dobbiamo conoscere e mappare tutti i dati di cui già disponiamo, quelli duplicati, e quelli mancanti.
Identificare una o più figure all’interno dell’azienda che siano “ambasciatori dei dati” permette di costruire una cultura condivisa all’interno dell’organizzazione.
Gli “ambasciatori dei dati” devono essere figure prese da ogni singolo reparto, così che loro stesse possono portare i problemi e le soluzioni adottate fino a quel momento.
Dobbiamo quindi promuovere i vantaggi di una buona qualità dei dati e di una condivisione costante delle informazioni.
Il team di Data Governance avrà la responsabilità e l’autorità di governare tutte le risorse e la qualità dei dati, per abbattere le barriere dei silos e creare procedure condivise, fornendo un linguaggio comune.
Dopo aver identificato i silos, verrà valutata ogni singola informazione per capire se debba essere consolidata, sostituita, o trattata all’interno di un sistema centralizzato.
La creazione di sistemi centralizzati permetterà di avere un quadro chiaro e completo a supporto delle decisioni del business.
Data Silos: costruire una politica di Data Governance
Una politica di Data Governance delinea i ruoli, le regole, i processi, e le migliori pratiche da seguire per garantire la qualità e l’uso corretto dei dati, facilitando l’abbattimento dei Data Silos.
Uno schema che suggeriamo include una dichiarazione di intenti che definisca la missione e gli obiettivi della politica di governance, e che sia supportata dalle firme degli sponsor e degli ambasciatori di ogni singola unità.
Questa politica dovrà coprire i seguenti aspetti:
1. Struttura
È necessaria una struttura organizzativa, che includa sponsor dirigenziali senior, un comitato direttivo che stabilisca standard e regole per i dati, membri del team responsabili della qualità delle informazioni a livello aziendale, e amministratori che assistano nella governance delle informazioni dipartimentali.
Ciascun ruolo ha le proprie responsabilità, attività e autorità.
2. Creazione dei dati
Creare politiche che controllino la proprietà, l’archiviazione, e la definizione di nuovi elementi.
Queste politiche includono anche le classificazioni del quadro normativo e di sicurezza, i metodi di accesso, e le misure di controllo, conservazione, backup e archiviazione.
3. Accesso ai dati
Le procedure di richiesta dei dati riguardano le revisioni della sicurezza e dell’aderenza alle normative, la lettura rispetto all’aggiornamento, le procedure e gli strumenti di accesso ai dati, e le metriche di impatto sulle prestazioni.
4. Utilizzo dei dati
Scrivere un codice di condotta etico per i dati, che includa restrizioni ad uso improprio, modifiche non autorizzate, falsificazione e distruzione intenzionale.
5. Integrità dei dati
Istituire procedure che proteggano la qualità e il lignaggio dei dati esistenti, comprese le linee guida sulla modifica delle definizioni dei dati e sull’aggiornamento degli elementi.
6. Correzione dei dati
Definire le procedure che delineano i passaggi per identificare, correggere e determinare la causa principale dei dati di scarsa qualità.
7. Condivisione dei dati
Le migliori pratiche per la condivisione dei dati organizzativi includono la fornitura di controlli per le modifiche interdipartimentali, disposizioni per l’identificazione e il consolidamento dei silos, e linee guida per la creazione e l’utilizzo di archivi di dati condivisi.
Conclusioni
Le barriere comunicative e di visione all’interno delle aziende esistono da sempre, e molto spesso si riflettono anche sull’organizzazione dei dati.
Lavorare a compartimenti stagni crea un danno incalcolabile e alla lunga fatale.
Per diventare un’azienda Data Driven occorre avviare un percorso condiviso che coinvolga ogni singola unità.
Noi di Karon ti possiamo affiancare affinché questo percorso si sviluppi nel migliore dei modi, fornendo un metodo consolidato nel tempo.
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Ecco come si svolgerà:
- Analizzeremo il problema
Per comprendere meglio cosa possiamo fare per te dobbiamo capire qual è il problema della tua organizzazione.
- Comprenderemo quanto ti manca
Per capire se hai tutte le informazioni necessarie per raggiungere l’obiettivo dobbiamo sapere quanto la tua azienda è digitalizzata e quante informazioni possiedi e, se non le hai, pianificare un processo di Data Governance.
- Studieremo le basi del progetto
Stabiliremo insieme le basi del progetto. Non devi preoccuparti di avere già tutto chiaro o pensare di avere già tutte le informazioni necessarie, saremo noi a porti le domande giuste per mettere a fuoco i passi successivi!
Prima si condividono gli obiettivi e i dati, prima si ottengono risultati mai visti!
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