Fonti di dati per business intelligence e analisi

Posted on 27 Novembre 2020 by roberto

I dati e qualsiasi numero di fonti di dati sono alla base del data driven marketing. Quali sono queste fonti di dati? Da dove provengono? Quale magia deve accadere per ricavare business intelligence e analisi da tutti questi dati?

Approvvigionamento dei dati: ritorno alle basi della strategia

Prima di immergerti e fare qualsiasi cosa con i dati, devi aver già implementato una data strategy completa per guidare la raccolta dei dati, la governance e i casi di utilizzo.

Fondamentalmente, devi sapere prima di iniziare cosa vuoi fare con i tuoi dati partendo dalla definizione delle tue origini di dati.

Da dove intendi ricavare i tuoi dati e come creerai una business intelligence (BI) utilizzabile da questi?

È facile essere sopraffatti da un volume di dati eccessivo se inizi a raccoglierli alla cieca.

La tua strategia ti ha guidato verso la definizione delle fonti di dati che ti forniranno gli elementi necessari per risolvere i tuoi problemi aziendali.

Allo stesso modo, la raccolta di più dati del necessario ti pone il problema di non utilizzarli affatto oppure potrebbe potenzialmente farti entrare in conflitto con il GDPR e altre misure sulla privacy dei dati.

Consiglio: pensa attentamente ai dati di cui hai bisogno e alle fonti da cui li otterrai.

Quali sono le tue fonti di dati?

Inizia a restringere le tue fonti di dati, mettendo da parte il fatto che obbiettivi diversi ti indirizzeranno verso fonti diverse, gli esempi di business intelligence di seguito descritti si concentreranno sulle applicazioni orientate al marketing e alle vendite.

La forma dei dati

Tutti i dati non vengono creati allo stesso modo. Possono essere dati non strutturati (grezzi), strutturati (righe e colonne, come in un database) o semistrutturati.

Il primo passo verso l’estrazione di valore da tutte queste diverse forme di dati è farli vivere armoniosamente in un unico spazio (ad esempio, un “data lake”) in grado di supportare tutti i diversi formati.

L’obiettivo potrebbe essere quello di raggiungere un punto in cui tutta la tua azienda sta lavorando da un’unica fonte e non acquisendo set di dati casuali da fonti diverse e possibilmente non convalidate.

I dettagli delle fonti di dati

Così come esistono diversi formati di dati, esistono anche diverse fonti di dati.

La fonte di dati di base per la maggior parte della business intelligence, almeno tradizionalmente, è stata il database.

Esistono innumerevoli diversi tipi di database che forniscono dati in diversi formati. Alcuni stanno solo archiviando dati (come il vecchio standby, il foglio di calcolo), altri sono transazionali, (ad es. CRM ed ERP), che contengono una grande quantità di informazioni utili ma non sono stati tradizionalmente progettati per scopi di BI.

Tutti questi tipi di database sono poco più che archivi di informazioni che non hanno ancora prodotto alcun insight.

Con i sistemi, le piattaforme e gli strumenti di business intelligence, questo cambierà sicuramente.

Il database non è l’unica fonte di dati disponibile. Viviamo in un mondo in cui quasi tutte le interazioni digitali e offline che abbiamo e le azioni che intraprendiamo lasciano una scia di dati, molti dei quali possono essere estratti come fonte di dati.

La maggior parte di questi dati può essere trovata in file flat e in maggior numero su servizi e canali web, come siti, annunci, app, social media, sistemi di ticketing e così via.

Sebbene questo non sia il focus dell’articolo, è anche bene tenere presente che a volte possono essere acquisiti anche i dati offline, come le interazioni con il servizio clienti e i contact center o le interazioni in negozio, che possono aggiungere una dimensione preziosa al quadro più grande che stai cercando di dipingere con i tuoi dati.

Dipingere quadri con i dati

La maggior parte delle aziende utilizza o desidera implementare l’intelligence e l’analisi dei dati in tutte le loro attività.

Sebbene ci siano innumerevoli modi per utilizzare i dati per scopi diversi, tra cui previsioni, monitoraggio delle prestazioni, rilevamento di anomalie e altre applicazioni più tecniche, alcuni dei casi d’uso di analisi più noti si basano sui dati per fornire metriche efficaci per consumatori e clienti per informare il processo decisionale, che di solito rientrano direttamente nel marketing e nella fidelizzazione dei clienti, tra cui, ad esempio:

analisi del comportamento degli utenti
marketing di attribuzione
comprensione del “customer journey”
individuazione di un unico punto di vista del cliente
identificazione dei segnali di abbandono per agire preventivamente

A seconda delle origini dati e di come li hai strutturati, la data intelligence che hai raccolto ti offre un’ottima opportunità per applicare la business intelligence in situazioni critiche per l’azienda.

Come viene resa operativa la business intelligence?

In che modo i dati diventano business intelligence? Cosa li rendono intelligenti?

Facciamo un passo indietro prima di continuare e pensiamo a cosa sia effettivamente la “business intelligence”.

Come si passa da una vasta raccolta di dati da più fonti, ad esempio, alla possibilità di tracciare un percorso del cliente multi-touch? O come è possibile ottenere una visione dettagliata delle prestazioni complessive di un’azienda o di un’unità aziendale? La business intelligence, un termine generico che può significare cose diverse per persone diverse, è la soluzione.

Business intelligence è un termine che, come “big data” o anche “analisi dei dati”, viene spesso utilizzato a sproposito senza trasmettere un significato chiaro o condiviso.

Una definizione di base di business intelligence è un qualsiasi processo o software che conferisce valore ai dati.

Cioè, la BI – sia che informi la strategia e il processo decisionale o si riferisca specificamente alla pianificazione e agli strumenti tattici – trasforma i dati per usi reali e utilizzabili.

Sistemi e software di business intelligence

Attingere al valore dei dati richiede i giusti tipi di sistemi e/o software di business intelligence.

Come accade nel regno della BI, ci sono una serie di categorie da considerare, ad esempio, se il tuo obiettivo è creare visualizzazioni di dati e dashboard o se hai bisogno di strumenti ETL (extract-transfer-load) per spostare i dati da un luogo a un altro.
Alcuni degli strumenti di BI più popolari includono Microsoft Power BI, Tableau, Alteryx, SAP Business Objects, ed innumerevoli altri.

Il sistema o il software che scegli dipenderà molto dalle tue necessità, sia da ciò che ti serve per lo strumento sia da ciò di cui hai bisogno in termini di approfondimenti e risultati.

E ci sono molte scelte che possono essere difficili da ordinare se è difficile valutare esattamente ciò di cui hai bisogno e non sai quanto siano sofisticate le tue funzioni di BI e analisi dei dati e le risorse interne.

Un consulente di BI e data analyst ti può fornire diverse indicazioni sia nella selezione del sistema BI che nella costruzione della strategia di BI complessiva.

Esempi di business intelligence

Sebbene correlata, la business intelligence non è la stessa cosa della data analytics. Il modo più semplice per spiegare la differenza potrebbe essere il fatto che la BI pura si occupa di più delle attuali questioni aziendali e delle decisioni a portata di mano, mentre la data analytics mira ad essere più predittiva ed è orientata al futuro, ovvero la differenza tra analisi descrittiva, prescrittiva e predittiva.

Le differenze diventano più chiare quando si confrontano i casi d’uso di analisi di cui sopra con i casi d’uso BI di seguito descritti, anche se la linea di differenziazione non è proprio netta.
Come può essere applicata la BI nel mondo reale? Con queste distinzioni in mente, quali sono alcuni esempi di business intelligence?

● Rapporti: non puoi facilmente prendere decisioni, determinare i progressi, analizzare cosa è andato bene o male o capire la tua posizione attuale senza un rapporto accurato della tua posizione in questo momento. La BI consente di utilizzare i dati per generare rapporti di marketing, vendite, inventario, proprietà, redditività e perdite (tra tante altre possibilità).

● Analisi delle tendenze: dove vedi modelli e tendenze nell’attività? Ad esempio, se stai esaminando una catena di approvvigionamento end-to-end, la BI può aiutarti a individuare dove ci sono ritardi, dove ci sono discrepanze nell’inventario, quali problemi e in che punto del processo si presentano ripetutamente. Allo stesso modo potresti guardare modelli più in real time ed essere in grado di realizzare azioni per risparmiare denaro per la tua azienda, ad esempio rilevare eventuali frodi.

● Analisi del prodotto: i registri del prodotto possono fornire informazioni su come vengono utilizzati i prodotti e su come potrebbero essere migliorati.

Perché la business intelligence è fondamentale per il business

La linea di fondo è che la business intelligence, se eseguita correttamente, offre la capacità di prendere decisioni basate sui dati in tutta l’azienda all’interno del contesto e dei vincoli specifici.

Man mano che le aziende diventano più competitive, qualsiasi vantaggio è una vittoria.

La BI aggiunge un vantaggio fondamentale al raggiungimento degli obiettivi e all’adozione di decisioni migliori e più intelligenti.

Una società di consulenza di data strategy / business intelligence come la nostra è pronta ad aiutarti e a guidarti attraverso il processo di comprensione di come la BI può fare qualsiasi cosa, dall’aumento del margine di profitto alla comprensione del comportamento dei clienti, dall’ottimizzazione delle operazioni alla risoluzione dei problemi.

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Attiva i dati del tuo e-commerce con una efficace data strategy

Posted on 23 Novembre 2020 by roberto

L’attivazione dei dati aiuta a potenziare e ottimizzare il tuo data driven marketing e ad aprire nuove opportunità di analisi di marketing.

Come dice il vecchio assioma, il cliente ha sempre ragione oppure possiamo dire anche che il cliente ha tutto il potere nelle sue mani.

Nella relazione rivenditore-consumatore, i consumatori hanno il vantaggio di avere numerosi concorrenti online (e offline) che cercano di catturare la loro attenzione con offerte di marketing, pubblicità per invogliare i consumatori a fare acquisti e farli tornare nuovamente negli shop.

I rivenditori, tuttavia, in particolare in un’era di esperienze di acquisto sempre più basate sull’e-commerce, stanno guadagnando terreno perché le interazioni con i consumatori lasciano una scia di dati.

Parliamo di dati di e-commerce

Le aziende di e-commerce, grandi e piccole, conosceranno bene la ricchezza di dati generati nella sfera dell’online shopping.

Sarà anche chiaro che l’imperativo è utilizzare questi dati per comprendere i desideri, i bisogni, i comportamenti e i modelli comportamentali dei consumatori. In che modo questi attributi si traducono in conversioni, acquisti e fedeltà? E quali dati devi acquisire per ottenere e utilizzare queste informazioni?

A seconda del livello di dettaglio e del modo in cui raccogli i dati, puoi ottenere di tutto: da un’ampia visione del tuo sito, delle prestazioni e della popolarità del coinvolgimento di prodotti e utenti, a informazioni quasi a livello di singolo cliente.

Allo stesso modo, puoi immergerti profondamente nelle conversioni e nele attribuzioni per scoprire più dettagli sul rendimento delle tue attività pubblicitarie e di marketing e per apportare miglioramenti basati sui dati.

Dal report di Emarketer emerge che le aziende riferiscono che dati ricchi e di qualità sono sia difficili da ottenere e spesso svincolati da una strategia di dati coerente.

Tutti i dati di e-commerce nel mondo non compenseranno la mancanza dei dati giusti, di un piano d’azione chiaro e di un’unica fonte di verità (ad esempio, una piattaforma di gestione dei dati).

Attivazione dei dati dell’e-commerce: ritorno alle origini

Da un punto di vista leggermente più pratico, una delle cose più importanti da capire quando pianifichi la tua strategia di attivazione dei dati per l’e-commerce è sapere come e da dove stai reperendo i tuoi dati e a quali domande hai bisogno di rispondere grazie a quei dati.

Cercare di generare approfondimenti prima di aver progettato e reso operativa la tua strategia sui dati è un compito stupido.

Senza comprendere i dati generati dalle azioni dei consumatori e le tendenze del mercato e senza definire una strategia su quali dati influenzeranno effettivamente le tue attività di marketing, non andrai molto lontano.

Quando attivi i dati, cosa devi fare o provare? Personalizzerai le offerte per i consumatori target? Proverai a ricostruire l’intero percorso del cliente e tutti i suoi punti di contatto? Sfrutterai le informazioni per la creazione e il posizionamento di contenuti dinamici per influenzare i consumatori? Le risposte a queste domande guideranno la tua strategia di attivazione; prima di tutto cerca di apprendere le nozioni di base e poi sarai più preparato a utilizzare i tuoi dati in modo organizzato, semplificato e più efficace.

Dall’attivazione dei dati alle opportunità di marketing

Le opportunità di analisi di marketing sono ovunque, nascoste in bella vista tra le montagne di dati generati dai consumatori. L’attivazione dei dati è la chiave per sfruttare l’opportunità di marketing e dipende, come accennato, dall’utilizzo dei dati in modo organizzato e semplificato.

È qui che le cose diventano un po’ più tecniche e tangibili in termini di gestione pratica dei dati.

I tuoi dati devono essere ospitati da qualche parte, ed è qui che entra in gioco una piattaforma di gestione dei dati (DMP).

Una DMP è una piattaforma che ti consente di unificare i tuoi dati da più origini (di prima e di terze parti) in un unico posto.

L’attivazione dei dati diventa possibile e più facile quando sei in grado di utilizzare i dati provenienti da tutti i tuoi canali e sorgenti all’interno di un’unica piattaforma integrata.

Esistono numerose DMP commerciali diverse, ma l’importante è che una DMP consente l’organizzazione e l’ottimizzazione in tempo reale, il che consente potenti opportunità pubblicitarie e di marketing.

È importante non sottovalutare l’efficacia di un’attivazione corretta dei dati. La sua natura in tempo reale può influenzare i risultati quando si utilizzano i dati per apportare modifiche “al volo”.

Pensiamo per un momento ad alcuni esempi in cui un’efficace attivazione dei dati può fare la differenza:

Ottimizza il “media buying” e il “media selling” con una maggiore precisione nel targeting e nelle decisioni di spesa
Genera e implementa annunci e contenuti dinamici per rispondere in tempo reale a ciò a cui i consumatori reagiscono o con cui interagiscono
Offri annunci / contenuti personalizzati e la capacità di ottimizzarne la pertinenza in base a dati in tempo reale

Meno statici e più in tempo reale sono i dati e la tua capacità di attivarli, più le opportunità di marketing saranno facilmente mostrabili e personalizzabili.

Efficaci strategie data driven per il successo del marketing

Questo approccio completo all’attivazione dei dati aiuta a sfruttare appieno le opportunità di marketing e, se fatto correttamente, fornisce gli strumenti per calcolare il ROI sulla spesa di marketing e valutare l’efficacia della strategia e delle attività implementate.

Questa comprensione, resa possibile da un’efficace attivazione dei dati, alimenta sia la continua fattibilità delle opportunità di marketing a tua disposizione sia la capacità di adattare e affinare la tua strategia e tattica di marketing basata sui dati in base a ciò che essi rivelano.

E tu sei pronto all’attivazione dei dati del tuo ecommerce? Siamo pronti ad aiutarti, CONTATTACI SUBITO!

Che cos’è la data governance e perché è importante per l’e-commerce?

Posted on 28 Ottobre 2020 by roberto

In tutti i settori, la data governance è un requisito fondamentale per guidare la raccolta e l’utilizzo delle enormi quantità di dati a cui le aziende hanno ora accesso.

Non è solo una misura protettiva, che riduce i rischi e garantisce la conformità con le iniziative di protezione dei dati, ma è anche un modo per capitalizzare il vero valore dei dati, soprattutto nell’e-commerce.

Le società di e-commerce hanno un accesso a una grande quantità di dati sui consumatori, dati personali, comportamentali e finanziari con l’obiettivo di utilizzare gran parte di questi per il marketing e il processo decisionale.

Oltre a salvaguardare questi dati, le società di e-commerce vogliono anche sviluppare piani di utilizzo dei dati sempre più sofisticati che consentano loro di comprendere i propri clienti nel modo più completo possibile.

Potrebbe trattarsi di qualsiasi cosa, dagli algoritmi e motori di personalizzazione al marketing mirato, alla comprensione dei percorsi dei clienti e all’analisi del comportamento degli utenti.

Questi casi d’uso e i rischi che possono comportare richiedono un approccio attento alla protezione dei dati sensibili e alla messa in atto di processi per definire politiche, standard, qualità, sicurezza e ruoli dei dati, ovvero chi ha diritto a quali dati e in quali situazioni.

Queste considerazioni chiave portano alla creazione della tua strategia di data governance.

Cos’è la data governance?

La governance dei dati comprende il processo end-to-end per portare coerenza e organizzazione trasparente al modo in cui raccogli, elabori, mantieni, archivi e proteggi i dati nei sistemi aziendali.

La data governance va oltre la gestione dei dati di base, essa include definizioni di come raccogli e utilizzi i dati in modo responsabile, garantisce la qualità dei dati raccolti e dei processi di archiviazione che hai in atto per rendere i dati il più sicuri possibile, in accordo alle normative sulla gestione dei dati, come il GDPR.

La tua strategia data governance sarà sostenuta dal tuo framework di gestione dei dati, che puoi considerare come un insieme di pilastri su cui si basa la tua strategia.

Un potenziale insieme di pilastri potrebbe assomigliare a questo:

PERCHE’ (fattori trainanti): si desidera stabilire fiducia nei dati, nella loro qualità e coerenza instillando una mentalità chiara incentrata sui dati. Per promuovere questa nuova mentalità, si desidera creare una serie di processi per la trasparenza, la responsabilità, la sicurezza e la conformità, nonché gli strumenti e l’accesso che aiuteranno il flusso dei dati ove necessario.

COSA (obiettivi): cosa deve includere il tuo programma di governance dei dati? Affronta la privacy e la sicurezza dei dati? Comprende controlli approfonditi di autorizzazione e accessibilità? Specifica le regole di raccolta, archiviazione, elaborazione e come queste operazioni vengono gestite nel tempo? I cicli di vita dei dati corrispondono alle tue necessità e al tuo utilizzo, nonché a quanto consentito dal punto di vista della conformità legale? La verificabilità è integrata?

CHI: quali team o persone sono coinvolti nel programma di governance dei dati in ogni fase? Definisci i ruoli: hai data scientist? Hai un data team? Il personale addetto al marketing ha bisogno di accedere alle piattaforme dati o solo ai rapporti sui dati? Le agenzie e i fornitori esterni interagiscono e richiedono l’accesso a queste piattaforme e sistemi? Chi sarà interessato dai programmi o dalle attività di governance dei dati? Anche queste relazioni con i dati e gli strumenti di dati devono essere mappate come parte della strategia di governance.

COME (strutture, strumenti e tecnologie): quali tipi di strutture e soluzioni devono essere introdotte per controllare la gestione dei dati, le autorizzazioni e l’accesso, monitorare la conformità e applicare la strategia di data governance?

Questi pilastri tengono conto di molte best practice, ma possono avere un aspetto diverso a seconda della tua attività e di ciò che desideri ottenere. In sostanza, lo scopo è identificare tutti i fattori che contribuiscono alla gestione e alla protezione delle risorse di dati della tua azienda.

Governance dei dati contro gestione dei dati

La governance e la gestione dei dati non sono la stessa cosa? Sebbene molte aziende guardino alla governance dei dati principalmente dal punto di vista del controllo normativo e delle politiche, dovrebbe includere anche la gestione dei dati, che è un sottoinsieme di una strategia di governance dei dati.

Lo sviluppo di una strategia di governance dei dati completa, come evidenziato in precedenza, dovrebbe essere considerato non solo come un’opportunità per garantire che i dati siano protetti, aderiscano alle politiche dei dati che hai impostato e non vengano utilizzati in modo improprio, ma anche come un’opportunità unica per cercare i dati qualità e integrità per semplificare il proprio lavoro e rendere più facile lavorare con i dati.

Quando si dispone di una chiara strategia che guida i dati raccolti e il motivo per cui li si raccoglie, la data governance è quasi un ripensamento.

La stessa gestione dei dati comprende gli aspetti tecnici della raccolta e dell’archiviazione dei dati, rendendola, prima di tutto, una disciplina IT.

Contribuisce alla strategia di data governance, ma è una pratica che include processi e sistemi: le soluzioni e gli strumenti che un’azienda utilizza per raccogliere, archiviare, organizzare, convalidare, elaborare e mantenere i dati per tutta la sua vita.

La gestione dei dati può includere la gestione dei dati, il data warehousing, l’architettura dei dati, la gestione della qualità dei dati, la sicurezza dei dati, tra una serie di altre categorie di gestione fisica e logistica dei dati.

Cosa sono i dati master e la governance dei dati master?

Un sottoinsieme di questi dati è costituito dai dati master ed è possibile creare un approccio separato alla governance dei dati master. I dati master sono i dati al centro di categorie o domini specifici che hai definito come fondamentali per la tua attività.

Con l’e-commerce, vorrai determinare queste categorie per assicurarti di disporre di dati coerenti e accurati che coprano ciascuna categoria principale. Per semplificarlo, la master data governance si riduce a mettere tutti sulla stessa pagina.

Lo sviluppo e la gestione dei dati master richiedono che tutti in un’organizzazione abbiano le stesse definizioni, politiche, regole, strumenti, processi e flussi di lavoro con cui lavorare.

Comprensione e applicazione delle migliori pratiche di governance dei dati

La governance dei dati è un imperativo strategico e un percorso verso notevoli vantaggi organizzativi per le aziende di e-commerce, tra cui:

Potenziali risparmi sui costi nella gestione dei dati
Maggiore valore e visibilità dei dati nell’organizzazione
Ridurre al minimo i rischi per la sicurezza e aumentare la privacy dei dati
Standardizzazione e accuratezza di dati, politiche, procedure e standard, per una più facile trasparenza e verificabilità
Migliore qualità dei dati per una migliore applicabilità nel marketing e nell’attività basati sui dati, come segmentazione dei clienti, approfondimenti sul loro comportamento e sul loro percorso, analisi delle conversioni, attribuzione, ecc.

Best practice per la data governance

Ogni azienda e i suoi obiettivi basati sui dati sono diversi, ma nel passaggio alla governance dei dati, ci sono una serie di best practice di base da considerare e su cui basarsi:

Ricordare che la data governance comprende tutti i fattori sopra elencati: persone, processi, metodi e tecnologie. Dovresti considerare tutti questi aspetti mentre sviluppi la tua strategia, ma non perderti nei dettagli.
Prima di iniziare questo processo, o di cambiarne uno esistente, vorrai comunicare e informare tutti i team e le persone interessati e ottenere feedback e riscontro. I tuoi dipendenti determineranno il successo della tua attività
Stabilire ruoli chiari: anche in questo caso con le persone, è necessario sapere chi guida il processo di governance e chi è a portata di mano con i dati, gestendoli e / o utilizzandoli.
Definisci i tuoi pilastri: come elencato sopra, capire perché, cosa, chi e come ti aiuterà a sviluppare la tua strategia di governance dei dati e iniziare a distribuirla.

La data governance non è facoltativa. Per le aziende di e-commerce che si affidano a dati granulari per fare marketing basato sui dati, prevedere le tendenze, comprendere la gestione dell’inventario, comprendere i percorsi dei clienti e gli acquirenti e altri casi di analisi avanzata, la data governance è essenziale.

Ti consente di fornire ai tuoi team politiche chiare e coerenti e l’accesso ai dati chiave, proteggendo allo stesso tempo i dati sensibili e garantendo la conformità normativa.

Pronto per discutere con noi le tue strategie di data governance? CONTATTACI SUBITO!

Perché è necessaria una data strategy per gestire i dati con successo

Posted on 16 Ottobre 2020 by roberto

Le aziende raccolgono un flusso in rapida crescita di dati su utenti, eventi e prodotti, ma non sempre lo utilizzano in modo ottimale per raggiungere i propri obiettivi o, nel peggiore dei casi, non lo utilizzano affatto.

Le stime di Harvard Business Review indicano che meno della metà dei dati strutturati di un’organizzazione viene utilizzata per prendere decisioni e meno dell’1% dei non viene utilizzato affatto.

A cosa servono i dati se non si dispone di una strategia per guidarne l’utilizzo?

Parte del problema della mancanza di utilizzo può essere attribuito all’enorme quantità di dati: come gestire al meglio questo sovraccarico di volume? Un altro aspetto importante di questo problema si concentra sui principi della strategia dei dati.

La creazione di una data strategy o il miglioramento della medesima con prestazioni insufficienti è essenziale sia per gestire i dati con successo sia per raggiungere gli obiettivi aziendali.

Cos’è la data strategy?

E’ alla base della gestione dei dati e definisce principi guida, obiettivi e azioni per i tuoi dati.

Come sarà integrata e utilizzata per fornire priorità aziendali a breve e lungo termine? Una strategia basata sui dati mira anche a garantire che i dati facciano ciò che dovrebbero: fornire informazioni preziose sia ora, a breve termine, sia in futuro, man mano che le tendenze e le esigenze cambiano.

Fondamentalmente la data strategy è un piano per gestire la modalità di raccolta, archiviazione, gestione, condivisione e utilizzo dei dati.

Molte aziende, come evidenziato dalle statistiche sopra evidenziate, tendono a pianificare a breve termine, cercando modi per utilizzare i dati per far fronte a problemi urgenti e immediati, ma questo non è né strategico né a lungo termine. Una strategia sui dati richiede obiettivi sia a breve che a lungo termine per l’organizzazione, la gestione, l’analisi e la distribuzione dei dati e un metodo e una struttura affidabili e replicabili.

Pianificazione della strategia dei dati: una roadmap della data strategy

La data strategy è prima di tutto una guida per impedirti di essere sopraffatto e per aiutarti a diventare il più possibile guidato dai dati nel tuo processo decisionale. Che si tratti di marketing basato sui dati o di miglioramento dell’efficienza operativa, la data strategy promuove la tua capacità di trarre valore dalle tue risorse di dati.

A livello di base, la tua data strategy deve soddisfare quattro criteri, secondo la società di consulenza PWC:

Utilizzabile
Rilevante per l’organizzazione e i suoi obiettivi
Evolutivo
Integrato / connesso

Questi criteri chiave regoleranno le tue scelte sui dati, la loro governance e le persone che lavorano con i dati nella tua organizzazione. In poche parole: cosa hai bisogno che i dati facciano per te? Questo dovrebbe portare a una serie di domande che derivano dalla tua strategia aziendale complessiva, come:

Quali problemi devo risolvere?
Che tipo di dati potrebbero darmi risposte?
Come posso raccogliere e analizzare questi dati?
Come posso rendere operativi i dati e assicurarmi che arrivino alle persone giuste nell’organizzazione?
Chi si prenderà cura di queste azioni e responsabilità?

La maggior parte dei data analyst ti esorterà a concentrarti sulla chiarezza e su ciò che devi ottenere dai tuoi dati piuttosto che sul volume di dati che puoi raccogliere.

La risposta a queste domande porta a considerazioni più tecniche e pratiche sui dati.

Cosa devono fare i dati

I dati possono informare le attività quotidiane, come fornire ai team di marketing e vendita informazioni sui loro clienti, ma essi possono anche essere una base per previsioni a lungo termine, monetizzazione o metriche delle prestazioni. La tua strategia dovrà definire questi obiettivi e iniziare a pensare a dove e come questi dati possono essere ottenuti.

Raccolta dati: gestione dei dati master

Facendo un passo indietro dopo aver deciso quali dati sono necessari, la raccolta dei dati – sia quali tipi di dati possono essere acquisiti sia quali tecnologie e infrastrutture dati sono necessarie – è il passo logico successivo nella creazione della strategia.

Le decisioni tecnologiche dovrebbero includere il tuo pensiero precedente su quali dati hai bisogno per intraprendere le attività che pianifichi, perché questo influirà molto sul nocciolo della raccolta e della gestione dei dati, come ad esempio:

Raccolta dati
Archivio dati
Analisi dei dati e strumenti di elaborazione
Accessibilità e portabilità dei dati
Visualizzazione dati
Formato dei dati (strutturato, non strutturato) e qualità

Non è assolutamente un resoconto esaustivo di ciò che dovrai considerare, queste sono parti importanti per generare valore. Vale la pena porre le domande difficili in anticipo sul tipo di dati di cui si dispone e su cosa si desidera ottenere da essi ora e nel tempo.

Persone
Le previsioni indicano che non ci saranno abbastanza talenti di data analyst da poter consultare, nonostante il fatto che il numero di persone con capacità di analisi avanzate continuerà ad aumentare in modo esponenziale.

Esperti tecnici, analisti di dati, chief data officer e consulenti di data strategy diventeranno più necessari che mai e sono una parte fondamentale della pianificazione, implementazione e garanzia del successo di una data strategy.

Ciò diventa particolarmente cruciale poiché le misure di riservatezza, sicurezza e gestione dei dati diventano più in gioco (ad esempio, le violazioni del GDPR sono molto costose e le violazioni dei dati stanno diventando sempre più comuni).

Dall’altro lato della medaglia, la tua organizzazione basata sui dati deve creare una forza lavoro alfabetizzata ai dati più in generale, per garantire che tutti in azienda comprendano l’importanza dei dati, abbiano una conoscenza dei dati di base e possano accedere e distribuire i dati di cui hanno bisogno per svolgere il proprio lavoro e raggiungere gli obiettivi aziendali.

Perché hai bisogno di una data strategy

I dati hanno un ruolo chiave da svolgere nel successo della tua azienda e nel raggiungimento della tua strategia aziendale complessiva.

Vuoi una data strategy coerente e chiara che ti garantirà di ottenere il massimo valore dai dati per il tuo business? CONTATTACI SUBITO!